Olá pessoal, sejam muito bem-vindos ao nosso curso de Edge Computing. Limitações dos recursos de processamento e armazenamento. Iremos começar aqui a falar sobre a limitação dos recursos no quesito de processamento. processamento. Então iremos aqui falar um pouco sobre algumas limitações que a gente tem aqui quando a gente olha para o processamento em Edge Computing. Então vamos começar aqui com a capacidade de computação limitada. Então o primeiro ponto aqui eu acho que é a restrição de hardware. Significa o quê? Quando a gente olha para o quesito de processamento em Edge Computing, o hardware, eles costumam ser hardwares restritos. Então, eles têm uma categoria um pouco diferente comparado aos servidores convencionais ou computadores convencionais. Quando você olha ali na questão de Edge Computing, você vê que eles têm uma boa capacidade para atender as necessidades da tecnologia, do conceito de Edge Computing, porém você percebe que quando você olha para servidores e dispositivos que vão em data center centralizados, eles têm uma gama maior de processamento, de memória, de armazenamento. Então, o hardware em si é de compute, eles são restritos. Então, esse eu acho que é um dos principais pontos. E aí, de novo, não dá para você ter um hardware muito grande também por questão do Edge Computing. Ele tem muito conceito de ser hardwares menores, onde você possa facilmente deslocá-los, facilmente tirar um e substituir por um outro ou escalar isso. Então, o hardware acaba tendo uma limitação e até por questões de custo também. Então, visando questão de otimização de custo. Outro ponto de Edge Computing que vale colocar aqui é a questão dos processamentos paralelos. O que isso significa? Normalmente, um hardware de Edge Computing tem um propósito muito bem definido, ele tem as características daquele device muito bem construídas. Então, exemplo, se você precisa de algo que tem que ficar em memória, talvez seu Edge Computing tenha uma capacidade maior de armazenamento em memory, diferente de talvez de um disco local. Então, quando a gente olha a questão do processamento paralelo, a gente está falando da questão de o Edge Compute não é feito para processar milhões de dados diferentes, milhões de modelos diferentes de dados. O que isso significa, na verdade? Você, por exemplo, no Edge Compute, você vai processar coisas referentes àquele seu requisito de negócio definido. Um ponto é, ele não vai fazer, por exemplo, um treinamento de um Machine Learning para você disponibilizar para o seu cliente final. Então, você vai ter um hardware que ele é muito mais um processamento unitário, né? Isso não quer dizer que ele não processe paralelo, né? Então, ele vai ter o processamento em paralelo, as requisições chegando ali em paralelo e tudo mais. Só que o ponto é que ele não é feito para atender todas as necessidades, tá? Então, normalmente quando quando você olha no quesito de Edge Computing, é uma limitação de você pensar que ele vai fazer algumas determinadas tarefas ali. Então, aqui vamos falar de mais uma limitação referente a processamento em Edge Computing. de mais uma limitação referente a processamento em Edge Computing. Então, vamos falar aqui um pouquinho sobre a energia e a questão de eficiência em Edge Computing. Então, vamos começar aqui pelo primeiro ponto, que é a questão do consumo de energia. Então, quando a gente olha para Edge Computing, a questão de consumo de energia é muito importante. Então, a gente sabe que quanto mais a gente precisa de um poder maior de processamento, mais a gente necessita de energia. Então, o ponto é você conseguir balancear os dois cenários, de você ter um poder de processamento, porém, com um consumo inteligente da tecnologia, um consumo inteligente da sua energia. Isso traz algumas vantagens. E o porquê? Quando você pensa em consumir de forma inteligente, você consegue muito bem dimensionar uma bateria ou até mesmo reduzir uma conta de energia referente a edcomputing. Então, é muito importante a gente olhar por esse quesito e ele pode se tornar, sim, uma questão limitante para o nosso poder de processamento. Então, logo, quanto mais poder de processamento você necessita, mais maior é seu consumo de energia. Só que hoje também a gente tem processadores e hardwares que eles conseguem ter uma eficiência muito melhor nesse quesito de energia. Outro ponto aqui que também vale colocar na eficiência é