Edge Computing, Fog Computing, Cloudlets, Mobile Edge Computing: Um novo modelo de Computação

 

 

Em TI, alguns conceitos/tecnologias são propostos, padronizados, assimilados pela indústria e usuários finais, enfim um sucesso; outras ideias, no entanto não possuem – digamos -, a mesma sorte: ou são fracassos totais ou levam anos para terem o reconhecimento e aceitação pela indústria e mercado consumidor. Vejamos por exemplo o caso do Xerox Alto (1973) ou Xerox Star (1981) que – mesmo antes da Apple ou Microsoft -, já tinha um quase inédito mouse, sem contar o sistema operacional e a interface gráfica e o ícone da lixeira. Resultado comercial, um fracasso por estar muita a frente de seu tempo e ter um valor fora da realidade do momento. Avançando um pouco mais no tempo, em 1971 cria-se o conceito e em 1984 é lançado o PDA – Personal Digital Assistant, suportava capacidades de telefonia, conexão com a internet, interface gráfica, telas sensíveis ao toque, software assistente pessoal e outras funcionalidades. Não obstante as incursões de empresas como IBM, Apple, HP, Palm, Psion e outras, a ideia só vingou duas décadas após, com o lançamento, em 2007, do IPhone. Para sucesso do PDA faltaram: tecnologias avançadas de telecomunicações, Sistemas Operacionais, maturidade do consumidor. Vamos a um último exemplo – dentre muitos – de ideias que estava muito além de seu tempo. A AT&T, grande player das telecomunicações, começou a desenvolver, na década de 60, pesquisas para criar uma aplicação de videoconferência – features de telefonia com imagens. Em meados de 60, a AT&T apresenta ao mercado o sistema chamado de Picturephone. O aparelho transmitia imagens analógicas por meio de cabos telefônicos e foi visto como uma enorme feito tecnológico. A AT&T apostava que o Picturephone seria o futuro da telefonia, e estimava que, até 1975, ele chegaria à casa de milhões de norte-americanos. A previsão não aconteceu. As ligações eram muito caras – USD 118 a cada três minutos, em valores atualizados. Por esse motivo, o sistema fracassou e acabou gerando prejuízos de cerca de USD 500 milhões. Décadas depois, com a Internet e de banda larga disponível é que as videoconferências se tornariam uma realidade.

E assim aconteceu com os conceitos e tecnologias da Edge Computing. A ideia central foi concebida em 2008 em uma sessão na Microsoft Research. Teve como insight a tecnologia CDN – Content Delivery Network (Rede de Distribuição de Conteúdo), criada em 1990,  que é uma rede de servidores (Pontos de Presença [PoPs] ) que armazenam réplicas do conteúdo de outros sites na memória (cache) e depois os entrega aos visitantes, baseando-se na localização geográfica para conectá-los ao servidor mais próximo e mais rápido, reduzindo o tempo de transferência dos dados (latência). Por exemplo, em julho de 2015 a Microsoft utilizou uma rede CDN, com capacidade de trafego de 40 TB, para entregar milhões de cópias do Windows 10.

Mas qual o motivo de, só agora, a Edge Computing ter se tornado relevante?

Faltavam: maturidade da tecnologia de suporte, aplicações dependentes como IoT, IIoT, a evolução da IA, das Machines Learnings, Cloud Computing e a efetividade da Lei de Moore para sensores e os dispositivos móveis, para que a ideia vingasse completamente.

Não obstante todos os avanços tecnológicos, a de banda larga não evoluiu na mesma proporção.

Mas o que é Edge Computing?

É um novo modelo de computação que permite armazenar e processar dados na borda da rede e fornecer serviços inteligentes perto da origem dos dados, colaborando com a computação em nuvem.

