O surgimento de tecnologias com uso intensivo de dados, como realidade virtual e aumentada, veículos autônomos e IA generativa, criou muita inovação e oportunidades. Ainda assim, também aumentou a pressão sobre a capacidade existente dos centros de dados.
Como resultado, a infraestrutura de TI mudou para um modelo híbrido – exigindo uma gestão sofisticada.
No entanto, com a ascensão da inteligência artificial num ambiente de edge computing, o processamento de dados já não está confinado aos centros de dados centrais e às nuvens centralizadas, afirma Pierluca Chiodelli, vice-presidente de tecnologia de engenharia para ofertas, estratégia e execução de edge computing da Dell Technologies.
Em vez disso, ocorre mais perto da fonte de dados, na extremidade da rede, permitindo a tomada de decisões em tempo real e reduzindo a necessidade de transmitir grandes quantidades de dados de volta para locais centralizados.
“Como resultado, as organizações devem adotar uma abordagem altamente refinada e avançada para gerenciar cargas de trabalho e dados de forma eficiente, segura e inteligente em todo o seu patrimônio de TI”, explica Chiodelli.
“É essencial aproveitar todo o potencial das tecnologias com uso intensivo de dados e, ao mesmo tempo, enfrentar os desafios únicos colocados pela integração de IA de ponta.”
No seu novo estudo, “How Edge Computing Is Enabling the Future”, a Schneider Electric entrevistou mais de 1.000 decisores de TI e descobriu que 49% nomearam a gestão da infraestrutura de TI híbrida como o seu principal desafio de TI e esperam que a edge computing melhore vários fatores-chave, como velocidade, segurança de dados e resiliência.
“O aumento do volume de dados também impulsionou mais processamento de dados, colocando uma pressão maior sobre as emissões de carbono e a sustentabilidade organizacional”, de acordo com a pesquisa.
Os decisores acreditam que a edge computing pode ajudar a impulsionar a sustentabilidade e alcançar os objetivos ambientais, sociais e de governação corporativa das suas empresas.
Consequentemente, à medida que os dados organizacionais aumentam e a infraestrutura de TI se expande em complexidade, será fundamental que as organizações identifiquem como podem monitorizar e medir a energia no edge, afirma Carsten Baumann, diretor de iniciativas estratégicas e arquiteto de soluções da Schneider Electric.
Baixa latência + mais confiabilidade = tempos de resposta mais rápidos
A edge computing permite que os dados sejam processados perto da fonte de onde as informações vêm, o que significa um serviço mais rápido e mais confiabilidade, o que leva a melhores tempos de resposta quando as empresas usam aplicativos ou programas, afirma Adonay Cervantes, CTO de campo global, CloudBlue , uma plataforma de comércio multicamadas.
“E como esses aplicativos operam na borda da rede, eles apresentam melhor desempenho com baixa latência”, afirma.
Lee Ziliak, diretor de tecnologia de campo e diretor administrativo de arquitetura da provedora de soluções de TI SHI International, concorda com esta avaliação.
“O uso de dados na borda também permite que uma organização analise e preveja dados de séries temporais, aumente os recursos de monitoramento, melhore o desempenho e gere maior valor através da mineração de novos pontos de dados”, explica ele. “Isso economiza tempo e dinheiro ao agregar e manter apenas os dados importantes.”
Independentemente da carga de trabalho, as empresas adotam a computação de ponta porque alguns recursos do produto não podem usar a nuvem devido a restrições práticas ou regulatórias, afirma David Kinney, arquiteto principal sênior da empresa de serviços de TI SPR.
Ele acrescenta que as restrições práticas mais comuns que motivam a adoção da edge computing ocorrem quando a comunicação entre a edge e a nuvem introduz muita latência ou quando o meio de comunicação é lento ou não confiável.
“A latência é uma consideração fundamental para muitos sistemas que controlam máquinas, como os sistemas para evitar colisões em carros novos”, diz Kinney. “Para muitos destes sistemas, atrasar a acção mesmo que seja por uma fracção de segundo pode ter consequências catastróficas, pelo que cálculos críticos devem ser feitos no limite.”
Em termos de restrições regulamentares, ele diz que isto surge frequentemente no caso dos dispositivos médicos. O equipamento médico do qual um paciente depende para a sua vida ou saúde, como uma bomba de insulina, deve continuar a funcionar mesmo quando não consegue comunicar com a nuvem.
Enfrentando os desafios da tecnologia com uso intensivo de dados
A edge computing também ajuda a reduzir os custos associados à transferência e armazenamento de dados, de acordo com Saurabh Mishra, diretor global de gestão de produtos IoT da SAS, fornecedora de software analítico.
“Uma enorme quantidade de dados está sendo criada na borda, e boa parte deles é baseada em sensores”, diz ele. “Esses dados podem ser redundantes e seu valor de curta duração.
“Em vez de transferir e armazenar esses dados na nuvem e incorrer em custos associados, as organizações estão em melhor situação usando a edge computing para processar esses dados localmente na edge e apenas transmitir eventos importantes de volta para a nuvem.”
