Da Redação Publicada em 23 de janeiro de 2017 às 10h41
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O conceito de Fog Computing ("Computação em Névoa")você já conhece. Ou deveria conhecer. Ele define a arquitetura que estende a capacidade computacional e o armazenamento da nuvem para as camadas de acesso da rede, permitindo que os dados sejam analisados e transformados em informações ou em ações antes de serem simplesmente transmitidos. Pensou em computação sem servidor? Ou em Edge Computing? Pois é...
Na opinião da Cisco, Fog (neblina) é uma extensão da Cloud para dentro do mundo físico, ou seja, para o mundo das ‘coisas’. Portanto, um novo paradigma para alavancar a Internet das Coisas. Atende a um novo cenário em que o volume de tráfego em nuvem deve quadruplicar nos próximos anos chegando a 92% do total, até 2020. Serão 507,5 zettabytes (1 zettabyte = 1 trilhão de gigabytes) de dados até 2019, de acordo com a própria Cisco. E que armazenar, processar, gerenciar e analisar tantos dados, de modo a garantir os reais benefícios da IoT, será um enorme desafio para as organizações.
"Enviar tudo isso para a nuvem, para um processamento centralizado, faria com que as organizações aumentassem demais os custos com infraestrutura de comunicação para transmissão desses dados. A saída é fazer uma pré-análise dos dados no local em que são coletados e só transferir aquilo que interessa", explica Severiano Leão Macedo, Cisco Digital Transformation Advisor. A Fog Computing distribui os recursos e os serviços de procesaamento, comunicação, controle e armazenamento mais perto dos dispositivos. Na opinião do executivo, Fog Computing ajuda a reduzir os custos das aplicações de IoT. Também endereça questões como performance e confiabilidade do sistema e segurança.
Do ponto de vista de um construtor de rede, o maior desafio que aplicações de IoT trazem é backhaul, ou as ligações entre dispositivos no campo e os data centers que podem analisar e gerar as informações que vão fazer diferença para as áreas de negócio. Normalmente, os dispositivos IoT falam com um pequeno roteador nas proximidades, mas esse roteador pode ter uma conexão tênue e intermitente com a Internet.
Por exemplo, um motor a jato pode produzir 10TB de dados sobre seu desempenho e condição em apenas 30 minutos. É muitas vezes um desperdício de tempo e largura de banda enviar todos os dados capturados pelos sensores existentes no jato para uma nuvem e depois transmitir as respostas da nuvem de volta para a borda, para que o jato responda adequadamente. O mesmo acontece com os veículos autônomos. Muitos dos dados coletados precisam ser analisados localmente para gerar ações rápidas, em segundos. Não dá para esperar por uma conexão de rede para acessar a nuvem, para que ela diga o que fazer: identificar um sinal de pare ou um pedestre e agir instantaneamente. Esse processamento precisa acontecer no carro. Muitos dados precisam ser processados em roteadores, switches, pontos de acesso sem fio e câmeras de videovigilância e servidores UCS, diz a Cisco.
Robôs, drones, e carros de autônomos são indicadores precoces da necessidade de pequenas nuvens de inteligência distribuída. Na prática, a "computação em névoa" pode estar "em qualquer lugar ao longo de um sistema de computação contínua". Inclui A computação em nuvem, computação de borda (edge Computing) e computação feita no dispositivo.
Para equipar seus roteadores a fazer essa computação, a companhia planeja combinar o Linux com seu IOS (Internetwork Operating System) para criar uma infraestrutura de computação distribuída que empresa chama de Fog Computing, a arquitetura IOx. Tudo baseado nos padrões definidos pelo OpenFog Consortium, do qual também fazem parte empresas como AMR, Dell, Intel e Microsoft. O grupo também está filiado ao Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos (IEEE), Schneider Electric e GE Digital, e lançou iniciativas de inovação no Japão, que envolvem gigantes tecnológicos Toshiba e Fujitsu. E planeja trabalhar em estreita colaboração ouros grupos industriais, incluindo o Industrial Internet Consortium (IIC), o ETSI-MEC (Mobile Edge Computing), a Open Connectivity Foundation (OCF) e o OpenNFV para evitar a duplicação de esforços e estabelecer uma estrutura harmoniosa.
Como funciona?
