O que é computação na borda?

Mova dados mais rápido, armazene mais, processe tudo — na borda.

Conclusões sobre a computação de borda

  • Ao aproximarem a computação de borda do local onde os dados são gerados, as empresas e os provedores de serviços podem identificar novas oportunidades de receita, oferecer serviços inovadores e economizar tempo e dinheiro em suas operações.

  • A computação de borda reduz a latência do processamento de dados, aumenta a velocidade de resposta, permitindo um melhor gerenciamento de tráfego de rede e uma maior conformidade com os requisitos jurisdicionais de segurança e privacidade.

  • A computação de borda é apenas uma parte de uma arquitetura de computação distribuída e exige uma análise de infraestrutura, de dispositivos de borda até locais físicos de borda, à rede e à nuvem, ao ocorrer a projeção de uma solução interoperável da borda à ponta.

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O que é computação na borda?

Computação de borda se refere ao processamento, análise e armazenamento de dados mais próximos de onde eles são gerados para permitir análises e respostas rápidas, quase em tempo real. Nos últimos anos, algumas empresas consolidaram operações centralizando o armazenamento de dados e a computação na nuvem. Mas as demandas de novos casos de uso habilitados por bilhões de dispositivos distribuídos — de soluções avançadas de gerenciamento de armazenagem e inventário a linhas de fabricação robótica com visão melhorada e sistemas avançados de controle de tráfego em cidades inteligentes — tornaram esse modelo insustentável.

Além disso, o uso aumentado de dispositivos de borda — de Internet das coisas (IoT), como câmeras inteligentes, quiosques móveis de ponto de venda, sensores médicos e PCs industriais a gateways e infraestrutura de computação — para insights acionáveis praticamente em tempo real na fonte dos dados está motivando o crescimento exponencial dos dados gerados e coletados.

Estima-se que até 2025, 75% dos dados serão criados fora dos data centers principais, onde a maior parte do processamento ocorre hoje. 1 Indo além, aproximadamente 90% de todos os dados coletados hoje pelas empresas nunca serão utilizados. 2 A computação de ponta abre a possibilidade de obter os benefícios dos dados coletados dos dispositivos através de processamento de alto desempenho, conectividade de baixa latência e plataformas seguras.

Estima-se que até 2025, 75% dos dados serão criados fora dos data centers principais, onde a maior parte do processamento ocorre hoje.1

Drivers de computação de borda

A computação em nuvem está sendo levada aos seus limites pelas necessidades dos serviços e aplicações que ela suporta, desde o armazenamento e processamento de dados até a capacidade de resposta dos sistemas. Em muitos casos, ter mais largura de banda ou poder computacional não é o suficiente para processar dados de dispositivos conectados mais rapidamente, gerar insights imediatos e agir quase que em tempo real. Essas lacunas estão motivando a adoção e o uso da computação de borda.

Os principais fatores que contribuem para os desafios na nuvem incluem:

  • Latência. Mais mercados estão implementando aplicações que exigem análises e respostas rápidas. Por si só, a computação em nuvem não consegue acompanhar essas demandas por causa da latência gerada pela distância da rede à fonte dos dados, resultando em ineficiência e experiências ruins para os clientes.
  • Largura de banda. A adição de largura de banda de transmissão ou um maior poder de processamento poderia resolver os problemas de latência. No entanto, conforme as empresas continuam a aumentar o número de dispositivos de borda em sua rede e a quantidade de dados que geram, o custo de enviar dados à nuvem pode chegar a níveis impraticáveis, que poderiam ser reduzidos se os dados pudessem ser processados, armazenados e analisados na borda.
  • Segurança e privacidade. Proteger dados sensíveis, como registros médicos privados, na borda e transmitir menos dados pela internet pode ajudar a aumentar a segurança reduzindo o risco de interceptação. Além disso, alguns governos ou clientes podem exigir que os dados permaneçam na jurisdição em que foram criados. Na área da saúde, por exemplo, também pode haver requisitos locais ou regionais para limitar o armazenamento ou a transmissão de dados pessoais.
  • Conectividade. A falta de conectividade persistente com a internet pode impedir a computação em nuvem, mas uma variedade de opções de conectividade de rede tornam a computação da borda à nuvem possível. Por exemplo, o 5G oferece uma conexão de alta largura de banda e baixa latência para transferência rápida de dados e entrega de serviços a partir da borda.
  • IA. Com a necessidade de inteligência acionável em tempo quase real, as empresas precisam de IA na fonte de dados para permitir um processamento mais rápido e aproveitar o potencial dos dados antes inexplorados.

