Edge computing: O futuro já começou

O edge computing processa dados o mais próximo possível da fonte de dados. Isso permite que as empresas processem e utilizem os dados na hora certa e no lugar certo. O resultado? Uma melhor experiência do cliente e uma vantagem estratégica valiosa.

Lenildo Morais, mestre em ciência da computação pelo Centro de Informática da UFPE – Universidade Federal de Pernambuco

  Uma arquitetura edge cloud é utilizada para descentralizar o poder de processamento para as bordas (clientes/dispositivos) de suas redes. Tradicionalmente, o poder de computação dos servidores tem sido utilizado para executar tarefas como minimizar dados ou criar sistemas distribuídos sofisticados.

  No modelo de nuvem, essas tarefas “inteligentes” são realizadas por servidores para que possam ser transferidas para outros dispositivos com menos ou quase nenhum poder de computação.

 

A vantagem do edge computing

 

  Em vez de um modelo em que os clientes simplesmente se conectam aos servidores, milhares de clientes são conectados entre si para realizar tarefas de processamento menores. O cenário ideal do edge computing permite que milhões de dispositivos IoT – Internet das coisas construam uma grande rede inteligente que pode realizar tarefas que geralmente só são possíveis em data centers muito grandes.

  Graças à nuvem, uma empresa não precisa comprar e gerenciar seus próprios servidores, já que com uma assinatura na nuvem, o provedor é responsável pela manutenção e operação do servidor. Mas para tornar a computação em nuvem o mais “barata” possível, esses servidores geralmente são instalados em grandes data centers para criar economias de escala.

Fog computing – O futuro da cloud

Lenildo Morais – Mestre em ciência da computação pelo Centro de Informática da UFPE – Universidade Federal de Pernambuco

Áreas de aplicação e atuação

 

  Diferentes aplicações de computação em fog podem ser operacionalizadas. As principais são:

 

Vídeo streaming

  A transmissão de aplicativos e serviços de vídeo aproveitará alguns dos principais benefícios da computação em fog, incluindo conhecimento de localização, baixa latência, suporte para mobilidade e análise em tempo real. Vários dispositivos inteligentes suportam uma aplicação de vigilância inteligente, que pode ser usada por agentes da lei para exibir fluxos de eventos em vídeos de suspeitos em tempo real.

 

Jogos

  O advento da computação em nuvem forneceu uma plataforma para jogos de computador sem usuários (jogadores) preocupados com os requisitos de hardware. Os provedores de jogos em nuvem têm expandido rapidamente a infraestrutura da nuvem para fornecer o serviço de jogos sob demanda (GoD) aos usuários por meio da Internet. É oferecido remotamente, permitindo um jogo interativo que pode ser acessado e decodificado por dispositivos finais, como smartphones ou tablets.

 

Cuidados de saúde

  As aplicações IoT forneceram uma abordagem estruturada para melhorar os serviços de saúde. Isso é possível pela implantação de sistemas de monitoramento onipresentes e transmissão dos dados para dispositivos de fog em tempo real, antes de enviar a informação para a nuvem para posterior análise e diagnóstico.

 

STLS – Sistema inteligente de semáforo

  O semáforo inteligente foi idealizado por veículos inteligentes conectados e sistema de transporte avançado. Ele interage localmente com uma série de nós sensores para detectar a presença de ciclistas, motociclistas ou pedestres. Também estima a velocidade e a distância dos veículos que se aproximam. Esta informação pode ser usada para prevenir acidentes ao enviar sinais de aviso prévio aos veículos que se aproximam.

 

Cidades inteligentes

  Uma cidade inteligente é a chave essencial para aplicações de loT, que variam desde o gerenciamento inteligente de tráfego até o monitoramento de energia de edifícios. O conceito de cidade inteligente atraiu o grande interesse dos setores de ciência, engenharia e comunidades de pesquisa e de profissionais como um meio para superar os desafios associados ao rápido crescimento urbano.

