Vaine Barreira
O conceito de Fog Computing (Computação em Névoa) ou “fogging” não é novo, mas com o enorme crescimento dos dispositivos de IoT, esse modelo de computação ganha muita força.
Um relatório da Business Insider mostra que quase US$ 6 trilhões serão gastos em soluções de Internet das Coisas (IoT) no decorrer dos próximos 5 anos e que, em 2020, 34 bilhões de dispositivos estarão conectados à Internet, dos quais 24 bilhões serão dispositivos de IoT (a população estará perto de 8 bilhões de pessoas). Esse crescimento leva muitas vezes à necessidade de processamento de dados mais rapidamente.
Afinal, o que é fog computing?
Fog Computing define a arquitetura que estende a capacidade computacional e o armazenamento da nuvem (Cloud Computing) para as camadas de acesso na borda da rede (chamada Edge Computing), permitindo que os dados sejam analisados e transformados em informações ou em ações antes de serem transmitidos no formato original.
É basicamente uma camada intermediária entre a nuvem e o hardware para permitir um processamento descentralizado e uma análise de dados de forma mais eficiente, diminuindo o tempo de envio, processamento e retorno da informação. É a extensão da computação em nuvem ao extremo da rede.
Um bom exemplo dessa necessidade são os carros autônomos. Muitos dos dados coletados precisam ser analisados localmente para gerar ações rápidas, em milissegundos. Não dá para esperar por uma conexão de rede para acessar a nuvem e obter a resposta que o carro precisa frear imediatamente para evitar uma colisão ou um atropelamento.
Esse processamento precisa acontecer no sistema de computação do veículo. Mas pode ser interessante enviar diversos outros dados para análise em nuvem para geração de relatórios mais detalhados, como desempenho e consumo de combustível ao longo do tempo, por exemplo.
Aplicações da Fog Computing
As aplicações de Fog Computing são tão diversas quanto a própria IoT. O que elas têm em comum é monitorar ou analisar dados em tempo real de dispositivos conectados em rede e em seguida iniciar uma ação rápida. O modelo também não exclui o uso de Computação em Nuvem, mas serve como seu complemento, até porque muitos dispositivos não terão muita capacidade de processamento, o que continuará sendo feito na nuvem.
Fog Computing também ajuda a reduzir os custos das aplicações de IoT, pois parte dos dados são processados no local em que são coletados e somente o que interessa é transmitido para a nuvem, diminuindo os custos com infraestrutura de comunicação para transmissão desses dados. Isso maximiza a análise de Big Data, pois mantém alguns dados fora da fila de armazenamento e processamento da nuvem principal, já que muitas vezes não é necessário que cada ação analítica passe do dispositivo para a nuvem e vice-versa. Questões de segurança e conformidade também podem ser beneficiadas por esse modelo, mas isso fica para outro artigo.
Confira na integra o Infográfico da Business Insider clicando aqui.
