Edge computing é uma arquitetura de tecnologia de informação distribuída (TI) na qual os dados do cliente são processados na periferia da rede, o mais próximo possível da fonte de origem.
os dados são a força vital dos negócios modernos, proporcionando uma visão de negócios valiosa e apoiando o controle em tempo real sobre os processos e operações de negócios críticos. Os negócios de hoje estão inundados em um oceano de dados, e enormes quantidades de dados podem ser coletados rotineiramente a partir de sensores e dispositivos de IoT operando em tempo real a partir de locais remotos e ambientes operacionais inóspitos quase em qualquer lugar do mundo.
mas este fluxo virtual de dados também está mudando a forma como as empresas lidam com a computação. O paradigma de computação tradicional construído em um centro de dados centralizado e internet cotidiana não é adequado para mover rios interminavelmente crescentes de dados do mundo real. Limitações de largura de banda, problemas de latência e interrupções imprevisíveis da rede podem conspirar para prejudicar tais esforços. As empresas estão respondendo a esses desafios de dados através do uso da arquitetura de computação de ponta.
em termos mais simples, a computação de aresta move alguma parte do armazenamento e calcula recursos para fora do centro de dados central e mais perto da fonte dos dados em si. Ao invés de transmitir dados brutos para um centro central de dados para processamento e análise, esse trabalho é realizado onde os dados são realmente gerados — seja uma loja de varejo, um piso de fábrica, um utilitário disperso ou através de uma cidade inteligente. Apenas o resultado desse trabalho de computação na borda, tais como insights de negócios em tempo real, previsões de manutenção de equipamentos ou outras respostas acionáveis, é enviado de volta para o centro de dados principal para revisão e outras interações humanas.
assim, a computação de Borda está reformulando-a e a computação de negócios. Dê uma olhada abrangente no que é a computação de borda, como ela funciona, a influência da nuvem, casos de uso de borda, tradeoffs e considerações de implementação.
How does edge computing work?
a computação de bordo é toda uma questão de localização. Em computação empresarial tradicional, os dados são produzidos em um endpoint cliente, como o computador de um usuário. Esses dados são movidos através de uma WAN como a internet, através da LAN corporativa, onde os dados são armazenados e trabalhados por uma aplicação empresarial. Os resultados desse trabalho são então transmitidos de volta para o ponto final do cliente. Esta continua a ser uma abordagem comprovada e testada no tempo para a computação cliente-servidor para a maioria das aplicações comerciais típicas.
mas o número de dispositivos conectados à internet, e o volume de dados que estão sendo produzidos por esses dispositivos e utilizados pelas empresas, está crescendo muito rapidamente para infra-estruturas tradicionais de centros de dados para acomodar. Gartner previu que em 2025, 75% dos dados gerados pela empresa serão criados fora dos centros de dados centralizados. A perspectiva de mover tantos dados em situações que muitas vezes podem ser sensíveis ao tempo ou à perturbação coloca uma pressão incrível na internet global, que, por si só, está muitas vezes sujeita a congestionamento e perturbação.assim, os arquitetos deslocaram o foco do centro central de dados para a borda lógica da infra-estrutura — tomando recursos de armazenamento e computação do centro de dados e movendo esses recursos para o ponto onde os dados são gerados. O princípio é simples: Se você não pode obter os dados mais perto do centro de dados, coloque o centro de dados mais perto dos dados. O conceito de edge computing não é novo, e está enraizado em ideias de décadas antigas de computação remota — tais como escritórios remotos e escritórios de filiais — onde era mais confiável e eficiente colocar recursos computacionais no local desejado ao invés de depender de uma única localização central.
Edge computing coloca armazenamento e servidores onde os dados estão, muitas vezes exigindo pouco mais do que um rack parcial de engrenagem para operar na LAN remota para coletar e processar os dados localmente. Em muitos casos, o equipamento de computação é implantado em compartimentos blindados ou endurecidos para proteger o equipamento de temperaturas extremas, umidade e outras condições ambientais. O processamento muitas vezes envolve a normalização e análise do fluxo de dados para procurar inteligência de negócios, e apenas os resultados da análise são enviados de volta para o principal centro de dados.
