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Tráfego intenso na nuvem: problemas e soluções
Tráfego intenso na nuvem: problemas e soluções

Tráfego intenso na nuvem: problemas e soluções

A computação em nuvem possibilitou o armazenamento centralizado de colossais quantidades de dados

Dados são o motor que move as novas ondas de inovação nos negócios, ao permitirem às empresas tomarem decisões inteligentes, definir estratégias com base nos comportamentos do mercado e de seus consumidores. A chave para isso é o Big Data, que possibilita a mineração de gigantescos conjuntos de dados que, por conta do seu volume, não podem ser processados por softwares convencionais. A solução permite que vastas extensões de informações brutas possam ser compreendidas, tenham sua origem e fluxo identificados e sejam modeladas.

Dessa análise de um conjunto incomensurável de dados, surgem correlações nunca antes identificadas. Entre outros, o processamento de quantidades imensas de literatura médica por meio do Big Data possibilitou, entre outros, identificar o potencial de algumas drogas para tratamentos de patologias aos quais não estavam relacionadas. Um exemplo foi a descoberta de que o antidepressivo Desipramina produzia inúmeros benefícios para alguns tipos de cânceres de pulmão.

Ocorre que o big data hoje é baseado em nuvem. Esse é o destino de quantidades de dados que, além de infindáveis hoje, vão crescer exponencialmente. Isso se dará principalmente com a adoção de dispositivos de IoT que, conforme estimativas da Cisco vão impulsionar a geração de 847 zettabytes (ZB) de dados ao longo de 2021.Além desse volume exigir uma infraestrutura cada vez mais cara, ele não é, necessariamente, útil. Ainda segundo a Cisco, apenas 10% que serão gerados até 2021 serão aproveitáveis.

O problema não são os dados, nem a nuvem, mas o fato de eles serem encaminhados sempre para o mesmo lugar. Não faz sentido enviar vídeos de um sistema de câmeras IoT que servirão para a tomada de decisões imediatas para um servidor localizado a quilômetros – muitas vezes, milhares deles – de distância. Um exemplo notório são os veículos autônomos, que não podem depender do envio de dados – que pode ser comprometido por problemas de banda de internet – para desviar de um veículo ou de um pedestre. A inteligência artificial demanda, cada vez mais, processamentos imediatos.

A computação de borda (edge computing, em inglês), associada à IA de borda, possibilita que os dados sejam processados no local onde são coletados ou onde serão usados. Ao invés de um superservidor externo – como no caso da nuvem – que processa as informações originadas em diversas fontes, a Edge Computing se vale de redes de computadores altamente locais para produzir análises ou tomar decisões instantaneamente.

O comércio é dos segmentos que mais pode se beneficiar com a Edge Computing. Caso notório é a sinalização digital, em que sistemas de monitores exibem publicidade ou produtos disponíveis no estabelecimento. Com o processamento local, dados anonimizados captados por câmeras IoT de reconhecimento facial, pode-se exibir a publicidade que maior potencial de interesse pode gerar nas pessoas presentes naquele momento. Com o machine deep learnig (aprendizado profundo de máquina), os algoritmos desenvolvem a inteligência artificial mais efetiva para o negócio. Por exemplo, além de identificar que a pessoa presente ali é uma mulher, pode entender a forma como se veste e exibir imagens de roupas ou ou assessórios adequados ao seu gosto. Destinar a análise das imagens a um servidor distante significaria, para o comerciante, perder a oportunidade de uma oferta assertiva.

Na saúde, os resultados são ainda mais efetivos. Com o uso de dispositivos portáteis, pode-se monitorar, continuamente e em tempo real, o nível de glicose de um diabético ou a pressão de um paciente cardíaco, entre outras para, quando da ocorrência de anormalidades, uma ação possa ser tomada antes que a situação se torne crítica.

Da mesma forma que na automação veicular, a Edge Computing está intrincicamente vinculada ao desenvolvimento de cirurgiões robóticos. Médicos não podem ficar sugeitos aos pequenos atrasos característicos da conectividade na nuvem. Os robó-médicos de amanhã exigirão controle sem latência. A implantação da IA na borda pode significar a diferença entre a vida e a morte.

A computação em nuvem possibilitou o armazenamento centralizado de colossais quantidades de dados. Dessa forma, viabilizou não só a criação de uma série de novos serviços como também de boa parte das startups em todo o mundo que os criaram, já que, sem a solução, precisariam de data centers próprios para operar. A cloud computing continuará a cumprir essa e outras funções. Mas, com o avanço do IoT, a necessidade de ações instantâneas baseadas em AI e a crescente preocupação com a segurança dos dados demandam processamento local. A edge computing hoje é a solução dessas questões.

Ubiratan ResendeDiretor-geral da VIA Technologies no Brasil.

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