Par clarificar um pouco mais esta definição, imagine um automóvel autônomo (projeto da Google), com centenas de sensores, que geram cerca de 40 TB de dados para cada oito horas de funcionamento; isto é 5 TB por hora, 85 GB por segundos. Suponha que a aplicação de IA que auxilia na tomada de decisões do automóvel autônomo esteja em uma Nuvem Pública e que uma decisão crítica tenha que ser tomada em segundos. Em um cenário como o que acabamos de desenhar, o fato de encaminhar alguns GB’s ou TB’s para a Nuvem Pública e ter a latência adequada para que a decisão crítica fosse tomada a tempo, exigiria uma largura de banda extremamente alta. Nesta situação o carro autônomo enviando dados para a Nuvem Pública para avaliação e tomada de decisões enquanto percorre ruas e rodovias de uma cidade se mostraria desastroso. Por exemplo, considere uma criança correndo atrás de uma bola na rua em frente a um carro autônomo que se aproxima. Neste cenário, baixa latência é necessária para a decisão e atuação subsequente (o carro precisa parar imediatamente!).

Notem, como dissemos acima, que a evolução da tecnologia de suporte – largura de banda -, e necessidade das aplicações emergentes: IoT, IIoT, V2X, Machine Learning, IA, etc., colocaram a Edge Computing no universo de soluções para a indústria de modo geral. Veja abaixo um infográfico – Figura 01 – que dá uma ideia da arquitetura Edge Computing.

Figura 1  Representação a Edge Computing (Fonte: Techtarget)

Subjacente a este conceito surgiram três implementações da Edge Computing, isto é, CoudLets, Fog Computing, Mobile Edge Computing (MEC), objetivando processar dados de forma mais eficiente na borda da rede. Trataremos deles logo a seguir.

Fog Computing (Computação de Nevoeiro, Computação de Neblina) – FC

O termo foi cunhado nos laboratórios da Cisco em 2011 e é uma metáfora emprestada da meteorologia, onde o nevoeiro ou neblina estão mais próximos do solo, assim como a Fog Computing está mais próxima – dados, armazenamento, aplicações, computação -, da borda da rede.

A Fog Computing estende o paradigma Cloud Computing até o limite da rede, possibilitando, assim, uma nova geração de aplicativos e serviços. As características definidoras do Fog são: a) Baixa latência e reconhecimento do local; b) Distribuição geográfica generalizada; c) Mobilidade; d) Número muito grande de nós, e) Papel predominante do acesso sem fio, f) Forte presença de aplicações de streaming e em tempo real, g) Heterogeneidade. Estas características fazem da Fog Computing a plataforma apropriada para uma série de serviços e aplicativos críticos da Internet das Coisas (IoT), como: Veículo Conectado, Smart Grid, Cidades Inteligentes e, em geral, Sensores e Atuadores Sem Fio e Redes (WSANs).

A Fog Computing é de natureza heterogênea e, portanto, pode ser baseada em diferentes tipos de elementos, incluindo, entre outros, roteadores, comutadores, pontos de acesso, gateways de IoT e decodificadores. Esta particularidade abre caminho para dispositivos de suporte em diferentes camadas de protocolo, bem como suporte para tecnologias de acesso não baseadas em IP para comunicação entre a FC e o dispositivo final.

Na busca de padronização, em novembro de 2015, a Cisco, Dell, Intel, Microsoft, ARM e Princeton University lançaram o OpenFog Consortium para desenvolver uma arquitetura de referência aberta. Outra preocupação desse consórcio é ajudar o setor a aprender sobre o valor comercial da Fog Computing e, portanto, ajudar a acelerar a adoção do mercado. Hoje, o grupo conta com mais de 50 membros, incluindo não apenas líderes do setor, mas também inovadores de tecnologia de startups e organizações de pesquisa. A figura 2, dá um exemplo da arquitetura Fog Computing.

 Figura 2: Representação da Fog Computing (Fonte ScienceDirect)

A tabela 01, ilustra as vantagens e desvantagens de se adotar a Fog Computing para processar dados na borda da rede.

Tabela 1: Vantagens de Desvantagens da Fog Computing

Vantagens	Desvantagens
Reduz a quantidade de dados a ser enviados para a Nuvem	A localização física tira qualquer benefício de dados da nuvem a qualquer momento, em qualquer lugar
Mantem a largura de banda da rede	Problemas de segurança: falsificação de endereço IP, ataques man-in-the-middle
Melhora o tempo de resposta do Sistema (Menor latência)	Questões de privacidade
Melhora a segurança mantendo os dados próximos à borda	Disponibilidade / custo do equipamento de nevoeiro / hardware
Suporta mobilidade	Confiança e preocupações de autenticação
Minimiza a latência da rede e da internet	Preocupações de segurança de rede sem fio

