Quais as vantagens e a aplicação da edge computing? | Brasil Logic Sistemas - Automação Industrial
Quais as vantagens e a aplicação da edge computing?
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O advento do cloud computing trouxe inúmeros benefícios ao mundo corporativo.
Mas, por vezes, o acesso ao cloud é um ponto de latência que acaba por inutilizar os benefícios desse serviço.
Nesse contexto, é preciso se adequar ao afunilamento da conectividade e manter os benefícios das informações entregues por dispositivos IoT somados a inteligência aplicada com o poder do cloud computing.
É aí que entra a edge computing. Para saber todas as vantagens de utilizá-la na indústria 4.0, continue lendo nosso post.
Principais vantagens de utilizar edge computing
A edge computing é o que está entre sua rede de processamento de informações local e o que está na nuvem.
O objetivo dela é fazer a ponte entre os dois mundos, demandando apenas transações otimizadas e eficientes.
Utilizá-la traz uma série de vantagens, como:
Redução do tráfego nas redes
O micro data center de edge computing atua como um concentrador de dados e dispositivos.
Ele receberá todas as informações de sensores, as processará e entregará os meios adequados para consumo dos clientes internos e externos da empresa.
Isso não só reduz a informação que trafega em direção às redes externas, mas também implanta modelos de acesso padronizados, com protocolos otimizados para uma transferência mais rápida e consistente.
Utilização da tecnologia em locais sem uma boa conexão com a internet
Algumas indústrias, muitas vezes pela proximidade da matéria-prima, precisam ser instaladas em locais remotos e sem acesso a uma infraestrutura de conectividade adequada.
Pelo fato da implantação dessa infraestrutura se tornar cara e inviável, seus recursos devem ser utilizados de forma extremamente eficaz, para que possa atender a todos os usuários.
Uma grande massa de dados vindos de sensores de uma linha produtiva pode, facilmente, tornar inoperante toda a infraestrutura de transmissão.
Por isso, a importância de contar com a edge computing.
Economia de custos em transferências de dados
Um modelo muito aplicado atualmente é o de custo por demanda.
Se uma empresa contrata um serviço com esse modelo, seu custo aumenta ou diminui dependendo de como os dados serão enviados para o sistema em cloud.
É vital aplicar uma inteligência que extraia apenas as informações úteis aos demais sistemas e as prepare para transmissão adequada.
Considerando que a quantidade de sensores em linhas de produção tende a milhares, a parcela de informação cresce de forma exponencial.
Como aplicar edge computing?
Dependendo do que será atendido pela sua área de edge computing, existem abordagens que podem torná-la mais eficiente.
Quando a interação entre humanos e seu sistema ocorre, existem tempos de resposta ou latências toleráveis.
Isso significa que 10 milissegundos podem ser o limite entre o cliente finalizar uma compra no seu site ou simplesmente fechar a janela.
Um caso clássico que envolverá IoT, é o de reconhecimento de fala.
Atualmente esse tipo de processamento ocorre em nuvem, mas, conforme a rede de usuários crescer, será impraticável e precisará ser colocado em pontos mais próximos do utilizador.
Em um cenário onde sistemas consomem dados entre si, a latência tolerável passa a ser ainda menor.
Isso se deve à quantidade de dados que sistemas podem consumir e processar, nesses casos, cada milissegundo pode representar perda em receitas.
Estudos do Tabb Group indicam que um broker pode perder cerca de 4 milhões de receita por milissegundo caso a latência de sua plataforma exceda 5 milissegundos em relação à dos demais competidores de mercado.
No contexto industrial, subsistemas de uma linha de produção podem trocar dados para controle da fabricação de forma sincronizada. Um delay maior pode gerar perda de sincronismo e falha no sistema levando a parada de produção.
Outro exemplo são as tecnologias de SmartGrid aplicadas na distribuição de energia para balancear o fornecimento e consumo de forma otimizada.
Life Critical ocorre nos casos onde um sistema precisa obter informações, processá-las e tomar decisões em um tempo hábil, caso contrário oferece risco à vida e a saúde das pessoas.
Um caso clássico é o dos carros autônomos.
As métricas nesse tipo de abordagem podem variar.
Isso porque a latência tolerada entre a tomada de decisão de um veículo autônomo pode ser diferente da tolerada em um dispositivo de monitoramento cardíaco, por exemplo. Outro exemplo são os intertravamentos de segurança de máquinas que não podem tolerar atrasos para atuar os dispositivos de segurança.