Muitos novos modelos de computação, como a computação de ponta, estão a ser propostos, uma vez que, com o crescimento da IdC, a computação em nuvem nem sempre é tão eficiente como deveria ser. Se pudermos processar e analisar os dados nos nós periféricos da rede, então este modelo de computação será mais eficiente.
Que necessidades estão a impulsionar a computação periférica
1. Os serviços em nuvem estão a impulsionar a situação
Os centros de computação em nuvem têm um desempenho de processamento poderoso e são capazes de tratar grandes quantidades de dados. No entanto, transferência de grandes quantidades de dados para o centro de computação em nuvem torna-se um desafio. O estrangulamento do desempenho do sistema do modelo de computação em nuvem é a largura de banda limitada da rede, que demora um certo tempo a transmitir dados maciços e o centro de computação em nuvem necessita de um certo tempo para processar os dados, o que aumenta o tempo de resposta do pedido e a experiência do utilizador é extremamente má.
2. Impulsionada pela Internet das Coisas (IoT)
O rápido desenvolvimento da tecnologia IoT faz com que cada vez mais objectos comuns com funções independentes se interliguem e alcancem a interligação de tudo. Graças às características da Internet das Coisas, todas as indústrias estão a utilizar a tecnologia IoT para alcançar rapidamente a transformação digital, e cada vez mais dispositivos finais na indústria estão ligados através da rede.
No entanto, a Internet das Coisas é um sistema enorme e complexo, diferentes indústrias têm diferentes cenários de aplicação, de acordo com analistas terceiros, em 2025 haverá mais de 100 mil milhões de dispositivos terminais ligados à rede, o volume de dados do terminal será de até 300ZB, um volume de dados tão grande, de acordo com o processamento de dados tradicional, todos os dados obtidos precisam de ser enviados para a plataforma de computação em nuvem para analisar, a plataforma de computação em nuvem será confrontada com alta latência de rede, acesso em massa a dispositivos e difícil de processar grandes quantidades de dados. A plataforma de computação em nuvem enfrentará os desafios da elevada latência da rede, do acesso maciço a equipamentos, do processamento maciço de dados, da largura de banda insuficiente e do elevado consumo de energia.
Para resolver os inconvenientes da elevada latência e da falta de capacidade de análise de dados em tempo real nos métodos tradicionais de processamento de dados, surgiu a tecnologia de computação periférica. Tecnologia de computação periférica está na proximidade do objeto ou da fonte de dados na extremidade da rede, através da integração das capacidades essenciais de rede, computação, armazenamento e aplicação da plataforma aberta distribuída, perto da extremidade para fornecer serviços inteligentes. Em termos simples, a computação periférica consiste em pegar nos dados recolhidos do terminal e analisá-los direta e agressivamente no dispositivo ou na rede local, perto do local onde os dados são gerados, eliminando a necessidade de transmitir os dados para um centro de processamento de dados baseado na nuvem.
Por exemplo, as preocupações operacionais e de segurança em tempo real necessárias para os veículos autónomos estão a empurrar o núcleo de computação da nuvem para a periferia da rede. Os veículos autónomos estão constantemente a detetar e a enviar dados sobre as condições da estrada, a localização e os veículos circundantes. Os veículos autónomos geram cerca de 1 GB de dados por segundo, e a largura de banda de processamento e a latência necessárias tornam impraticável enviar até mesmo uma fração de um terabyte (TB) de dados para um servidor centralizado para análise. O processamento rápido de dados é uma capacidade crítica, e a computação periférica é fundamental para permitir a condução autónoma. Para que os veículos funcionem de forma segura e fiável, qualquer atraso na velocidade de processamento pode ser fatal.
Imagine um carro autónomo a detetar objectos na estrada, ou a acionar os travões ou o volante com atrasos devido à nuvem. Qualquer abrandamento no processamento de dados resultará numa resposta mais lenta do veículo. Se o veículo com resposta mais lenta não conseguir reagir atempadamente, pode provocar um acidente. Nesta altura, as vidas podem ser efetivamente ameaçadas.
Por conseguinte, é necessário fornecer potência de computação suficiente e um consumo de energia razoável para garantir a segurança dos veículos autónomos, mesmo a alta velocidade. Os principais desafios na conceção de um ecossistema de computação periférica para veículos autónomos consistem em fornecer processamento em tempo real, potência de computação suficiente, fiabilidade, escalabilidade, custo e segurança para garantir a segurança e a qualidade da experiência do utilizador em veículos autónomos.