O Edge Analytics e a transformação digital

A onda atual de transformação digital consiste em organizações que movem tarefas de computação e o armazenamento de dados associado do hardware local para a nuvem. As vantagens deste modelo incluem infraestrutura pré-paga para aumentar e diminuir de forma flexível com base na demanda, a capacidade de acessar a nuvem de qualquer local conectado e a capacidade de usar vários locais interconectados para o futuro. Mas como o Edge Analytics pode mudar este cenário?

A próxima onda de transformação digital promete o impulsionamento do armazenamento local e na nuvem, onde os mesmos serviços disponíveis em nuvem também estarão dispostos no local, em particular, na “ponta” mais próxima ou até mesmo nos dispositivos onde os dados são gerados. Este modelo combinado fornece melhores resultados, pois a divisão ideal das operações pode ser determinada e até mesmo alterada dinamicamente.

Por exemplo, carros autônomos precisam processar e armazenar dados na ponta – ou seja, no carro – para tomar decisões de piloto automático em tempo real sem depender de uma conexão de rede. Ao mesmo tempo, compartilhar esses dados anônimos com outras fontes de dados em um local central na nuvem permite o arquivamento eficiente de dados, o treinamento combinado do modelo de machine learning e outras análises coletivas.

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Benefícios da análise de ponta

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O Edge Analytics tem recebido mais atenção com o crescimento da Internet das Coisas (IoT). Para muitas empresas, o streaming de dados de fontes distintas de IoT cria um enorme armazenamento de dados que é difícil de gerenciar. Ao filtrar os dados por meio de um algoritmo analítico conforme são criados na extremidade da rede, os parâmetros podem ser definidos para decidir quais dados vale a pena migrar para a nuvem ou armazenamento de dados.

Analisar os dados à medida que são gerados diminui a latência no processo de tomada de decisão também. Por exemplo, se um componente individual de um sistema sofre uma falha, o algoritmo interpreta esses dados e o desliga automaticamente. Isso pode economizar muito tempo no transporte de dados para um depósito centralizado, além de reduzir ou evitar o tempo de inatividade dos equipamentos.

O Edge Analytics também fornece escalabilidade. Os algoritmos analíticos aplicados a sensores e dispositivos aliviam a pressão sobre os sistemas de gerenciamento e análise, independentemente do número de dispositivos conectados e do tamanho da rede. Isso permite que o sistema seja escalonado de forma rápida e fácil, não importa o quanto os dados aumentem.

A segurança também é uma preocupação menor com a análise de ponta, em comparação com os provedores de nuvem centralizados. Violações de dados são comuns com nuvens centralizadas, uma vez que os dados podem ser interceptados por meio de um hack ou da falta de controles de segurança adequados. Com a análise de borda, os dados ficam dentro do seu próprio firewall, limitando o risco de uma violação.

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Limitações do Edge Analytics

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O Edge Analytics é uma tecnologia relativamente nova, portanto, nem todo hardware é capaz de armazenar dados ou realizar processamento complexo. Dito isso, é provável que isso mude nos próximos anos.

As empresas também devem considerar se faz sentido ou não investir em análise de ponta, uma vez que é mais adequado para cenários que precisam ser otimizados para velocidade, segurança ou eficiência. Como acontece com qualquer nova arquitetura, ainda existem alguns obstáculos de engenharia para a implantação bem-sucedida de um aplicativo de análise de borda. Entretanto, é uma questão de tempo para que a tendência, que vem forte para 2022, se torne mais fácil de ser aplicada e tenha maiores recursos disponíveis.