 

Veículos inteligentes

  O advento da computação em nuvem para dispositivo móvel exigiu o estudo de seus agentes, como veículos, robôs e seres humanos, que interagem juntos para detectar o meio ambiente, processar os dados e transmitir os resultados. Veículo conectado por fog computing poderá se comunicar com o seu ambiente interno e externo.

 

Smart grid

  Os aplicativos de balanceamento de carga de energia podem ser executados em dispositivos de borda de rede, como medidores inteligentes e microgrades. Com base na demanda de energia e na possibilidade de um custo mais baixo, esses dispositivos alternam automaticamente para energias alternativas, como a energia solar e o vento.

 

Redes de sensores e atuadores sem fio

  As redes de sensores sem fio tradicionais são insuficientes em aplicações que vão além de detecção e rastreamento, que exigem que os atuadores exerçam ações físicas como abrir, fechar ou mesmo movimento de sensores. Nesse cenário, os atuadores que atuam como dispositivos de fog podem controlar o próprio processo de medição, a estabilidade e os comportamentos oscilatórios criando um sistema de circuito fechado.

 

Controle de construção inteligente

  As aplicações deste cenário são facilitadas por sensores sem fio implantados para medir temperatura, umidade ou níveis de vários gases na atmosfera de construção. Neste caso, as informações podem ser trocadas entre todos os sensores em um piso e suas leituras podem ser combinadas para formar medições confiáveis. Os sensores irão usar a tomada de decisão e a ativação de dispositivos de fog para reagir com as informações dos dados recebidos.

 

CPSs – Sistemas ciberfísicos

  Os sistemas baseados em fog computing estão se tornando uma classe importante de IoT e CPSs. Com base nas operadoras de informação tradicionais, incluindo Internet e rede de telecomunicações, a IoT é uma rede que pode interconectar objetos físicos comuns com endereços identificados. Os CPSs apresentam uma combinação dos elementos computacionais e físicos do sistema.

 

SDN – redes definidas por software

  A estrutura de computação em fog pode ser aplicada para implementar o conceito SDN para redes de veículos. SDN é um paradigma emergente de computação em rede e se tornou um dos tópicos mais populares na indústria de TI. Ela separa as camadas de controle e comunicação de dados. O controle é realizado em um servidor centralizado e os nós seguem o caminho de comunicação decidido pelo servidor.

 

Trem autossustentável

  Automanutenção de trens é uma importante área de aplicação. As variações de temperatura podem ser detectadas pelo sensor de monitoramento de rolamento de esferas no trem e podem notificar automaticamente qualquer tipo de transtorno. Isso ajudará na prevenção de desastres.

 

Segurança

  Como uma “pequena nuvem” perto dos usuários finais, os dispositivos de fog podem enfrentar desafios de segurança de sistema e deverão ser implementados em locais de vigilância e proteção rigorosas. A fim de proteger dos objetivos de mal intencionados, como a espionagem e o sequestro de dados. Os ataques tradicionais se tornam disponíveis para comprometer o sistema de dispositivos de fog. Os principais pontos relacionados à segurança do sistema em fog computing são:

 

Técnicas de detecção de intrusão

  As técnicas de detecção de intrusão também podem ser aplicadas na computação de fog. A intrusão em redes inteligentes pode ser detectada usando um método baseado em assinatura, no qual os padrões de comportamento são observados e verificados em um banco de dados. A intrusão também é capturada usando um método baseado em anomalia, onde o comportamento observado é comparado com o comportamento esperado para verificar se há um desvio de conduta.

 

Autenticação e autorização

  As questões de autenticação e autorização não foram estudadas no contexto da computação em fog. Elas estão inseridas no contexto de redes inteligentes e comunicação máquina a máquina. Existem soluções de segurança para computação em nuvem. No entanto, elas podem não se adequar à computação em fog, porque os dispositivos de fog funcionam na extremidade das redes. O ambiente de trabalho dos dispositivos fog enfrentará muitas ameaças que não existem em uma nuvem bem gerenciada.

