O enorme crescimento de dispositivos interligados nos últimos anos – incluindo a implantação crescente de dispositivos IoT – levou à necessidade de repensar como os dados são tratados, processados e entregues para determinados serviços e aplicações em tempo real. Em termos simples, precisamos que o cérebro da aplicação esteja mais próximo do dispositivo que depende dele.

No início da Internet e dos dispositivos conectados à rede, as informações numa mainframe centralizada eram acedidas principalmente por estações terminais simples. O processamento e o armazenamento eram realizados maioritariamente no ponto central, com poucos recursos necessários no terminal. À medida que as exigências dos utilizadores cresceram, o modelo cliente-servidor transferiu parte da carga de trabalho das aplicações para o lado do cliente, o que exigiu um sistema com capacidade de processamento mais robusta. Isso facilitou serviços como e-mail, aplicações locais e navegação na web, com algumas funções tratadas no lado do servidor e outras no lado do cliente.

À medida que os dispositivos móveis, a procura por aplicações, as despesas com Data Centers e as preocupações com segurança aumentaram, a necessidade de Cloud Computing centralizada cresceu exponencialmente. Esse modelo permitiu que operações complexas de dados ocorressem em ambiente de cloud, o que aumentou a segurança, a mobilidade e o desempenho para bases de utilizadores amplamente distribuídas e dispositivos móveis.

A IoT mudou o jogo mais uma vez

Carros autónomos, drones, câmaras de segurança e até mesmo computadores portáteis e telemóveis antigos continuam a evoluir. Mais do que nunca, sensores e outros dispositivos IoT têm a tarefa de monitorizar sistemas essenciais, como pressão da água, iluminação, alarmes de incêndio, sistemas de automação predial, maquinário industrial e muito mais. Eles recolhem constantemente dados que precisam de ser processados e respondidos rapidamente. Em alguns ambientes, esses dados devem ser enviados para servidores na cloud para processamento e resposta, o que tem as suas desvantagens devido à largura de banda e latência da rede. Para responder às exigências destes dispositivos e, em última análise, dos utilizadores finais, o modelo Edge Computing foi concebido para aproximar o processamento de dados do ponto final que os recolhe. Por exemplo, em vez de as comunicações de uma câmara de segurança fazerem centenas de viagens de ida e volta ao Google Cloud, o Edge Computing permite enviar e aceder a dados em dispositivos que estão muito mais próximos do local onde se encontra fisicamente, o que acelera o tempo de resposta do serviço.

Embora o Edge Computing tenha vantagens claras em termos de desempenho, confiabilidade e segurança, existem desafios que as organizações podem enfrentar na implementação desse modelo. Quais são esses desafios e como podem ser resolvidos?

Quais são os desafios que as organizações enfrentam na implementação de Edge Computing?

1. Latência da rede

Uma grande vantagem da Edge Computing em relação à Cloud Computing é a redução da latência de ida e volta da rede entre o dispositivo e o ponto de processamento de dados. No entanto, mover fisicamente um servidor ou serviço para fora da cloud e para a rede periférica não garante alto desempenho e latência reduzida. Problemas locais, como congestionamento de tráfego, interferência Wi-Fi e roteamento deficiente, podem afetar o tempo de ida e volta da rede. Antes de implantar dispositivos de Edge Computing no ambiente – ou na rede periférica do ISP – a latência deve ser validada. Após a implantação, as comunicações devem ser analisadas para garantir que os dispositivos que entram em contato com esses novos serviços na rede periférica estejam a funcionar conforme o esperado.

2. Pontos mortos sem fios

Muitos dispositivos IoT dependem da rede Wi-Fi para se conectarem aos serviços que precisam para funcionar eficazmente. Frequentemente, eles são conectados em áreas de um edifício que podem ter baixa qualidade de sinal Wi-Fi, como tetos, paredes, cantos e escadas. Antes de implantar esses dispositivos e conectá-los aos serviços hospedados na rede periférica, a qualidade do sinal Wi-Fi deve ser validada na área exata onde o dispositivo será implantado, juntamente com o teste de conectividade do servidor.

3. Largura de banda da rede

Ao projetar uma rede, as ligações de banda larga são normalmente planeadas para ligações centrais que direcionam o tráfego de rede para um Data Center ou para a cloud. A Edge Computing pode trazer uma nova direção para o fluxo de tráfego. Em vez de realizar apenas tráfego norte/sul para a Internet, os dispositivos podem precisar de se comunicar leste/oeste através da rede para onde os serviços estão fisicamente implantados. Isso torna ainda mais importante realizar testes de rendimento nessas ligações antes de implementar serviços na rede periférica.

4. Segurança em dispositivos IoT e de rede periféricos

Independentemente do setor de TI, a segurança é um tema muito debatido. A Edge Computing e a IoT não são diferentes. Esses dispositivos geralmente têm um endereço TCP/IP simples com poucos recursos para protegê-los contra ataques. Que portas estão abertas e disponíveis no dispositivo IoT? Que conexões estão a ser estabelecidas e com quais servidores? São esses os servidores com os quais esperamos que o dispositivo IoT se comunique? Essas são questões importantes a serem consideradas ao implementar a Edge Computing para IoT.

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