Fog computing

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Computação em neblina ou em inglês: fog computing (também denominada de computação em névoa, computação de borda ou nevoeiro, que deriva da denominação fogging), consiste na alocação do poder de processamento mais perto do limite da rede. Portanto é uma arquitetura de computação descentralizada onde dados, cálculos, comunicações, armazenamentos, medições, aplicações e gerenciamentos são distribuídos no local mais lógico e eficiente: entre a fonte de dados e a nuvem.[1][2]

Esta abordagem é apresentada por alguns autores, e.g. CISCO, como uma alternativa à solução de computação em nuvem, pois este paradigma reduz a quantidade de dados transmitidos na rede e também a complexidade computacional necessária na nuvem. Porém, existem abordagens no ramo da computação que tentam tirar partido de ambas as abordagens em simultâneo.

O grau de liberdade apresentado por este novo ramo incide principalmente sobre o panorama da internet das coisas, que necessita de uma infra-estrutura que englobe todos os seus requisitos, situação em que a computação em neblina se encaixa, o que possibilita um foco principal em permitir que a tomada de decisões e gestão dos dados seja feita localmente.[3]

Funcionamento[editar | editar código-fonte]

A computação em neblina possui a finalidade de aumentar a capacidade do computador e o armazenamento em nuvem em toda a rede. E por isso é uma camada intermediária entre a nuvem e o hardware, permitindo um processamento, análise e armazenamento de dados de forma mais ágil. Nesse contexto, é importante salientar que a rede em neblina e a computação em nuvem, são complementares, pois a neblina permite análise a curto prazo na borda e a nuvem executa análises a longo prazo.

Em um cenário de computação em neblina, o processamento ocorre em um dispositivo inteligente (seja num hub de dados, num gateway ou roteador inteligente) gerenciando processos e serviços de maneira local, assim reduzindo o fluxo de dados enviados para nuvem. Assim, a névoa torna-se uma nova extensão de virtualização de informações e comandos para os profissionais da nuvem.[4]

Com esses conceitos, observa-se que na prática a computação em neblina funciona para facilitar acessos. Por exemplo, num município onde os sistemas de semáforos conectados consigam detectar as luzes de emergência de uma ambulância e entender que o acesso necessita ser liberado, em vez do processo ser feito na nuvem, o que necessariamente precisa passar por todo sistema em uso, pode ser feito na neblina, onde os comandos serão feitos quase que automaticamente por essa estar mais próxima dos dispositivos que recolhem os dados.[5][6]

OpenFog Consortium e computação em neblina[editar | editar código-fonte]

OpenFog é um consórcio criado em 19 de novembro de 2015 pelos líderes de ecossistemas de internet das coisas (incluindo ARM, Cisco, Dell, Intel, Microsoft e o Laboratório Edge da Universidade de Princeton) com o objetivo de disseminar a computação em neblina através do desenvolvimento de uma arquitetura aberta e de tecnologias essenciais e a liderança necessária para utilizar todo o potencial da internet das coisas.[7][8]

Umas das funções não tão explícitas do consórcio é a de prover documentação técnica, plataformas de testes e outros produtos que possibilitem as melhores práticas da computação em neblina para a indústria e para as lideranças acadêmicas e reduzir o tempo necessário para suprir a demanda do fornecimento da implantação de internet das coisas.[9]

O OpenFog publicou documentações de descrição para os processos a qual estão trabalhando: o “OpenFog Reference Architecture” (em fevereiro de 2017), que descreve os oito pilares técnicos da arquitetura da computação em neblina: segurança, escalabilidade, aberto, autonomia, programabilidade, agilidade, hierarquia e RAS (confiabilidade referente ao termo reliability, disponibilidade referente ao termo availability e manutenção referente ao termo serviceability).[10]

Vantagens[editar | editar código-fonte]

A maior vantagem da computação em neblina é a eficácia ao reduzir a quantidade de dados que necessitam ser transportados para nuvem, para análise, processamento ou armazenamento. Mas há outras vantagens:[11][12]

  • Maior rapidez ao acesso aos dados pelo usuário final, a computação em neblina torna o processamento e a análise de dados mais ágil através da utilização de dispositivos (hardware) de borda, o que permite um acesso mais rápido a esses dados pelo usuário.
  • Diferente da computação em nuvem que se faz necessário o acesso a um servidor central para se ter acesso aos dados, a computação em neblina permitiria o fácil acesso aos dados entre dispositivos locais, não havendo nenhuma dependência da nuvem, com isso criaria-se uma rede igualmente distribuída ajudando para uma menor paralisação.
  • Na computação em neblina as análise de dados podem ser feitas com maior rapidez e com isso fornece melhores resultados, de forma que possibilitaria a análise de dados em tempo real, em uma escala verdadeiramente maciça.
  • O modelo de computação em neblina, utiliza uma parte menor da banda necessária para o transporte desses dados para nuvem, pela proximidade dos dados ao usuário final.
  • Com a natureza fragmentada e mais distribuída da arquitetura de neblina, faz com que sua utilização em negócios funcione de uma forma mais eficiente e econômica. Como a arquitetura se “desfaz” em dispositivos e se distribui em nuvens, a neblina fornece serviços internos altamente funcionais e ao mesmo tempo amplia a escalabilidade global do negócio, tornando a produção de produtos e serviços mais eficiente e com isso mais rentável.[13]

Desvantagens[editar | editar código-fonte]

A mais visível desvantagem da neblina é mostrar certos deméritos nas seleções de plataformas tecnológicas, aplicações web ou outros serviços. Porém ressalta-se outros, tais quais:[14]

