Cloud vs. Edge

A quantidade de dados gerados na edge por máquinas, empresas e humanos está aumentando em um ritmo exponencial. Consequentemente, os dados têm gravidade e, por motivos de custo, performance e privacidade, é cada vez mais insustentável mover conjuntos de dados massivos para um local centralizado para processamento. Estamos entrando no mundo da computação onde, em vez de mover os dados para um local centralizado onde a computação é abundante, é vantajoso e possível mover a computação para perto de onde os dados são gerados. Esse fenômeno está acelerando a era da computação de edge.

Edge computing impulsiona a Quarta Revolução Industrial e grandes oportunidades

De acordo com o Relatório State of the Edge de 2021 da Linux Foundation [i], “Como uma extensão natural da cloud computing, a construção da edge cloud é cada vez mais vista como um capacitador-chave para a ‘Quarta Revolução Industrial’ em que a implantação generalizada da Internet das Coisas (IoT), a economia de compartilhamento global e o aumento do custo marginal de manufatura oferecem oportunidades sem precedentes impulsionadas pela comunicação com enormes economias de escala”.

Existem quatro fatores que estão levando as empresas à edge, incluindo:

1. Latência reduzida
2. Utilização otimizada da largura de banda
3. Requisitos para operação offline ou autônoma
4. Aderência às diretrizes regulatórias ou de segurança com base no local físico, como uma província ou país.

Muitos tipos de setores – de jogos e rede de distribuição de conteúdo digital a inteligência artificial (IA) e realidade aumentada/realidade virtual (RA /RV) – são afetados por um ou mais desses fatores.

Edge computing basics

A internet é incrivelmente diversificada. Como tal, existem muitas “edges” dependendo do que você está analisando, por isso ajuda a pensar nelas como uma hierarquia de edges. As camadas na hierarquia variam em relação à latência de ida e volta a partir dos dispositivos finais, a quantidade de capacidade de computação/armazenamento e o número total dessas edges em um determinado nível. Por exemplo, existem milhões de edges de dispositivos, milhares de edges distantes, centenas de edges macro e dezenas de clouds públicas. É importante observar que não há um único modelo de arquitetura que satisfaça todos os casos de uso de edge computing.  Além disso, a edge computing acontece em conjunto com a atividade em clouds públicas mais centralizadas e, portanto, a edge e a cloud computing devem ser vistas como complementares.

As seguintes definições de termos, conforme ilustrado no diagrama abaixo, ajudarão a definir o cenário para aprofundar as tecnologias desenvolvidas para oferecer suporte a vários casos de uso para padrões de projetos edge-in e cloud-out.

• Dispositivo de edge:Telefones inteligentes, carros inteligentes, câmeras de vigilância, etc. são exemplos de dispositivos de edge. Existem bilhões de dispositivos de edge e eles variam em seus recursos em relação à energia computacional, conectividade de rede e recursos de energia/bateria.
• Far Edge:Essas são edges que contêm uma pequena quantidade de poder computacional (2 a 5 racks) e existem em estádios, estações de torre de celular, armários de lojas, porões de apartamentos, estacionamentos, etc. Essas edges estão normalmente dentro de um tempo de latência de ida e volta de 1 a 5 ms (RTT) de onde os dados são gerados.
• Micro Edge:Essas são zonas de cloud edge (ex., comprimento de onda da AWS), escritórios centrais de telecomunicações e pontos de agregação de tráfego. Essas edges estão dentro da latência RTT de 5 a 10 ms de onde os dados são gerados.
• Macro Edge: São polos de interconexão, data centers multilocatários em nível de área metropolitana e zonas locais de cloud. Essas edges estão normalmente dentro de 10-50ms de onde os dados são gerados.
• Clouds: Essas são mega IaaS, SaaS e data centers de atacado que possuem recursos massivos de computação e armazenamento. Esses data centers estão normalmente dentro de uma latência RTT de 50-100 ms de onde os dados são gerados.

