O que é computação de borda (Edge Computing)? Tudo o que você precisa saber

A computação de borda (Edge Computing) é uma arquitetura de tecnologia da informação distribuída (TI) na qual os dados do cliente são processados ​​na periferia da rede, o mais próximo possível da fonte de origem.

Os dados são a força vital dos negócios modernos, fornecendo informações valiosas sobre os negócios e apoiando o controle em tempo real sobre processos e operações de negócios críticos. As empresas de hoje estão inundadas em um oceano de dados, e grandes quantidades de dados podem ser coletadas rotineiramente de sensores e dispositivos IoT operando em tempo real de locais remotos e ambientes operacionais inóspitos em quase qualquer lugar do mundo.

Mas essa enxurrada virtual de dados também está mudando a maneira como as empresas lidam com a computação. O paradigma de computação tradicional construído em um data center centralizado e na Internet cotidiana não é adequado para mover rios de dados do mundo real em crescimento incessante. Limitações de largura de banda, problemas de latência e interrupções de rede imprevisíveis podem conspirar para prejudicar esses esforços. As empresas estão respondendo a esses desafios de dados por meio do uso da arquitetura de computação de borda.

Em termos mais simples, a computação de borda move uma parte dos recursos de armazenamento e computação para fora do data center central e para mais perto da fonte dos próprios dados. Em vez de transmitir dados brutos para um centro de dados central para processamento e análise, esse trabalho é executado onde os dados são realmente gerados – seja uma loja de varejo, um chão de fábrica, um grande utilitário ou uma cidade inteligente. Somente o resultado desse trabalho de computação na borda, como insights de negócios em tempo real, previsões de manutenção de equipamentos ou outras respostas acionáveis, é enviado de volta ao data center principal para revisão e outras interações humanas.

Assim, a computação de borda está remodelando a TI e a computação empresarial. Dê uma olhada abrangente no que é computação de borda, como ela funciona, a influência da nuvem, casos de uso de borda, compensações e considerações de implementação.

Como funciona a computação de borda?

A computação de borda é tudo uma questão de localização. Na computação empresarial tradicional, os dados são produzidos em um endpoint do cliente, como o computador de um usuário. Esses dados são movidos por uma WAN, como a Internet, por meio da LAN corporativa, onde os dados são armazenados e trabalhados por um aplicativo corporativo. Os resultados desse trabalho são então transmitidos de volta ao terminal do cliente. Essa continua sendo uma abordagem comprovada e testada ao longo do tempo para a computação cliente-servidor para a maioria dos aplicativos de negócios típicos.

Mas o número de dispositivos conectados à Internet e o volume de dados produzidos por esses dispositivos e usados ​​pelas empresas está crescendo muito rapidamente para acomodar as infraestruturas tradicionais de data center. O Gartner previu que até 2025, 75% dos dados gerados pela empresa serão criados fora dos data centers centralizados. A perspectiva de mover tantos dados em situações que muitas vezes podem ser sensíveis ao tempo ou a interrupções coloca uma pressão incrível na Internet global, que está frequentemente sujeita a congestionamentos e interrupções.

Assim, os arquitetos de TI mudaram o foco do centro de dados central para a borda lógica da infraestrutura – pegando recursos de armazenamento e computação do centro de dados e movendo esses recursos para o ponto em que os dados são gerados. O princípio é direto: se você não conseguir aproximar os dados do data center, aproxime o data center dos dados. O conceito de computação de borda não é novo e está enraizado em ideias de computação remota de décadas - como escritórios remotos e filiais - onde era mais confiável e eficiente colocar recursos de computação no local desejado em vez de contar com um único local central.

A computação de borda coloca armazenamento e servidores onde os dados estão, geralmente exigindo pouco mais do que um rack parcial de equipamentos para operar na LAN remota para coletar e processar os dados localmente. Em muitos casos, o equipamento de computação é implantado em gabinetes blindados ou reforçados para proteger o equipamento de temperaturas extremas, umidade e outras condições ambientais. O processamento geralmente envolve a normalização e análise do fluxo de dados para buscar inteligência de negócios, e apenas os resultados da análise são enviados de volta ao data center principal.