  • Problemas de privacidade, pois com a neblina muitos dados são armazenados nos próprios dispositivos (que geralmente estão localizados fora das instalações de quem a usa), fato que é percebido como um risco por partes de algumas comunidades de desenvolvedores.
  • Problemas de segurança e de confiança e autentificação, pois torna-se fácil enganar o endereço IP e ter acesso a dados, já que a computação em neblina não concentra formas de verificar o acesso aos dados.
  • Disponibilidade e custo do hardware da computação em neblina, que por ser uma tecnologia que demanda muito da utilização do equipamento físico acaba o tornando mais custoso e complexo de ser construído.
  • Problemas de análise local. Como a computação em neblina permite que os desenvolvedores acessem os dados mais importantes de outros locais, pode acabar por ter a ocorrência de pilhas de informações menos importantes nos estoques locais.[15]
  • A existência de uma proteção de dados precária, pois esses mecanismos, principalmente a criptografia, não conseguem por recursos somente da neblina proteger os dados de atacantes.[16]

Aplicações da computação em neblina[editar | editar código-fonte]

Na área medica[editar | editar código-fonte]

A ideia de uso da computação em neblina na área médica consiste na implementação de um sistema de computação "supervisionada", que auxilia na gestão clínica, seja conectando dispositivos que monitoram o estado do paciente, alertando inteligentemente aos cuidadores humanos ou agindo autonomamente quando há problemas.

O desafio da implementação atual desse sistema é de que os aparelhos médicos da atualidade não se comunicam, ou seja, não há cruzamento de informações entre eles.[17]

Uma outra abordagem na área clínica seria o monitoramento remoto do paciente, onde se utiliza de dispositivos de vestíveis inteligentes, com a capacidade de tomar algumas decisões e ter como recorrer a um humano para decisões mais difíceis. Um exemplo dessa abordagem seria que num caso de infarto, o aparelho que estivesse monitorando os batimentos cardíacos do paciente acionasse o pedido de socorro.[18]

No automobilismo[editar | editar código-fonte]

Em várias aplicações de computação em névoa, dados de sensor vindos do dispositivo final ou acoplado diretamente em um servidor simples (algumas vezes chamado gateway) é ativado para desencadear certas ações ou executar determinadas tarefas. Depois disso, o dado é passado a frente no fluxo para servidores mais poderosos que tipicamente residem na nuvem para análise avançada de dados.

Provavelmente o melhor exemplo de computação de borda[19] avançada é o carro autônomo  ou semi autônomo. Graças a combinação de enormes quantidades de dados, poder de processamento local crítico e uma necessidade de se reconectar para mais análise de dados avançado na nuvem, os carros autônomos são vistos como o sonho da computação de borda avançada. Jogando isso no amplo campo de diferentes tipos de elementos de computação requeridos para uma pilotagem autônoma, é fácil ver o porque de tantas empresas estarem fazendo grandes aquisições nessa área.[20]

Ver também[editar | editar código-fonte]

Referências

  1. «Fog computing (fog networking, fogging)». Consultado em 15 de outubro de 2017 
  2. «What is fog computing?». Consultado em 15 de outubro de 2017 
  3. NAVEEN, JOSHI (9 de julho de 2016). «What is fog computing?». Allerin. Consultado em 27 de novembro de 2017 
  4. Rouse, Margaret (26 de abril de 2016). «fog computing (fog networking, fogging)». TechTarget. Consultado em 26 de outubro de 2017 
  5. «Fog Computing é o novo paradigma para a Internet das Coisas, diz Cisco». Consultado em 30 de outubro de 2017 
  6. «Fog Computing and the Internet of Things: Extend the Cloud to Where the Things Are» (PDF). Consultado em 30 de outubro de 2017 
  7. «OpenFog Consortium Members». Consultado em 27 de novembro de 2017 
  8. Antunes, Helder (19 de novembro de 2015). «OpenFog Consortium: An Ecosystem to Accelerate End-to-End IoT Solutions». Cisco Blogs. Consultado em 27 de novembro de 2017 
  9. «Cisco, Dell, Intel e Microsoft criam OpenFog Consortium de olho em IoT». Consultado em 27 de novembro de 2017 
  10. «OpenFog Reference Architecture» (PDF). Consultado em 27 de novembro de 2017 
  11. «Future Is In Fog Computing» (em inglês). Consultado em 15 de novembro de 2017 
  12. «Advantages of fog computing» (em inglês). Consultado em 15 de novembro de 2017 
  13. «Fog Computing On a Surge» (em inglês). Consultado em 18 de novembro de 2017 
  14. Abdelshkour, Maher (25 de março de 2015). «IoT, from Cloud to Fog Computing» (em inglês). Consultado em 27 de novembro de 2017 
  15. Maroto, Francisco (11 de julho de 2017). «It's time for fog/edge computing in the internet of things» (em inglês). Consultado em 27 de novembro de 2017 
  16. «Computación de niebla/redes de niebla (fog computing, fog networking, fogging)». Consultado em 27 de novembro de 2017 
  17. Schneider, Stan (13 de setembro de 2016). «A foggy forecast for the industrial internet of things». TechTargert. Consultado em 7 de novembro de 2017 
  18. Thompson, Heather (10 de março de 2017). «Edge computing: It's what healthcare IoT craves». Medical design & Outsourcing. Consultado em 11 de novembro de 2017 
  19. «O que é computação na borda? - Definição do glossário da HPE». www.hpe.com. Consultado em 11 de novembro de 2017 
  20. «Computing on the Edge». Tech.pinions (em inglês). Consultado em 11 de novembro de 2017