Mais empresas estão combinando computação de ponta e processamento centralizado de data center em um modelo híbrido para enfrentar os desafios das tecnologias com uso intensivo de dados, como realidade aumentada, realidade virtual, veículos autônomos e aplicações avançadas de IA – aplicações que exigem muitos dados e exigem soluções reais complexas. análise de dados de tempo para operar com sucesso, diz Bob Brauer, fundador e CEO da Interzoid, uma consultoria de usabilidade de dados.
Ele acrescenta que uma abordagem apenas na nuvem ou uma abordagem completamente centralizada introduziria uma quantidade significativa de latência no uso dessas tecnologias com uso intensivo de dados, tornando-as menos eficazes, menos confiáveis e possivelmente até inseguras, especialmente nos casos de autogestão. dirigir veículos ou aplicações de saúde.
No entanto, a solução híbrida permite que o processamento pesado de dados, como a construção de modelos de IA, ocorra em um sistema interno poderoso, onde os custos de infraestrutura são geralmente mais baratos e mais escaláveis do que seriam em ambientes de infraestrutura de nuvem compartilhada, diz Brauer.
“Então, uma vez que os modelos de IA estejam completos, exaustivos e bem testados, eles podem ser implementados em nós de dados mais leves na borda para serem aplicados e disponibilizados muito mais perto geograficamente dos sistemas, dispositivos e veículos que estão usando esses modelos ,” ele diz.
Dessa forma, as organizações podem tomar decisões instantâneas sem depender da comunicação com servidores centralizados localizados fisicamente em algum outro lugar do mundo. De acordo com Brauer, esta abordagem reduz drasticamente o risco de latência sem sacrificar a qualidade dos principais modelos de IA.
Damien Boudaliez, vice-presidente sênior e chefe global de engenharia de soluções de dados da FactSet, uma empresa de software e dados financeiros, descreve como a edge computing ajuda sua empresa a operar com mais eficiência.
“A jornada da nuvem da fábrica de tickers da FactSet teve como objetivo minimizar a latência na distribuição em tempo real de dados financeiros”, diz ele. “A utilização da edge computing permite-nos colocar os dados mais próximos dos clientes globais, otimizando assim o desempenho, especialmente em regiões como a Ásia, onde as distâncias do mercado apresentam desafios.”
Além disso, a computação de ponta complementa o modelo de nuvem híbrida da FactSet, permitindo a escolha.
“Podemos usar recursos locais para tarefas de computação pesadas e previsíveis e a nuvem para necessidades mais dinâmicas e sensíveis à localização”, diz Boudaliez. “A estratégia melhora o desempenho tanto de nossos clientes externos quanto de equipes internas. Ao situar os recursos computacionais mais próximos dos clientes e dos nossos escritórios globais, minimizamos a latência e maximizamos a eficiência.”
O resultado final
À medida que a adoção da computação edge continua a expandir-se em todos os setores, o mesmo acontece com as complexidades e exigências de gestão de operações edge, afirma Chiodelli, da Dell.
“O ambiente de edge é inerentemente distribuído, apresentando às organizações o duplo desafio de querer coletar e proteger dados em sua fonte e, ao mesmo tempo, lidar com conhecimentos limitados de TI”, diz ele.
Essa complexidade se estende ao gerenciamento e à segurança de diversas implantações de edge em muitos dispositivos e locais, de acordo com Chiodelli. As organizações precisam de uma abordagem simplificada para supervisionar e proteger seus extensos ecossistemas de dispositivos e aplicações de ponta.
Embora os modelos que utilizam servidores edge proporcionem flexibilidade e controlo, esta abordagem não deixa de ter considerações essenciais, especificamente a gestão da tecnologia no edge, afirma Kelly Malone, diretora de negócios da Taqtile, uma empresa de software de realidade aumentada.
“Os dispositivos e servidores na borda devem ser atualizados, sincronizados e gerenciados, o que pode ser complicado, pois esses equipamentos não estão, por definição da abordagem na borda, localizados centralmente”, diz Malone.
E à medida que as empresas continuam a mergulhar nas tecnologias do metaverso, permitindo-lhes colaborar em novos níveis e trazer mais eficiência aos trabalhadores do que nunca, elas precisarão adotar mais tecnologia de ponta para lidar com a quantidade de computação necessária para ter baixa latência e melhorar desempenho”, afirma Michael McNerney, vice-presidente de segurança de rede da empresa de tecnologia Supermicro.
“Não só é necessária menor latência para tomar decisões na borda, mas também é necessária menos largura de banda para que as empresas possam lidar com mais dispositivos na mesma largura de banda”, diz ele.
Sem tecnologia de ponta, os dispositivos que operam na borda sofreriam problemas de latência, causariam gargalos nas redes das empresas e outros desafios relacionados ao processamento, afirma Sharad Varshney, CEO da OvalEdge, uma consultoria de governança de dados.
“No entanto, é importante lembrar que a edge computing é uma estrutura que requer mudanças culturais internas se você quiser que funcione em sua organização”, acrescenta.
“Além disso, a edge computing é uma das muitas soluções que você deve considerar ao otimizar o uso de dados em sua organização.”