É claro que você já está habituado a ouvir falar sobre a ilustre “nuvem”, que recebe e armazena nossos dados, permitindo o acesso posterior a partir de qualquer lugar, aumentando não só a disponibilidade dos dados seja para além do ambiente corporativo, ou do seu home office, como também a sensação de segurança promovida pelos eficientes sistemas de backup praticamente inviáveis para estruturas domésticas ou pequenas empresas.
O conceito de Computação em Névoa (Fog Computing) altamente relevante para a Internet das Coisas (IoT), consiste na alocação do poder de processamento mais perto do limite da rede, ou em outras palavras, é uma arquitetura descentralizada onde todo o processamento, comunicação e armazenamento é distribuído no ponto de maior eficácia entre o seu dispositivo, ou fonte de dados, e a nuvem.
Para aumentar a capacidade dos equipamentos e o armazenamento em nuvem na rede, a névoa é uma camada intermediária entre a nuvem e o seu dispositivo de hardware, portanto é importante observar que nuvem (cloud) e névoa (fog), tratam-se de conceitos complementares, atuando como dois níveis diferentes de aplicação.
Em um ambiente onde há aplicação da computação em névoa, o processamento ocorre em um dispositivo inteligente, gerenciando os recursos, processos e serviços localmente, reduzindo assim o volume de dados enviados para a nuvem, um resultado importantíssimo em um novo cenário em que o volume de tráfego em nuvem deve quadruplicar nos próximos anos chegando a 92% do total, até 2020. Serão 507,5 zettabytes (1 zettabyte = 1 trilhão de gigabytes) de dados até 2019, de acordo com a Cisco.
O consórcio OpenFog, criado em 19 de novembro de 2015 pelos líderes de ecossistemas de IoT, tem como sua razão de ser disseminar a computação em neblina com o desenvolvimento de uma arquitetura aberta, tecnologias essenciais e a liderança necessária para exploração de todo o potencial da IoT.
Veículos autônomos podem se beneficiar da computação em névoa através de respostas mais rápidas em situações que demandem agilidade, uma vez que parte do processamento pode ser executada localmente, sem a necessidade de se estabelecer uma “conexão completa” com a nuvem.
Outro exemplo prático, é um motor a jato, que pode produzir assombrosos 10TB de dados sobre desempenho e condição em 30 minutos. Muitas vezes seria inviável enviar todos os dados capturados pelos sensores para uma nuvem, e transmitir as respostas da nuvem de volta para que o jato responda adequadamente.
Referências: