Edge Computing + IoT + Redes Privativas – Como as novas tecnologias implementam a Transformação Digital

Os novos serviços possibilitados pela arquitetura de redes em Edge Computing, associados a dispositivos IoT, podem ser potencializados com a ampla conectividade oferecida por Redes Privativas 4G/5G, possibilitando a introdução do conjunto de tecnologias da chamada Indústria 4.0.

Trazendo isso para um contexto de utilidade, a Transformação Digital de uma empresa pode ser implementada somando as forças dessas novas soluções, ao mesmo tempo em que os dados obtidos no chão de fábrica podem ser tratados e formatados por técnicas de Big Data e analisados e compreendidos com Data Analytics e soluções são encontradas por AI e ML.

Esse artigo irá descrever brevemente essas tecnologias, explorar os ganhos proporcionados e discutir a implementação.

Entendendo os conceitos

Antes de mais nada, vamos definir esses conceitos fundamentais, que vêm se estruturando nos últimos anos e agora se encontram em um alto grau de maturidade, sendo utilizados por toda a indústria, comércio, serviços, com ganhos expressivos de produtividade e redução de custos operacionais:

• Cloud Computing

A arquitetura de redes passou por uma profunda evolução ao longo dos últimos 50 anos. No início da chamada 4ª Revolução Industrial o ambiente computacional nas empresas e universidades era composto de mainframes com terminais de acesso simples. Após este período houve a mudança rumo aos PCs, com todos os SWs rodando localmente nas máquinas. A evolução prosseguiu com a introdução do modelo client/server, seguido pela arquitetura das clouds públicas e privadas. Agora, com a necessidade de agilidade, tempos de respostas mínimos e, muitos casos, de uso críticos, a arquitetura Edge se impõe rapidamente:

A cloud computing significa o acesso à uma rede sob demanda, a qual fornece um conjunto compartilhado de recursos de computação configuráveis (redes, servidores, armazenamento, aplicativos e serviços) que podem ser rapidamente provisionados e liberados com esforço mínimo de gerenciamento do provedor de serviços.

As arquiteturas de nuvem são classificadas em diferentes tipos, dependendo do nível de controle que a empresa ou organização tem sobre a infraestrutura de computação em nuvem e dos recursos de computação em nuvem que eles usam. As quatro principais arquiteturas de nuvem são: private cloud, public cloud, hybrid cloud e multicloud. Mas afinal, qual delas é a ideal para o seu negócio?

Abaixo, explicaremos cada um desses tipos de arquitetura em detalhes e as vantagens

• Private cloud: A nuvem privada é uma infraestrutura de nuvem exclusiva para uma organização. A empresa tem controle total sobre a arquitetura, segurança e conformidade dos recursos da nuvem. A nuvem privada pode ser gerenciada pela organização internamente ou terceirizada para uma empresa que oferece serviços de nuvem privada. Essa arquitetura é ideal para empresas que desejam um alto nível de controle sobre seus dados e recursos de computação em nuvem.
• Public cloud: A nuvem pública é um modelo em que recursos de computação em nuvem são oferecidos por provedores de serviços de nuvem terceirizados. Essa arquitetura é altamente escalável e flexível, permitindo que as empresas paguem apenas pelos recursos que usam. A nuvem pública é ideal para empresas que não têm muitos recursos para investir em infraestrutura de TI e desejam aproveitar a escalabilidade e a flexibilidade oferecidas pela nuvem pública.
• Hybrid cloud: A nuvem híbrida é uma combinação de nuvem pública e privada, permitindo que as empresas aproveitem os benefícios de ambas as arquiteturas. A nuvem híbrida pode ser configurada de várias maneiras, dependendo das necessidades da organização. Por exemplo, a organização pode manter seus dados mais sensíveis na nuvem privada e usar a nuvem pública para recursos menos críticos. Ou, a organização pode usar a nuvem pública para atender às necessidades de pico de demanda e a nuvem privada para as necessidades diárias.
• Multicloud: A nuvem multicloud é uma arquitetura que permite que uma organização use vários provedores de nuvem, públicos ou privados, ao mesmo tempo. Essa arquitetura oferece mais flexibilidade e resiliência do que a nuvem pública ou privada única. No entanto, gerenciar vários provedores de nuvem pode ser complexo e pode ser necessário um maior investimento em gerenciamento e integração de sistemas.