Imagine uma Cidade Conectada, em que uma câmera de tráfego inteligente detecte o padrão de luzes de emergência de uma ambulância, e então manda essa informação para o semáforo, avisando para liberar o tráfego, nesse caso o tempo é crucial. Se for necessário o envio dessas informações para serem processadas para a nuvem e então serem enviadas para o semáforo pode se perder um tempo crucial.
A computação em névoa adiciona uma camada adicional de poder de computação entre o dispositivo e a nuvem, mantendo a análise crítica mais próxima do dispositivo e, portanto, reduzindo o tempo necessário para resposta. Dispositivos individuais se tornam nós de processamento que podem lidar com tarefas menores, sem ter que enviar todos os seus dados até a nuvem.
Como cada um desses dispositivos se torna seu próprio centro de análise em miniatura, eles podem lidar com uma ampla variedade de processos estreitamente definidos em apenas milissegundos, deixando o pipeline da nuvem livre para o trabalho de análise em larga escala.
Segundo a Cisco, "o nevoeiro estende a nuvem para estar mais perto das coisas que produzem e atuam sobre os dados de IoT. As aplicações de nevoeiro são tão diversas quanto a própria Internet das Coisas. O que eles têm em comum é monitorar ou analisar dados em tempo real de coisas conectadas em rede e, em seguida, iniciar uma ação".
Os benefícios?
Essa abordagem pode gerar vários benefícios, na opinião da companhia. Em primeiro lugar, maximiza a análise do Big Data, mantendo algumas tarefas fora da fila de armazenamento de dados da nuvem principal, permitindo que sejam concluídas mais rapidamente. Simplesmente não é necessário que cada ação analítica passe do dispositivo para a nuvem e vice-versa. "No caso de uma solução com câmeras de vídeo para o varejo, em aplicações de segurança ou de comportamento do consumidor, é possível criar regras de negócio que só envie para o data center relatórios sobre eventos", explica Severiano Macedo.
Os dispositivos de Fog Computing podem classificar tarefas com base em sua prioridade, mantendo ações críticas dentro do nó, enviando dados que podem aguardar alguns minutos para um nó de agregação maior que gerencia vários dispositivos IoT, por exemplo.
Ainda no caso do varejo, é possível fazer com que as câmeras de videovigilância só comecem a transmitir dados para nuvem a partir da ocorrência de um evento. "Identificada uma invasão, a transmissão é iniciada", comenta o executivo.
E porque não é necessário passar cada pedaço de dados para a nuvem, os dispositivos podem executar suas tarefas em regiões onde a largura de banda é pequena, ou a conexão internet nem sempre está disponível. "A mesma câmera de videovigilância pode acionar outros sensores para responder a eventos", afirma Severiano. Segundo ele, bancos estariam trabalhando em soluções de segurança para coibir a explosão e roubo de ATMs, usando Fog Computing.
Imagine um equipamento que está sendo monitorado, e emite alertas a cada minuto, o processamento poderia ser feito por algum concentrador próximo e só então um relatório com tempo maior, como de hora em hora seria enviado para a nuvem para informar que está tudo funcionando corretamente.
No mundo da manufatura, os usos também são claros. Medidores de temperatura em cubas químicas podem desligar instantaneamente processos para evitar uma fusão ou sensores de proximidade podem detectar quando um trabalhador está entrando em uma área restrita ou perigosa e notificar imediatamente supervisores ou seguranças.
Quando se trata de saúde, a computação em nevoeiro pode ser particularmente valiosa também para monitoramento de pacientes e resposta a crises nas áreas rurais. Esse alerta pode desencadear um protocolo de coordenação de cuidados, ou mesmo acionar serviços de emergência, imediatamente, se os sinais vitais do paciente caírem dramaticamente.
A criação de interfaces IoT que atendam às demandas muito específicas do fluxo de trabalho clínico continuará a ser um desafio, e definir o escopo do que constitui "dados úteis" para o cuidado do paciente será outro. A criação de dispositivos médicos seguros e aprovados pelas autoridades de saúde para a coleta de dados não é tarefa fácil, e distribuí-los aos pacientes carentes e educar os consumidores sobre seu uso provavelmente será uma proposta difícil por algum tempo para vir. Mas são todas iniciativas que podem ser implantadas rapidamente usando modelos de Fog Computing.
"Para nós da Cisco, IoT não é custo. É investimento. E Fog pode ajudar a reduzir bastante o custo fixo da solução", afirma Severiano.
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