Hoje, a edge computing desempenha um papel importante em praticamente todos os setores, permitindo a análise de dados em tempo real ou quase em tempo real e fornecendo insights de negócios importantes.
E prevê-se que os gastos globais em hardware, software e serviços para edge aumentem de aproximadamente US$ 208 bilhões em 2023 para US$ 317 bilhões em 2026, de acordo com um estudo. novo relatório da Accenture (PDF).
“O que torna a vantagem tão interessante é o potencial que ela tem para transformar os negócios em todos os setores e funções, desde o envolvimento do cliente e marketing até a produção e operações de back office”, de acordo com a Accenture. “Em todos os casos, a edge ajuda a tornar as funções de negócios proativas e adaptáveis – muitas vezes em tempo real – levando a experiências novas e otimizadas para as pessoas.”
Os principais casos de uso da edge computing estão em setores e empresas com alto volume e velocidade de dados, afirma Jason Andersen, vice-presidente de estratégia e gerenciamento de produtos da Stratus Technologies, fornecedora de plataformas autônomas de edge computing.
Aqui estão seis casos de uso de computação de ponta do mundo real:
6. Alimentos e Bebidas
As empresas de alimentos e bebidas aproveitam a computação de ponta devido à sua natureza em tempo real, diz Andersen.
“Por exemplo, uma empresa que processa centenas de cookies por minuto, com esse tipo de carga, começa a ter um maior grau de automação e muitas máquinas envolvidas, todas empurrando dados e buscando o controle de um operador humano, ” ele diz.
A visibilidade em tempo real é crucial com esse nível de complexidade, acrescenta.
“As empresas com este nível de produção precisam de controle para garantir que as máquinas estejam operando como deveriam, e a edge computing pode ajudar a gerenciar, ou pelo menos monitorar, a máquina que executa esse processo”, observa Andersen.
5. Jatos de combate e drones habilitados para Edge
Aeronaves modernas, como jatos de combate e drones, são sistemas de informação cada vez mais complexos, com eletrônicos avançados a bordo e capacidade de rede com outros ativos para coletar dados e analisá-los a bordo, diz Ian Ferguson, vice-presidente de marketing da Lynx Software Technologies, fornecedora de soluções para a vantagem de missão crítica.
“Por exemplo, a computação de ponta permite que um caça a jato compartilhe dados em tempo real e coordene-se com os alas dos drones sem esperar em um servidor remoto”, diz ele. “Isso acelera e aumenta a confiabilidade da tomada de decisões críticas em combate.”
Ao manter o processamento e a análise no limite, as aeronaves são capazes de operar de forma independente quando é difícil manter uma conexão de rede, de acordo com Ferguson. E a edge computing também atende às necessidades de segurança, processando localmente dados de defesa confidenciais para evitar interceptações ou violações.
“Resumindo, a computação de ponta desbloqueia novos recursos ao transferir o processamento e a tomada de decisões para a vantagem tática”, diz Ferguson.
4. Inspeção da Ponte
“Um dos casos de uso de edge computing mais interessantes e reais em que minha equipe está trabalhando atualmente é a inspeção de pontes”, diz Gretchen Stewart, cientista-chefe de dados do Setor Público da Intel.
À medida que os dólares fluem para as cidades e estados através da Lei federal de Emprego e Investimento em Infraestruturas, as equipas de obras públicas são desafiadas a inspecionar milhares de pontes e a dar prioridade às que mais necessitam de reparação.
“Ao equipar os drones com visão computacional, os inspetores podem identificar com rapidez e precisão áreas que requerem reparo ou manutenção, permitindo intervenções oportunas”, observa Stewart. “Esses algoritmos sofisticados podem detectar até mesmo as menores rachaduras, ferrugem ou sinais de desgaste, levando a uma classificação objetiva das pontes nas piores condições.”
Esta combinação de visão computacional e drones, com análises realizadas na borda, reduz significativamente os riscos e custos associados às inspeções manuais tradicionais.
“No passado, as inspeções de pontes frequentemente exigiam equipamento e pessoal especializado para acessar áreas de difícil acesso, o que representava riscos de segurança e desafios logísticos”, diz Stewart.
Com drones equipados com visão computacional, os inspetores podem inspecionar remotamente essas áreas com mais rapidez e minimizar as interrupções nas comunidades locais, acrescenta ela. Os inspetores também podem usar esses dados para manutenção preditiva para prever reparos futuros que serão necessários.
3. Detecção de fraude
Mover a detecção de fraudes para a borda, aproveitando redes de entrega de conteúdo, como Cloudflare e AWS CloudFront, e combiná-la com segurança é a única maneira de gerenciar os drivers tecnológicos e culturais que moldam o futuro das transações digitais, afirma Alisdair Faulkner, cofundador e CEO da Darwinium, uma empresa de prevenção de fraudes digitais.
“O aumento da complexidade da fraude, o aumento da carga de transações devido ao surgimento de plataformas de pagamento instantâneo, como Zelle e Venmo, e o uso crescente de dispositivos móveis para facilitar os pagamentos mudaram o cenário”, diz ele. “O campo mudou e precisamos mudar com ele.”
A edge computing ajuda as empresas a fazer isso, distribuindo geograficamente a computação e o armazenamento de dados mais perto dos usuários e de seus dispositivos, resultando em distribuição mais rápida, menos latência e maior segurança/privacidade, já que os dados pessoais não viajam tão longe – se é que chegam, diz Faulkner. .