A ideia de inteligência de negócios pode variar dramaticamente. Alguns exemplos incluem ambientes de varejo onde a vigilância por vídeo do piso showroom pode ser combinada com dados reais de vendas para determinar a configuração de produto mais desejável ou a demanda do consumidor. Outros exemplos envolvem análises preditivas que podem guiar a manutenção e reparação do equipamento antes de defeitos ou falhas reais ocorrerem. Ainda outros exemplos são muitas vezes alinhados com utilitários, como tratamento de água ou geração de eletricidade, para garantir que o equipamento está funcionando corretamente e para manter a qualidade da produção.
Edge vs. cloud vs. a computação de névoa
Edge computing está intimamente associada com os conceitos de cloud computing e fog computing. Embora haja alguma sobreposição entre estes conceitos, eles não são a mesma coisa, e geralmente não deve ser usado alternadamente. É útil comparar os conceitos e entender suas diferenças.
uma das formas mais fáceis de entender as diferenças entre a computação de aresta, nuvem e névoa é destacar seu tema comum: Todos os três conceitos se referem à computação distribuída e se concentram na implantação física de recursos de computação e armazenamento em relação aos dados que estão sendo produzidos. A diferença é a localização desses recursos.
Edge. A computação de borda é a implantação de recursos de computação e armazenamento no local onde os dados são produzidos. Isto idealmente coloca o cálculo e armazenamento no mesmo ponto que a fonte de dados na borda da rede. Por exemplo, um pequeno compartimento com vários servidores e algum armazenamento pode ser instalado em cima de uma turbina eólica para coletar e processar dados produzidos por sensores dentro da própria turbina. Como outro exemplo, uma estação ferroviária pode colocar uma quantidade modesta de computação e armazenamento dentro da estação para coletar e processar uma miríade de dados de sensor de tráfego via e ferroviária. Os resultados de qualquer processamento pode então ser enviado de volta para outro centro de dados para revisão humana, arquivamento e para ser fundido com outros resultados de dados para análises mais amplas.nuvem. A computação em nuvem é uma implantação enorme e altamente escalável de recursos de computação e armazenamento em um dos vários locais distribuídos globais (regiões). Os provedores de nuvem também incorporam uma variedade de serviços pré-embalados para operações de IoT, tornando a nuvem uma plataforma centralizada preferida para implementações de IoT. Mas mesmo que a cloud computing ofereça recursos e serviços muito mais do que suficientes para lidar com análises complexas, a instalação regional mais próxima da cloud ainda pode estar a centenas de quilômetros do ponto onde os dados são coletados, e as conexões dependem da mesma conectividade temperamental à internet que suporta centros de dados tradicionais. Na prática, computação em nuvem é uma alternativa — ou às vezes um complemento — aos centros de dados tradicionais. A nuvem pode obter computação centralizada muito mais perto de uma fonte de dados, mas não na borda da rede.
Fog. Mas a escolha de implantação de computação e armazenamento não se limita à nuvem ou à borda. Um centro de dados de nuvem pode estar muito longe, mas a implantação de aresta pode simplesmente ser muito limitada por recursos, ou fisicamente dispersa ou distribuída, para tornar a computação de aresta estrita prática. Neste caso, a noção de computação de nevoeiro pode ajudar. A computação de névoa tipicamente leva um passo atrás e coloca recursos de computação e armazenamento “dentro dos dados, mas não necessariamente “em” Os dados.os ambientes de computação de névoa podem produzir quantidades desconcertantes de dados de sensores ou IoT gerados em áreas físicas expansivas que são muito grandes para definir uma aresta. Exemplos incluem edifícios inteligentes, cidades inteligentes ou mesmo redes de utilidade pública inteligentes. Considere uma cidade inteligente onde os dados podem ser usados para rastrear, analisar e otimizar o sistema de trânsito público, serviços municipais, serviços urbanos e guiar o planejamento urbano a longo prazo. Uma implantação de borda única simplesmente não é suficiente para lidar com tal carga, então a computação de névoa pode operar uma série de implementações de nós de névoa dentro do escopo do ambiente para coletar, processar e analisar dados.
nota: é importante repetir que a computação de névoa e a computação de borda compartilham uma definição e arquitetura quase idênticas, e os termos são às vezes usados indistintamente mesmo entre especialistas em tecnologia.
por que a computação de bordo importa?
tarefas de computação exigem arquiteturas adequadas, e a arquitetura que se adequa a um tipo de tarefa de computação não se encaixa necessariamente em todos os tipos de tarefas de computação. A computação Edge surgiu como uma arquitetura viável e importante que suporta computação distribuída para implantar recursos de computação e armazenamento mais próximos — idealmente no mesmo local físico que — a fonte de dados. Em geral, os modelos de computação distribuída são pouco novos, e os conceitos de escritórios remotos, escritórios de branch, localização de data center e cloud computing têm um longo e comprovado histórico.
