A latência sempre foi um dos principais desafios das aplicações baseadas em cloud. À medida que serviços digitais exigem tempos de resposta mais baixos, a necessidade de processamento descentralizado cresce. Nesse cenário, o Edge Computing surge como uma solução estratégica para reduzir latências e melhorar a eficiência.
Na Horizon, estamos desenvolvendo soluções para otimizar aplicações cloud, explorando estratégias de Edge Computing na AWS e Azure para superar os desafios de latência.
O que é latência e por que ela é um problema?
A latência é o tempo necessário para que um dado viaje entre o usuário e o servidor. Aplicações como streaming, IoT, jogos online e inteligência artificial são extremamente sensíveis à latência, impactando a experiência do usuário e a performance dos serviços.
🔴 Principais causas da latência:
Distância física entre cliente e data center
Congestionamento de rede
Número de intermediários no processamento do dado
Dependência excessiva de serviços centralizados
🔹 Exemplo real:
📌 Uma plataforma de IoT agrícola que monitora sensores de umidade do solo enfrenta latência elevada se os dados forem processados exclusivamente em um data center na nuvem, a milhares de quilômetros de distância.
Solução: O Edge Computing permite o processamento mais próximo do usuário ou dispositivo, reduzindo a latência.
O que é Edge Computing e como ele reduz latências?
O Edge Computing move parte do processamento para a "borda" da rede, próximo aos dispositivos que geram os dados. Em vez de depender apenas da nuvem centralizada, o processamento ocorre em gateways, servidores locais ou nós distribuídos.
🔹 Exemplo prático:
📌 AWS Wavelength e Azure Edge Zones permitem que aplicações 5G executem processamento em regiões distribuídas, minimizando atrasos em aplicações de realidade aumentada e veículos autônomos.
Soluções para Edge Computing na AWS e Azure
AWS e Edge Computing
A Amazon Web Services (AWS) oferece várias soluções para computação de borda:
✅ AWS Greengrass – Permite rodar aplicações IoT e machine learning em dispositivos locais, reduzindo dependência da nuvem central.
✅ AWS Wavelength – Integra cloud computing diretamente às redes 5G, ideal para aplicações de baixa latência como gaming e AR/VR.
✅ AWS Outposts – Estende a infraestrutura da AWS para data centers locais, garantindo processamento descentralizado.
🔹 Exemplo em código com AWS Lambda@Edge:
O código abaixo melhora a performance de um site servindo conteúdos dinâmicos próximos do usuário:
def lambda_handler(event, context):
request = event['Records'][0]['cf']['request']
headers = request['headers']
# Adiciona lógica para servir conteúdo do cache mais próximo
if 'user-agent' in headers and 'mobile' in headers['user-agent'][0]['value']:
return {
'status': '302',
'headers': {
'location': [{'key': 'Location', 'value': '/mobile-version.html'}]
}
}
return request
Azure e Edge Computing
Azure e Edge Computing
A Microsoft Azure oferece ferramentas similares para reduzir latências em aplicações cloud:
✅ Azure Stack Edge – Dispositivo físico que roda IA e Machine Learning mais perto da borda.
✅ Azure IoT Edge – Processamento local para dispositivos IoT, reduzindo a necessidade de comunicação constante com a nuvem.
✅ Azure Edge Zones – Parceria com operadoras 5G para rodar cargas de trabalho latency-sensitive.
🔹 Exemplo prático:
📌 Um hospital que utiliza IA para diagnósticos médicos pode usar Azure Stack Edge para processar imagens médicas em tempo real sem precisar enviar cada scan para a nuvem.
Código em Python para processar dados no Azure IoT Edge:
from azure.iot.device import IoTHubModuleClient
def receive_message_callback(message):
print("Mensagem recebida:", message.data.decode())
client = IoTHubModuleClient.create_from_edge_environment()
client.on_message_received = receive_message_callback
Desafios na Implementação de Edge Computing
🔴 1. Complexidade de Gerenciamento
- Manter múltiplos nós de borda sincronizados com a nuvem central requer estratégias avançadas de orquestração.
