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.
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.
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).
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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