A ideia de negócio inteligente pode variar drasticamente. Alguns exemplos incluem ambientes de varejo onde a vigilância por vídeo do showroom pode ser combinada com dados reais de vendas para determinar a configuração de produto mais desejável ou a demanda do consumidor. Outros exemplos envolvem análises preditivas que podem orientar a manutenção e o reparo de equipamentos antes que ocorram defeitos ou falhas reais. Ainda outros exemplos são frequentemente alinhados com serviços públicos, como tratamento de água ou geração de eletricidade, para garantir que o equipamento esteja funcionando adequadamente e para manter a qualidade da produção.

Edge vs. cloud vs. fog computing (Computação de borda VS em nuvem VS em névoa)

A computação de borda está intimamente associada aos conceitos de computação em nuvem e computação em névoa. Embora haja alguma sobreposição entre esses conceitos, eles não são a mesma coisa e geralmente não devem ser usados ​​de forma intercambiável. É útil comparar os conceitos e entender suas diferenças.

Uma das maneiras mais fáceis de entender as diferenças entre edge computing, cloud e fog computing é destacar seu tema comum: todos os três conceitos estão relacionados à computação distribuída e se concentram na implantação física de recursos de computação e armazenamento em relação aos dados que estão sendo produzidos . A diferença é uma questão de onde esses recursos estão localizados.

Computação de Borda

A computação de borda é a implantação de recursos de computação e armazenamento no local onde os dados são produzidos. Idealmente, isso coloca a computação e o armazenamento no mesmo ponto que a fonte de dados na borda da rede. Por exemplo, um pequeno gabinete com vários servidores e algum armazenamento pode ser instalado no topo de uma turbina eólica para coletar e processar dados produzidos por sensores dentro da própria turbina. Como outro exemplo, uma estação ferroviária pode colocar uma quantidade modesta de computação e armazenamento dentro da estação para coletar e processar uma infinidade de dados de sensores de tráfego ferroviário. Os resultados de qualquer processamento desse tipo podem ser enviados de volta a outro data center para revisão humana, arquivamento e mesclados com outros resultados de dados para análises mais amplas.

Computação em Nuvem

A computação em nuvem é uma implantação enorme e altamente escalável de recursos de computação e armazenamento em um dos vários locais globais distribuídos (regiões). Os provedores de nuvem também incorporam uma variedade de serviços pré-empacotados para operações de IoT, tornando a nuvem uma plataforma centralizada preferida para implantações de IoT. Mas, embora a computação em nuvem ofereça recursos e serviços muito mais do que suficientes para lidar com análises complexas, a instalação de nuvem regional mais próxima ainda pode estar a centenas de quilômetros do ponto em que os dados são coletados, e as conexões dependem da mesma conectividade de Internet temperamental que suporta centros de dados tradicionais. Na prática, a computação em nuvem é uma alternativa - ou às vezes um complemento - aos data centers tradicionais. A nuvem pode tornar a computação centralizada muito mais próxima de uma fonte de dados, mas não na borda da rede.

Computação em Névoa

Mas a escolha de implantação de computação e armazenamento não se limita à nuvem ou à borda. Um data center em nuvem pode estar muito longe, mas a implantação de borda pode simplesmente ter recursos muito limitados, ou fisicamente disperso ou distribuído, para tornar a computação de borda estrita prática. Nesse caso, a noção de computação em Névoa (Fog computing) pode ajudar. A computação em névoa normalmente dá um passo para trás e coloca recursos de computação e armazenamento "dentro" dos dados, mas não necessariamente "nos" dados.

Os ambientes de computação em névoa podem produzir quantidades desconcertantes de dados de sensores ou IoT gerados em áreas físicas expansivas que são grandes demais para definir uma borda. Os exemplos incluem edifícios inteligentes, cidades inteligentes ou até redes de serviços públicos inteligentes. Considere uma cidade inteligente onde os dados podem ser usados ​​para rastrear, analisar e otimizar o sistema de transporte público, serviços públicos municipais, serviços da cidade e orientar o planejamento urbano de longo prazo. Uma única implantação de borda simplesmente não é suficiente para lidar com essa carga, portanto, a computação em névoa pode operar uma série de implantações de nós de névoa no escopo do ambiente para coletar, processar e analisar dados.

Observação: é importante repetir que a computação em névoa e a computação de borda compartilham uma definição e arquitetura quase idênticas, e os termos às vezes são usados ​​de forma intercambiável, mesmo entre especialistas em tecnologia.

Por que a computação de borda é importante?