  Esses dispositivos, geralmente, possuem algum tipo de conectividade com o servidor de autenticação remoto da nuvem, que pode ser usado para distribuir informações de autenticação e coletar logs de auditoria, mas essa conectividade é muito lenta em certos ambientes.

  Além disso, a dependência dos servidores de autenticação central da cloud não é o ideal, porque a autenticação deve continuar a ser aplicada para a pessoa que acessa os dispositivos localmente, quando a comunicação do servidor de autenticação remota estiver desativada. Uma provisão para garantir que o acesso necessário esteja disponível em situações de emergência pode ser importante, mesmo que isso signifique ignorar o controle de acesso normal, mas com um certo controle de auditoria.

 

Segurança de rede

  O desenvolvimento de tecnologia sem fio levou ao aumento de problemas de segurança. A computação em fog é afetada de maneira semelhante, como outras tecnologias sem fio. Exemplos de ataques são sniffer, spoofing, jamming, etc. Esses ataques normalmente ocorrem entre o nó de fog e o sistema de nuvem centralizado. Geralmente, costuma-se confiar nas configurações definidas pelo sistema central da rede, que separa o tráfego de dados normal da rede do cliente. Mas isso sobrecarrega muito o gerenciador de rede. Os nós de neblina estão na borda da rede, o que aumenta o processamento do gerenciador de rede. SDN pode ser usado como uma abordagem para o gerenciador de rede para trabalhar no baixo nível de abstração para os serviços de rede, ajudando no gerenciamento, além de aumentar a escalabilidade da rede e reduzir o custo com referência à computação em fog.

 

Segurança dos dados

  Na fog computing o controle do usuário para os dados é transmitido pelo nó de fog, daí os mesmos problemas de segurança surgem da computação em nuvem. A integridade dos dados não poderá ser mantida quando eles forem perdidos ou modificados. Os dados que são carregados para o nó de fog também podem ser usados por terceiro. Existem várias técnicas capazes de fornecer a integridade de dados, confidencialidade e veracidade, como a combinação de criptografia homomorphic e criptografia searchable. Elas garantem que o cliente não armazene dados no servidor não confiável.

 

Privacidade

  A privacidade do usuário é fator primordial em qualquer sistema de computação e essa questão é de grande preocupação também na computação em fog. Um dos grandes desafios é que, além do prestador de serviço, o governo também está envolvido. Na verdade, torna-se ainda mais fácil para o terceiro ter acesso aos dados privados do usuário, localização e etc. E portanto, o usuário fica propenso a ataques. Devido à entrega de dados na borda do nó de fog, é muito mais fácil coletar todas as informações importantes dos usuários. Preservar os dados do usuário é um dos problemas mais desafiadores na fog computing.

 

Protocolos seguros e eficientes

  Muitos protocolos existentes são baseados em tempo sincronização e transmissões de pacotes em redes sem fio e não são adequados para dispositivos IoT com recursos limitados em computação em fog. As transmissões sem fio e os cálculos de segurança consomem uma fração significante da capacidade de energia. O principal desafio é como projetar esquemas seguros e eficazes no IoT sem sacrificar o desempenho e consumir uma alta taxa energia.

 

Verificação de localização

  Em ambientes hostis, como veículos e ferrovias, os dispositivos IoT em um ambiente de fog podem se mover de forma rápida e dinâmica, o que dificulta a verificação da localização. O principal desafio é como projetar um esquema de verificação de localização seguro e preciso em ambientes tão volátil e, ao mesmo tempo, o esquema deve ser adequado para dispositivos IoT com recursos limitados.

Desafios

 

  Embora existam muitos exemplos de implementações de borda já em andamento em todo o mundo, a adoção generalizada exigirá novas formas de pensar para resolver desafios e limitações emergentes e já existentes.

  Estabelecemos que a plataforma de computação de borda deve ser, por design, muito mais tolerante a falhas e robusta do que uma nuvem tradicional centrada em data center, tanto em termos de hardware quanto de serviços de plataforma que suportam o ciclo de vida da aplicação.

