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A Internet das coisas (IoT) já é uma realidade. Nossos smartphones, geladeiras e TVs estão conectados e conversam entre si. Sentar no sofá e finalizar na smart tv um episódio da série favorita da Netflix que começamos a ver no smartphone só é possível graças à evolução e popularização da cloud computing.

Nesse caminho sem volta, o numero de dispositivos com capacidade de coletar, trocar informações e interagir com o ambiente de maneira inteligente tende a aumentar e invadir todos os setores da sociedade.

Entretanto, os modelos baseados em cloud computing de hoje não foram projetados para lidar com o volume, a variedade e a velocidade demandada pelos dados gerados pela IoT.

Bilhões de dispositivos anteriormente desconectados geram mais de dois exabytes de dados por dia.  Como se não bastasse, cerca de 50 bilhões de “coisas” serão conectadas à Internet até 2020.

Mover todos os dados diretamente para a nuvem exigiria grande largura de banda. Além disso, alguns dispositivos necessitam de análises muito rápidas que são inviabilizadas pela latência da rede.

Uma abordagem que tem ganhado relevância para enfrentar estes desafios é a fog computing.

Os desafios que a fog computing pode ajudar a enfrentar

  • Redução da latência da rede: Quando pensamos em um game, o atraso na transmissão de dados pode irritar bastante. Entretanto, em algumas aplicações de IoT este delay pode ser fatal – por exemplo, em sistemas de veículos autônomos, sensores de robôs industriais ou telemedicina, atrasos de milissegundos podem se traduzir em um grande acidente. É inimaginável que um carro autônomo tenha que esperar a resposta da nuvem para decidir o que fazer caso o sinal feche ou um pedestre distraído entre na sua frente.
  • Redução da largura de banda da rede: As plataformas de extração de petróleo geram 500 GB de dados semanalmente. Os jatos comerciais geram 10 TB por cada 30 minutos de voo. Não é simples transferir grandes quantidades de dados de milhares ou centenas de milhares de dispositivos da borda da rede para a nuvem. Nem é necessário, porque muitas análises críticas não requerem processamento e armazenamento em nuvem.
  • Problemas de segurança: Os dados gerados pelos dispositivos precisam estar seguros antes, durante e depois da transmissão para a nuvem.
  • Confiabilidade: Dentre as várias aplicações, a IoT pode ser usada em soluções de smart cities, gerando informações que afetam diretamente a segurança dos cidadãos. A integridade e a disponibilidade dos dados não podem ser questionáveis.
  • Obter e proteger dados em uma ampla área geográfica com diferentes condições ambientais: Os dispositivos IoT podem ser distribuídos por centenas de kms em ambientes inóspitos como estradas e ferrovias, entretanto as condições ambientais não devem impactar negativamente no desempenho do sistema.
  • Enviar os dados para o local mais adequado para processamento: O melhor lugar depende, em parte, do tempo necessário para que uma ação ou comando seja executado. Os dados críticos devem ser analisados mais próximos dos dispositivos que os produzem. Em contraste, análises maiores que demandam muitos recursos de computação e armazenamento devem ser delegadas a nuvem.

As arquiteturas tradicionais de computação em nuvem não atendem a todos esses requisitos. Embora os servidores cloud tenham alto poder de processamento, eles geralmente estão muito longe para processar os dados e responder de forma oportuna (alta latência da rede).

As questões de segurança e privacidade também entram em pauta, já que algumas regulamentações proíbem armazenamento externo de certos tipos de dados.

Outro ponto de discussão diz respeito ao protocolo de comunicação dos dispositivos IoT. Eles se comunicam em protocolos distintos do IP (Imperativo para trafegar dados pela rede).

Além disso, ter todos os dispositivos conectados e enviando dados brutos para a nuvem fará com que em breve a capacidade de largura de banda disponível seja ultrapassada.

Por todos estes motivos o local ideal para processar a maioria dos dados IoT está perto dos dispositivos que produzem e atuam sobre esses dados. Chamamos isso de fog computing.

O que é fog computing?

A fog computing ou “computação em névoa” estende a nuvem para se aproximar dos dispositivos que geram os dados. Isso é possível, porque é criado uma camada intermediária entre o dispositivo (device) e a nuvem (data center/cloud) que permite que os dados gerados no dispositivo sejam analisados e transformados em informações ou ações antes de serem enviados para a nuvem.

Esses dispositivos são chamados de “fog nodes” (nós de processamento – estão na borda da rede) e podem ser implantados em qualquer lugar que tenha uma conexão de rede: no chão de fábrica, em cima de um poste de energia, em uma ferrovia, em um veículo ou em uma plataforma de petróleo. Qualquer dispositivo com processamento, armazenamento e rede pode ser um “fog node”. Exemplos incluem controladores industriais, switches, roteadores, servidores e câmeras de vigilância.

É importante notar que a fog computing complementa –  não substitui – a cloud computing.  Veja na tabela a seguir:

O nevoeiro (fog computing)
  • Recebe feeds de dispositivos IoT usando qualquer protocolo, em tempo real;
  • Transforma dados em informações ou executa ações, com tempo de resposta de milissegundos;
  • Fornece armazenamento transitório, muitas vezes, 1-2 horas;
  • Envia resumos de dados periódicos para a nuvem.
A nuvem (cloud computing)
  • Recebe e agrega resumos de dados de vários “fog nodes”
  • Realiza grandes análises de dados. Geralmente sumarizados em dashboards que auxiliam a tomada de decisão.
  • Pode enviar novas regras de aplicação aos “fog nodes” com base nas informações geradas.

Com a missão de desenvolver uma arquitetura de referência aberta e popularizar a fog computing foi criado em novembro de 2005 por membros da Cisco, Dell, Intel, Microsoft, ARM e Princeton University o OpenFog Consortium.

Aplicações da Fog Computing

As aplicações da “computação em névoa” são tão diversas quanto a Internet das Coisas em si. O que há em comum é a possibilidade de monitorar ou analisar dados em tempo real e executar ações em milissegundos. A ação pode envolver comunicações máquina-para-máquina (M2M) ou interação homem-máquina (IHM). Exemplos incluem o fechamento de uma porta, a mudança das configurações de equipamentos, o acionamento dos freios em um trem, o zoom de uma câmera de vigilância, a abertura de uma válvula em resposta a uma leitura de pressão ou o envio de um alerta para um técnico fazer um parada preventiva. As possibilidades são ilimitadas.

As aplicações da fog computing estão proliferando rapidamente na indústria de petróleo e gás, transporte, mineração e setor público.

Conclusão

A fog computing é uma nova abordagem para responder aos desafios de volume, variedade e velocidade de dados dessa era onde todas as coisas estão conectadas.

Redigido com dados da Cisco.

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