Os serviços na nuvem são onipresentes. São a forma como as pessoas e organizações consomem conteúdo e aplicativos, que vão desde usuários individuais que assistem bastante conteúdo de vídeo Over-The-Top (OTT) até empresas que implantam SaaS (Software-as-a-Service). Durante anos, grandes data centers centralizados e arquiteturas de nuvem forneceram acesso e infraestrutura para esses serviços.

Agora, uma nova geração de aplicações nativas da nuvem está surgindo em categorias como entretenimento, varejo, manufatura e no setor automotivo que, em muitos casos, serão muito mais intensivas em computação e sensíveis à latência. As arquiteturas de nuvem centralizadas tradicionais não podem atender às expectativas de Qualidade da Experiência (QoE) para essas aplicações e casos de uso e exigirão um modelo de nuvem mais dinâmico e distribuído.

Como resultado, os recursos de computação e armazenamento em nuvem devem se mover para mais perto da borda da rede, onde o conteúdo é criado e consumido por humanos e máquinas, para atender à QoE esperada. Essa nova abordagem é conhecida como Edge Cloud, onde o armazenamento e a computação são conectados à rede na borda.

Este é o primeiro de uma série de posts para discutir os motivadores, desafios e oportunidades da Edge Cloud, e explicar como os participantes do ecossistema devem se preparar para a mudança de algumas funcionalidades centralizadas da nuvem para a borda.

Então, o que é Edge Cloud?

A Ciena define a Edge Cloud como um ecossistema de nuvem, que está fisicamente mais próximo dos usuários finais, humanos e máquinas, abrangendo componentes de computação e armazenamento prontos para uso, acoplados a componentes da rede altamente escaláveis e programáveis. Esses componentes se interconectam para formar uma Edge Cloud que está interconectada ao resto da rede de data center normalmente centralizada em nível global e, portanto, devem estar baseados em aplicativos para que a detecção e a adaptação às mudanças nas necessidades possam ser realizadas com segurança e em tempo real. 

Outra maneira de ver a Edge Cloud é através de uma analogia do mundo físico.  Quando empresas de comércio eletrônico como a Amazon começaram, elas despachavam todos os seus produtos à partir de um depósito próximo à sua sede, como Seattle.  Isso funcionou bem em nivel regional, mas como eles se expandiram nacionalmente, os tempos de envio não atendiam às expectativas dos clientes.  Para reduzir significativamente o tempo de envio (análogo à latência da rede), eles construíram armazéns em todos os Estados Unidos, perto de seus clientes e mantinham estoque (análogo ao conteúdo) localmente.  Seus armazéns locais seriam o equivalente físico de um data center na borda.  Eles levaram esse conceito ao máximo, construindo pequenos armazéns em Manhattan para reduzir o tempo de envio de dias para horas para um subconjunto de seus produtos.

Então, quais aplicações estão impulsionando a necessidade da Edge Cloud?

Um número crescente de aplicações requer latência em tempo real. Os motivadores de negócios para isso não são apenas o comportamento do consumidor, mas as empresas que estão melhorando suas operações ou monetizando experiências aprimoradas do cliente. Os casos de uso emergentes nessas áreas que dependem da largura de banda e de baixa latência incluem:

Edge+Compute+Service+Revenues+by+Year

Vamos explorar algumas desses aplicações em mais detalhes que abrangem aplicações dirigidas ao consumidor e corporativas:

1) Streaming de vídeo/entrega de conteúdo

À medida que mais e mais conteúdo de vídeo ao vivo e gravado está sendo assistido por consumidores em casa e em dispositivos móveis, há uma necessidade maior de mover esse conteúdo para mais perto dos usuários para melhorar o desempenho e otimizar os custos de rede de longa distância. O uso de Content Delivery Networks (CDN) e cache local tem sido um caso de uso tradicional para armazenamento na borda, onde o conteúdo popular é armazenado em cache em data centers na borda, mais próximo de onde os usuários finais consomem seu conteúdo.

2) Cloud Gaming

Em um cenário de Cloud Gaming (jogos na nuvem), os jogadores não precisam mais de hardware dedicado, como um console de jogos tradicional. Eles continuariam a jogar seus videogames usando controladores de jogos, mas estariam conectados a um aplicativo de gaming no dispositivo de sua escolha (tablet, computador ou smartphone). Em um modelo edge computing, o vídeo do jogo agora é transmitido para o dispositivo do jogador a partir de um servidor em um data center de edge computing. Para corresponder ao desempenho de uma configuração de jogo local, a baixa latência dessas conexões e a largura de banda necessária do vídeo do jogo, cada vez mais 4K, devem ser servidas a partir da nuvem.

Cloud+gaming+network+diagram

3) Lojas de varejo sem caixa

Esta é uma nova abordagem em que os varejistas (exemplo: lojas Amazon Go) incorporam câmeras nos tetos das lojas para capturar imagens de compradores mercando. Essas imagens são analisadas por meio de IA (inteligência artificial) para determinar quais mercadorias os clientes compraram e eliminar a necessidade de os clientes passarem por um caixa no balcão de check-out enquanto suas compras são debitadas automaticamente dos seus cartões de crédito. Recursos significativos de computação e armazenamento são necessários nas lojas de varejo ou na borda para executar esse processamento de imagem quase em tempo real para oferecer uma experiência perfeita ao cliente.

Cashierless+retail+network+example

(Fonte da imagem: https://www.youtube.com/watch?v=yeS8TJwBAFs)

4) Direção autônoma

Embora espera-se que os veículos autônomos processem grandes quantidades de dados dos sensores dentro do carro, por exemplo, há uma necessidade de processar um subconjunto desses dados com os de carros adjacentes e sensores de rua para suportar o congestionamento do tráfego, as condições das estradas e gestão de acidentes. A latência para processar e retransmitir dados de volta aos carros para realizar ações deve ser concluída em milissegundos, exigindo um data center na borda muito próximo do usuário para atender a esses requisitos de SLA da aplicação.

5) IoT industrial/manufatura inteligente

Esta é uma iniciativa em torno da Indústria 4.0, onde o processo de fabricação é altamente personalizável e automatizado. As linhas de fabricação são ocupadas por robôs industriais cujas funções são cuidadosamente controladas por recursos de computação locais que usam machine learning e IA para detectar defeitos identificados no processo de fabricação e ajustar adequadamente em tempo quase real. Para simplificar a conectividade no chão de fábrica, robôs industriais inteligentes serão conectados via 5G (privado ou gerenciado por operadora) e exigirão desempenho de rede de baixa latência e geralmente de alta capacidade para garantir baixos defeitos de fabricação e maximizar a segurança dos trabalhadores locais.

Todas essas aplicações compartilham um dos seguintes atributos de serviço na nuvem, que impulsionam a necessidade de edge computing:

  • Grandes requisitos de computação e armazenamento para processamento de tipo machine learning e IA
  • Desempenho de baixa latência (menos de 10 ms), onde um rápido feedback do usuário é necessário

Para saber mais sobre como você pode construir sua Edge Cloud, baixe nosso white paper, The Adaptive Network: Uma estrutura para compreender as implicações da Edge Cloud na rede.