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Qual a diferença entre Edge Computing e Cloud Computing?

Estamos, de fato, na era da informação apesar do longo período de transição em relação à velocidade com que tudo acontece atualmente.

Como consequência, temos uma infinidade de dados, a ponto de não sermos capazes de manipulá-los de forma eficaz.

Esse é um problema que a Edge Computing promete minimizar.

Você já ouviu falar sobre esse conceito? Tem dúvida se ele se refere a cloud? Leia nosso post e não tenha mais dúvidas!

O que é Cloud Computing?

Computação em nuvem é uma forma de se disponibilizar recursos computacionais de forma otimizada, com alto desempenho e capacidade a custos extremamente baixos se comparados a servidores locais.

A flexibilidade da computação em nuvem permite que o administrador da infraestrutura defina de que forma seus conceitos serão aplicados e como serão entregues para seus usuários.

Pode-se, então, dizer que a prestação de serviços (apps, armazenamento, processamento) sob demanda é um exemplo clássico de cloud.

A flexibilidade da nuvem é tamanha que nem mesmo as definições de cloud público, privado e Híbrido têm sido suficiente para representá-la.

O que é Edge Computing?

O novo atributo-paradigma da computação vem representar o que acontece nos limites da infraestrutura local de uma empresa, preparando o gigantesco volume de dados gerado internamente para seu envio até o cloud.

Esse volume de dados a ser tratado é consequência do advento da indústria 4.0 e a expansão do mercado de IoTs.

Graças a esses novos personagens na história da tecnologia da informação chegamos ao problema do Big Data.

O Edge é a parte do ecossistema de TI que faz o tratamento inicial de todas as informações geradas e demandadas por IoTs e sistemas internos, respondendo-as em tempo hábil para que não sejam perdidos os benefícios que exigem baixa latência na comunicação entre dispositivos.

O Edge Computing é, portanto, parte de uma topologia de computação distribuída que aproxima o processamento de informações das pessoas e sistemas que as consomem.

Essa disposição de micro data centers interconectados em malha armazena e processa tudo que é crítico, disponibilizando as informações que demandam baixa latência ou são consumidas internamente.

Somente em períodos específicos as envia para o cloud para tratamentos que demandam maior poder de processamento.

Os limites de atuação do Edge poderão variar de acordo com o seu objetivo de implementação.

Uma fábrica, por exemplo, pode ter um sistema de Edge implementado internamente para que os dados gerados pelos sensores de linha de produção possam ser consumidos por sistemas de ajuste automático de chão de fábrica, ou por supervisores em estações de controle.

Em grandes cidades pode-se ter algo semelhante em cada bairro para processar o monitoramento de trânsito e pessoas, possibilitando um menor tempo de resposta às requisições de informações feitas por veículos autônomos.

Conforme o Edge Computing vai atuando em camadas superiores, ele vai se fundindo com a nuvem, por isso, entende-se que são tecnologias complementares.

Qual a diferença entre eles?

Os serviços fornecidos na arquitetura de cloud têm capacidade com potencial infinito de processamento e armazenamento, porém, a conectividade com o Cloud Computing ainda é o ponto de afunilamento do desempenho de muitos sistemas que dependem totalmente do processamento em nuvem.

A medida que as cidades se tornam inteligentes e integradas, o volume de processamento demandado pelo monitoramento de trânsito e veículos autônomos, por exemplo, se torna tão intenso que a latência entre a chegada da informação e a tomada de decisão excede o aceitável para que estes recursos sejam executados com segurança.

O mesmo vale para outros serviços.

Um veículo autônomo utilizará o Edge Computing para ter seu GPS armazenado localmente, bem como informações de trânsito em um raio de movimentação possível no intervalo de tempo até a próxima sincronização desses dados com a nuvem.

Todo o processamento, algoritmos de previsão do status do trânsito nas redondezas, traçagem de rotas otimizadas, locais com provável tráfego acentuado de pedestres, localização de outros veículos e muitas outras variáveis têm de ser tratadas em Edge Computing para serem efetivas e úteis.

O cloud está em uma camada superior, recebendo dados históricos e os tratando adequadamente com machine learning para que a aplicação do Edge se aprimore ainda mais.

O cloud é capacidade crescente de armazenamento e processamento, enquanto o Edge é a agilidade e poder computacional equilibrado.

Edge Computing vai substituir a nuvem?

A computação de borda, que na prática faz uma triagem nos dados consumidos e enviados para o cloud, acaba por potencializá-lo.

As previsões de colapso do Big Data podem ser adiadas graças a distribuição em Edge e Fog Computing (ainda vamos conversar sobre isso, acompanhe nosso blog!), seja pela massa de dados desnecessários que a aplicação desses conceitos consegue filtrar, quanto pela otimização do processamento em nuvem que vem por consequência.

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(Imagens: divulgação)


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