Cloudlets Computing – Micros Data Centers em Nuvem (mDC)

Um Cloudlet é um Data Center de pequena escala. Teoricamente falando, poderia ser um único computador ou um cluster de computadores. É distribuído geograficamente, em nuvem e localizado na borda da Internet, usa a virtualização para fornecer serviços de computação em nuvem – com taxas de latência mais baixas -,para dispositivos móveis ou IoT, como smartphones, tablets, sensores ou monitores. A finalidade dos Cloudlets é fornecer serviços hospedados em localização geográfica próxima aos dispositivos que precisam deles, o que elimina a necessidade de se conectar a um aplicativo em uma Nuvem Pública. Resumidamente, um Cloudlet possui os mesmos padrões técnicos da Nuvem, pública ou privada, mas está muito mais próximo dos usuários. O termo nasceu nos laboratórios da Carnegie Mellon University e foi proposto por Mahadev Satyanaranan, pesquisador, também, da Microsoft.

É um novo elemento arquitetônico que amplia a infraestrutura atual de computação em nuvem. Ele representa a camada intermediária de uma hierarquia de três camadas: Dispositivo móvel– Cloudlet – Nuvem.

Estas características credenciam o Cloudlet a suportar aplicativos móveis interativos e com uso intensivo de recursos, como os de reconhecimento de fala, processamento de linguagem, aprendizado de máquina, realidade aumentada e realidade virtual. Na figura 3, uma representação de Cloudlets.

Figura 3: Representação de Cloudlets (Fonte: Microsoft)

Mobile Edge Computing (Computação de Borda Móvel) – MEC

É uma arquitetura de rede que permite que a computação em nuvem seja feita na borda de uma Rede Móvel dentro da Radio Access Network – RAN (Rede de Acesso por Rádio) e na proximidade de assinantes móveis. O objetivo é reduzir a latência, garantir operação de rede altamente eficiente e oferecer serviços, além de possibilitar uma melhor experiência ao usuário.

O nome original foi alterado, em 2016, para Multi-access Edge Computing após a percepção do grupo Mobile Edge Computing do Instituto Europeu de Normas de Telecomunicações (ETSI), responsáveis pela busca da padronização da tecnologia, que as features da MEC eram superiores às tecnologias móveis, Wi-Fi e de acesso fixo.

Mobile Edge Computing é baseada em uma plataforma virtualizada e reconhecida pelo corpo de pesquisa Europeu 5G PPP (5GInfrastructure Public Private Partnership) como uma das principais tecnologias emergentes para redes 5G (junto com Network Functions Virtualization (NFV) e Software-Defined Networking (SDN)). A MEC representa, portanto, um conceito arquitetural e tecnológico importante para permitir a evolução para 5G, pois ajuda a promover a transformação da rede de banda larga móvel em um mundo programável e contribui para satisfazer os exigentes requisitos esperados de 5G em termos de latência, escalabilidade e automação.

Neste contexto a Mobile Edge Computing abre serviços para consumidores e clientes corporativos, bem como para indústrias adjacentes que agora podem entregar seus aplicativos de missão crítica pela rede móvel. Ele permite uma nova cadeia de valor, novas oportunidades de negócios e uma infinidade de novos casos de uso em vários setores. 

 Figura 4: Representação da MEC

Quais são as vantagens da Mobile Edge Computing?

Um dos principais benefícios de distribuir e transferir carga de computação em nuvem com a MEC é a redução do congestionamento das redes móveis (3G, 3.5G, LTE ou 4G)

Com as atuais redes 4G limitadas a suas capacidades absolutas, e com o número de dispositivos conectados podendo chegar a 100 bilhões até 2025, a 5G terá que gerenciar o tráfego on-line com muito mais inteligência. A MEC será a tecnologia subjacente fundamental para isso.

Além de gerenciar a carga de dados, a MEC desempenhará um papel importante na redução da latência de redes 5G. Os níveis de resposta Wi-Fi (1ms, que é 30 a 50 vezes mais responsivo do que o 4G) são uma parte importante do pacote 5G.

Ao aproximar os dados do usuário final e transmiti-lo mais diretamente para seus telefones, essas promessas de baixa latência podem ser mantidas.