a questão de gestão de calor, umidade e outros fatores. Então, como esses edge computers estão espalhados em vários locais, a gente, às vezes, não consegue controlar muito bem os locais onde eles vão estar. Então, exemplo, pode ser que tenha um país aqui que tenha um calor um pouco maior, pode ser que tenha um outro país que tenha uma umidade maior. E isso são fatores que determinam um pouco a questão de eficiência. E o porquê? Então, quando a gente pensa em processamentos aqui, a gente gera calor, a gente gera calor naquele dispositivo, naquele edge computing. E isso pode afetar a questão do desempenho do seu edge computing. E aí, às vezes, há necessidade de você ter uma refrigeração melhor daquele edge computing, ou até mesmo uma dissipação melhor de calor. Outro ponto também é a umidade. Então, a umidade também atrapalha a questão do processamento ali. E aí, por quê? Você pode ter algum circuito oxidado, alguma coisa oxidada, e isso pode impactar na questão da sua geração do Edge Compute. Vou pegar um exemplo, você poderia ter uma memória ali que foi oxidada, que ela não está funcional. Seu Edge Compute entende que aquela memória não está funcional, ela tira, entre aspas, de carga, e aí você tem uma redução ali no seu poder de processamento. carga e aí você tem uma redução ali no seu poder de processamento então é importante você entender todos os fatores da do local onde você está colocando aquele dispositivo aquele é de compute outro ponto importante né das limitações aqui falando um pouco de processamento é a questão da manutenção e atualização desses dispositivos. E aí por que que isso afeta a questão do processamento aqui? Quando a gente olha então a complexidade de manutenção da tecnologia de computing, onde você é espalhado geograficamente em vários locais, traz um grande problema na complexidade. Então, como você faz para manter e atualizar esses hardwares ali com essa grande quantidade de locais diferentes, talvez a grande quantidade até de dispositivos, como você mantém isso, como você faz as atualizações. E um ponto importante aqui, que é hardware precisa de manutenção, hardware precisa de cuidados. Então, isso também influencia muito na questão do processamento. Então, se você tiver, por exemplo, uma fonte que está com um problema, que ela não está conseguindo atender a quantidade energética ali daquele seu processador, você tem um problema, você precisa arrumar essa fonte. E aí o ponto é como você consegue identificar esses problemas num parque gigantesco, num parque de mil dispositivos. Isso é uma grande complexidade de Edge Computing. Então, a manutenção em si desse device, ela é muito importante, para que a gente tenha um poder de processamento real ali, e um poder de processamento maximizado. Acho que esse é um ponto. Um outro ponto é a questão da compatibilidade de software. Então, isso também é super importante. Então, quando você olha no cenário de Edge Compute, você vai ter uma gama de dispositivos, devices ali, que eles são homogêneos. Então, você vai ter um device de uma marca, outro device de outra, um dispositivo que você construiu na primeira versão, um dispositivo que você construiu na primeira versão, um dispositivo que você construiu na segunda versão. Então, pode ser um ambiente um pouco caótico na questão de, olhando ali no cenário de Edge Computing. E aí, um ponto importante é a questão da compatibilidade de software. Então, eles precisam se entender. Então, quando um Edge Computing faz parte de um conjunto ou de uma forma de processamento, eles precisam se entender. Quando um Edge Computer faz parte de um conjunto ou de uma forma de processamento, eles precisam se entender. Então, essa é a primeira complexidade, que todos eles precisam conhecer os dados, as versões anteriores e assim por diante. Mas também tem um ponto importante, que é a parte de software. Ela precisa ser compatível com hardwares antigos e ela precisa também pensar que esses hardwares antigos, eles têm um grande poder de processamento e não pode limitá-los. atualize seu software, a sua aplicação, e sua aplicação continua ainda entregando aquilo que você tinha feito ali na sua primeira versão, na sua otimização da primeira versão. E aí, essa grande ideia de compatibilidade de software. Então, ela vai te ajudar também na questão do processamento. Às vezes você pode ver e falar assim, questão do processamento. Às vezes você