As tarefas de computação exigem arquiteturas adequadas, e a arquitetura que se adapta a um tipo de tarefa de computação não necessariamente se adapta a todos os tipos de tarefas de computação. A computação de borda surgiu como uma arquitetura viável e importante que oferece suporte à computação distribuída para implantar recursos de computação e armazenamento mais próximos – idealmente no mesmo local físico – da fonte de dados. Em geral, os modelos de computação distribuída não são novos, e os conceitos de escritórios remotos, filiais, colocação de data center e computação em nuvem têm um histórico longo e comprovado.

Mas a descentralização pode ser um desafio, exigindo altos níveis de monitoramento e controle que são facilmente ignorados ao se afastar de um modelo tradicional de computação centralizada. A computação de borda tornou-se relevante porque oferece uma solução eficaz para problemas de rede emergentes associados à movimentação de enormes volumes de dados que as organizações atuais produzem e consomem. Não é apenas um problema de quantidade. É também uma questão de tempo; os aplicativos dependem de processamento e respostas cada vez mais sensíveis ao tempo.

Considere a ascensão dos carros autônomos. Eles dependerão de sinais inteligentes de controle de tráfego. Carros e controles de tráfego precisarão produzir, analisar e trocar dados em tempo real. Multiplique esse requisito por um grande número de veículos autônomos e o escopo dos problemas potenciais se torna mais claro. Isso exige uma rede rápida e responsiva. A computação de borda - e de névoa- aborda três limitações de rede principais: largura de banda, latência e congestionamento ou confiabilidade.

• Largura de banda: Largura de banda é a quantidade de dados que uma rede pode transportar ao longo do tempo, geralmente expressa em bits por segundo. Todas as redes têm uma largura de banda limitada e os limites são mais severos para comunicação sem fio. Isso significa que há um limite finito para a quantidade de dados - ou o número de dispositivos - que podem comunicar dados pela rede. Embora seja possível aumentar a largura de banda da rede para acomodar mais dispositivos e dados, o custo pode ser significativo, ainda existem limites finitos (maiores) e isso não resolve outros problemas.
• Latência: A latência é o tempo necessário para enviar dados entre dois pontos em uma rede. Embora a comunicação ocorra idealmente na velocidade da luz, grandes distâncias físicas juntamente com congestionamento ou interrupções na rede podem atrasar o movimento de dados pela rede. Isso atrasa quaisquer processos de análise e tomada de decisão e reduz a capacidade de um sistema responder em tempo real. Até custou vidas no exemplo do veículo autônomo.
• Congestionamento: A internet é basicamente uma "rede de redes" global. Embora tenha evoluído para oferecer boas trocas de dados de uso geral para a maioria das tarefas diárias de computação - como troca de arquivos ou streaming básico - o volume de dados envolvido com dezenas de bilhões de dispositivos pode sobrecarregar a Internet, causando altos níveis de congestionamento e forçando retransmissões de dados demoradas. Em outros casos, as interrupções de rede podem exacerbar o congestionamento e até mesmo interromper completamente a comunicação com alguns usuários da Internet - tornando a Internet das Coisas inútil durante as interrupções.

Ao implantar servidores e armazenamento onde os dados são gerados, a computação de borda pode operar muitos dispositivos em uma LAN muito menor e mais eficiente, onde ampla largura de banda é usada exclusivamente por dispositivos geradores de dados locais, tornando a latência e o congestionamento praticamente inexistentes. O armazenamento local coleta e protege os dados brutos, enquanto os servidores locais podem realizar análises essenciais de borda - ou pelo menos pré-processar e reduzir os dados - para tomar decisões em tempo real antes de enviar resultados, ou apenas dados essenciais, para a nuvem ou centro de dados central.

Casos de uso e exemplos de computação de borda

Em princípio, as técnicas de computação de borda são usadas para coletar, filtrar, processar e analisar dados "no local" na borda da rede ou perto dela. É um meio poderoso de usar dados que não podem ser movidos primeiro para um local centralizado - geralmente porque o grande volume de dados torna esses movimentos proibitivos por custo, tecnologicamente impraticáveis ​​ou podem violar obrigações de conformidade, como soberania de dados. Essa definição gerou inúmeros exemplos do mundo real e casos de uso:

1. Fabricação. Um fabricante industrial implantou a computação de borda para monitorar a fabricação, permitindo análises em tempo real e aprendizado de máquina na borda para encontrar erros de produção e melhorar a qualidade de fabricação do produto. A computação de borda deu suporte à adição de sensores ambientais em toda a fábrica, fornecendo informações sobre como cada componente do produto é montado e armazenado - e por quanto tempo os componentes permanecem em estoque. O fabricante agora pode tomar decisões de negócios mais rápidas e precisas em relação às instalações da fábrica e às operações de fabricação.
2. Agricultura. Considere um negócio que cultiva em ambientes fechados sem luz solar, solo ou pesticidas. O processo reduz os tempos de cultivo em mais de 60%. O uso de sensores permite que a empresa rastreie o uso da água, a densidade de nutrientes e determine a colheita ideal. Os dados são coletados e analisados ​​para encontrar os efeitos dos fatores ambientais e melhorar continuamente os algoritmos de cultivo e garantir que as colheitas sejam colhidas em condições de pico.
3. Otimização de rede. A computação de borda pode ajudar a otimizar o desempenho da rede medindo o desempenho dos usuários na Internet e, em seguida, empregando análises para determinar o caminho de rede mais confiável e de baixa latência para o tráfego de cada usuário. Com efeito, a computação de borda é usada para "orientar" o tráfego pela rede para obter um desempenho de tráfego sensível ao tempo ideal.
4. Segurança no local de trabalho. A computação de borda pode combinar e analisar dados de câmeras no local, dispositivos de segurança de funcionários e vários outros sensores para ajudar as empresas a supervisionar as condições do local de trabalho ou garantir que os funcionários sigam os protocolos de segurança estabelecidos - especialmente quando o local de trabalho é remoto ou incomumente perigoso, como canteiros de obras ou plataformas de petróleo.
5. Saúde melhorada. O setor de saúde expandiu drasticamente a quantidade de dados de pacientes coletados de dispositivos, sensores e outros equipamentos médicos. Esse enorme volume de dados requer computação de borda para aplicar automação e aprendizado de máquina para acessar os dados, ignorar dados "normais" e identificar dados problemáticos para que os médicos possam tomar medidas imediatas para ajudar os pacientes a evitar incidentes de saúde em tempo real.
6. Transporte. Os veículos autônomos exigem e produzem de 5 TB a 20 TB por dia, coletando informações sobre localização, velocidade, condição do veículo, condições da estrada, condições do tráfego e outros veículos. E os dados devem ser agregados e analisados ​​em tempo real, enquanto o veículo está em movimento. Isso requer uma computação a bordo significativa – cada veículo autônomo se torna uma “borda”. Além disso, os dados podem ajudar autoridades e empresas a gerenciar frotas de veículos com base nas condições reais do terreno.
7. Retalho. As empresas de varejo também podem produzir enormes volumes de dados de vigilância, rastreamento de estoque, dados de vendas e outros detalhes de negócios em tempo real. A computação de borda pode ajudar a analisar esses dados diversos e identificar oportunidades de negócios, como uma campanha eficaz, prever vendas e otimizar pedidos de fornecedores e assim por diante. Como os negócios de varejo podem variar drasticamente em ambientes locais, a computação de borda pode ser uma solução eficaz para o processamento local em cada loja.

Quais são os benefícios da computação de borda?

A computação de borda aborda desafios vitais de infraestrutura - como limitações de largura de banda, latência excessiva e congestionamento de rede - mas há vários benefícios adicionais em potencial para a computação de borda que podem tornar a abordagem atraente em outras situações.

Autonomia - A computação de borda é útil quando a conectividade não é confiável ou a largura de banda é restrita devido às características ambientais do local. Os exemplos incluem plataformas de petróleo, navios no mar, fazendas remotas ou outros locais remotos, como uma floresta tropical ou deserto. A computação de borda faz o trabalho de computação no local - às vezes no próprio dispositivo de borda - como sensores de qualidade da água em purificadores de água em vilarejos remotos e pode salvar dados para transmitir a um ponto central somente quando a conectividade estiver disponível. Ao processar os dados localmente, a quantidade de dados a serem enviados pode ser bastante reduzida, exigindo muito menos largura de banda ou tempo de conectividade do que seria necessário.

Soberania de dados - A movimentação de grandes quantidades de dados não é apenas um problema técnico. A jornada de dados através das fronteiras nacionais e regionais pode apresentar problemas adicionais para segurança de dados, privacidade e outras questões legais. A computação de borda pode ser usada para manter os dados próximos de sua fonte e dentro dos limites das leis de soberania de dados vigentes, como o GDPR da União Europeia, que define como os dados devem ser armazenados, processados ​​e expostos. Isso pode permitir que dados brutos sejam processados ​​localmente, obscurecendo ou protegendo quaisquer dados confidenciais antes de enviar qualquer coisa para a nuvem ou para o data center primário, que pode estar em outras jurisdições.