MEC e a importância da nuvem

Todos os principais aplicativos e serviços on-line, estão em funcionamento na nuvem. Estes vão das redes sociais como: Facebook e Twitter a Video Content Providers como: o Netflix e o YouTube, considerando ainda serviços de streaming de música baseados em nuvem, seja Spotify ou Apple Music, assim como aplicativos de navegação como o Google Maps.

A constatação acima é uma forte evidência de que já estamos vivendo em um mundo de computação em nuvem. Percebam que grande parte do trabalho pesado com esses serviços populares é feito por servidores, e não por nossos dispositivos inteligentes. A solução MEC reduz a pressão em termos de poder de processamento, armazenamento e vida útil da bateria.

O 5G aliviará a carga de aplicativos baseados em nuvem por meio de sua capacidade amplamente aumentada, mas a MEC, em particular, os levará para o próximo nível.

Usos práticos da Mobile Edge Computing

São muitos os usos práticos da MEC, por exemplo:

• Serviços de Realidade Aumentada (AR) podem se beneficiar de uma provisão da MEC porque eles poderão fornecer feedback rápido e altamente localizado para modificar uma representação ao vivo do mundo. Imagine um aplicativo de Gerenciamento de Redes que possa transmitir informações em tempo real sobre dispositivos da rede à medida que você aponta seu telefone para eles.
• Serviços de Streaming de Vídeo: Estes funcionarão com muito mais eficiência em um ambiente MEC, porque o serviço será capaz de determinar o ambiente de rede local preciso para o usuário final e definir a qualidade de conformidade.
• Carros Conectados: O mercado de carros conectados e automatizados se beneficiará muito da MEC. Neste campo, os benefícios da localização de processos computacionais serão vitais para obter respostas em tempo real, assim como a maior confiabilidade que ele trará.
• Internet das Coisas – IoT: A IoT se beneficiará massivamente da MEC. A natureza inerente dos pequenos dispositivos conectados que estarão espalhados pelas nossas casas e cidades exigirão que qualquer tarefa de computação seja feita na nuvem. Aproximar-se deles, através da edge computing, será melhor pela confiabilidade, velocidade e eficiência de sua operação.

Quando veremos a MEC implementada?

A MEC será um componente essencial da 5G, que provavelmente começará a ser lançada para o público consumidor de smartphones em 2020. Antes disso, serviços aprimorados com 5G, como banda larga fixa sem fio, provavelmente começarão a ser lançados em 2019.

A Mobile Edge Computing exigirá investimentos em novos equipamentos?

A característica da MEC – rede ligada a estações de base móveis e baseadas em virtualização -, não exigirá investimentos em nenhuma nova tecnologia para acessá-la.

Como a MEC é uma tecnologia de rede ligada a estações de base móveis e baseada na virtualização, não exigirá a compra de nenhuma nova tecnologia de consumo para acessar. A implementação ocorrerá de forma transparente e ininterrupta, gerando benefícios mesmo para aqueles nós com smartphones atuais ou mais antigos.

Naturalmente, para explorar todos os benefícios que a 5G possibilitará – em especial, maior velocidade e capacidade de maior alocação de espectro -, o usuário precisará de um novo smartphone 100% compatível com a 5G, condição que só estará disponível a partir de 2020.

Comparando Cloudlet, Fog Computing e MEC

Na essência estas implementações apresentam algumas diferenças, entretanto compartilham visões semelhantes. Todos elas utilizam a “computação distribuída” – transferindo recursos e serviços do núcleo da rede para a borda da rede, para atender simultaneamente às necessidades de vários aplicativos de IoT e/ou dispositivos móveis. A tabela 2 abaixo, apresenta um conjunto de informações que possibilita entender as diferenças e similaridades entre as aplicações Fog. Cloudlets e MEC.