Em resumo, a escolha da arquitetura de nuvem dependerá das necessidades da organização e dos recursos disponíveis. A nuvem privada é a mais segura, mas também pode ser a mais cara. A nuvem pública é altamente escalável e flexível, mas pode ser menos segura. As nuvens híbridas e multicloud oferecem um equilíbrio entre segurança e flexibilidade, mas podem ser mais complexas de gerenciar. Atualmente cerca de 90% dos workloads são processados por meio de data centers em nuvem.

Os dados armazenados podem ser imagens, vídeos, arquivos e programas, com acessos ondemand em 3 categorias de serviços:

• SaaS: uso de aplicativos SW hospedados numa cloud pública, com pagamento por volume de uso (Pay As You Go).
• IaaS: infraestrutura de TI hospedada na cloud de um provedor de serviços. Servidores, storage, redes e sistemas operacionais.
• PaaS: desenvolvimento e publicação de aplicativos SW em um ambiente hospedado, com agilidade e sem a necessidade de configurar a infraestrutura.

• Edge Computing

Já a Edge Computing (MEC) aproxima os recursos de processamento e armazenamento para onde são necessários, aliviando a cloud (core das redes de TI & Telecom).

Há ainda a Fog Computing: micro data centers distribuídos, entre a Cloud e a borda, processando dados real-time com segurança. São serviços adicionais, não obrigatórios em uma arquitetura Edge-Cloud.

Arquitetura Edge/Fog provê:

• Maior proteção para dados sensíveis que não devem ser propagados na rede;
• Delays mínimos, apropriados a certas aplicações de missão crítica (URLLC);
• Menor demanda na largura de banda da rede;
• Operações mesmo quando as redes forem interrompidas;
• Menor consumo de energia, devido a chipsets e dispositivos dedicados.

Nas telecomunicações a Edge Computing permite o aprimoramento de entrega de conteúdo e a implantação de funções de rede virtual para as implantações 5G.

Na fabricação, permite estabelecer linhas de produção e armazéns inteligentes e eficientes por meio de robótica avançada e sensores (análise em tempo real e ação baseada em dados IoT/sensor).

Em transporte e logística, possibilita veículos guiados automaticamente (AGV) e carros autônomos, além de avanços no monitoramento de cargas e sistemas inteligentes de transporte.

No varejo, permite uma experiência do cliente reinventada por meio de espelhos inteligentes, carrinhos de compras inteligentes, caixa automática, sinalizações digitais, publicidade direcionada e rastreamento e reabastecimento de estoque em tempo real.

Algumas definições sobre tratamento de dados:

• Existem diferentes tipos de acessos/fontes de dados: laptops, smartphones, IIoT, tablets, sensores, smart appliances, drones, robots, connected cars, edge gateways, etc;
• Dispositivos de borda mais inteligentes geram volumes massivos de dados, real-time e non-real time;
• Muitos dados têm prazo de validade: pra que enviar para a Cloud?;
• As estatísticas, comparações e combinação de dados devem ser feitas no core (Cloud servers) para geração de reports e insights.

Alguns casos de uso servidos pela arquitetura Edge-Cloud:

• Smart Cities;
• Smart Grid;
• Autonomous vehicles / drones;
• Virtual & Augmented reality (VR/AR);
• Industrial IoT;
• Real-time multiplayer gaming.

• IoT

IoT são sensores e atuadores inteligentes e conectados utilizados para coleta de dados e para aprimorar processos, permitindo que empresas detectem ineficiências e problemas, economizando tempo e dinheiro, ao mesmo tempo em que apoiam os esforços de inteligência de negócios.

