Empresas e plataformas que dependem do processamento de dados em tempo real encontram vários desafios na operação, que incluem a centralização das tarefas em data centers e a dependência cada vez maior da nuvem para funcionar. Porém, a tecnologia do edge computing é vista cada vez mais como uma solução viável para a forma com que lidamos com nossos dados.
A seguir, confira o que é, como funciona e para que serve essa tecnologia que está presente inclusive em vários serviços que você utiliza diariamente na internet, mesmo sem perceber.
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O que é edge computing?
Edge computing ou computação de borda, na tradução mais comum para o português, é uma forma descentralizada de processamento de dados. Em vez de depender de data centers em outras localidades, a capacidade computacional ocorre na “fronteira” da rede.
Isso significa que essas tarefas acontecem próximas dos dispositivos e locais de origem dos dados, inclusive localmente, o que acelera a tomada de decisão de um sistema.
Computação na borda explicado de forma simples
Imagine que você recebeu uma carta de outra pessoa e está interessado no conteúdo. O que faz mais sentido: abrir o envelope na hora e ler o que está nela por conta própria ou reenviar ela para que outra pessoa faça essa tarefa de leitura e conte tudo para você?
Nos dois casos, a tarefa será executada com sucesso e, se você recebesse um alto volume de correspondências, até faria sentido dividir o trabalho com alguém.
Porém, neste caso a ação é tão simples que pode ser realizada de forma ágil e eficiente sem a necessidade desse intermediário ou do transporte para outro ponto.
A computação na borda é justamente essa abordagem mais direta, que transfere a capacidade computacional para a proximidade dos dispositivos de forma descentralizada e é ideal para gerar respostas imediatas.
Diferença entre edge computing e cloud computing
Esses dois tipos de processamento de dados trabalham para permitir a hospedagem e o funcionamento de sistemas digitais. Porém, há alguns elementos próprios de cada tecnologia que tornam elas quase opostas em alguns quesitos.
Todo o trabalho de lidar com dados no edge computing ocorre em dispositivos próprios e o mais próximo possível da origem dessas informações, com forte relação com a Internet das Coisas. Já no caso da nuvem, isso é repassado via internet para servidores remotos.
Isso significa que a computação em nuvem pode ter maior latência e uso de banda, já que o caminho percorrido pelos dados é maior, além de contar com uma estrutura mais “rígida” e centralizada.
A diferença não torna as abordagens diferentes, mas complementares: é possível utilizar ambas as soluções em um ambiente, dependendo do tipo de tarefa a ser executada.
Grandes volumes de dados, por exemplo, são melhor tratados a partir de cloud, enquanto o edge é especializado em respostas curtas e de menor tempo de conclusão.
Como o edge computing processa dados
Como o próprio nome da tecnologia explica, essa tarefa é feita na “borda” de uma rede, ou seja, na proximidade da fronteira de onde os dados são gerados.
Na prática, tudo começa com a coleta de informações por aparelhos como câmeras ou sensores. Elas passam por uma etapa de pré-processamento, que pode acontecer nesses dispositivos ou em outros aparelhos próximos especializados.
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Em seguida, o sistema já envia a decisão para o ponto de origem do pedido, como um comando ou resposta. Normalmente, só dados agregados ou críticos vão para a nuvem, seja por motivo de análise de dados ou um processamento mais exigente em volume.
Por que o edge computing surgiu?
A chegada do edge computing começa a ser discutida depois de décadas de evolução da informática como um todo. Nos mainframes da década de 1950 em diante, que são aqueles computadores que ocupam cômodos inteiros e realizam cálculos a partir de uma programação manual, todo o processamento era realizado no próprio dispositivo.
As conexões em rede que se estabelecem principalmente na década de 1990, como o caso da internet comercial, ampliam a quantidade de informações trocadas entre PCs e servidores. Nesse ponto, nasce a ideia de transportar essas tarefas para outros ambientes por causa da alta demanda.
A primeira arquitetura “de borda” foi idealizada por um grupo de pesquisadores que montou uma empresa chamada Akamai em 1998, após vencer uma competição no Instituto de Tecnologia do Massachusetts (MIT).
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Os cientistas estavam preocupados com o crescente tráfego de dados na rede e como isso poderia prejudicar a navegação como um todo. Eles então desenvolveram um conceito em computação distribuída que seria adaptado e aplicado por praticamente toda a indústria.
A solução proposta foi um conceito de maior fluidez de dados ao fazer com que os dados não fossem transportados no esquema tradicional cliente-servidor, mas a partir de redes e servidores próximos das fontes.
Vantagens do edge computing
Há benefícios bastante evidentes em negócios de todos os tamanhos que optam por esse formato de tratamento de dados. Para começar, o próprio processamento de informações ocorre mais rapidamente, o que reduz a latência e o tempo de resposta — algo essencial para tarefas que acontecem em tempo real, como em games ou transmissão audiovisual.
Isso também significa um menor uso de banda, já que menos informações são enviadas para a nuvem, além de mais garantia de estabilidade (por meio da continuidade do funcionamento do serviço) em caso de problemas com servidores de cloud — algo que aconteceu com alguma frequência em 2025.
Além disso, esse tipo de sistema promete mais segurança e privacidade, já que não exigem a transferência dos dados para um data center gerenciado por terceiros. Esse aspecto de soberania em relação aos próprios dados é um tema em alta na indústria.
Os serviços de edge computing também permitem uma escalabilidade controlada e distribuída para negócios ainda em desenvolvimento, sem a necessidade de concentrar o processamento em uma única fonte.
Desvantagens e limitações do edge computing
Por outro lado, essa tecnologia ainda traz pontos negativos ou que precisam ser considerados no momento da construção da estrutura. Para começar, ter o maior controle sobre os próprios dados é algo que aumenta a complexidade da arquitetura do sistema como um todo.
Isso significa que, além da dificuldade técnica, o edge computing encarece os projetos do ponto de vista de implementação e gerenciamento, enquanto ofertas de cloud tendem a ser financeiramente mais vantajosas inicialmente.
Além disso, esse formato ainda traz algumas limitações de processamento de dados em relação a data centers mais robustos. Do ponto de vista de segurança, ele também não está livre de problemas, já que é um alvo potencial de invasão que garantiria acesso direto aos seus dados.
Aplicações do edge computing no dia a dia
Por ser otimizada para serviços e plataformas de processamento rápido e resposta imediata, exemplos do edge computing no cotidiano do usuário ou da indústria envolvem justamente sistemas que possuem essa demanda urgente.
A Internet das Coisas (IoT) é essencial nessa tarefa, já que esses dispositivos simplificados em estrutura são utilizados para fazer a leitura e gerar a resposta a um comando.
Exemplos e tendências de edge computing bastante presentes no mercado atual incluem:
- o processamento de dados de saúde em smartwatches, como o monitoramento de batimentos cardíacos;
- o gerenciamento de casas, indústrias ou até cidades conectadas, a partir de aparelhos como sensores, câmeras e eletrodomésticos que se comunicam entre si e leem os dados uns dos outros;
- jogos de Realidade Virtual (VR) ou transmitidos via cloud, que processam alguns elementos em servidores de borda para reduzir a latência;
- plataformas de streaming, que adotam o edge computing para transmissões ao vivo — como no caso de eventos esportivos, onde cada segundo de atraso conta negativamente para o espectador;
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