Edge Computing, Fog Computing, Cloudlets, Mobile Edge Computing

	Fog Computing (FC)	Cloudlet Computing (CC)	Mobile Edge Computing (MEC)
Nós de Dispositivos	Routers, Switches, Access Points, Gateways	Clusters de Computadores (data center in a box)	Servidores “rodando” na estação base
Localização do Nó	Variando entre os dispositivos de borda e Nuvem	Local/Outdoor installation	Radio Network Controller/Macro Base Station
Arquitetura do Software	Camada de Abstração baseada em Fog	Agente baseado em Cloudlet	Móvel baseado em Orquestração
Consciência de contexto	Médio	Baixo	Alto
Proximidade	Um ou vários saltos	Um salto	Um saldo
Mecanismo de acesso	Bluetooth, Wi-Fi, Mobile Networks	Wi-Fi	Mobile Networks
Comunicação Inter nó	Suportado	Parcial	Parcial

Aplicações de Edge Computing

Em parágrafos anteriores à medida que íamos descrevendo as implementações da Edge Computing, apresentamos as aplicações inerentes a cada uma das implementações. Não obstante a isto, entendemos que as operações de computação de borda vão do trivial ao crítico sendo que as maiores proporções destas operações se relacionam a IoT e IIoT. Em ambas situações a geração de dados tem sido, e serão, sem precedentes – segundo a Cisco -, cerca de 2 Exabytes x dia. Um volume de dados dessa amplitude – se tivessem que ser enviadas e processadas na Nuvem -, exigiria, em aplicações críticas, largura de banda proibitivamente alta.

A McKinsey & Company, empresa de consultoria empresarial americana em uma pesquisa sob o tema em novembro de 2018, identificou 107 use cases de Edge Computing, obviamente não vamos citar todos, mas apenas alguns. Vejamos abaixo.

• Defesas de Fronteiras: Drones conectados através de uma das aplicações de Edge Computing, poderiam encaminhar imagens em tempo real a postos de vigias próximos para evitar tráfico de armas e/ou drogas;
• Carros conectados, tecnologia V2X: é ideal para carros conectados, porque as interações em tempo real tornam as comunicações entre carros, pontos de acesso e semáforos o mais seguras e eficientes possível.
• Redes inteligentes: Permite handshakes rápidos, máquina a máquina (M2M) e interação homem-máquina (IHM), que funcionam em cooperação com a nuvem.
• Cidades inteligentes: a Fog computing seria capaz de obter dados de sensores em todos os níveis das atividades das cidades e integrar todas as entidades de rede independentes entre si.
• Healthcare: O mercado de computação em nuvem para a saúde atingiu a cifra de US $ 5,4 bilhões até o final de 2017, de acordo com um relatório da Markets and Markets, neste contexto a Fog Computing permitiria a execução de aplicações Healthcare em um nível mais localizado.

Segurança na Edge Computing

Existem duas correntes que devem ser consideradas quando se discute a segurança de computação de borda.

De um lado há a argumentação de que a segurança na borda da rede é melhor porque os dados não estão viajando na Nuvem e estão mais próximos das fontes de onde foram criados. Defende-se que em um data center corporativo ou ambiente de nuvem a vulnerabilidade é diretamente proporcional à quantidade de dados que trafegam do ambiente de Nuvem para a borda e vice-versa.

A outra corrente é que a computação na borda é inerentemente menos segura, porque os próprios dispositivos de borda podem ser mais vulneráveis. Ao projetar qualquer implantação de Edge Computing, a segurança deve ser fundamental. Criptografia de dados, controle de acesso e uso de tunelamento de rede privada virtual são elementos importantes na proteção de sistemas de Edge Computing.

Mas essas correntes, infelizmente estão apenas no universo das discussões, sabe-se que, quando se trata de segurança na computação de borda, os desafios são hercúleos, vez que as vulnerabilidades da maioria dos dispositivos de borda incluem-se:

• dispositivo IoT não possui protocolos tradicionais de hardware de TI;
• dispositivos geralmente são pequenos e, em sua maioria – não são criados com a segurança em mente e podem nem receber atualizações;
• a segurança da computação de borda deve ser “identificar, autenticar e autorizar dispositivos e os dados que eles geram da borda para a nuvem e vice-versa, e estas transações precisam acontecer com precisão de sub-milissegundos;
• a possibilidade de um dispositivo de IoT trair a confiança implícita de outro dispositivo de IoT. Os dispositivos IoT são programados para confiar automaticamente em outro dispositivo conectado e compartilhar dados sem um processo de validação. Se todos esses dispositivos confiam uns nos outros e compartilham dados, como saber quando um dispositivo está mentindo?