Benefícios da computação na borda

Afastar algumas funções de dados como armazenamento, processamento e análise da nuvem e aproximá-las da borda e de onde os dados são gerados pode oferecer vários benefícios principais:

  • Aumento de velocidade e menor latência. A movimentação do processamento e análise de dados para a borda ajuda a acelerar a resposta do sistema, permitindo transações mais rápidas e experiências melhores que podem ser vitais em aplicações quase em tempo real, como a operação autônoma de veículos.
  • Gerenciamento aprimorado de tráfego de rede. Minimizar a quantidade de dados enviados pela rede para a nuvem pode reduzir a largura de banda e os custos de transmissão e armazenamento de grandes volumes de dados.
  • Maior confiabilidade. A quantidade de dados que as redes podem transmitir por vez é limitada. Para locais com conectividade ruim à internet, o armazenamento e processamento de dados na borda melhora a confiabilidade quando a conexão com a nuvem é interrompida.
  • Segurança avançada. Com uma implementação adequada, uma solução de computação de borda pode aumentar a segurança dos dados limitando a transmissão deles pela internet.

Da borda à nuvem

Embora a computação de borda proporcione uma oportunidade sem precedentes para que as organizações façam uso de todo o valor dos dados, a nuvem permanece essencial como repositório central de dados e centro de processamento. A imagem abaixo mostra como os dispositivos de borda para coleta de dados, computação, armazenamento e rede se combinam para ajudar as organizações a tirar o máximo proveito dos dados em cada ponto.

Os dispositivos de computação de borda e IoT coletam dados e os gerenciam de duas maneiras principais. Dispositivos inteligentes de computação de borda com processadores integrados podem oferecer funcionalidades avançadas, como análise ou IA onboard, enquanto dispositivos sem processadores enviam os dados que geram para um servidor implantado na borda do local para armazenamento e análise. Um servidor de borda local pode então processar dados dos dispositivos de computação de borda e retornar informações críticas necessárias para aplicações quase em tempo real ou enviar apenas as partes relevantes dos dados para a nuvem. Os dados de diversos dispositivos de computação de borda podem ser consolidados na nuvem para um processamento e análise mais extensivos.

Casos de uso da computação de borda

A Intel trabalhou com muitos parceiros do setor e clientes finais para implantar dezenas de milhares de soluções de computação de borda. A seguir, confira quatro casos de uso da computação de borda que mostram como a Intel ajudou as empresas a permitir novas experiências e tornar suas operações mais eficientes.

Varejo: A computação de borda pode usar sensores e câmeras para melhorar a precisão do inventário de varejo e ajudar a tornar as cadeias de fornecimento e o desenvolvimento de produtos mais eficientes. Além disso, a computação de borda pode auxiliar na análise do comportamento do cliente em tempo quase real para uma experiência de compra aprimorada e possivelmente mais segura. Por exemplo, a solução de IA baseada em vídeo Sensormatic ajudou os varejistas a abrir lojas com segurança durante a pandemia da COVID-19, monitorando a ocupação e o distanciamento social.
Industrial: A computação de borda pode ser um alicerce da indústria 4.0 integrando tecnologias digitais e físicas para uma fabricação mais flexível e responsiva. Por exemplo, a Intel e a Nebbiolo Technologies trabalharam com engenheiros de fabricação automotiva da Audi para criar uma plataforma escalável flexível que utiliza análise preditiva e algoritmos de aprendizado de máquina para melhorar as inspeções de solda e os processos críticos de controle de qualidade.3
Educação: Algumas soluções de educação baseadas em software utilizam a IA em dispositivos para uma assistência virtual personalizada, interação natural e até mesmo experiências de realidade aumentada. Por exemplo, a experiência ViewSonic digital whiteboard utiliza tecnologia de borda e visão para recriar a experiência de sala de aula para alunos e professores engajados no ensino à distância.
Saúde: A computação de ponta pode ajudar a transformar os resultados com monitoramento hospitalar e ambulatorial e serviços de telemedicina e usar a inferência dos aprendizados profundo e de máquina em equipamentos de imagem para ajudar a detectar problemas de saúde mais rapidamente. A Philips melhorou a inferência de IA para imagens médicas em 188% para equipamentos de tomografia computadorizada sem a necessidade de investir em hardware.4