Na manufatura, especificamente, a IIoT (industrial IoT) tem um grande potencial para controle de qualidade e de processos, práticas sustentáveis e rastreabilidade da cadeia de suprimentos. Em um ambiente industrial, a IIoT é fundamental para processos como manutenção preditiva, serviços de campo, gerenciamento de energia e rastreamento de ativos.

Esses dispositivos operam desde a época das redes 2G, com conectividade GPRS. Existem também os que operam em redes não-licenciadas como SigFox, LoRa, RPMA, Symphony Link e Weightless.

• IoT em 4G LTE:

NB-IoT e Cat-M1 são especificações para dispositivos IoT padronizadas pelo 3GPP no Release 13. Embora complementares entre si, elas se destinam a diferentes tipos de casos de uso, com base nos recursos de rede necessários:

• O NB-IoT suporta dispositivos de baixa complexidade com largura de banda muito estreita, 200 kHz, com pico de dados em torno de 250 Kb/s. Uma portadora NB-IoT pode ser implantada na banda de guarda de uma portadora LTE, sem impactar o tráfego em banda licenciada.
• Por outro lado, o Cat-M1 opera com largura de banda de 1,4 MHz com maior complexidade/custo do dispositivo do que o NB-IoT. Isso permite que o Cat-M1 alcance taxas de dados de até 1 Mbps, menor latência e recursos de posicionamento mais precisos. Cat-M1 suporta chamadas de voz e mobilidade.

Os dispositivos NB-IoT e Cat-M1 podem permanecer inertes por longos períodos, o que reduz bastante o consumo de energia do dispositivo. Os casos de uso mais comuns do NB-IoT incluem medidores e sensores para utilities. Os cenários de uso típicos do Cat-M1 incluem veículos conectados, dispositivos vestíveis, rastreadores e painéis de alarme.

Porém há restrições para esses dispositivos IoT em 4G: baixa massificação (terminais por km²) e baixa taxa de dados. As redes 5G vieram para resolver essas e outras questões.

• IoT em 5G NR:

A primeira versão do padrão 5G NR, 3GPP Release 15, suportava duas classes de dispositivos para IoT, ou seja, Cat-M1 para canais de 1,4 MHz e NB-IoT para canais de 200 kHz.

Com as melhorias introduzidas no 3GPP Release 16, ambas as classes de dispositivos podem coexistir com dispositivos 5G no mesmo canal NR. O Release 16 também introduziu especificações para dispositivos 5G para URLLC para atender aos requisitos rigorosos da IoT de missão crítica, com suporte para latências de ms e 99,9999% de confiabilidade.

O 3GPP especificou no Release 17 uma versão leve do padrão 5G chamado 5G Reduced Capability (RedCap) para atender às necessidades de baixo custo e complexidade. O 5G RedCap dará aos fornecedores de hardware uma opção viável para desenvolver dispositivos 5G IoT que possam competir com seus equivalentes 4G em preço. Os dispositivos RedCap podem suportar 150 Mbps / 50 Mbps no downlink / uplink.

O RedCap pode coexistir com essas camadas de dispositivos IoT e dispositivos eMBB no mesmo canal 5G NR, que foi inicialmente chamado por nomes diferentes: NR-lite, NR-light ou Industrial Wireless Sensor Networks (IWSN).

Os casos de uso padrão iniciais do 5G RedCap na Release 17 estão listados abaixo:

• Sensores industriais: sensores de pressão, sensores de umidade, termômetros, sensores de movimento, acelerômetros e atuadores;
• Câmeras de vigilância: cidades inteligentes, fábricas e outros locais industriais;
• Wearables: smartwatches, dispositivos relacionados à saúde e dispositivos de monitoramento médico.

Redes Privativas

Indústrias e empresas estão passando por uma transformação digital sem precedentes, impulsionadas pela adoção de aplicativos e serviços nativos em nuvem, internet das coisas (IoT), data analytics, inteligência artificial, realidade aumentada e blockchain. Embora o grau de implementação dessas tecnologias varie em cada segmento ou vertical, um fator comum se mantém verdadeiro em todo o quadro – a necessidade de conectividade e mobilidade, em uma rede rápida e estável.