Concluindo, a pesquisa de segurança de dados em computação de ponta ainda está em fase de exploração, há muito poucos trabalhos de pesquisa que analisaram como garantir a segurança de dados e privacidade no contexto da computação de borda. Este é um vasto campo de pesquisa a ser explorado, visto que os modelos de segurança hoje aplicado a Edge Computing seguem o paradigma de segurança da computação convencional.

Estado da Arte de Edge Computing no Brasil

As operadoras de Telecomunicações são as principais responsáveis pelo o crescimento da Edge Computing no Brasil. São elas que estão, hoje, levando redes móveis e infraestrutura de Edge Computing para muito além dos grandes centros urbanos. MEC é o foco deste segmento.

Outro segmento de Telecom, também importante pela disseminação infraestrutura de Edge Computing é o das empresas Provedoras de Serviço Internet (ISP’s). No Brasil, há milhares de ISP’s que atendem as pequenas e médias cidades em todos os estados e estão adotando soluções Cloudlets.

Como se preparar, profissionalmente, para este novo modelo de computação

Percebam que tudo que descrevemos até agora não foge do modelo e/ou arquitetura das redes que ora conhecemos. A novidade, e é aí que devemos buscar atualização de conhecimento, está nas novas tecnologias empregadas como: computação distribuída, IoT, IIoT, protocolos IoT, Cloud Computing, SDN, NFV, Redes Wireless; protocolos IEEE 802.11x, 5G, Blockchain dentre outras.

Notem que todas estas tecnologias já estão em estado avançado de pesquisas e implementações, até mesmo a 5G já conta com projetos robustos e com perspectiva de soluções viáveis até o final de 2020.

Mercado de trabalho

No Brasil, estamos ainda no estágio inicial de Computação de Borda, contudo na América do Norte e Europa já existe a figura do Edge Computing Engineer. Empresas como Google já tem bem claro quais são as habilidades e competências técnicas que este profissional deve ter, dentre elas estão as acima citadas, incluindo conhecimentos em OpenStack, OpenStack ++, CloudStack, protocolos de roteamento (MPLS, LDP, BGP, IS-IS, OSPF), protocolo de configuração de rede (NETCONF), REST-CONF e YANG.

Onde buscar formação em Edge Computing?

Notem, são muitas as competências. Algumas delas você deve ter adquirido ao longo de sua carreira, outras você terá que buscar no mercado de treinamento ou através de práticas autodidata em livros ou artigos em portais como IEEE, OpenFog Consortium, ETSI – European Telecommunications Standards Institute e/ou portais de fabricantes, NIST- National Institute of Standards and Technology.

Conclusão

Fog Computing, Cloudlet e Mobile Edge Computing estão sob a égide do paradigma Edge Computing, no entanto, eles têm um conjunto único de características que os diferenciam. A indústria de Telecom vem investindo muito recurso em pesquisas para o desenvolvimento destas tecnologias e pela busca do consenso no que diz respeito a padronização em termos da implementação real do FC, Cloudlet e MEC.

Alcançado estes objetivos a Edge Computing permitirá cenários de serviços inovadores que poderão garantir uma experiência pessoal aprimorada e operação de rede otimizada, bem como a abertura de novas oportunidades de negócios. Alguns exemplos são descritos nos parágrafos anteriores. As operadoras de telefonia móvel podem desempenhar um papel fundamental na nova cadeia de valor e atrair provedores de serviços OTT (Over-The-Top), desenvolvedores e players da Internet para inovar em uma nova tecnologia de ponta, enquanto permitem que aplicativos sensíveis ao contexto sejam executados em proximidade com o assinante móvel. Os assinantes móveis, por sua vez, poderão desfrutar de uma experiência única, verdadeiramente gratificante e personalizada de banda larga móvel adaptada às suas necessidades e preferências.

Enfim uma nova forma de computação que permitirá uma infinidade de novos negócios.

Até o próximo post.

JC Vitorino, Sócio Diretor da CloudCampus

Profissional de TIC e professor Universitário há mais de 30 anos, Mestre em Engenharia da Computação pela USP/IPT e Bacharel em Matemática pela PUC/SP