mas a descentralização pode ser um desafio, exigindo altos níveis de monitoramento e controle que são facilmente negligenciados quando se afastam de um modelo tradicional de computação centralizada. A computação Edge tornou-se relevante porque oferece uma solução eficaz para os problemas de rede emergentes associados com a movimentação de enormes volumes de dados que as organizações de hoje produzem e consomem. Não é apenas um problema de quantidade. É também uma questão de tempo; as aplicações dependem do processamento e respostas que são cada vez mais sensíveis ao tempo.
considere o aumento da auto-condução de automóveis. Dependerão de sinais inteligentes de controlo de tráfego. Carros e controles de tráfego terão de produzir, analisar e trocar dados em tempo real. Multiplica este requisito por um grande número de veículos autónomos, e o âmbito dos potenciais problemas torna-se mais claro. Isto exige uma rede rápida e ágil. Edge– and fog — computing aborda três limitações principais da rede: largura de banda, latência e congestão ou confiabilidade.
- largura de banda. Largura de banda é a quantidade de dados que uma rede pode transportar ao longo do tempo, geralmente expressa em bits por segundo. Todas as redes têm uma largura de banda limitada, e os limites são mais severos para a comunicação sem fio. Isto significa que há um limite finito para a quantidade de dados — ou o número de dispositivos — que podem comunicar dados através da rede. Embora seja possível aumentar a largura de banda da rede para acomodar mais dispositivos e dados, o custo pode ser significativo, ainda existem limites finitos (superiores) e não resolve outros problemas.latência. Latência é o tempo necessário para enviar dados entre dois pontos em uma rede. Embora a comunicação idealmente ocorra à velocidade da luz, grandes distâncias físicas, juntamente com congestionamento da rede ou interrupções podem atrasar o movimento dos dados através da rede. Isso atrasa qualquer análise e processos de tomada de decisão, e reduz a capacidade de um sistema responder em tempo real. Até custa vidas no exemplo do veículo autónomo.congestionamento. A internet é basicamente uma “rede global de redes”.”Embora tenha evoluído para oferecer um bom propósito geral trocas de dados para a maioria das tarefas diárias de computação, tais como trocas de ficheiros ou de streaming básico, o volume de dados envolvidos com dezenas de milhares de milhões de dispositivos pode sobrecarregar a internet, causando altos níveis de congestionamento e forçando demorado retransmissão de dados. Em outros casos, as falhas de rede podem exacerbar o congestionamento e até mesmo cortar a comunicação a alguns usuários da internet inteiramente – tornando a internet de coisas inúteis durante as interrupções.
ao implantar servidores e armazenamento onde os dados são gerados, a computação de borda pode operar muitos dispositivos em uma LAN muito menor e mais eficiente, onde ampla largura de banda é usada exclusivamente por dispositivos locais geradores de dados, tornando latência e congestionamento virtualmente inexistente. Armazenamento Local de coleta e protege os dados brutos, enquanto os servidores locais podem executar essencial borda do google analytics — ou pelo menos pré-processo e reduzir os dados — para tomar decisões em tempo real antes de enviar os resultados, ou apenas dados essenciais, para a nuvem ou o centro de dados central.