🔴 2. Segurança e Compliance
- Armazenar e processar dados sensíveis localmente pode aumentar riscos de ataques físicos e cibernéticos.
🔴 3. Custos Operacionais
- Edge Computing reduz latências, mas pode gerar custos adicionais com infraestrutura distribuída.
Processamento de Vídeo em Tempo Real com AWS Wavelength
Cenário
Imagine uma plataforma de vigilância por vídeo inteligente que precisa analisar imagens de câmeras de segurança em tempo real para detectar atividades suspeitas. Se o processamento for feito em um data center centralizado da AWS, pode haver um delay significativo devido ao tráfego de dados.
Solução com Edge Computing
Com AWS Wavelength, é possível processar os vídeos diretamente na borda da rede 5G, reduzindo a latência e melhorando a resposta da análise em tempo real.
Exemplo de Código com AWS Rekognition
Aqui está um script em Python para analisar vídeos diretamente na borda usando AWS Wavelength e Rekognition:
import boto3
# Configuração do AWS Rekognition para análise de vídeo
client = boto3.client('rekognition', region_name='us-west-2')
# Função para detectar objetos no vídeo em tempo real
def detect_video(video_bucket, video_name):
response = client.start_label_detection(
Video={'S3Object': {'Bucket': video_bucket, 'Name': video_name}}
)
job_id = response['JobId']
print(f"Análise iniciada. Job ID: {job_id}")
# Verifica os resultados da análise
result = client.get_label_detection(JobId=job_id)
for label in result['Labels']:
print(f"Objeto detectado: {label['Label']['Name']} - Confiança: {label['Label']['Confidence']:.2f}%")
# Chamando a função para processar um vídeo armazenado no S3
detect_video("meu-bucket", "video-seguranca.mp4")
🔹 Benefícios:
✅ Menor latência para análise de imagens em tempo real
✅ Redução da largura de banda utilizada para enviar vídeos brutos para a nuvem
✅ Maior segurança, pois os dados sensíveis não precisam sair da rede local
Exemplo 2: Otimização de Assistentes Virtuais com Azure Edge Zones
Cenário
Um assistente virtual de voz, como um chatbot para suporte ao cliente, precisa processar comandos de usuários em tempo real. Se o processamento for feito exclusivamente na nuvem da Azure, pode haver um atraso significativo na resposta, prejudicando a experiência do usuário.
Solução com Edge Computing
Ao utilizar Azure Edge Zones, a lógica de reconhecimento de voz e processamento da IA pode ser distribuída para servidores na borda da rede, reduzindo a latência para os usuários.
Exemplo de Código com Azure Cognitive Services
Aqui está um código para implementar processamento de voz local usando Azure Speech SDK e Azure IoT Edge:
import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk
# Configuração do serviço de fala da Azure
speech_key = "SUA-CHAVE-AZURE"
service_region = "eastus"
def reconhecer_fala():
speech_config = speechsdk.SpeechConfig(subscription=speech_key, region=service_region)
speech_recognizer = speechsdk.SpeechRecognizer(speech_config=speech_config)
print("Fale algo para ser reconhecido...")
result = speech_recognizer.recognize_once()
if result.reason == speechsdk.ResultReason.RecognizedSpeech:
print(f"Texto reconhecido: {result.text}")
else:
print("Nenhuma fala reconhecida.")
# Inicia o reconhecimento de voz no Edge
reconhecer_fala()
🔹 Benefícios:
✅ Redução de latência em aplicações de assistentes virtuais
✅ Maior privacidade, pois os dados de voz podem ser processados localmente
✅ Melhor experiência do usuário com respostas mais rápidas
Conclusão
Edge Computing é essencial para aplicações baseadas em cloud que exigem baixa latência, alta disponibilidade e processamento eficiente. Plataformas como AWS Wavelength e Azure Stack Edge permitem que empresas inovem em IoT, IA e aplicações em tempo real.
Na Horizon, estamos desenvolvendo soluções que integram Cloud e Edge Computing para entregar maior eficiência operacional e experiências otimizadas para os usuários.
Gostou do artigo? Deixe seu comentário, compartilhe e continue acompanhando nosso blog para mais insights!