Uma Rede Privada 5G é uma rede corporativa que fornece conexões de comunicação para usuários pertencentes a uma organização privada, ao mesmo tempo em que oferece serviços específicos de aplicativos adaptados às necessidades de cada negócio. Para aplicações industriais, a capacidade de implantar redes móveis para atender aos requisitos de confiabilidade, latência e segurança de aplicações críticas é fundamental para a nova onda de sistemas ciber-físicos conhecidos como Indústria 4.0.

As Redes Privadas 5G podem ser implementadas em diversos modos, muito mais flexíveis dos que as de gerações anteriores de comunicação móvel. A alocação de frequências 5G para estabelecer redes privadas foram introduzidas e normatizadas em vários países nos últimos anos. No Brasil houve a alocação de 100 Mhz de banda em 3700-3800 MHz. As novas frequências 5G para uso de redes privadas são expressas em vários termos, como frequências não licenciadas, privadas, locais ou compartilhadas, como o serviço conhecido como CBRS (Citizens Broadband Radio Service) como um exemplo principal, em uso nos EUA.

A virtualização e a cloudificação das funções de rede no 5G permitem que as redes 5G funcionem via software, em ambiente de hardware agnóstico. As redes móveis implementadas com software – que não estão vinculados a equipamentos de hardware dedicados – possibilitam aos clientes das redes privadas reduzirem os custos e aumentar a eficiência na implantação e nas operações.

• Arquiteturas de Redes 5G Privativas

O setor Enterprise está se movendo rapidamente rumo à Transformação Digital, apesar das seguidas crises econômicas, pandemia e problemas geopolíticos que têm assolado o mundo. Empresas de grande porte e com expressão em sua área de atuação estão passando por mudanças sem precedentes, impulsionadas pela adoção de serviços em nuvem, IIoT, Data Analytics, AI, AR/VR, Edge e Blockchain. Embora o grau de implementação dessas tecnologias varie em cada vertical, existe um fator comum: a necessidade de conectividade, em uma rede rápida, segura e gerenciável.

Uma Rede Privativa 5G é uma rede corporativa que fornece conexões de comunicação para usuários pertencentes a uma organização privada, com serviços específicos de aplicativos adaptados às necessidades de cada negócio. Para aplicações industriais, a capacidade de implantar redes móveis para atender aos requisitos de confiabilidade, latência e segurança de aplicações críticas é fundamental para a nova onda de sistemas ciber-físicos conhecidos como Indústria 4.0.

Essas redes podem ser implementadas em diversos modos, muito mais flexíveis dos que as de gerações anteriores 3G e 4G. Pode-se utilizar equipamentos totalmente separados das redes públicas ou pode-se implementar as Redes Privativas em variados graus de compartilhamento com as operadoras.

Para compartilhamento de RAN, as duas soluções mais usadas são conhecidas como MOCN (Multi Operator Core Network) e MORAN (Multi Operator RAN):

• Na arquitetura MORAN, tudo na RAN (antena, torre, local, potência), exceto o espectro de rádio, é compartilhado entre a rede privativa e a operadora. Os Core de rede são mantidos separados.
• Na arquitetura MOCN, as redes compartilham a mesma RAN, o que significa que as bandas também são compartilhadas. Os Core de rede são mantidos separados. O MOCN é a solução com maior eficiência de recursos, pois oferece às operadoras móveis a oportunidade de agrupar suas respectivas alocações de espectro, resultando em maior eficiência de entroncamento.

Além das soluções existentes acima, pode-se implementar Redes Privativas com uso de compartilhamento de parte do Core das operadoras públicas, em variados formatos, como na figura abaixo:

Atualmente, os equipamentos para Redes Privativas 4G/5G independentes são fornecidos em um pequeno rack, com um server rodando o Core – implementado totalmente em SW (VNF/CNF) – e com as macro e/ou small cells nas localidades (on premises). Caso necessário, pode-se implementar uma capacidade de processamento local, via Edge Computing.