pode ver, fala assim, pô, a versão 2 daquele meu software é melhor do que a versão 1 que eu tinha instalado ali no meu software, ele tem maior desempenho, resolve bugs, resolve uma série de coisas que melhoram a questão de processamento. Então, é um pouquinho das limitações, porém, a gente já pincela aqui algumas formas de a gente já pincela aqui algumas algumas formas da gente blindar esses problemas tá então agora pessoal a gente vai comentar um pouquinho sobre as limitações dos recursos de armazenamento em edcomputing então aqui a gente vai abordar algumas das limitações que a gente tem no quesito quando a gente pensa em edcomputers para armazenar. Então na parte de storage, de guardar muitas informações. Primeiro passo aqui, eu acho que a gente vai começar com a capacidade de armazenamento limitada. Então o que isso quer dizer? O espaço físico é um grande limitante da questão de armazenamento. Então, imagina, hoje quando você olha, por exemplo, para um data center, você tem serviços, servidores, caixas enormes de storage, onde ela consegue armazenar petabytes ou até muito mais do que isso. E essas caixas são muito muito mais do que isso. E essas caixas são muito preparadas para isso. Então, elas têm um alto desempenho ali que o disco parece que você está rodando até localmente dentro da sua máquina mesmo, do seu servidor. E aí, quando a gente olha para a questão de armazenamento em Edge Computing, esse é o primeiro passo, problema. E o porquê? Porque conforme você precisa armazenar mais uma gama maior de dados você requer mais discos e quer mais é mais agardes ali ssd sem afins você plugado ali dentro do seu é de compilhe porém isso é algo que limita então você não consegue colocar muitos storages, muito poder de processamento. E um outro ponto também é a questão física, o espaço físico. Imagina você ter um Edge Compute muito grande, onde você quer guardar a capacidade de uma cloud, por exemplo, é impossível você colocar em Edge Compute. Então o espaço físico também é um limitante. de uma cloud, por exemplo, é impossível você colocar em Edge Computing. Então, o espaço físico também é um limitante. A gente, normalmente, quando a gente pensa em Edge Computing, a gente pensa em redução do seu espaço físico, espaços físicos menores, algo muito mais portável. Então, é uma característica aqui de Edge Computing. Outro ponto é, Edge Computing, o armazenamento não pode ser um armazenamento durável. Isso o que quer dizer? Isso quer dizer que você não pode ter dados de 10, 15, 20, 30 anos armazenados ali no seu dispositivo Edge Computing. Você tem que pensar em armazenamento temporário. Isso significa o que? Você tem que ter uma política muito bem definida de quais dados realmente eles deveriam estar dentro do seu Edge Computing. Quais dados eu poderia, um exemplo, levar para a nuvem? Quais dados eu poderia realmente deixar no meu Edge Computing, porque eles são realmente acessados várias vezes ou enfim. Então, o armazenamento temporário de edcomputer pode trazer algumas complexidades né e o porquê às vezes você precisa de dados que fiquem armazenados por um longo período de tempo e eles precisam estar próximos ali do seu cliente final só que não dá pra ter todos esses dados então você vai ter que ter estratégias de falar esse dado é mais importante ou esse dado é menos importante e você ir filtrando ou políticas de expurgo, enfim. Então, é um pouquinho aqui sobre dados. Armazenamento. E aí, um outro ponto que traz um pouco a ver com a questão dos temporários. Então, eu já comentei aqui, mas só recapitulando, é a questão do gerenciamento de cache. Então, o cache no final do dia, ele precisa ser expurgado em algum momento, ele precisa ser limpo, porque não dá para ele só receber informações e ir armazenando ali em memória, e armazenando esses dados em disco. Ele precisa entender a hora que ele precisa falar, tá, esse dado aqui ele está mais desatualizado, posso tirar ele ou então receber um dado mais atualizado, né? E também tem um outro ponto, né? Quando a gente olha em questão de cache, né? Você tem sim um poder de processamento muito mais rápido, muito mais eficaz, só que também a gente tem que ponderar, a gente tem que saber se esse dado é um dado que é real-time, então um dado que é alterado muitas vezes, talvez esse dado não pode ser um cache, não deveria ser um cache, não é um bom apetite para um cache, mas um outro que é um