Tecnologia de computação de borda em aplicações

No episódio 5 do “The Inside Edge”, Steen Graham, gerente geral de IoT da Intel, traz algumas aplicações do mundo real de computação de borda, da área da saúde à fabricação e varejo, demonstrando como essas soluções com tecnologia Intel podem permitir novas experiências para os clientes e impactar diversos setores do mercado.

Melhores resultados começam na borda

A computação de borda oferece uma oportunidade sem precedentes para as empresas e provedores de serviços enxergarem o verdadeiro valor dos dados. Com o parceiro certo, uma empresa pode tirar máximo proveito dos dados em cada ponto. A Intel, com dezenas de milhares de implantações de borda gerando valor real, centenas de soluções prontas para o mercado, tecnologia baseada em padrões e o ecossistema de desenvolvedores mais maduro do mundo, pode ajudar você a tornar a inteligência de borda real.

Perguntas frequentes

Perguntas frequentes

Computação de borda se refere ao processamento, análise e armazenamento de dados mais perto de onde eles são gerados dentro de uma rede, permitindo análises e respostas rápidas em tempo real para monetizar dados, oferecer novos serviços e economizar tempo e dinheiro em operações. Os cinco fatores principais que impulsionam a computação de borda são latência, largura de banda, segurança, conectividade e IA.

A borda de rede fica dentro da sua rede, no lado de fora do núcleo dela. Inclui locais convergentes, como data centers regionais, escritórios centrais de próxima geração (NGCOs), pontos de acesso wireline fixos e redes de acesso via rádio (RANs).

A computação de nuvem de borda aprimora a computação em nuvem com computação de borda para certos tipos de cargas de trabalho. Com a computação em nuvem de borda, uma nuvem de borda, hospedada em um servidor de borda que atua como um micro data center, estende a conveniência da nuvem para as redes de borda posicionando nós inteligentes de borda mais perto dos dispositivos, equipamentos e recursos locais para coleta de dados, armazenamento e processamento de dados mais rápido, resultando em latência reduzida para aplicações de borda que dependem de dados quase em tempo real.

Informações de produto e desempenho

1

Rob van der Meulen, “What Edge Computing Means for Infrastructure and Operations Leaders,” Smarter with Gartner, October 3, 2018, https://www.gartner.com/smarterwithgartner/what-edge-computing-means-for-infrastructure-and-operations-leaders/.

2

Tom Taulli, “What You Need to Know About Dark Data,” Forbes, October 27, 2019, https://www.forbes.com/sites/tomtaulli/2019/10/27/what-you-need-to-know-about-dark-data/?sh=62b9d4be2c79.

4

“Intel e Philips aceleram a Inferência de aprendizagem profunda em CPUs dos principais usos de imagiologia médica,” Intel News Byte, 14 de agosto de 2018, https://newsroom.intel.com/intel-philips-acelerate-deep-learning-inference-cpus-key-medical-imaging-uses/#gs.kx7zmx. A Intel pode alterar a disponibilidade de produtos e o suporte a qualquer momento sem aviso prévio. Entre em contato com seu representante de conta Intel para obter informações adicionais.