Os principais desenvolvimentos em tecnologia de edge computing estão impulsionando a infraestrutura digital moderna 

A confluência de avanços tecnológicos nas seguintes áreas-chave está acelerando o crescimento das arquiteturas de edge computing:

• Tecnologia de contêineres:Com o advento da virtualização em nível de contêiner (por exemplo, contêineres Docker) e tecnologias de orquestração de contêineres distribuídos geograficamente (por exemplo, Kubernetes), agora é possível construir planos de controle distribuídos geograficamente que permitem o movimento de computação perto de onde os dados estão sendo gerados. Assim, não é necessário mover conjuntos de dados massivos para um local centralizado para que sejam processados.
• Recurso de processamento mais denso:O aumento anual da capacidade de processamento de GPU (lei de Huang) e densidade de armazenamento (por exemplo, 1 petabyte (PB) de armazenamento flash em 1 unidade de espaço em rack) está tornando possível fazer grandes cálculos em uma quantidade relativamente pequena de espaço físico distante e micro edges. Por exemplo, não é necessário mover grandes conjuntos de dados para uma cloud central para fins de treinamento de modelo de IA. Em vez disso, as operações de treinamento e inferência de modelo agora podem ser realizadas de maneira federada/distribuída geograficamente na edge.
• Rede 5G de alta velocidade: Com o surgimento de redes sem fio 5G de alta largura de banda e baixa latência, a computação agora pode ser descarregada de dispositivos de edge para outros tipos de edge na hierarquia de edge. Isso economiza energia da bateria de dispositivos de edge, pois agora é possível mover o trabalho pesado de computação para locais de edge próximos. É importante que os desenvolvedores de aplicações móveis adotem novos modelos de desenvolvimento de software para realmente aproveitar as vantagens das redes 5G.
• Tecnologias de computação seguras: Cada vez mais, à medida que a computação se move para a edge, os provedores de algoritmos desejam privacidade para seus algoritmos (seu molho secreto). Da mesma forma, os proprietários de dados na edge não desejam enviar seus dados brutos ou percepções locais por meio da Internet pública para um local central para agregação. Com o surgimento da aprendizagem federada e outros mecanismos de computação segura (privacidade diferencial, criptografia homomórfica, computação multipartidária segura), agora é possível processar dados com segurança na edge, ao mesmo tempo que alivia as preocupações com a privacidade dos provedores de dados e algoritmos.

O que é a arquitetura edge in/cloud-out?

Esta observação compartilhada por nosso presidente e CEO Charles Meyers durante uma entrevista no CUBE [i] é apropriada à medida que as empresas exploram as opções para mover a computação e o processamento de dados da cloud para a edge – pela definição de Charles, seja a cloud ou a edge pode ser o núcleo de uma empresa.

É importante observar que não existe uma solução “tamanho único” para arquiteturas de edge. Em vez disso, dependendo dos requisitos de latência, segurança/privacidade, custo e disponibilidade, uma única arquitetura de aplicações pode se estender pelas várias camadas da hierarquia de edge.

Na Equinix, estamos vendo padrões de projetos de arquitetura “cloud-out” e “edge-in” na edge, onde os clientes estão criando arquiteturas distribuídas geograficamente que se estendem por toda a hierarquia da edge, conforme mostrado no diagrama abaixo, para custo, performance, privacidade e razões de disponibilidade.