Edge + IoT + Redes Privativas

Como vimos acima, Redes Privativas, Edge Computing e IoT são tecnologias complementares, que possibilitam a introdução da chamada Indústria 4.0. Os dispositivos IoT geram tráfego de dados vitais, que são transportados pelas redes 5G, enquanto a computação de borda armazena e trata esses dados, com baixo delay e alta confiabilidade e segurança, fornecendo insights importantes para as empresas, via AI e ML.

Uma questão mais pertinente é que as redes 5G irão demorar muito tempo para chegar aos usuários. A agenda estabelecida pela Anatel prevê quase 10 anos para o 5G estar nas pequenas localidades. A cobertura 4G, após 10 anos do leilão, ainda tem baixa cobertura nacional, principalmente no campo. O agronegócio, as indústrias de manufatura, as warehouses, o comércio, portos/aeroportos, mineração, hospitais, utilities, irão necessitar construir suas próprias redes 5G, se quiserem cobertura ampla e confiável.

A implementação das Redes Privativas 5G está cada vez mais econômica, com diversas soluções, tanto de fornecedores tradicionais, como dos novos players que desenvolvem as soluções em OpenRAN. Basicamente o que é necessário são:

• O core da rede, normalmente implementado via SW num servidor de grande capacidade;
• As base-stations (gNodeB);
• As antenas;
• O backhaul (normalmente fibra) para conectividade externa.

A associação das três tecnologias possibilita a rápida introdução de casos de uso avançados, com tratamento de dados usando técnicas de data analytics e ML/AI na borda da rede, provendo feedback e insights para uma melhor operação e lucratividade.

• Big Data é o termo usado para descrever um grande volume de dados – tanto estruturados quanto não estruturados – que inundam uma empresa diariamente. Mas não é a quantidade de dados que é importante, é o que as empresas fazem com esses dados que pode trazer valor. A análise de dados é a chave para desbloquear o valor do Big Data.
• Data Analytics é o processo de examinar dados usando técnicas estatísticas e de programação para descobrir padrões, tendências e insights valiosos. As empresas usam análise de dados para tomar decisões assertivas e mais informadas, para melhorar a eficiência e entender melhor os seus clientes.
• AI (Inteligência Artificial) é uma tecnologia que permite que as máquinas realizem tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como reconhecimento de fala, visão computacional e tomada de decisões. A AI é usada em muitas aplicações diferentes, incluindo chatbots, assistentes virtuais e carros autônomos.
• ML (Aprendizado de Máquina) é um subconjunto da AI que permite que as máquinas aprendam a partir de dados e melhorem sua precisão ao longo do tempo. O ML é usado em muitas aplicações, incluindo detecção de fraudes, previsão de demanda e análise de sentimentos.

Qual o caminho para aderir às novas tecnologias de rede?

Apesar dessas tecnologias estarem maduras e com muitas soluções comerciais disponíveis, a maioria dos empreendedores, nas mais diversas verticais, de hospitais até o campo, precisam de “evangelização”, pois não conhecem a fundo essas potencialidades. Esse é um processo que deve ser feito respeitando-se as realidades locais e setoriais.

Empresários, especialmente no Brasil, têm uma missão diária, árdua e sempre crescente de manter seus negócios operando, contra uma série de adversidades em um ambiente de negócios nem sempre favorável. A falta de incentivos e de conhecimento também são fatores que impedem uma maior penetração de mercado das novas tecnologias. Deve-se falar a língua desses empresários, mostrando as inúmeras possibilidades de maior eficiência e lucratividade que estão à disposição nesse exato momento.

A Edge UOL conta com um time de especialistas em todas essas tecnologias, e poderemos levar sua empresa a um novo patamar de operação. Nos procure aqui e conheça as soluções disponíveis para o seu negócio.