Com a evolução dos tempos, o conceito de Internet das Coisas envolve cada vez mais coisas. Para além de terem sensores internos e processadores incorporados, estas coisas estão também diretamente ligadas à rede, transmitindo os seus dados online. Embora a automação doméstica possa ser o caso de utilização "principal" deste conceito, se o frigorífico ficar sem leite, por exemplo, o frigorífico encomendará automaticamente leite na mercearia. Mas o âmbito das aplicações da IoT está, na verdade, a tornar-se cada vez maior. Teremos muitas coisas que interagem entre si, mas que são independentes umas das outras, os escritórios encomendarão automaticamente artigos de escritório quando necessário, sem a nossa intervenção, e até os sensores na nossa roupa e no nosso corpo transmitirão os nossos dados de saúde aos nossos médicos em tempo real. Este tipo de comunicação M2M (máquina-a-máquina) é fundamental.
Para concretizar todos os benefícios potenciais da IoT, a computação em nuvem deve ser a base da IoT. A ideia subjacente à Internet é que a maioria dos dados recolhidos deve ser transmitida online, para que as aplicações possam efetivamente agregar, analisar e utilizar esses dados. Voltemos agora ao exemplo do frigorífico. Neste exemplo, em vez de o frigorífico encomendar leite na própria mercearia, o frigorífico transmite todos os seus dados, incluindo o inventário atual de alimentos e o consumo do utilizador, para a aplicação, que lê e analisa os dados. A decisão de compra é então tomada com base em factores como o orçamento alimentar atual do utilizador e o tempo que o leite demorará a ser entregue, e a nuvem é o local ideal para estas aplicações.
Se todos os nossos produtos quotidianos estivessem equipados com isto, a quantidade de dados gerados seria enorme. Por conseguinte, a IoT deve considerar a forma de armazenar e analisar os dados gerados. Não se trata apenas de uma questão de quantidade de dados, mas também da velocidade a que estes dados são gerados. Os sensores estão a gerar cada vez mais dados mais rapidamente do que a maioria das aplicações comerciais os consegue processar.
As soluções baseadas na nuvem são fundamentais para lidar com o volume e a velocidade da geração de dados. A nuvem pode fornecer recursos de armazenamento provisionados de forma automática e dinâmica com base em nossas necessidades, sem intervenção manual. A nuvem também nos dá a capacidade de aceder ao armazenamento virtual através de clusters de bases de dados na nuvem ou de armazenamento físico virtualizado que pode ajustar a capacidade sem tempo de inatividade, e a capacidade de aceder a grandes conjuntos de recursos de armazenamento, o que não é possível localmente.
A segunda questão sobre estes dados é o que fazer com eles. Há duas dificuldades com este problema. A primeira dificuldade é como processar todos os pontos de dados obtidos de cada objeto diferente em tempo real. A segunda dificuldade é extrair informações úteis de todos os pontos de dados disponíveis recolhidos e correlacionar as informações obtidas de diferentes objectos para acrescentar valor real aos dados armazenados.
Embora o processamento em tempo real possa parecer simples - receber dados, analisá-los e depois utilizá-los - não é esse o caso em tempo real. Voltemos ao exemplo do frigorífico. Imagine que, sempre que alguém abre a porta do frigorífico, este envia um pacote de dados. Estes pacotes de dados incluem o que foi movido e o que foi colocado. Estimemos que existem cerca de 2 mil milhões de frigoríficos no mundo e que a porta do frigorífico é aberta e fechada 4 vezes por dia, pelo que serão gerados 8 mil milhões de pacotes de dados num dia, o que corresponde a cerca de 100 000 pacotes de dados por segundo, em média. Esta quantidade é muito surpreendente. Pior ainda, estes pontos de dados podem estar concentrados em alturas características do dia (principalmente de manhã e à noite). Se prepararmos a capacidade de processamento com base na carga máxima, será desperdiçada muita infraestrutura.
Uma vez efectuado o processamento em tempo real, deparamo-nos com a segunda dificuldade, que é como extrair informações úteis destes dados armazenados e elevá-los a um nível superior, deixando de ser questões pessoais. Seria ótimo para si, pessoalmente, se o seu frigorífico pudesse fazer automaticamente a sua encomenda na mercearia, mas e se o fabricante soubesse que os frigoríficos de certas regiões têm tendência para sobreaquecer, ou que os frigoríficos que armazenam certos produtos esgotam a sua vida útil demasiado depressa? Nesse caso, a informação terá maior importância para os fabricantes. Para extrair este tipo de informação dos dados armazenados, precisamos de tirar partido das soluções de grandes volumes de dados existentes (e de algumas que estão no horizonte).
A computação em nuvem é ideal para lidar com estes problemas. Na primeira dificuldade, é permitida a atribuição dinâmica (e a recuperação) de recursos de processamento, permitindo que as aplicações que necessitam de analisar dados de frigoríficos em tempo real lidem com estes volumes maciços de dados e optimizem os custos de infraestrutura. Na segunda dificuldade, a computação em nuvem pode colaborar com soluções de Big Data.
Em suma, a Internet das Coisas pode alterar a arquitetura geral da computação em nuvem, mas, ao mesmo tempo, a computação em nuvem também é fundamental para alcançar esta mudança. Em termos de recursos informáticos virtualizados, embora as aplicações possam atribuir dinamicamente esses recursos sem intervenção manual, a computação em nuvem não terá qualquer desenvolvimento se for esse o caso. Porque a Internet das Coisas é a única força motriz para o seu desenvolvimento.
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