Edge computing use cases and examples
In principal, edge computing techniques are used to collect, filter, process and analyse data “in-place” at or near the network edge. É um meio poderoso de usar dados que não podem ser movidos pela primeira vez para um local centralizado — geralmente porque o grande volume de dados torna tais movimentos proibitivos em termos de custo, tecnologicamente impraticáveis ou podem violar obrigações de Conformidade, como a soberania de dados. Esta definição gerou inúmeros exemplos do mundo real e casos de Utilização:
- fabrico. Um fabricante industrial implantou a tecnologia edge computing para monitorar a fabricação, permitindo a análise em tempo real e a aprendizagem de máquinas na borda para encontrar erros de produção e melhorar a qualidade de fabricação de produtos. A Edge computing suportou a adição de sensores ambientais em toda a fábrica, fornecendo informações sobre como cada componente do produto é montado e armazenado — e quanto tempo os componentes permanecem em estoque. O fabricante pode agora tomar decisões de negócios mais rápidas e mais precisas em relação à fábrica e operações de fabricação.Agricultura. Considere uma empresa que cultiva culturas dentro de casa sem luz solar, solo ou pesticidas. O processo reduz os tempos de crescimento em mais de 60%. A utilização de sensores permite ao negócio acompanhar o uso da água, a densidade de nutrientes e determinar a colheita ideal. Os dados são coletados e analisados para encontrar os efeitos dos fatores ambientais e melhorar continuamente os algoritmos de cultivo de culturas e garantir que as culturas são colhidas em condições de pico.optimização de rede. A computação Edge pode ajudar a otimizar o desempenho da rede medindo o desempenho dos usuários através da internet e, em seguida, empregando análises para determinar o caminho de rede mais confiável e de baixa latência para o tráfego de cada usuário. Com efeito, a computação de borda é usada para “orientar” o tráfego através da rede para um desempenho de tráfego otimizado sensível ao tempo.segurança no local de trabalho. Borda de computação pode combinar e analisar dados de e-câmeras, funcionário dispositivos de segurança, e vários outros sensores para ajudar as empresas a supervisionar as condições de trabalho ou garantir que os funcionários sigam estabelecidos protocolos de segurança-especialmente quando o local de trabalho é remoto ou excepcionalmente perigosas, tais como a construção de sites ou plataformas de petróleo.melhoria dos cuidados de saúde. A indústria de saúde expandiu drasticamente a quantidade de dados dos pacientes coletados de dispositivos, sensores e outros equipamentos médicos. Esse enorme volume de dados requer computação de ponta para aplicar automação e aprendizado de máquina para acessar os dados, ignorar dados “normais” e identificar dados de problemas para que os médicos possam tomar medidas imediatas para ajudar os pacientes a evitar incidentes de saúde em tempo real.Transportes. Os veículos autónomos exigem e produzem entre 5 TB e 20 TB por dia, recolhendo informações sobre a localização, a velocidade, o estado do veículo, as condições da estrada, as condições de tráfego e outros veículos. E os dados devem ser agregados e analisados em tempo real, enquanto o veículo está em movimento. Isto requer computação a bordo significativa — cada veículo autônomo se torna uma “borda”.”Além disso, os dados podem ajudar as autoridades e as empresas a gerirem frotas de veículos com base nas condições reais no terreno.retalho. As empresas de varejo também podem produzir enormes volumes de dados de vigilância, rastreamento de estoque, dados de vendas e outros detalhes de negócios em tempo real. A computação Edge pode ajudar a analisar esses diversos dados e identificar oportunidades de negócios, tais como um endcap eficaz ou campanha, prever vendas e otimizar a encomenda de fornecedores, e assim por diante. Uma vez que os negócios varejistas podem variar dramaticamente em ambientes locais, a computação edge pode ser uma solução eficaz para o processamento local em cada loja.
benefícios da computação de bordo
a computação de bordo aborda desafios de infraestrutura vital — tais como limitações de largura de banda, latência excessiva e congestão de rede — mas existem vários benefícios adicionais potenciais para a computação de bordo que podem tornar a abordagem atraente em outras situações.autonomia. A computação de borda é útil quando a conectividade não é confiável ou a largura de banda é restrita devido às características ambientais do site. Exemplos incluem plataformas petrolíferas, navios no mar, fazendas remotas ou outros locais remotos, como uma floresta tropical ou deserto. A computação Edge faz o trabalho computacional no local — às vezes no próprio dispositivo edge — tais como sensores de qualidade da água em purificadores de água em aldeias remotas, e pode economizar dados para transmitir a um ponto central apenas quando a conectividade está disponível. Ao processar dados localmente, a quantidade de dados a serem enviados pode ser muito reduzida, exigindo muito menos largura de banda ou tempo de conectividade do que poderia ser necessário.
soberania de dados. Mover enormes quantidades de dados não é apenas um problema técnico. A viagem dos dados através das fronteiras nacionais e regionais pode levantar problemas adicionais para a segurança dos dados, a privacidade e outras questões legais. A computação de borda pode ser usada para manter os dados perto de sua fonte e dentro dos limites das leis de soberania de dados vigentes, como o GDPR da União Europeia, que define como os dados devem ser armazenados, tratados e expostos. Isso pode permitir que os dados brutos sejam processados localmente, obscurecendo ou protegendo quaisquer dados sensíveis antes de enviar qualquer coisa para a nuvem ou centro de dados primários, que pode ser em outras jurisdições.