  Não podemos presumir que tais casos de uso de borda terão as instalações de manutenção e suporte que a infraestrutura de data center padrão faz. O provisionamento de toque zero, a automação e a orquestração autônoma em todas as plataformas de infraestrutura são requisitos cruciais nesses cenários. Mas há outros desafios que precisam ser levados em consideração.

  Por um lado, os sistemas de gerenciamento de recursos de borda devem fornecer um conjunto de mecanismos de alto nível, cuja montagem resulta em um sistema capaz de operar e usar uma infraestrutura de IaaS – infraestrutura como serviço distribuída geograficamente baseada em interconexões de WAN. Em outras palavras, o desafio é revisar (e estender quando necessário) os principais serviços da IaaS para lidar com as especificidades de borda mencionadas anteriormente – desconexões de rede/largura de banda, capacidades limitadas em termos de computação e armazenamento, implantações não tripuladas e assim por diante. Algumas necessidades previsíveis incluem:

 

1 – Um gerenciador de máquina virtual/contêiner/bare-metal encarregado de gerenciar o ciclo de vida da máquina/contêiner (configuração, programação, implementação, suspensão/ retomada e encerramento).

2 – Um gerenciador de imagem responsável por arquivos de modelo (também com imagens de máquina virtual/contêiner).

3 – Um gerente de rede encarregado de fornecer conectividade à infraestrutura: redes virtuais e acesso externo para usuários.

4 – Um gerenciador de armazenamento, fornecendo serviços de armazenamento para aplicativos de borda.

5 – Ferramentas administrativas, fornecendo interfaces de usuário para operar e usar a infraestrutura dispersa.

FinOps – Otimização de custos na nuvem

Lenildo Morais – Mestre em ciência da computação pelo Centro de Informática da UFPE – Universidade Federal de Pernambuco

Os novos desafios

 

  Vincular dólares a serviços consumidos em “relatórios de utilização de custos” produzidos pela AWS sempre foi um desafio para os gestores de TI e finanças, muitos dos quais se viram “fazendo engenharia reversa” de suas contas para igualar o dinheiro gasto com chamadas à API.

  O processamento de dados é tão grande que são processados dados de transações em centenas de milhões de linhas. Mas os fornecedores de nuvem oferecem cada vez mais servidores e funções como serviço (FaaS), que permitem às empresas pagarem apenas pelo código executado para executar seus aplicativos.

  Essas transações, geralmente, acontecem no tempo de resposta abaixo de um segundo, gerando mais itens de linha com mais rapidez e estimulando um grande aumento nos volumes e na complexidade dos dados de faturamento. Quando se escreve código para um novo recurso, as opções de serviços são tão rápidas que permitem gastar pouco dinheiro para muitas pessoas. Mas quando se começa a rodar bilhões de operações em 300 milissegundos, isso se soma rapidamente.

Computação na nuvem – Recuperação de desastres

Lenildo Morais – Mestre em ciência da computação pelo Centro de Informática da UFPE – Universidade Federal de Pernambuco

Cloud edge computing: Além do data center

Lenildo Morais – Mestre em ciência da computação pelo Centro de Informática da UFPE – Universidade Federal de Pernambuco

Uma exploração mais profunda das considerações sobre a cloud edge

 

  A “borda” da computação de borda se refere à periferia de um domínio administrativo, o mais próximo possível de fontes de dados ou usuários finais. Este conceito se aplica a redes de telecomunicações, a grandes empresas com pontos de presença distribuídos, como o retalho, ou a outras aplicações, em particular no contexto da IoT.

  Uma das características da computação de borda é que o aplicativo é fortemente associado à localização da borda. Para as telecomunicações, “a borda” se referiria a um ponto próximo ao usuário final, mas controlado pelo provedor, potencialmente tendo alguns elementos de cargas de trabalho em execução nos dispositivos do usuário final. Para grandes empresas, “o limite” é o ponto em que o aplicativo, serviço ou carga de trabalho é usado (por exemplo, uma loja de varejo ou uma fábrica). Para os propósitos desta definição, a borda não é um dispositivo final com capacidade extremamente limitada para suportar até mesmo uma arquitetura de nuvem mínima, como um dispositivo IoT ou de sensor. Esta é uma consideração importante, porque muitas discussões sobre computação de borda não fazem essa distinção.