dado que, por exemplo, você acessa uma vez a cada ano uma atualização dele, então o acesso ali uma vez a cada ano para ser alterado, porém você tem uma grande demanda de utilização. Vou pegar aqui os nossos estados do Brasil. Os estados brasileiros não mudam, eles são sempre os mesmos. Então, isso é uma boa informação para estar em cash. Só que um outro lado é, quando eu olho mais para baixo, a questão de bairros, um exemplo, é uma informação que é constantemente atualizada, porém, ela não é uma informação que a gente atualiza todos os dias, todos os dias sai um bairro novo. Isso depende muito de um contexto da cidade, depende de N fatores. Então, esse dado poderia também ser cacheado, só que com uma política de retenção um pouco menor comparado a um estado. Então, esse é um outro ponto também que a gente tem que olhar ali e é uma limitação da tecnologia, porque seria o melhor dos mundos a gente ter cache de tudo, porém, cache é custoso e também a gente não é de computer, a gente não consegue ter esse armazenamento todo que uma cloud talvez poderia nos proporcionar. talvez poderia nos proporcionar. Então, vamos falar aqui mais um pouquinho sobre as limitações de recursos na parte de armazenamento. Então, aqui a gente vai focar bastante um pouco na questão do gerenciamento desses dados, como que a gente armazena, como que a gente disponibiliza esses dados ali, e aí vamos para por primeira parte aqui primeira parte eu acho que é um dos quesitos que é de compil e tem uma grande limitação que a questão de da capacidade de backup né o que significa isso é de compil e ele não tem tanto apetite para ter um backup dos dados que estão sendo ali armazenados ou processados dentro dos seus devices. E aí, o porquê disso? Normalmente, esses dados acabam sendo centralizados, replicados para uma cloud. Isso é um dos melhores cases que você teria. Mas lembrando, pode ser que um Edge Computer fique por algumas horas fora e você perca esses dados aqui. E aí, o ponto é, há uma grande limitação de backup. E o porquê? Um exemplo, se você tiver dois teras ali, pelo menos um tera deveria ser para o seu offline, que você está rodando, e mais um outro tera ali seria para você fazer backup. Então, para você ter o backup full ali dos seus dados. E aí o grande ponto é, a gente tem uma limitação de recurso, né? Então, a gente tem que pensar no quesito de backup algo muito mais eficaz, algo que você consiga otimizar esse backup e que esse backup não fique armazenado por muito tempo aqui nesse seu Edge Compute, caso tenha necessidade. Então, quando você pensa um pouquinho em Edge Compute, você tem que pensar que a questão dos dados, você pode muito bem perdê-los, entre aspas. E esses dados não vão te influenciar para uma tomada de decisão, para alguma coisa ali. E que você possa ter alguma centralização por outras tecnologias, por outros meios ali, de resolver o quesito de backup, que o Edge Compute consegue fazer, porém ele tem um pouco dessas limitações. A parte de segurança de dados. Então, a parte de segurança de dados também, a gente tem que pensar que esses dados precisam estar criptografados, pelo menos, onde eles estão sendo armazenados, onde eles estão sendo gerados, eles precisam ter o mínimo de segurança ali para que seus clientes, as empresas que você atenda, elas não tenham esses dados expostos ou até mesmo esses dados possam ser alterados ali e talvez você tenha uma outra insight, uma outra análise dos dados. Outro ponto importante, você tem que saber quem está acessando esses dados, quem são as pessoas que acessam esse dado, quais são os perfis que a gente tem para cada dado, quem pode alterar, quem pode excluir, quem pode ler, enfim. Então, são quesitos que o Edge Computing tem algumas limitações, a gente tem estratégias de como resolver, porém, quando a gente às vezes pensa em dispositivos que são menores, a gente tem uma série de dificuldades para aplicar essas boas práticas. Então, quando às vezes você pensa em um gateway de Edge Compute, ou até um dispositivo de Edge Compute, que ele gera os dados e envia, ele pode estar armazenando internamente, porém, imagina que o poder de processamento dele não dê para fazer, por exemplo, uma criptografia desses dados de uma forma segura. Então, são alguns pontos que você tem que ponderar e também você olhar se isso faz sentido para o seu negócio, se faz sentido para o seu dispositivo Edge Computing.