Hora ou outra, me pego pensando na revolução tecnológica que vivemos: no início dos anos 2000, projetos comerciais com inteligência artificial (IA) em instituições financeiras – e claro, outros segmentos – aconteciam sem o uso da nuvem. Nessa época, nem tão distante assim, eram meses e mais meses para deixar o motor de IA pronto […]
Hora ou outra, me pego pensando na revolução tecnológica que vivemos: no início dos anos 2000, projetos comerciais com inteligência artificial (IA) em instituições financeiras – e claro, outros segmentos – aconteciam sem o uso da nuvem. Nessa época, nem tão distante assim, eram meses e mais meses para deixar o motor de IA pronto para operar. Em alguns casos, aplicávamos variáveis para treinar a IA e era necessário aguardar dias para ver o resultado. Quer acrescentar uma variável? Mais uma boa dose de espera e assim por diante. O ganho de escalabilidade era realmente desafiador. Hoje, por meio de um provedor de cloud, todos os serviços de IA, por exemplo, já estão incorporados ali e prontos para uso, em uma questão de segundos.
É impressionante como essa dinâmica da transformação digital ganhou nova velocidade e impacto exponencial nas empresas de poucos anos para cá. Aliás, vale dizer que tecnologias como nuvem e IA entraram de forma tão suave em algumas linhas de negócios que muitas vezes os profissionais atuantes nem percebem que tais tecnologias estão sendo aplicadas, o que é muito positivo, e só ressalta como negócios e soluções tecnológicas estão entrelaçadas. Não há mais separação.
Os números expressam bem o momento no qual vivemos. De acordo as previsões da IDC para 2022, o crescimento esperado para os gastos com soluções e serviços de IA e Machine Learning é de 28% ano a ano, alcançando um montante de US$ 504 milhões no Brasil. Já os ambientes híbridos vão estar presentes em mais de 70% das empresas brasileiras de médio e grande porte, sendo que 97% já usam algum modelo de cloud e devem manter ou aumentar o volume de workloads.
E se no ano 2000 ainda tínhamos dificuldade em entender a potencialidade da nuvem para os negócios, hoje estão latentes cinco modelos de implementação de cloud: público, privado, híbrido, multicloud e, mais recentemente, o distribuído. E por que este novo modelo é tão importante?
Bem, por meio do serviço de nuvem distribuída é possível executar a infraestrutura de nuvem pública em vários locais diferentes – não apenas na infraestrutura do seu provedor de nuvem, mas também no local, em datacenters de outros provedores ou terceiros, gerenciado tudo a partir de um único plano de controle. E vou além: a nuvem distribuída fornece a base perfeita para a edge computing, executando servidores e aplicativos mais próximos de onde os dados são criados.
A demanda por computação em nuvem distribuída e edge computing é impulsionada principalmente por tecnologias como Internet das Coisas (IoT), IA e outros aplicativos que precisam processar grandes quantidades de dados em tempo real, e por setores como o de telecomunicações. Além disso, esse modelo é capaz de auxiliar empresas a superar os desafios de cumprir os regulamentos de privacidade de dados específicos do país ou de um determinado setor. É claro que a edge computing pode ser implementada sem uma arquitetura de nuvem distribuída, mas esse modelo facilita muito o processo e o gerenciamento de aplicativos de borda, especialmente quando lidamos com a borda de telecomunicações ou corporativa.
E neste contexto de debate nas empresas sobre uma transformação digital eficiente e acertada, destaco alguns exemplos das vantagens no uso da nuvem distribuída e edge computing.
Independentemente do modelo de cloud aplicado, a necessidade de maior agilidade e flexibilidade na infraestrutura de TI tem impulsionado a adoção de nuvem no Brasil. As empresas precisam definir quais caminhos tecnológicos vão seguir com a nuvem. O ano 2000 ficou para trás há muito tempo.
*Thiago Videira é Head de Cloud da IBM Brasil
