Cada vez é mais comum encontrarmos dispositivos com abordagens IoT em distintas situações, desde utensílios domésticos até máquinas agrícolas, afinal, qualquer objeto pode ser um dispositivo de IoT. Isso acontece por meio do processamento de dados na nuvem, que são reenviados aos dispositivos com as informações relevantes para ensiná-los a desempenhar as funções inteligentes.
No contexto da América Latina, o uso desses dispositivos está crescendo, mas percebo que um dos maiores desafios são os problemas de conectividade que ainda enfrentamos. Isso porque, para a eficiência de objetos IoT, o processo de transferência de dados precisa ser rápido e existe o tempo para os dados viajarem entre dois pontos na Internet, chamado de latência.
A latência pode dificultar o uso da abordagem em dispositivos que precisam de respostas muito imediatas e em emergências, como os aparelhos médicos. Ou seja, se não tivermos ambientes com boa infraestrutura de conectividade, a latência pode ser maior e, contar apenas com a nuvem pode complicar todo o processo de inserção de IoT em regiões isoladas, como fundo do mar, espaço ou em localidades sem tanta infraestrutura de Internet.
Nesse sentido, entendo que a edge computing, ou computação de borda em português, pode ajudar a enfrentar esses desafios, sendo uma das soluções para impulsionarmos de vez o uso da IoT.
Edge computing e o uso em dispositivos de IoT
Até 2024, o IDC prevê que os investimentos em edge computing cheguem a US $250 bilhões. Dessa forma, olhando para o seu funcionamento, diria que essa solução se relaciona muito bem com outras tecnologias, como nuvem híbrida e 5G. Mas, devido à aceleração da IoT, acredito que a edge computing será necessária nos processos que dependem de Internet para promover mudanças, inclusive no meio organizacional.
A edge computing tem a capacidade de realizar o processamento de dados no local físico dos dispositivos ou próximo da fonte, geograficamente mais perto de onde foram coletados. Com isso, a latência é diminuída, reduzindo-a a quase zero e possibilitando um uso mais otimizado, além da economia na largura de banda. Isso só é possível porque utilizamos chipsets aceleradores especializados, que são capazes de executar algoritmos de machine learning mais sofisticados, diferenciando-se dos servidores centralizados na nuvem tradicional. Esse tipo de solução, que entendo que seja mais avançada, ajuda a aumentar a utilização e eficiência de dispositivos IoT.
Outro ponto que é necessário olharmos com atenção é que a solução possibilita controle localizado sobre os dados. Mas, como isso funciona? Com a tecnologia, os algoritmos podem ser treinados em diversos servidores e dispositivos que armazenam amostras de dados locais, o que significa que não precisamos compartilhar ou trocar esses dados com outras fontes e, então, podemos processar os dados no próprio dispositivo e mantê-los em segurança.
Dessa forma, em casos de necessidade de confidencialidade, como, por exemplo, dados pessoais do setor financeiro ou informações médicas de pacientes, as organizações poderão garantir mais segurança aos seus clientes e aprimorar as dinâmicas de trabalho.
Outra utilização da solução em uma situação de emergência é quando precisamos frear um veículo automotivo imediatamente. Com o processamento dos dados na borda, a ação solicitada será realizada no momento certo. Porém, se dependermos apenas do envio das informações à nuvem, considerando o tempo de processamento dos dados na Internet, teremos a latência que pode atrasar o procedimento e causar acidentes.
Os impactos na América Latina
Considerando os pontos que mencionei, a edge computing reduz a latência e, logo, a dependência de conectividade avançada para o desempenho das funções dos dispositivos de IoT. Dessa forma, a implementação da solução na América Latina, que ainda carece desses avanços tecnológicos, pode ajudar a transformar os negócios e a desenvolver as regiões.
Há relatos, por exemplo, da utilização da edge computing em aplicativos de smartphones no setor agrícola. Por meio de algoritmos de machine learning, aprendizado de máquina em português, os dispositivos conseguem diminuir o tráfego de dados e fazer o processamento na borda, no próprio celular. Isso possibilita aos agricultores a identificação de pragas e doenças nas plantações por meio dos aplicativos, além de ter acesso às informações em tempo real do campo. Assim, a latência é reduzida, sem precisar da análise a todos os dados e, logo, sem ter a necessidade de tanta conectividade.
Nesse sentido, com a capacidade da edge computing de processar os dados de modo inteligente, os dispositivos de IoT evoluem e podem beneficiar os países América Latina na transformação de diversos setores, como a medicina, transporte, agricultura e toda a indústria.
Com mais de 15 anos de experiência em tecnologia da informação e telecomunicações, José Renato de Mello Gonçalves é o Vice-Presidente da Orange Business para a América Latina. Nesse cargo, José lidera os times de vendas e pré-vendas na implementação da estratégia da empresa de tornar-se um parceiro de confiança na transformação digital dos nossos clientes na América Latina.