Edge security. Finalmente, a computação edge oferece uma oportunidade adicional para implementar e garantir a segurança dos dados. Embora os provedores de nuvem tenham Serviços de IoT e se especializem em análises complexas, as empresas continuam preocupadas com a segurança dos dados, uma vez que eles saem da borda e viajam de volta para a nuvem ou centro de dados. Ao implementar a computação na borda, qualquer dado que atravesse a rede de volta para a nuvem ou centro de dados pode ser seguro através da criptografia, e a implantação de edge em si pode ser endurecida contra hackers e outras atividades maliciosas — mesmo quando a segurança em dispositivos IoT permanece limitada.
desafios da computação de bordo
embora a computação de bordo tenha o potencial de proporcionar benefícios convincentes em uma infinidade de casos de uso, a tecnologia está longe de ser infalível. Além dos tradicionais problemas de rede limitações, existem várias considerações que podem afetar a adoção de borda de computação:
- capacidade Limitada. Parte do fascínio que a computação em nuvem traz à borda — ou nevoeiro — a computação é a variedade e escala dos recursos e serviços. A implantação de uma infra-estrutura na borda pode ser eficaz, mas o escopo e propósito da implantação de borda deve ser claramente definido — mesmo uma implantação de computação de borda extensa serve um propósito específico em uma escala pré-determinada usando recursos limitados e poucos serviços.conectividade. A computação Edge supera as limitações típicas da rede, mas mesmo a implantação edge mais indulgente exigirá algum nível mínimo de conectividade. É fundamental projetar uma implantação de borda que acomoda conectividade pobre ou errática e considerar o que acontece na borda quando a conectividade é perdida. Autonomia, inteligência artificial e planejamento de falhas gracioso na sequência de problemas de conectividade são essenciais para o sucesso da computação de borda.segurança. Os dispositivos IoT são notoriamente inseguros, então é vital projetar uma implantação de computação de ponta que enfatize a gestão adequada de dispositivos, como a aplicação de configuração orientada pela política, bem como a segurança nos recursos de computação e armazenamento — incluindo fatores como o patching de software e atualizações — com especial atenção à criptografia nos dados em repouso e em voo. Os Serviços de IoT dos principais provedores de nuvem incluem comunicações seguras, mas isso não é automático quando se constrói um site de borda a partir do zero.ciclos de vida de dados. O problema perene com a glut de dados de hoje é que tanto desses dados é desnecessário. Considere um dispositivo de monitoramento médico — são apenas os dados do problema que são críticos, e há pouco sentido em manter dias de dados normais dos pacientes. A maioria dos dados envolvidos na análise em tempo real são dados de curto prazo que não são mantidos a longo prazo. Uma empresa deve decidir que dados manter e o que descartar uma vez que as análises são realizadas. E os dados retidos devem ser protegidos de acordo com as políticas empresariais e regulamentares.
Edge computing implementation
Edge computing is a straightforward idea that might look easy on paper, but developing a coesive strategy and implementing a sound deployment at the edge can be a challenging exercise.
o primeiro elemento vital de qualquer implantação de tecnologia bem sucedida é a criação de uma estratégia de ponta empresarial e técnica significativa. Tal estratégia não é sobre escolher vendedores ou equipamentos. Em vez disso, uma estratégia de edge considera a necessidade de computação de edge. Compreender o “porquê” exige uma compreensão clara dos problemas técnicos e empresariais que a organização está tentando resolver, tais como superar as restrições de rede e observar a soberania dos dados.
tais estratégias podem começar com uma discussão sobre o que a borda significa, onde ela existe para o negócio e como ela deve beneficiar a organização. As estratégias Edge devem também alinhar-se com os planos de negócios e roteiros tecnológicos existentes. Por exemplo, se o negócio busca reduzir sua pegada Central de dados centralizada, então edge e outras tecnologias de computação distribuídas podem se alinhar bem.à medida que o projeto se aproxima da implementação, é importante avaliar cuidadosamente as opções de hardware e software. Existem muitos fornecedores no espaço de computação edge, incluindo a tecnologia Adlink, Cisco, Amazon, Dell EMC e HPE. Cada oferta de produto deve ser avaliada quanto ao custo, desempenho, características, interoperabilidade e suporte. Do ponto de vista do software, as ferramentas devem proporcionar visibilidade e controle abrangentes sobre o ambiente de ponta remota.