Segurança de borda - Por fim, a computação de borda oferece uma oportunidade adicional para implementar e garantir a segurança dos dados. Embora os provedores de nuvem tenham serviços de IoT e se especializem em análises complexas, as empresas continuam preocupadas com a segurança dos dados quando eles saem da borda e voltam para a nuvem ou o data center. Ao implementar a computação na borda, todos os dados que atravessam a rede de volta à nuvem ou ao data center podem ser protegidos por meio de criptografia, e a própria implantação da borda pode ser protegida contra hackers e outras atividades maliciosas - mesmo quando a segurança em dispositivos IoT permanece limitada.

Desafios da computação de borda

Embora a computação de borda tenha o potencial de fornecer benefícios atraentes em vários casos de uso, a tecnologia está longe de ser infalível. Além dos problemas tradicionais de limitações de rede, existem várias considerações importantes que podem afetar a adoção da computação de borda:

Capacidade limitada: Parte do fascínio que a computação em nuvem traz para a borda - ou névoa - a computação é a variedade e escala dos recursos e serviços. A implantação de uma infraestrutura na borda pode ser eficaz, mas o escopo e a finalidade da implantação na borda devem ser claramente definidos - mesmo uma implantação extensa de computação na borda serve a um propósito específico em uma escala predeterminada usando recursos limitados e poucos serviços

Conectividade: A computação de borda supera as limitações de rede típicas, mas mesmo a implantação de borda mais tolerante exigirá algum nível mínimo de conectividade. É fundamental projetar uma implantação de borda que acomode conectividade ruim ou errática e considerar o que acontece na borda quando a conectividade é perdida. Autonomia, IA e planejamento de falhas após problemas de conectividade são essenciais para a computação de borda bem-sucedida.

Segurança: Os dispositivos IoT são notoriamente inseguros, por isso é vital projetar uma implantação de computação de borda que enfatize o gerenciamento adequado de dispositivos, como aplicação de configuração orientada por políticas, bem como segurança nos recursos de computação e armazenamento - incluindo fatores como patches e atualizações de software -- com atenção especial à criptografia dos dados em repouso e em trânsito. Os serviços de IoT dos principais provedores de nuvem incluem comunicações seguras, mas isso não é automático ao criar computação de borda do zero.

Ciclos de vida de dados: O problema perene com o excesso de dados de hoje é que muitos desses dados são desnecessários. Considere um dispositivo de monitoramento médico - são apenas os dados do problema que são críticos, e há pouco sentido em manter dias de dados normais do paciente. A maioria dos dados envolvidos na análise em tempo real são dados de curto prazo que não são mantidos a longo prazo. Uma empresa deve decidir quais dados manter e quais descartar depois que as análises forem realizadas. E os dados retidos devem ser protegidos de acordo com as políticas comerciais e regulatórias.

Implementação de computação de borda

A computação de borda é uma ideia direta que pode parecer fácil no papel, mas desenvolver uma estratégia coesa e implementar uma implantação sólida na borda pode ser um exercício desafiador.

O primeiro elemento vital de qualquer implantação de tecnologia bem-sucedida é a criação de uma estratégia de negócios e tecnologia de ponta significativa. Essa estratégia não se trata de escolher fornecedores ou equipamentos. Em vez disso, uma estratégia de borda considera a necessidade de computação de borda. Compreender o "porquê" exige uma compreensão clara dos problemas técnicos e de negócios que a organização está tentando resolver, como superar as restrições da rede e observar a soberania dos dados.

Essas estratégias podem começar com uma discussão sobre o que a vantagem significa, onde ela existe para o negócio e como ela deve beneficiar a organização. As estratégias de borda também devem estar alinhadas com os planos de negócios e roteiros de tecnologia existentes. Por exemplo, se a empresa procura reduzir a área ocupada pelo data center centralizado, a borda e outras tecnologias de computação distribuída podem se alinhar bem.

À medida que o projeto se aproxima da implementação, é importante avaliar cuidadosamente as opções de hardware e software. Existem muitos fornecedores no espaço de computação de borda, incluindo Adlink Technology, Cisco, Amazon, Dell EMC e HPE. Cada oferta de produto deve ser avaliada quanto ao custo, desempenho, recursos, interoperabilidade e suporte. Do ponto de vista do software, as ferramentas devem fornecer visibilidade e controle abrangentes sobre o ambiente de borda remota.

