SEXTA-FEIRA, 18 DE MAIO DE 2018 - Horário 9:40
Pesquisa Vertiv identifica as quatro principais aplicações de Edge Computing
Tecnologia / A Vertiv - anteriormente Emerson Network Power - divulga o resultado da análise global Defining Four Edge Archetypes and their Technology Requirements. Pesquisa realizada pela Vertiv em parceria com uma consultoria independente, esse levantamento identificou as quatro principais aplicações de Edge Computing existentes no mercado, hoje. "O objetivo dessa análise foi ajudar os envolvidos com data centers e Edge Computing a compreenderem as diferentes necessidades do ecossistema digital", disse Gary Niederpruem, principal executivo de estratégia e desenvolvimento da Vertiv. "Examinamos as diversas exigências de desempenho, incluindo latência, disponibilidade, escalabilidade e segurança, juntamente com a necessidade de criptografia, autenticação e conformidade regulatória; a meta era, a partir desses critérios de análise, identificar as diferentes aplicações de Edge Computing".
Ao final do processo, chegou-se aos quatro principais modelos para uso de Edge Computing: Data Intensive, Human-Latency Sensitive, Machine-to-Machine Latency Sensitive e finalmente, Life Critical.
Para Matheus Moura, Consultor de Infraestrutura de TI da Vertiv Brasil, os perfis mais ativos no Brasil, hoje, são Data Intensive (com soluções hiperconvergentes de alta densidade) e Machine-to-Machine Latency Sensitive - estratégico por causa das limitações de conectividade que o país enfrenta e da alta demanda por soluções híbridas utilizando edge e clouds públicas e privadas. "Os quatro modelos, no entanto, têm espaço no nosso mercado", ressalta Moura. "Todos são importantes, mas acredito que o de maior impacto é e será o Life Critical". Na sua visão, quando se colocam vidas em jogo, não existem "gastos" e sim a necessidade de suportar um serviço extremamente crítico. "É o caso de carros autônomos, que dependem 100% de conectividade e baixa latência nas interações com uma "central de processamento remota" para trafegar com segurança e confiabilidade".
Os quatro modelos são:
• Data Intensive - Inclui use cases em que a quantidade de dados torna impraticável a transferência diretamente para a nuvem ou da nuvem para o ponto de uso. Essa operação enfrenta desafios de volume de dados, custo ou largura de banda. Os exemplos incluem cidades inteligentes, fábricas inteligentes, casas/edifícios inteligentes, distribuição de conteúdo de alta definição, computação de alto desempenho, conectividade restrita, realidade virtual, e digitalização de petróleo e gás. O caso mais amplamente utilizado é a entrega de conteúdo de alta definição, na qual grandes provedores de conteúdo, como Facebook, Amazon e Netflix, se associam ativamente a provedores de colocação para expandir as redes de distribuição. Isso é feito com a finalidade de aproximar dos usuários o streaming de vídeo - com intensa quantidade de dados - para reduzir custos e latência.
• Human-Latency Sensitive - Esta categoria inclui use cases nos quais serviços são otimizados para consumo humano. Tudo, aqui, refere-se a velocidade. O atraso na entrega de dados impacta negativamente a experiência de um usuário com a tecnologia, reduzindo potencialmente as vendas e a lucratividade de um varejista. Os use cases incluem pequeno varejo, realidade aumentada, otimização de websites e processamento de linguagem natural.
• Machine-to-Machine Latency Sensitive - A velocidade é, também, a característica definidora desse modelo, que inclui redes de energia inteligentes, segurança inteligente, analytics em tempo real, distribuição de conteúdo com baixa latência, e simulação de força de defesa. Devido às máquinas serem capazes de processar dados muito mais rapidamente do que os seres humanos, as consequências de uma entrega lenta são maiores do que no arquétipo Human-Latency Sensitive. Pode causar, por exemplo, atrasos na negociação de commodities e ações, na qual os preços flutuam em frações de segundo. Um quadro como este pode transformar potenciais ganhos de negócios em prejuízos.
• Life Critical - Este arquétipo engloba use cases que impactam diretamente a saúde e a segurança de seres humanos. Consequentemente, velocidade e confiabilidade são vitais. Os use cases incluem transporte inteligente, saúde digital, carros conectados/autônomos, robôs autônomos e drones. Os veículos autônomos, por exemplo, necessitam de dados atualizados para operar com segurança, como ocorre com os drones que podem ser usados para a entrega de e-commerce e correspondência.
Edge Computing ganha espaço no Brasil
Segundo Matheus Moura, a demanda por soluções de Edge Computing no Brasil está pulverizada pelas regiões Sudeste, Sul, Centro-Oeste e Nordeste. "As verticais que estão tomando à frente dessas iniciativas são Telecomunicações, finanças e governo". Esses setores têm pressa em extrair valor da Edge Computing. As empresas dessas verticais buscam maior desempenho das aplicações com baixa latência, além de reduzir custos e tempo de implementação de sistemas; uma grande meta é, também, conquistar alta eficiência energética e gerenciamento centralizado. Em geral, contrata-se um único fornecedor para todas as soluções de missão crítica (Rack, UPS, Ar Condicionado, Distribuição e Gerenciamento).
Para Moura, a demanda por Edge Computing está saindo da fase de oportunidades pontuais e entrando em ritmo acelerado, com grandes perspectivas de crescimento exponencial ainda em 2018. "Recentemente, fechamos um grande projeto com uma das grandes operadoras de Telecomunicações para fornecimento de Smart Cabinets". Trata-se de uma solução de data center integrado em um único rack, incluindo climatização de precisão com confinamento de corredores quente e frio, fonte de alimentação e distribuição e sistema monitoramento.