a implantação real de uma iniciativa de computação de borda pode variar dramaticamente em escopo e escala, variando de alguns equipamentos de computação local em um recinto endurecido por batalha em cima de um utilitário para uma vasta gama de sensores alimentando uma conexão de rede de alta largura de banda, de baixa latência para a nuvem pública. Nenhum desdobramento de duas pontas é o mesmo. São estas variações que tornam a estratégia de edge e o planejamento tão críticos para o sucesso do projeto edge.uma implantação de aresta exige um acompanhamento abrangente. Lembre-se de que pode ser difícil-ou mesmo impossível-levar a equipe de TI para o local de borda física, então as implantações de borda devem ser arquitetadas para fornecer resiliência, tolerância a falhas e capacidade de auto-cura. As ferramentas de monitoramento devem oferecer uma visão geral clara da implantação remota, permitir fácil provisionamento e configuração, oferecer alerta abrangente e relatórios e manter a segurança da instalação e seus dados. O monitoramento de borda muitas vezes envolve uma série de métricas e KPIs, tais como disponibilidade ou tempo de funcionamento do site, desempenho da rede, capacidade de armazenamento e utilização, e computar recursos.
E nenhuma implementação da aresta estaria completa sem uma cuidadosa consideração da manutenção da aresta:
- segurança. As precauções físicas e lógicas de segurança são vitais e devem envolver ferramentas que enfatizem a gestão da vulnerabilidade e a detecção e prevenção de intrusões. A segurança deve estender-se aos sensores e dispositivos IoT, pois cada dispositivo é um elemento de rede que pode ser acessado ou hackeado — apresentando um número desconcertante de possíveis superfícies de ataque.conectividade. A conectividade é outra questão, e devem ser tomadas disposições para o acesso ao controle e comunicação, mesmo quando a conectividade para os dados reais não está disponível. Alguns desdobramentos usam uma conexão secundária para conectividade de backup e controle.Gestão. Os locais remotos e muitas vezes inóspitos de implantação de borda tornam o fornecimento remoto e gestão essencial. Os gestores de TI devem ser capazes de ver o que está acontecendo na borda e ser capazes de controlar a implantação quando necessário.manutenção física. Os requisitos de manutenção física não podem ser ignorados. Dispositivos IoT muitas vezes têm vida útil limitada com baterias de rotina e substituições de dispositivo. A engrenagem falha e, eventualmente, requer manutenção e substituição. A logística prática do local deve ser incluída com a manutenção.
Edge computing, IoT and 5G possibilities
Edge computing continues to evolve, using new technologies and practices to enhance its capabilities and performance. Talvez a tendência mais notável seja a disponibilidade de ponta, e espera-se que os Serviços edge estejam disponíveis em todo o mundo até 2028. Onde a tecnologia edge computing é muitas vezes específica da situação hoje, espera-se que a tecnologia se torne mais ubíqua e mude a forma como a internet é usada, trazendo mais abstração e potenciais casos de uso para tecnologia edge.
isto pode ser visto na proliferação de produtos computados, de armazenamento e de aparelhos de rede especificamente concebidos para a computação de bordo. Mais parcerias multivendor permitirão uma melhor interoperabilidade e flexibilidade do produto no limite. Um exemplo inclui uma parceria entre a AWS e a Verizon para trazer melhor conectividade à borda.as tecnologias de comunicação sem fio, como o 5G e o Wi-Fi 6, também afetarão a implantação e utilização de borda nos próximos anos, possibilitando capacidades de virtualização e automação que ainda não foram exploradas, tais como uma maior autonomia do veículo e migrações de carga de trabalho para a borda, tornando as redes sem fio mais flexíveis e rentáveis.
Edge computing gained notice with The rise of IoT and the sudden glut of data such devices produce. Mas com as tecnologias da IoT ainda em relativa infância, a evolução dos dispositivos da IoT também terá um impacto no desenvolvimento futuro da computação de borda. Um exemplo de tais alternativas futuras é o desenvolvimento de micro-centros de dados modulares (MMDCs). O MMDC é basicamente um centro de dados em uma caixa, colocar um completo centro de dados dentro de um pequeno sistema móvel que pode ser implantado mais perto de dados, tal como uma cidade ou uma região, para entrar de computação muito mais perto de dados, sem colocar a borda os dados adequada.