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IoT e edge, do smart para o inteligente

Os sentidos, que até há pouco tempo eram uma propriedade apenas dos seres vivos, passaram a estar disponíveis em quase todos os materiais que constituem o nosso habitat, sejam eles naturais ou de construção humana. A isto chamámos a Internet das Coisas

IoT e edge, do smart para o inteligente

A capacidade de dotar o espaço físico de capacidades sensoriais, o que, juntamente com a Cloud, permitiu ligar, recolher e processar os dados resultantes da atividade associada a esta nova capacidade das coisas, trouxe uma conectividade nunca antes vista, e veio criar o conceito Smart que, entretanto, se estendeu a vários contextos da nossa vida: Smart Homes, Smart Buildings, Smart Cities, Smart Factories, Smart Vehicles, e por aí diante.

O principal resultado deste casamento de tecnologias é a criação massiva de dados que, para resultar em algo Smart, precisa de ser transformado em Informação que possa apoiar a tomada de decisão. De uma forma simplista, este é o seu principal desígnio: trazer informação estruturada para permitir decisões o mais informadas e rápidas possível. Se o processamento na Cloud traz benefícios claros, cria também alguns desafios como potenciar e fomentar o tráfego de dados na Internet.

A falácia de que o aumento contínuo da largura de banda da internet móvel irá suportar o crescimento da utilização da web poderá levar a reais desafios de latência, a diferença entre a ação que gera dados e a resposta baseada na informação por eles gerada. Se foi, sobretudo, para endereçar esta questão que foi criado o Edge Computing, existem outros potenciais benefícios que esta abordagem ao IoT pode trazer. A opção entre Cloud Computing, centralizada, e Edge Computing, mais próxima da fonte de dados, ou uma solução de arquitetura híbrida, deverá sempre ser guiada pelo negócio e alinhado com a estratégia delineada pela organização em questão.

Mas, para desenhar a solução mais adequada, é essencial ter várias perspetivas do dilema. Dever-se-á ter, por exemplo, uma perspetiva prática de operação, onde a atividade da organização influencia diretamente algumas das decisões a tomar. Um dos casos mais evidentes é o das linhas de produção que precisam de baixa latência e um elevado grau de fiabilidade, privilegiando soluções de Edge Computing, por contraposição da recolha de dados climatéricos para efeitos estatísticos, onde é necessário, por vezes, ter sensores de difícil acesso a fontes de energia, o que tornaria oneroso o processamento de dados simples que podem ser tratados sem necessidade de um particular imediatismo.

É necessário também ter uma perspetiva económica. E aqui é primordial ter uma abordagem de monetização dos dados na análise do nível de investimento e manutenção a levar a cabo. Os dados gerados por aparelhos de IoT podem ter valor através do tempo ou uma vida útil muito curta, e podem simplesmente ser usados pela organização ou, noutro extremo, alimentar várias cadeias de valor, criando novos serviços e promovendo a inovação.

E porque muitos dos dados obtidos via aparelhos IoT são pessoais, a questão da segurança e privacidade é um outro aspeto que pesa nesta tomada de decisão. O Edge Computing, mais uma vez apoiado pela Inteligência Artificial (IA) pode tratar dos dados ainda antes destes saírem da esfera de atuação do próprio aparelho, produzindo logo informação já protegida. Por outro lado, e em termos de cibersegurança, um sistema mais distribuído, com mais pontos de intrusão, tem uma maior área de exposição a ciberataques, embora como modo de reação possa também funcionar como um sensor de intrusão de primeira linha de defesa.

O Edge Computing veio trazer mais opções para um mundo em constante e acelerada mudança e que obriga as organizações a serem cada vez mais ágeis, mas não sem trazer também os seus desafios para a equação. Isto implica que a análise a ser levada nas perspetivas aqui referidas, e outras que podem ser muito particulares da realidade de cada organização, se reveste ainda de maior importância.

Mas a grande mudança que o Edge Computing traz é a possibilidade de passar de Smart para Inteligente, sempre com a inestimável ajuda da IA. Desta forma consegue-se ter os dados transformados em informação em tempo útil e com a fiabilidade necessária, não apenas para apoiar a decisão, mas para tomar essa mesma decisão. E aqui, naturalmente, com o complemento essencial de soluções de automação, física ou computacional. Se por um lado já há contextos onde essa Inteligência é aplicada, como nos veículos autónomos ou inteligentes, existem outros onde a decisão terá de ficar sempre do lado Humano. Mas o caminho está lá.

 

Conteúdo co-produzido pela MediaNext para a EY

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IT INSIGHT Nº 32 Julho 2021

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