Alta latência não é uma opção

Alta Latência

 

De acordo com um estudo feito pela IDC em 2017, a arquitetura da computação em nuvem está se expandindo sete vezes mais rápido do que a computação que não está na nuvem e espera-se que os serviços gerais em nuvem cresçam 24%, para US$ 122 bilhões em 2018.

 

Apesar do enorme crescimento na arquitetura de computação em nuvem, ainda há algumas limitações em seus casos de uso aparentemente ilimitados.

 

A principal preocupação em confiar na infraestrutura de nuvem pública é o aumento da latência, em comparação com o desempenho local. Usar a nuvem pública para análise e comunicação visando invocar um dispositivo local para agir, pode demorar muito mais do que o desejado. Mesmo na rede mais eficiente, os dados não podem ser movidos com rapidez suficiente. A latência gerada no nível do protocolo, o congestionamento da rede e as limitações físicas restringirão a velocidade de transmissão dos dados.

 

Um ótimo exemplo de um sistema que se beneficiaria de uma latência muito baixa é um sistema de IoT de assistência médica. Nesse cenário, os dados de sensores conectados a sistemas de missão crítica precisam ser analisados ​​em tempo quase real. Não há tempo para esperar que os dados sejam transmitidos para um data center a muitos milhares de quilômetros de distância, processados ​​e enviados de volta.

 

 

A resposta para a latência na nuvem pública

 

Para lidar com a latência na computação por nuvem pública, um dispositivo de computação na ponta é implantado mais perto dos sensores. Este dispositivo não é apenas um simples dispositivo de coleta de dados. Um dispositivo na ponta possui recursos adicionais para executar serviços locais de computação, armazenamento e de rede.

 

O dispositivo na ponta coleta dados dos sensores de IoT adjacentes e processa-os ali mesmo e envia instruções de ação ou envia os dados de volta a um local centralizado para processamento mais pesado. À medida que a rede IoT cresce, a quantidade de computação na ponta também aumenta. Os dois devem andar de mãos dadas.

 

 

A próxima geração de aplicativos se baseará nas vantagens para oferecer experiências diferenciadas aos usuários

 

O que é realmente interessante é que, embora a camada de computação na ponta tenha sido projetada originalmente para lidar com cenários de IoT, ela está evoluindo para lidar com alguns dos casos de uso emergentes de realidade aumentada, realidade virtual e dedução de modelos de aprendizado de máquina (machine learning).

 

Tecnologias inovadoras como a inteligência artificial podem ser bastante aprimoradas pela computação de ponta. Você precisa tomar decisões rápidas e agir com mais rapidez. Embora o trabalho pesado envolvido no treinamento de modelos complexos de aprendizado de máquina ocorra na nuvem pública, o modelo otimizado seria implantado na borda para avaliação. A próxima geração de aplicativos se baseará nas vantagens para oferecer experiências diferenciadas e aprimoradas aos usuários.

 

Para fazer tudo isso, você precisa de aplicativos como o TIBCO Flogo e o TIBCO Cloud Integration. Essas soluções podem preencher a lacuna entre aplicativos existentes de linha de negócios, dispositivos conectados à camada de computação de ponta e a nuvem pública, para oferecer integrações sólidas entre aplicativos em execução no local, com microsserviços de última geração implantados na nuvem pública.

 

 

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