• Cloud-out refere-se a mover o processamento de aplicações para a edge da cloud central/núcleo por motivos de performance (latência), custo de transferência de dados, conformidade/privacidade e disponibilidade (modo de operação desconectado). É importante observar que, normalmente, uma parte da aplicação ainda é executada na cloud central. Com o advento da tecnologia de contêiner, agora é possível mover a computação para onde os dados estão sendo gerados. Dependendo dos requisitos do caso de uso, o processamento é feito no tipo apropriado de edge na hierarquia de edge. Os casos de uso de cloud-out incluem a habilitação de serviços de cloud, como IA/ML, análises em tempo real e segurança na edge – bem ao lado de onde os dados são criados. A gravidade dos dados na edge torna lógico mover a computação para os dados em vez de para a cloud. Como os hiperscaladores de cloud reconhecem que muitos dos dados de seus clientes devem permanecer na edge para os requisitos de latência e segurança, eles estão desenvolvendo soluções on premise, como AWS Outposts, para executar a primeira cópia da carga de trabalho de onde ela se originou e, em seguida, armazenar uma segunda cópia na cloud. Do contexto de IA, já é comum treinar um modelo de IA em uma cloud e, posteriormente, mover o modelo para a edge para fazer a inferência do modelo. No entanto, cada vez mais, os arquitetos de aplicações desejam também fazer o treinamento do modelo na edge, porque as organizações não desejam enviar dados brutos a um local central para o treinamento do modelo. Agora estamos entrando na era da IA ​​federada, em que as organizações estão construindo modelos de IA locais com base em dados locais e, em seguida, enviando e agregando os pesos do modelo local em um local central para criar um modelo global. A IA federada ajuda a reduzir o custo de envio de dados brutos para um local central para treinamento de modelo e também ajuda a preservar a privacidade dos dados, enviando apenas pesos de modelo e não os dados brutos para um local central.
• Edge-inse refere a uma empresa que projeta e constrói uma arquitetura para aplicações de edge, servidores e gateways onde há uma presença de aplicação em um local de edge. Normalmente, os microsserviços na edge são executados em conjunto com os serviços que estão sendo executados nas clouds e são coordenados de maneira integrada por meio de um plano de controle distribuído geograficamente. As aplicações desejam processar dados na edge por motivos de performance, custo, segurança/privacidade e disponibilidade. No entanto, nos fenômenos de edge-in, estamos percebendo que as organizações não estão colocando sua infraestrutura de edge em todos os locais possíveis de far edge ou micro edge, mas em vez disso, estão colocando sua infraestrutura de edge no nível de área metropolitana por razões de custo, agregação de dados e performance (latência). Por exemplo, se uma loja de conveniência tem vinte filiais em uma determinada área metropolitana e deseja processar feeds de vídeo em tempo real para vigilância e melhorar a experiência de compra do cliente (por exemplo, apresentar cupons digitais com base na localização do comprador na loja), eles precisam de uma resposta em tempo real que não pode ser satisfeita se eles enviarem os feeds de vídeo para uma cloud pública. Voltando ao exemplo de IA, as empresas não querem instalar uma pilha de inferência de IA em cada um de seus locais em uma área metropolitana específica por motivos de custo, mas, em vez disso, têm uma pilha de IA em um único local na área metropolitana (edge-in) . Da mesma forma, com o advento das redes 5G, em vez de ter a computação realizada em cada um dos dispositivos finais, pode-se mover para cima na hierarquia (edge-in) e realizar o processamento em um micro-data center porque ainda é possível satisfazer os requisitos rigorosos de latência.

Construindo sua edge na Plataforma Equinix®

Hoje, é fundamental que as empresas coloquem cargas de trabalho nos lugares certos, conectem-se aos parceiros certos e se estruturem para automação, controle e segurança para aproveitar ao máximo as possibilidades. A Equinix fornece uma plataforma global para a criação e interconexão de infraestrutura digital para dar às empresas uma vantagem competitiva. Por exemplo, ao colocar a infraestrutura digital na edge da área metropolitana da Plataforma Equinix em data centers globais da Equinix International Business Exchange™ (IBX®), as empresas e provedores de serviços ganham proximidade com edge services em escala. Isso inclui acesso ao Equinix Metal™, um bare metal como serviço (BMaaS) interconectado e automatizado que permite que as empresas nascidas na cloud se tornem cloud-out e edge-in para escalar seus recursos de computação e armazenamento sob demanda tão fácil como se estivessem na cloud pública.

O Equinix Fabric™ fornece interconexão definida por software, sem falhas, para mais de 10.000 empresas na Plataforma Equinix e na Network Edge, oferece rede virtual e serviços de segurança que ajudam as empresas a modernizar suas redes e implantar infraestrutura digital na edge virtualmente, em minutos. Essas soluções permitem que nossos clientes implementem edge services ágeis e resilientes e acessem entre a edge da área metropolitana e as clouds públicas sem CAPEX adicional.

Como a empresa mundial de infraestrutura digital, a Equinix leva os negócios a mais locais de edge em áreas metropolitanas por meio de seu alcance global, permitindo que os líderes digitais criem e interconectem blocos básicos de infraestrutura digital sob demanda. A Equinix permite que líderes digitais, em particular empresas nativas na cloud, arquitetem sua edge em uma plataforma global confiável. Aproveitar o Equinix Metal para consumir infraestrutura de computação e armazenamento como serviço e a Network Edge para implantar a rede virtual e a segurança em um modelo OPEX, economiza tempo e custos de implantação. E o Equinix Fabric interconecta tudo sem falhas em nosso portfólio IBX global.

Ao colocar a infraestrutura digital (rede, computação e armazenamento) próxima às clouds públicas na edge, sua empresa pode implantar arquiteturas de cloud-out/edge-in que reduzem a latência de aplicações de maneira fácil e econômica, melhoram a performance, reduzem custos e fornecem mais privacidade de dados/conformidade.

Para saber mais, leia o Platform Equinix Vision Paper.

[1] 2021 State of, the Edge Report, The Linux Foundation, 2021