Agora que você já conhece o conceito e os benefícios da edge computing, é hora de entender como essa tecnologia pode ser aplicada nas empresas para melhorar o desempenho das operações, reduzir a latência e ampliar a eficiência da infraestrutura de TI.

A edge computing, ou computação de borda, é uma arquitetura que permite processar dados próximo ao local onde são gerados ou utilizados, como fábricas, lojas, veículos, hospitais e unidades operacionais. Em vez de enviar todas as informações para um datacenter central ou para a nuvem, parte do processamento acontece localmente, acelerando a resposta das aplicações e reduzindo a necessidade de transferência de grandes volumes de dados.

Essa abordagem complementa as estratégias de computação em nuvem e nuvem híbrida. Enquanto os datacenters e as plataformas de cloud oferecem capacidade centralizada para armazenar, analisar e gerenciar informações, a edge computing leva recursos computacionais para mais perto dos dispositivos, usuários e processos de negócio.

Com a expansão da Internet das Coisas (IoT), da inteligência artificial (IA) e das aplicações em tempo real, a computação de borda ganha importância na modernização da infraestrutura corporativa. O desafio está em garantir que os ambientes distribuídos operem de maneira padronizada, segura e integrada.

Principais aplicações da edge computing nas empresas

A edge computing pode ser utilizada em diferentes setores, especialmente quando a velocidade de resposta, a continuidade operacional ou a redução do tráfego de dados são fatores importantes para o negócio.

Confira alguns dos principais casos de uso.

1. Indústria e manufatura inteligente

No ambiente industrial, sensores conectados a máquinas e equipamentos geram continuamente informações sobre temperatura, vibração, pressão, consumo de energia e desempenho operacional.

Com a edge computing, esses dados podem ser processados localmente para identificar comportamentos fora do padrão, detectar anomalias e apoiar ações preventivas antes que um problema comprometa a produção.

Entre as principais aplicações estão:

• Manutenção preditiva: identificação antecipada de sinais de falha em equipamentos.
• Controle de qualidade: análise de imagens e dados de sensores para identificar defeitos durante a fabricação.
• Automação industrial: respostas rápidas a eventos que exigem decisões em tempo real.
• Eficiência operacional: monitoramento de processos para reduzir desperdícios e interrupções.

A integração com plataformas centralizadas permite consolidar indicadores, comparar o desempenho de diferentes unidades e distribuir atualizações de software de forma padronizada.

2. Varejo e operações distribuídas

Empresas com diversas lojas, filiais, centros de distribuição ou unidades de atendimento precisam manter aplicações disponíveis e oferecer uma experiência consistente aos clientes.

Nesse cenário, a edge computing permite executar aplicações e processar informações diretamente nas unidades, reduzindo a dependência de uma conexão constante com a infraestrutura central.

Alguns exemplos de aplicação incluem:

• Sistemas de ponto de venda e atendimento.
• Monitoramento de estoque e movimentação de produtos.
• Análise de imagens para prevenção de perdas.
• Personalização da experiência de compra.
• Processamento local de dados para apoiar decisões operacionais.

A adoção de uma arquitetura padronizada também facilita a atualização e a administração dos sistemas distribuídos, reduzindo a complexidade de manter diferentes ambientes em funcionamento.

3. Transporte, logística e veículos conectados

No setor de transporte e logística, a edge computing permite processar informações próximas aos veículos, sensores e centros de operação.

Ônibus, trens, caminhões e outros veículos conectados podem utilizar sistemas locais para acompanhar condições operacionais, monitorar equipamentos e apoiar decisões relacionadas às rotas e à segurança.

Entre os principais casos de uso estão o rastreamento de frotas, a análise de condições dos veículos, a otimização logística e o monitoramento de cargas.

Em veículos autônomos e sistemas avançados de assistência ao motorista, o processamento local é ainda mais importante. Câmeras, radares e outros sensores produzem informações que precisam ser analisadas rapidamente para apoiar decisões críticas.

A conectividade com plataformas centrais continua sendo relevante para sincronizar dados, distribuir atualizações e consolidar informações. Entretanto, o processamento local pode ajudar a manter determinadas funções disponíveis mesmo quando a comunicação com sistemas remotos está limitada.

4. Telecomunicações e redes 5G

As operadoras de telecomunicações utilizam a edge computing para aproximar recursos computacionais dos usuários e dispositivos conectados.

Associada às redes 5G, essa arquitetura viabiliza aplicações que dependem de baixa latência, maior capacidade de processamento e comunicação eficiente entre sistemas.

Entre as possibilidades estão:

• Execução de aplicações próximas aos usuários finais.
• Virtualização de funções de rede.
• Suporte a aplicações industriais conectadas.
• Processamento distribuído de dados.
• Oferta de novos serviços digitais para empresas.

A infraestrutura de borda também pode contribuir para reduzir o tráfego direcionado a ambientes centrais e melhorar o desempenho de determinadas aplicações. Os resultados dependem da arquitetura adotada, da conectividade e dos requisitos de cada serviço.

5. Inteligência artificial e análise de dados em tempo real

A combinação entre edge computing e inteligência artificial amplia as possibilidades de análise e tomada de decisão em ambientes distribuídos.

Em vez de encaminhar todas as informações para a nuvem antes de analisá-las, as empresas podem executar modelos de IA próximos à origem dos dados.

Essa abordagem pode ser aplicada à inspeção visual em linhas de produção, à identificação de anomalias, ao monitoramento de equipamentos e à análise de imagens em lojas e centros logísticos.