A implantação real de uma iniciativa de computação de borda pode variar drasticamente em escopo e escala, variando de alguns equipamentos de computação local em um gabinete reforçado para batalha em cima de um utilitário a uma vasta gama de sensores que alimentam uma conexão de rede de alta largura de banda e baixa latência para o nuvem pública. Não há duas implantações de borda iguais. São essas variações que tornam a estratégia e o planejamento de ponta tão críticos para o sucesso do projeto de ponta.

Uma implantação de borda exige monitoramento abrangente. Lembre-se de que pode ser difícil - ou mesmo impossível - levar a equipe de TI ao local de borda físico, portanto, as implantações de borda devem ser arquitetadas para fornecer recursos de resiliência, tolerância a falhas e autorrecuperação. As ferramentas de monitoramento devem oferecer uma visão geral clara da implantação remota, permitir provisionamento e configuração fáceis, oferecer alertas e relatórios abrangentes e manter a segurança da instalação e seus dados. O monitoramento de borda geralmente envolve uma série de métricas e KPIs, como disponibilidade ou tempo de atividade do site, desempenho da rede, capacidade e utilização de armazenamento e recursos de computação.

E nenhuma implementação de borda estaria completa sem uma consideração cuidadosa da manutenção de borda:

• Segurança: As precauções de segurança física e lógica são vitais e devem envolver ferramentas que enfatizem o gerenciamento de vulnerabilidades e a detecção e prevenção de intrusões. A segurança deve se estender a sensores e dispositivos IoT, pois cada dispositivo é um elemento de rede que pode ser acessado ou hackeado – apresentando um número desconcertante de possíveis superfícies de ataque.
• Conectividade: A conectividade é outro problema, e as provisões devem ser feitas para acesso ao controle e relatórios, mesmo quando a conectividade para os dados reais não estiver disponível. Algumas implantações de borda usam uma conexão secundária para conectividade e controle de backup.
• Gestão: Os locais remotos e muitas vezes inóspitos das implantações de borda tornam o provisionamento e o gerenciamento remotos essenciais. Os gerentes de TI devem ser capazes de ver o que está acontecendo na borda e controlar a implantação quando necessário.
• Manutenção física: Os requisitos de manutenção física não podem ser negligenciados. Os dispositivos IoT geralmente têm vida útil limitada com substituições de bateria e dispositivos de rotina. A engrenagem falha e eventualmente requer manutenção e substituição. A logística prática do local deve ser incluída com a manutenção.

Computação de borda, possibilidades de IoT e 5G

A computação de borda continua a evoluir, usando novas tecnologias e práticas para aprimorar seus recursos e desempenho. Talvez a tendência mais notável seja a disponibilidade de borda, e espera-se que os serviços de borda estejam disponíveis em todo o mundo até 2028. Onde a computação de borda geralmente é específica da situação hoje, espera-se que a tecnologia se torne mais onipresente e mude a maneira como a Internet é usada, trazendo mais abstração e casos de uso em potencial para tecnologia de ponta.

Isso pode ser visto na proliferação de produtos de computação, armazenamento e dispositivos de rede projetados especificamente para computação de borda. Mais parcerias com vários fornecedores permitirão melhor interoperabilidade e flexibilidade de produtos na borda. Um exemplo inclui uma parceria entre AWS e Verizon para trazer melhor conectividade para a computação de borda.

As tecnologias de comunicação sem fio, como 5G e Wi-Fi 6, também afetarão as implantações e a utilização da borda nos próximos anos, permitindo recursos de virtualização e automação que ainda precisam ser explorados, como melhor autonomia do veículo e migrações de carga de trabalho para a borda, enquanto tornando as redes sem fio mais flexíveis e econômicas.

A computação de borda ganhou notoriedade com o surgimento da IoT e o súbito excesso de dados que esses dispositivos produzem. Mas com as tecnologias IoT ainda em relativa infância, a evolução dos dispositivos IoT também terá um impacto no desenvolvimento futuro da computação de borda. Um exemplo dessas alternativas futuras é o desenvolvimento de micro data centers modulares (MMDCs). O MMDC é basicamente um data center em uma caixa, colocando um data center completo dentro de um pequeno sistema móvel que pode ser implantado mais próximo dos dados - como em uma cidade ou região - para aproximar a computação dos dados sem colocar o borda nos dados propriamente ditos.