   A computação de borda é semelhante à computação de data center onde:

• Inclui recursos de computação, armazenamento e rede.
• Seus recursos podem ser compartilhados por muitos usuários e muitos aplicativos.
• Beneficia da virtualização e abstração do pool de recursos.
• Beneficia da capacidade de alavancar hardware de commodity.
• Utiliza APIs para suportar a interoperabilidade.

   A computação de borda difere da computação em grandes data centers onde:

• Os sites de borda são o mais próximo possível dos usuários finais. Eles melhoram a experiência em alta latência e conexões não confiáveis.
• Pode exigir hardware especializado, como plataformas GPU / FPGA para funcionalidades de realidade aumentada/realidade virtual.
• O edge pode ser dimensionado para um grande número de sites, distribuídos em locais distintos.
• A localização de um site de borda e a identidade dos links de acesso que ele encerra são significativas. Um aplicativo que precisa ser executado perto de seus usuários precisa estar na parte certa da borda. É comum que o local do aplicativo seja importante na computação de borda.
• Todo o pool de sites pode ser considerado dinâmico. Devido a sua separação física, os sites de borda serão, em alguns casos, conectados entre si e o núcleo com conexões WAN. Os sites de borda ingressarão e sairão do pool de infraestrutura ao longo do tempo.
• Os sites de borda são remotos e potencialmente não-tripulados e, portanto, devem ser administrados remotamente. As ferramentas precisam suportar o acesso intermitente da rede ao site.
• O edge suporta grandes diferenças no tamanho e na escala do site, desde a escala do data center até um único dispositivo.
• Sites de borda podem ter recursos limitado. A adição de capacidade a um site existente é restrita devido a requisitos de espaço ou energia.
• Multi-tenancy em escala maciça é necessária para alguns dos casos de uso.
• O isolamento da computação de borda das nuvens do data center pode ser necessário para garantir que os comprometimentos no domínio “nuvem externa” não afetem os serviços.

  O conceito de computação de borda deve cobrir o site de borda (por exemplo, a infraestrutura de computação, rede e armazenamento), mas também os aplicativos (cargas de trabalho) executados nele. Vale notar que qualquer aplicativo em um ambiente de computação de borda pode potencializar qualquer um ou todos os recursos fornecidos por uma nuvem – computação, armazenamento em bloco, armazenamento de objetos, rede virtual, bare metal ou contêineres.

Casos de uso

 

  Existem muitas maneiras de caracterizar casos de uso e este artigo é muito curto para fornecer uma lista exaustiva. Mas aqui estão alguns exemplos para ajudar a esclarecer o pensamento e destacar oportunidades de colaboração.

 

Coleta de dados e análise

  IoT, onde os dados são frequentemente coletados de uma grande rede de microssites, é um exemplo de um aplicativo que se beneficia do modelo de computação de borda. Enviar massas de dados em conexões de rede geralmente limitadas a um mecanismo de análise localizado em um data center centralizado é contraproducente; pode não ser responsivo o suficiente, contribuir para latência excessiva e desperdiçar largura de banda preciosa.

  Como os dispositivos edge também podem produzir Terabytes de dados, a análise mais próxima da fonte dos dados na borda pode ser mais econômica, analisando os dados próximos à fonte e enviando apenas pequenos lotes de informações condensadas de volta aos sistemas centralizados. Há uma compensação aqui – equilibrar o custo de transportar dados para o núcleo contra a perda de algumas informações.

 

Segurança

  Infelizmente, à medida que os dispositivos de borda se proliferam – incluindo telefones celulares e sensores IoT – novos vetores de ataque estão surgindo, aproveitando a proliferação de endpoints. A computação de borda oferece a capacidade de mover os elementos de segurança para mais perto da origem de ataque, permite aplicativos de segurança de desempenho mais alto e aumenta o número de camadas que ajudam a defender o núcleo contra violações e riscos.

