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Por que empresas IoT estão na distribuição de dados

Três razões principais - latência, eficiência e escala - devem ser abordadas para resolver o dilema da distribuição

Por Andréa Skov

20 de dezembro de 2017 - A Internet das Coisas (ou IoT, do inglês, Internet of Things) está em toda parte. Espera-se que o mercado cresça de US$ 170,57 bilhões em 2017 para US$ 561,04 bilhões em 2022, com uma taxa anual composta (CAGR) de 26,9%, de acordo com o relatório da pesquisa June 2017 MarketsandMarkets. Com o crescimento vêm os desafios, especialmente em relação à tecnologia.

De acordo com o relatório, "o problema fundamental posto pela Internet das Coisas é que o poder da rede permanece muito centralizado. Mesmo na era da nuvem, quando você acessa dados e serviços online, você geralmente se comunica com relativamente poucos datacenters que podem ou não estar localizados perto de você".

"Isso funciona quando você não está acessando muitos dados e quando a latência não é um problema", o relatório continua. "No entanto, isso não funciona na Internet das Coisas, onde, por exemplo, você está monitorando o tráfego em cada cruzamento em uma cidade para direcionar os carros de forma mais inteligente e evitar bloqueios. Nesse caso, se você esperar que os dados sejam enviados para um centro de dados a centenas de quilômetros de distância, processados e, em seguida, enviar comandos de volta para os faróis de rua, pode ser tarde demais".

Além disso, a internet é um mecanismo de transporte congestionado e muitas vezes pouco confiável para a entrega de dados a tempo para os negócios. No entanto, de acordo com a IBM, atualmente temos 1 trilhão de dispositivos que trocam 2,5 bilhões de gigabytes por dia pela Internet. No entanto, a localização do computador é apenas parte da história. Obter os dados certos do dispositivo certo no momento certo não depende apenas da localização do hardware e do sensor – mas da inteligência de dados.

Existem três problemas principais que devem ser abordados para resolver o dilema da distribuição de dados. O primeiro é a latência. As informações tornam-se irrelevantes se os dados não chegam ao usuário com rapidez suficiente. Os atrasos de tempo matam oportunidades de receita em transações monetárias como e-gaming e estoque de negociação e causam perda se, por exemplo, dados de sensores em uma plataforma de petróleo chegarem atrasados, ou os pacientes podem morrer se não forem recebidas informações críticas de saúde. Os segundos não são bons. Os dados devem ser enviados e recebidos em milissegundos, muitas vezes em volume e para milhares de destinatários.

A segunda questão é a eficiência (ou seja, "um tubo dentro e um fora"). O cálculo mágico é o tamanho da mensagem X frequência da mensagem X número de conexões = throughput - quantos gigabits de dados por segundo podem passar pelo tubo. Se as mensagens são menores, você pode transmitir mais mensagens ou manter mais conexões. O tamanho da mensagem é o único fator nessa equação que pode ser afetado porque os aplicativos devem atender no entanto, muitas mensagens ou conexões são necessárias em qualquer situação.

Isso nos leva ao terceiro item: escala. Você precisa dimensionar uma rede e às vezes isso não é confiável. Muitas empresas tentam calçar a tecnologia de mensagens empresariais ineficientes em seu software, ou usar a fonte aberta e tentar construir as suas próprias. Infelizmente, as organizações estão tentando resolver problemas de escalabilidade usando técnicas e soluções tradicionais que não foram construídas para o mundo IoT. Essas tecnologias não se dimensionam.