Entre os benefícios estão a redução do tempo de resposta, a diminuição da transferência de dados e a possibilidade de manter determinadas inferências funcionando mesmo em ambientes com conectividade limitada.

É importante, porém, avaliar os recursos computacionais disponíveis, o tamanho dos modelos, os requisitos de segurança e a necessidade de atualizar e monitorar os modelos distribuídos.

Uma arquitetura integrada à nuvem permite combinar o processamento local com atividades centralizadas, como treinamento de modelos, análise histórica e governança de dados.

6. Saúde e serviços essenciais

Hospitais, clínicas, laboratórios e empresas de serviços essenciais também podem se beneficiar da computação de borda.

Equipamentos conectados e sistemas de monitoramento podem processar informações localmente para apoiar o acompanhamento operacional e acelerar o encaminhamento de alertas.

Em serviços públicos, energia e saneamento, a edge computing pode contribuir para monitorar redes, identificar condições anormais e apoiar a automação de processos distribuídos.

Nesses contextos, a arquitetura precisa considerar requisitos rigorosos de disponibilidade, proteção de dados, controle de acesso e conformidade regulatória. A tecnologia deve ser implementada de acordo com a criticidade da aplicação e as exigências específicas de cada setor.

Edge computing, cloud e inteligência artificial: como essas tecnologias se complementam?

A edge computing não substitui necessariamente a computação em nuvem. As duas abordagens podem atuar de forma integrada, distribuindo o processamento conforme as necessidades de cada aplicação.

A edge computing é indicada quando a proximidade dos dados e a velocidade de resposta são prioritárias. Já a nuvem oferece recursos escaláveis para armazenamento, processamento centralizado, análise histórica e execução de aplicações que não dependem de processamento local.

Em uma arquitetura híbrida, por exemplo, sensores industriais podem enviar dados para processamento local, enquanto informações consolidadas são encaminhadas a uma plataforma central para análises mais abrangentes.

Quando a inteligência artificial faz parte dessa arquitetura, modelos podem ser executados na borda para gerar respostas rápidas, enquanto o ambiente central concentra atividades de treinamento, gestão e análise.

Essa combinação permite construir uma infraestrutura mais flexível, distribuindo recursos de acordo com os requisitos técnicos e operacionais de cada ambiente.

Quais são os principais desafios da implementação?

Apesar dos benefícios, implementar edge computing exige planejamento e uma estratégia de gerenciamento adequada.

Gestão de ambientes distribuídos: administrar aplicações, sistemas operacionais e equipamentos em múltiplas localidades aumenta a complexidade operacional.

Segurança da infraestrutura: dispositivos e servidores remotos ampliam a superfície de ataque e exigem controles de acesso, atualizações, monitoramento e políticas consistentes.

Conectividade e disponibilidade: determinados locais podem apresentar conexões instáveis ou restrições de comunicação, exigindo aplicações preparadas para operar nessas condições.

Integração de sistemas: é necessário garantir a comunicação entre aplicações locais, plataformas corporativas, dispositivos e serviços em nuvem.

Monitoramento e automação: acompanhar o desempenho e aplicar atualizações em dezenas ou centenas de ambientes exige processos padronizados e ferramentas adequadas.

Dimensionamento de recursos: cada local possui necessidades específicas de processamento, armazenamento, energia e disponibilidade. A arquitetura deve considerar essas diferenças para evitar custos e complexidade desnecessários.

Por isso, uma estratégia de edge computing precisa ir além da instalação de equipamentos. É fundamental estabelecer padrões de arquitetura, automação, segurança e monitoramento que permitam administrar os ambientes distribuídos ao longo de todo o seu ciclo de vida.

Como a Red Hat contribui para a edge computing?

As soluções da Red Hat ajudam as empresas a estender práticas de computação em nuvem e gerenciamento de aplicações para ambientes de borda, mantendo maior consistência entre datacenters, nuvens e localidades remotas.

O Red Hat OpenShift, plataforma empresarial baseada em Kubernetes, permite executar e gerenciar aplicações conteinerizadas em diferentes ambientes, incluindo infraestruturas de edge. Conforme a arquitetura e os recursos selecionados, a plataforma também pode apoiar a operação de aplicações de IA e cargas de trabalho virtualizadas.

O Red Hat Ansible Automation Platform pode apoiar a automação de tarefas de infraestrutura, configuração, implantação e atualização, reduzindo a necessidade de intervenções manuais em ambientes distribuídos.

A definição da solução mais adequada depende do número de localidades, da criticidade das aplicações, dos recursos disponíveis e dos requisitos de segurança e continuidade operacional.

Como a SManager pode ajudar sua empresa?

A implementação de edge computing exige uma arquitetura alinhada aos objetivos do negócio, integração com os sistemas existentes e processos que garantam segurança, disponibilidade e gerenciamento eficiente.

A SManager atua com soluções de modernização tecnológica, automação, infraestrutura, integração de sistemas e sustentação de ambientes, apoiando empresas na avaliação e evolução de suas arquiteturas de TI.

Como parceira da Red Hat, a SManager pode ajudar sua organização a avaliar tecnologias como Red Hat OpenShift, Red Hat Enterprise Linux e Ansible Automation Platform, considerando as necessidades de cada ambiente e os objetivos do projeto.

Sua empresa precisa processar dados mais perto da operação e manter ambientes distribuídos sob controle?

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