 

Requisitos de conformidade

  Conformidade abrange uma ampla gama de requisitos, passando por soberania de dados e aplicação de direitos autorais. Restringir o acesso a dados com base em limites geográficos e políticos, limitar fluxos de dados, dependendo das limitações de direitos autorais, e armazenar dados em locais com regulamentações específicas é possível e executável com infraestrutura de computação de ponta.

 

NFV – Virtualização da função de rede

  A NFV é a essência do aplicativo de computação de borda, pois fornece funcionalidade de infraestrutura. As operadoras de telecomunicações buscam transformar os seus modelos de entrega de serviços executando funções de rede virtual, como parte ou em camadas de uma infraestrutura de computação de ponta. Para maximizar a eficiência e minimizar o custo/complexidade, a execução de NFV na infraestrutura de computação de ponta faz sentido.

 

Tempo real

  Aplicativos em tempo real, carros conectados, telemedicina, Internet tátil indústria 4.0 e cidades inteligentes são incapazes de tolerar mais que alguns milissegundos de latência e podem ser extremamente sensíveis a jitter ou variação de latência. Como exemplo, os carros conectados precisarão de baixa latência e alta largura de banda e dependerão de computação e cache de conteúdo perto do usuário, tornando a capacidade de borda uma necessidade. Em muitos cenários, particularmente quando a automação de circuito fechado, ela é usada para manter a alta disponibilidade. Os tempos de resposta em dezenas de milissegundos são necessários e não podem ser atendidos sem a infraestrutura de computação de borda.

 

Imersivo

  A computação de borda expande os recursos de largura de banda, desbloqueando o potencial de novos aplicativos imersivos. Alguns deles incluem imagens em 360° para verticais como cuidados de saúde. Colocar em cache e otimizar o conteúdo na borda já está se tornando uma necessidade, já que protocolos como o TCP não respondem bem a mudanças repentinas no tráfego da rede de rádio. A infraestrutura de computação de ponta, vinculada ao acesso em tempo real a informações de rádio/rede, pode reduzir os atrasos em vídeo em até 20% durante as horas de pico e também variar a taxa de transmissão de vídeo com base nas condições de rádio.

 

Eficiência de rede

  Muitos aplicativos não são sensíveis à latência e não exigem grandes volumes de computação ou capacidade de armazenamento, para, teoricamente, rodar em uma nuvem centralizada, mas os requisitos de largura de banda e/ou computação ainda podem tornar a computação de borda mais eficiente. Algumas dessas cargas de trabalho são comuns, incluindo vigilância por vídeo e gateways de IoT, enquanto outras, como reconhecimento facial e reconhecimento de matrículas de veículos, são recursos emergentes. Com muitos deles, a infraestrutura de computação de borda não apenas reduz os requisitos de largura de banda, mas também fornece uma plataforma para funções que permitem o valor do aplicativo – por exemplo, detecção de movimento de vigilância por vídeo e reconhecimento de ameaças.

  Em muitos desses aplicativos, 90% dos dados são rotineiros e irrelevantes, portanto, enviá-los para uma nuvem centralizada é proibitivamente caro e desperdiça a largura de banda da rede, que costuma ser escassa. Faz mais sentido classificar os dados na borda para anomalias e alterações e apenas relatar os dados acionáveis.

MultiCloud: Como escolher a nuvem correta para o seu negócio

Lenildo Morais – Mestre em ciência da computação pelo Centro de Informática da UFPE – Universidade Federal de Pernambuco

A nuvem pública

 

  A nuvem pública é um ponto de partida típico para a jornada de muitas empresas. Ela está facilmente disponível até para as empresas menores, de alguns dos fornecedores mais conhecidos. Tomemos o Microsoft Office 365, por exemplo. Os benefícios de custo são claros. Com a implantação tradicional no local do pacote do Microsoft Office, todos os funcionários que usarão o software devem ter uma licença, uma despesa de capital a ser depreciada com o tempo. Mas, se a empresa reduzir a sua conta, ela retém as licenças que já foram pagas. Com a abordagem do Office 365 em nuvem pública, você paga mês a mês apenas pelas licenças necessárias no momento. E para a maioria das empresas isso é registrado como despesa operacional e não como despesa de capital.