Usar a borda como um ponto de implantação e criptografia fornece às empresas digitais, incluindo aquelas do comércio, bancos, varejo, jogos, viagens, saúde, governo e outros setores onde a fraude é generalizada, com uma série de benefícios.
“Um desses benefícios é a preservação da privacidade dos dados e da segurança do cliente por meio da criptografia na borda”, diz Faulkner. “Criptografar os dados do usuário final na borda permite que as empresas os armazenem em sua infraestrutura, o que otimiza a privacidade e a segurança do usuário.”
2. Detecção precoce de incêndios florestais
Reduzir a frequência e a escala de grandes incêndios florestais exige tempos de resposta rápidos, mas o afastamento e a vastidão das florestas tornam difícil identificar e comunicar ameaças potenciais, afirma Carsten Brinkschulte, CEO da Dryad Networks, fornecedora de soluções de detecção de incêndios e monitoramento de saúde para florestas. .
No entanto, ele diz que a computação de ponta e a IA podem ajudar a resolver esse desafio, aproximando uma tecnologia poderosa da gênese de um incêndio florestal.
“Na Dryad, fornecemos detecção ultra-precoce de incêndios florestais usando sensores de gás movidos a energia solar em uma rede de malha IoT de grande escala colocada na floresta”, diz Brinkschulte.
A solução Silvanet da Dryad detecta incêndios na primeira hora, aplicando aprendizado de máquina a sensores de gás movidos a energia solar, detectando hidrogênio, monóxido de carbono e compostos orgânicos voláteis, diz ele.
O aprendizado de máquina permite que os sensores detectem e identifiquem composições de gases que podem ser um incêndio latente, ao mesmo tempo que filtram o cheiro de um caminhão a diesel passando, diz Brinkschulte.
“Assim que um possível incêndio latente é detectado, as informações são transmitidas por uma rede mesh LoRaWAN em grande escala para socorristas e gestores florestais”, diz ele.
Essa detecção, análise, identificação e comunicação inteligentes acontecem em segundos no dispositivo na borda, permitindo a detecção ultra-precoce de incêndios florestais, explica ele.
“A computação de ponta é exigida pela largura de banda estreita da rede mesh LoRaWAN, descartando a execução tradicional do mecanismo de IA baseada em nuvem”, diz Brinkschulte. “Nossa tecnologia de gateway mesh cria uma rede IoT que pode ser implantada nas profundezas da floresta, onde nenhuma infraestrutura de rede de telecomunicações regular pode alcançar.”
1. Telecomunicações
Hoje, as empresas de todos os setores devem tomar decisões em microssegundos através de tecnologia que “pensa”, tornando a edge computing ainda mais necessária num mundo hiperconectado e abundante em dados, afirma Vinay Ravuri, CEO da EdgeQ, uma startup de chips 5G.
Os provedores de telecomunicações são os próximos adotantes significativos da edge computing, com o objetivo de convergir nuvem, computação e conectividade para a edge.
Em particular, a baixa latência e a cobertura estendida do 5G tornam-se o canal sem fio que permite que a computação móvel de ponta alcance todo o seu potencial, processando dados na borda da rede, em vez de enviá-los de volta para centros de dados centralizados, diz Ravuri.
“Espera-se que o 5G suporte muitos novos dispositivos de clientes finais”, diz ele. “Ao implantar a computação de ponta, como acontece com o 5G, as operadoras podem ajudar melhor a aproveitar e monetizar a grande quantidade de dados que esses dispositivos geram localmente, economizando largura de banda, ciclos e reduzindo ainda mais a latência. A combinação da computação de ponta com o 5G se tornará um pré-requisito para aplicações autônomas que exigem processamento em tempo real.”
Por exemplo, as aplicações de computação móvel de ponta expandir-se-ão rapidamente para o domínio dos veículos autónomos e dos veículos conectados, de acordo com Ravuri.
Ele diz que os carros e os sistemas de controle de tráfego precisarão detectar, analisar e trocar dados constantemente para funcionar corretamente. Quer se trate de veículos de condução autónoma ou de auto-entrega, estes “data centers sobre rodas” terão de detectar e comunicar com o tráfego circundante para uma navegação segura e eficiente.
“Dessa forma, os dados gerados pelos carros e pelos sistemas de tráfego são localizados sem a necessidade de retornar a uma nuvem centralizada para processamento”, diz Ravuri.
Além disso, a detecção e o reconhecimento de objetos se tornarão “de missão crítica”. A implantação de uma arquitetura de computação de ponta em cada veículo será necessária, pois a condução autônoma combina mapas de alta resolução com relatórios de padrões de tráfego com resposta autônoma em tempo real.
“À medida que mais e mais veículos conectados inundam as ruas, a rede ficará incrivelmente congestionada e a movimentação de dados dentro dos carros e das redes locais se tornará necessária”, observa Ravuri. “A adição de chips de modem a cada veículo para permitir uma rede 5G resiliente e de baixa latência seria essencial para a computação de ponta.”
O resultado final
Os casos de uso extremo são evolutivos, não revolucionários, diz Theresa Lanowitz, chefe de evangelismo de segurança cibernética da AT&T Business. Os pontos de uso ajudam a obter resultados de negócios previsíveis em um “nível macro”, coletando e analisando dados em um “nível micro”.
“A edge computing é uma nova geração de computação que envolve uma mudança no ecossistema computacional… e o objetivo de fornecer uma experiência digital baseada em informações quase em tempo real”, diz ela. “E à medida que os casos de uso evoluem, a resiliência ganha simultaneamente importância.”