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Commit 36f9905

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title: Edge Computing
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category: Tecnologia
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A computação de borda é um modelo de [sistema distribuído](/pt-br/distributed-systems) que transfere parte da capacidade de armazenamento e processamento do [*data center*](/pt-br/data-center) principal para as fontes de dados.
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Os dados coletados são processados localmente (por exemplo, em uma fábrica, em uma loja ou em toda uma cidade) em vez de serem enviados para um *data center* centralizado para processamento e análise.
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Essas unidades ou dispositivos de processamento locais representam a borda do sistema, enquanto o *data center* é o seu centro.
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A saída processada na borda é então enviada de volta para o *data center* principal para processamento adicional.
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Exemplos de computação de borda incluem dispositivos vestíveis ou computadores que analisam o fluxo de tráfego.
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## Problema relacionado
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Na última década, vimos um aumento significativo nos dispositivos de borda (por exemplo, telefones celulares, relógios inteligentes ou sensores). Em alguns casos, o processamento de dados em tempo real não é apenas um recurso agradável de se ter, mas vital. Pense nos carros autônomos. Agora imagine se os dados dos sensores do carro tivessem que ser transferidos para um *data center* para processamento antes de serem enviados de volta para o veículo para que ele possa reagir adequadamente. A latência de rede inerente poderia ser fatal. Embora este seja um exemplo extremo, a maioria dos usuários não gostaria de usar um dispositivo inteligente que não pode fornecer feedback instantâneo.
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## Como ajuda
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Como descrito acima, para que os dispositivos de borda sejam úteis, eles devem fazer pelo menos parte do processamento e análise localmente para fornecer feedback quase em tempo real aos usuários. Isso é alcançado transferindo alguns recursos de armazenamento e processamento do *data center* para onde os dados são gerados: o dispositivo de borda. Os dados processados e não processados são posteriormente enviados para o *data center* para processamento e armazenamento adicionais. Em resumo, eficiência e velocidade são os principais impulsionadores da computação de borda.

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