  Naturalmente, esta abordagem é boa para o fluxo de caixa. Em vez de fazer uma grande compra e depreciá-la ao longo de três anos, o custo é distribuído. A nuvem pública tem uma desvantagem, é claro, mais notavelmente a maioria dos aplicativos disponíveis não é muito personalizável. Se você tiver requisitos apropriados de segurança ou conformidade, por exemplo, ou o desejo de mais controle ou personalização em seu ambiente, talvez você queira se aproximar da nuvem privada.

IaaS via Nuvem

 

  As empresas que não desejam criar e manter um data center podem recorrer a ofertas de infraestrutura como serviço (IaaS). Construir um data center pode ser uma despesa de capital muito grande, especialmente, um ambiente que possa resistir a condições climáticas severas e tenha várias redundâncias de energia elétrica e capacidade computacional. Depois de construído, o data center precisa estar fisicamente seguro e, é claro, requer monitoramento 24 horas por dia, sete dias por semana.

  Além de tudo isso, precisa-se descobrir quantos servidores físicos e virtuais são necessários. Também é preciso algum tipo de armazenamento, provavelmente, uma rede de área de armazenamento, para manter os dados e documentos importantes.

  As ofertas de IaaS eliminam a necessidade de antecipar as suas necessidades e a expansão (ou contração) é facilmente realizada, sem custos incorridos até que a capacidade adicional seja necessária. Esta modalidade também permite vários graus de controle. Uma organização pode querer que o seu provedor de IaaS substitua sua sala de servidores, mas deixe que a própria equipe da organização administre o site de substituição.

  Outros podem ceder tarefas de administração ao provedor, permitindo que eles reduzam o número de funcionários ou reimplemente os funcionários de TI em áreas onde eles são mais necessários.

Capex versus Opex

 

  As empresas devem identificar se adquirir hardware novo ou adicional e pagar por suporte e licenciamento em longo prazo é mais benéfico do que pagar uma taxa de assinatura e transformar o consumo de BI em uma despesa operacional.

  Os projetos de Capex custarão mais inicialmente, mas a sua manutenção pode ser menor, enquanto os gastos operacionais na nuvem podem custar menos para serem implementados, mas serem mais caros, dependendo do escopo e da expansão do projeto.

Quais são os riscos, privacidade e considerações de segurança e como eles afetarão os procedimentos ou parâmetros existentes?

 

  Os regulamentos específicos de risco e segurança da indústria aumentam a pressão sobre as empresas para cumprir os requisitos e exigem uma consideração adicional ao analisar o BI baseado na nuvem. Muitos provedores de nuvem desenvolvem as suas plataformas com a capacidade de suportar os parâmetros de privacidade e segurança necessários. As empresas que seguem este caminho evitam ter que gerenciar esses requisitos internamente.

Como os dados serão integrados?

 

  Essa é uma extensão da conversa em torno da governança de dados, mas é parte integrante de qualquer solução. Os dados precisam ser originados e armazenados em algum lugar. Identificar esses requisitos e qualquer complexidade que possam existir devem ser definidos antecipadamente. Em muitos casos, existem conectores, mas as soluções também podem ser desenvolvidas com os esforços da nuvem para a nuvem em mente.

Quais são os tipos de serviços necessários?

 

  Identificar os requisitos de análise significa identificar os recursos necessários para o sucesso. Dentro de um ambiente de nuvem, isso inclui avaliar o nível de serviços gerenciados e fazer você mesmo. É mais provável que as opções de nuvem tenham opções de serviço e facilitem o lançamento de iniciativas departamentais e voltadas para os negócios.