O sucesso na Internet sempre esteve positivamente correlacionado a vídeos de gatos, e a edge não é exceção.
Para que eu não seja acusado de cometer uma falácia post hoc, devo dizer que só estou sendo parcialmente sério ao afirmar que vídeos de gatos são um indicador significativo do sucesso da edge. Para quem não conhece essa falácia lógica, talvez a reconheça por um gráfico infame que prova que o "declínio do número de piratas no mundo está causando o aquecimento global". (Data Science Central) Essa falácia é, em parte, responsável pela frase mais conhecida: "correlação não implica causalidade".
Ainda assim, vale ressaltar que uma rápida pesquisa na Internet revelará uma ampla variedade de artigos, blogs e vídeos que promovem o uso de vídeos e memes de gatos em ações de marketing, nas redes sociais e para o engajamento geral dos clientes.
Talvez os vídeos de gatos sejam a exceção à regra.
De qualquer forma, com certeza vou usar vídeos de gatos para ilustrar um caso de uso de edge.
Encontre Meu Gato
Primeiro, considere a grande probabilidade de que haja muitas campainhas com câmera instaladas no bairro onde você mora. Estima-se que, em 2020, 16% de todos os lares dos EUA usavam uma.
A Ring da Amazon representa 40% das campainhas em uso, seguida pela Nest do Google, com 24%. Todas as outras marcas representam, individualmente, menos de 10% das campainhas em uso, incluindo Vivint, Remo, August, SkyBell e SimplySafe. A Strategy Analytics estima que mais de 20 milhões de residências nos EUA já usam uma campainha com vídeo. (Business Wire, 13 de fevereiro de 2020)
Digamos que seu gato fugiu. Porque gatos são assim mesmo. Você não consegue encontrá-lo, e hoje nem os petiscos mais saborosos estão surtindo efeito. Imagine se você pudesse aproveitar o poder de todas as campainhas com vídeo da sua vizinhança para encontrar seu gato.
A capacidade de identificar objetos — incluindo gatos — é um caso de uso comum do aprendizado de máquina. Pesquisas indicam uma alta taxa de sucesso e seu uso tem amplas aplicações nas áreas de ecologia, biologia da vida selvagem, zoologia, biologia da conservação e comportamento animal.
Por que não rastrear seu gato perdido?
Se os dados — os vídeos — dessas câmeras fossem agregados de forma automática e econômica, seria relativamente simples pesquisá-los e identificar um gato. Além disso, com a capacidade de extrair a localização desses vídeos, seria possível descobrir rapidamente onde seu gato poderia estar.
Neste momento, os desafios não são inteiramente técnicos. São desafios empresariais e até mesmo sociais (de privacidade).
Apesar desses desafios, a borda está pronta para soluções desse tipo, considerando as mudanças tecnológicas ocorridas nos últimos anos. O amadurecimento do aprendizado de máquina e da IA, aliado à maior capacidade computacional na borda, oferece uma oportunidade de incorporar endpoints e computação de borda de novas maneiras.
Os endpoints fazem parte da solução
Esse conceito — de que os endpoints fazem parte do espaço de soluções — integra a premissa na qual baseamos nossa convicção de que a computação de borda precisa ser redefinida.
Assim como a computação em nuvem surgiu inicialmente da percepção de que recursos computacionais ociosos poderiam ser aproveitados e transformados em um serviço, a capacidade computacional e de processamento ociosa de dispositivos e nós na borda também pode ser utilizada para finalidades novas e interessantes. Como encontrar seu gato.
Essa capacidade computacional ociosa está aumentando graças ao renascimento da infraestrutura que está oferecendo computação otimizada em formatos capazes de se integrar até mesmo aos menores dispositivos. Os empolgantes avanços em GPUs e DPUs fazem parte de vários de nossos projetos internos de inovação, nos quais exploramos novas maneiras de disponibilizar, distribuir e otimizar aplicações na borda.
Os dispositivos de borda — câmeras, telefones e campainhas — normalmente têm mais poder computacional do que meu primeiro computador, meu primeiro console de videogame e até mesmo meu primeiro smartphone. Eles podem fazer parte da solução, em vez de atuar de forma passiva. Falta apenas uma maneira de incorporá-los a uma plataforma que respeite devidamente a privacidade, garanta a segurança e opere como parte de um conjunto maior de recursos.
Agora, será que realmente veremos o desenvolvimento de um serviço em tempo real para encontrar gatos na vizinhança com base em campainhas com câmera? Talvez não. Mas o conceito faz sentido, considerando que já recorremos ao trabalho humano para analisar vídeos de centenas de câmeras de segurança voltadas para espaços públicos. O aprendizado de máquina e a IA aproveitam o poder computacional para automatizar e ampliar um processo humano: a análise de vídeos em busca de um carro roubado, uma criança sequestrada e, sim, até mesmo um gato perdido.
Imagine poder realizar essas buscas em tempo real.
Esse é o tipo de recurso que acreditamos ser possível com a plataforma que chamamos de Edge 2.0.
Sobre o autor
Lori MacVittie é engenheira distinta e evangelista-chefe no Escritório do CTO da F5, com ampla experiência em entrega de aplicações, estratégia de automação e infraestrutura. Ela é conhecida por transformar complexidade em clareza, seja definindo diretrizes para agentes de IA, analisando arquiteturas multinuvem frágeis ou investigando os limites de sistemas escaláveis. Ela acumula mais de trinta anos de experiência no setor, abrangendo desenvolvimento de aplicações, arquitetura de TI e operações de redes e sistemas. Antes de ingressar na F5, atuou como editora de tecnologia e recebeu diversos prêmios. MacVittie tem mestrado em Ciência da Computação e é uma autora prolífica, com publicações que abrangem segurança, nuvem e arquitetura empresarial. Ela também é uma entusiasta de jogos de tabuleiro e videogames, além de ter opiniões assumidamente fortes sobre queijos.
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