Edge Computing e a resiliência em locais descentralizados

Em um país em que o interior da Amazônia, o sertão nordestino e as plataformas offshore integram o mesmo mapa de expansão digital, o Edge Computing deixou de ser uma promessa para se tornar uma urgência. Para Iuri Santos, Gerente de Tecnologia da Kingston Technology Brasil, o hardware de borda é hoje tão estratégico quanto a conectividade que o abastece e a escolha errada de um SSD ou de um módulo de memória pode custar muito mais do que qualquer economia feita na planilha de compras. Em entrevista à DCD, Santos desfez alguns mitos, mostrou onde estão os gargalos invisíveis do 5G e revelou por que o mercado brasileiro ainda subestima o que ocorre após a instalação.

O hardware como ativo operacional
Nos últimos dois ou três anos, uma mudança importante transformou a forma como as empresas brasileiras enxergam a memória e o armazenamento. A equação que antes resumia a decisão ao custo por gigabyte cedeu espaço a uma análise mais ampla, que considera latência, endurance, consumo energético, compatibilidade validada, estabilidade de firmware e previsibilidade de fornecimento. É o que Iuri Santos observa no dia a dia da Kingston.

As empresas deixaram de olhar memória e armazenamento apenas como ‘capacidade’ ou ‘preço por gigabyte’ e passaram a analisar o hardware como parte crítica da disponibilidade, da performance e do custo operacional do ambiente

Mas ainda há um ruído de definição que atrapalha a evolução: algumas empresas chamam de edge qualquer servidor instalado em uma filial, enquanto projetos mais maduros tratam o conceito como uma arquitetura distribuída, com critérios de disponibilidade, segurança, gerenciamento remoto e padronização de hardware. É justamente nessa distinção que memória e armazenamento assumem papel estratégico. Em muitos casos, diz Santos, o edge opera em locais com menos equipe técnica disponível. O SSD e a memória precisam oferecer estabilidade, resistência, baixa necessidade de manutenção e previsibilidade.

Segundo o especialista, telecom, indústria, varejo, mineração, óleo e gás, logística e agronegócio compõem o núcleo dos projetos de borda mais sólidos atualmente no Brasil. No agro, Santos destaca uma particularidade relevante: a necessidade real de coletar e processar dados em áreas remotas com conectividade limitada gera demanda por equipamentos robustos, com armazenamento confiável e memória adequada para operar em campo.

O ponto comum entre todos esses setores, segundo Santos, é que o edge só entrega valor quando o projeto é pensado de ponta a ponta, da aplicação ao hardware, passando por conectividade, segurança, energia e ambiente físico.

Data center vs. nodo de borda: critérios radicalmente diferentes
Um engenheiro de data center tradicional trabalha com pressupostos confortáveis: climatização controlada, energia estabilizada, fluxo de ar planejado e equipe técnica próxima. No nodo de borda, seja em subestação elétrica, planta industrial, galpão logístico ou em ambiente remoto, os pressupostos são outros. O hardware pode enfrentar variações térmicas, poeira, vibração, umidade, instabilidade elétrica e conectividade intermitente.

Em edge, robustez, previsibilidade e facilidade de manutenção muitas vezes valem mais do que a busca pelo pico de desempenho
A escolha de SSDs, memórias, fontes e sistemas de dissipação passa a considerar temperatura operacional, endurance, proteção contra perda de energia, ECC, ciclo de vida do produto, disponibilidade de reposição e validação de compatibilidade, variáveis que raramente entram na planilha inicial de compra.

Quando o assunto é o custo unitário mais alto de SSDs industriais e de módulos de memória ECC, Santos parte da premissa de que se trata de uma mudança de métrica. ‘Preço por GB’ é critério de compra, não de operação. Em missão crítica, o CTO precisa considerar o custo total de propriedade: paradas não planejadas, deslocamentos técnicos, substituição de componentes, perda ou corrupção de dados, reprocessamentos, impactos nos SLAs e riscos à imagem. Uma única visita técnica ou uma única parada de produção, diz ele, já pode superar a economia obtida na compra.

No caso dos SSDs, o argumento passa por endurance, consistência de desempenho, proteção contra perda de energia e comportamento térmico. Para memória ECC, o ponto é integridade: detectar e corrigir erros antes que se transformem em travamentos ou corrupção silenciosa de dados. Em Edge, esse ROI fica ainda mais nítido porque o equipamento está distante da equipe de TI.

O padrão de falha típico
O padrão mais comum em projetos de borda mal especificados não é uma falha isolada, mas sim a combinação de calor, energia instável e manutenção difícil. Um componente que funciona perfeitamente em data center climatizado começa a operar em gabinete fechado, com pouca ventilação, temperatura ambiente elevada e picos de energia. Os sintomas incluem queda de desempenho, reinicializações, SSD não reconhecido e corrupção de arquivos após desligamentos abruptos.

Santos aponta o comportamento térmico em SSDs NVMe como o caso mais crítico: o equipamento até funciona, mas reduz drasticamente o desempenho para se proteger, gerando instabilidade que o usuário final interpreta como ‘lentidão do sistema’ ou ‘problema de software’, quando a origem está na especificação inadequada do hardware.

Em ambientes edge sem padrão de climatização de data center, o thermal throttling em SSDs NVMe pode afetar o throughput, a latência e a consistência da aplicação, principalmente em cargas com gravação contínua, bancos de dados, vídeo, logs, analytics ou inferência local. Em memória, o impacto se manifesta como um aumento do risco de instabilidade e de degradação da confiabilidade.

O hardware pode mitigar o risco com SSDs de envelope térmico adequado, firmware com gerenciamento térmico progressivo, dissipadores, componentes industriais ou de temperatura ampla, sensores de temperatura, telemetria, over-provisioning e validação do conjunto dentro do gabinete real de instalação.

Em automação, robótica, SCADA e visão computacional, gravações contínuas de logs, eventos, telemetria, imagens e checkpoints são rotina. As métricas TBW e DWPD são fundamentais, mas não devem ser analisadas isoladamente. Um SSD industrial pode oferecer faixa de temperatura mais ampla, firmware ajustado para workloads embarcados, maior tolerância a condições adversas, proteção contra perda de energia e recursos adicionais de integridade de dados, diferenciais que um SSD enterprise padrão, excelente para data center, pode não oferecer.

O 5G reduz a latência no acesso por rádio, mas não elimina automaticamente todos os atrasos ao longo do caminho. Entre a antena e o processamento dos dados, existe uma cadeia que envolve transporte, roteamento, core de rede, segurança, aplicação, banco de dados, armazenamento e, em muitos casos, a transferência até uma nuvem ou um data center central. Se o dado precisa sair do ponto de coleta, atravessar a rede, ser processado e retornar com uma decisão, a latência final pode ser muito maior do que a prometida pelo acesso 5G.

5G e edge precisam ser tratados como arquiteturas complementares, não como sinônimos
A própria ETSI descreve o MEC (Multi-access Edge Computing) como a união entre telecomunicações e computação em nuvem próxima à RAN, justamente para permitir aplicações inovadoras com menor distância entre usuário, rede e processamento. O armazenamento local entra como parte desse desenho: mantém dados, modelos de IA, logs, imagens, buffers e decisões operacionais próximos da aplicação, reduzindo a dependência de links externos.

Teto de latência para aplicações críticas
Não existe um único teto de latência para todas as aplicações críticas. Nas comunicações 5G, a referência técnica de URLLC fala em latência do plano de usuário na ordem de 1 ms em condições específicas, mas aplicações reais de ponta a ponta raramente operam com essa referência. Em cirurgia assistida, controle industrial de movimento, robótica e veículos autônomos, as decisões mais críticas precisam ocorrer localmente ou muito próximas da operação. A decisão de frenagem de um veículo autônomo, diz Iuri Santos, não pode esperar por um data center remoto. Em uma planta industrial, um sistema de controle não pode depender de uma conexão externa para reagir a uma anomalia.

SSDs locais de baixa latência e alta confiabilidade mantêm dados recentes, modelos, registros e buffers próximos da aplicação, enquanto a DRAM sustenta o processamento imediato. A nuvem continua importante para treinamento, analytics, histórico e orquestração, mas a decisão crítica precisa estar no edge quando o tempo de resposta faz parte da segurança.

Santos explica a questão em camadas: a DRAM opera em nanossegundos, o NVMe em microssegundos e o acesso via rede pode levar milissegundos ou mais. Para uma aplicação em tempo real, essa diferença não é pequena; são ordens de grandeza distintas. Um dado usado a cada ciclo de decisão precisa estar na memória RAM; um dado quente pode ficar em NVMe local; dados históricos ou menos urgentes podem ir para armazenamento remoto ou para a nuvem.

O desenho correto de edge não é apenas ‘colocar um servidor perto da operação’. É organizar a hierarquia dos dados: o que fica em DRAM, o que fica em SSD NVMe local, o que pode ser replicado para um data center e o que vai para a nuvem
Com a chegada do 5G Standalone ao Brasil, Santos vê uma fase de transição: já existem pilotos, RFPs e projetos reais, especialmente em telecom, indústria, utilities, mineração e logística, mas ainda não há adoção maciça e padronizada em todos os setores. O avanço depende da maturidade das redes 5G SA e privativas, da clareza do caso de uso e de uma arquitetura de edge bem especificada.

Existe uma tendência global clara de aproximar o processamento dos dados, impulsionada por IA, vídeo, analytics e workloads distribuídos. Conceitos como computational storage, SSDs com processamento embarcado, FPGAs, DPUs, SmartNICs e arquiteturas near-memory visam reduzir a movimentação de dados, aliviar a CPU e a rede e acelerar tarefas específicas.

No Brasil, Santos vê essa demanda chegando primeiro em nichos de maior maturidade técnica, como telecom, segurança eletrônica avançada, indústria, mineração, óleo e gás e projetos de IA na borda. Conforme o Edge AI amadurece, a pergunta deixa de ser apenas ‘onde armazenar o dado?’ e passa a ser ‘quanto processamento consigo fazer perto dele?’

O modelo mental correto para TCO
O modelo correto é tratar o nodo de borda como uma operação remota de missão crítica, não como uma simples compra de hardware. O custo total de propriedade precisa incluir aquisição, instalação, energia, refrigeração, conectividade, monitoramento, manutenção, substituição de peças, deslocamento técnico, tempo parado, impacto no SLA, segurança e ciclo de vida dos componentes.

O erro mais comum, para Santos, está no OPEX não previsto. A empresa economiza no CAPEX ao escolher um SSD ou uma memória mais barata, mas depois paga a diferença em visitas técnicas, trocas prematuras, perda de desempenho e instabilidade.

Em um data center centralizado, a substituição de um componente pode ser relativamente simples. Em edge (campo remoto, indústria, varejo distribuído ou infraestrutura crítica), cada intervenção física envolve custos logísticos e riscos operacionais. O TCO real raramente aparece na planilha de compra; só aparece meses ou anos depois, na conta de operação.

Ainda é uma prática aplicada de forma desigual. Em projetos mais maduros, já há preocupação com telemetria, alertas, inventário remoto, temperatura, vida útil dos SSDs e manutenção preditiva. Mas, em muitos projetos brasileiros de edge, o monitoramento da saúde do hardware é tratado como uma camada posterior, quando deveria fazer parte da especificação desde o início.

O valor está em transformar esses dados em ações: trocar um SSD antes da falha, identificar um gabinete superaquecendo, ajustar workload de gravação ou planejar manutenção em janela controlada.

Com poucos nodos, ainda é possível resolver problemas de forma manual. Mas quando a operação passa para dezenas, centenas ou milhares de pontos, qualquer variação de componente vira risco, como diferenças de firmware, comportamento térmico, endurance, desempenho inconsistente, incompatibilidade de reposição e diagnósticos mais lentos. Santos explica que a inflexão começa a aparecer já em redes com algumas dezenas de nodos e se torna crítica quando há operação nacional, SLA, atendimento remoto ou múltiplos fornecedores envolvidos.

Padronizar SSDs, memórias, firmwares, capacidades, ciclos de reposição e ferramentas de monitoramento é, segundo Santos, uma das melhores formas de reduzir custo operacional e aumentar previsibilidade em redes de edge distribuídas.

A Kingston, diz Santos, simplifica a seleção correta de SSDs e memórias RAM, com unidades específicas para aplicações Enterprise e para linhas industriais. Como grande diferencial, a empresa cria, patenteia e aplica metodologias de testes especiais em todos os produtos, com 100% do portfólio submetido a rigorosos processos de qualidade.

A geografia como variável de projeto
No Brasil, a geografia muda completamente a forma de especificar um nodo de borda. Em uma operação na Amazônia, no sertão, em mina, fazenda, subestação ou plataforma offshore, o hardware precisa ser projetado para suportar calor, umidade, poeira, maresia, vibração, variações de energia, acesso técnico difícil e conectividade intermitente.

A escolha de SSDs e memórias não pode considerar apenas capacidade e desempenho nominal: faixa de temperatura, endurance, proteção de dados, compatibilidade validada, disponibilidade de reposição e capacidade de operar por longos períodos sem intervenção física tornam-se critérios tão importantes quanto o throughput.

O edge brasileiro precisa ser mais autônomo e resiliente. Em energia, mineração e agronegócio, muitas vezes o dado precisa ser processado localmente, armazenado em buffer e sincronizado depois, porque nem sempre haverá conexão estável com a nuvem ou com o data center central
A ANEEL informou que os consumidores brasileiros ficaram, em média, 9,3 horas sem energia em 2025, com 4,66 interrupções por consumidor no ano. Em um nodo de borda, uma queda de energia não é apenas um incômodo: pode interromper gravações, corromper arquivos, derrubar aplicações, comprometer logs e exigir deslocamento técnico.

A arquitetura precisa combinar proteção elétrica externa por nobreak, DPS, aterramento, fonte adequada e, quando necessário, redundância, com o uso de componentes preparados para eventos inesperados. Do lado dos SSDs e memórias, isso significa priorizar proteção contra perda de energia (PLP), firmware robusto, telemetria e ECC quando a plataforma permitir. A energia instável não deve ser tratada apenas como um problema da infraestrutura elétrica. Ela também influencia diretamente a arquitetura de dados a ser implantada, diz o especialista.

A cadeia de suprimentos de componentes de alta especificação ainda pode ser um gargalo, especialmente para produtos industriais, módulos de servidor e SSDs corporativos. O cenário ficou ainda mais sensível com a pressão global sobre componentes ligados a data centers e à inteligência artificial. A Abinee apontou que 47% das indústrias eletroeletrônicas consultadas já sentem pressão nos custos de componentes e matérias-primas, com memórias entre os casos mais relevantes nas renegociações globais desde dezembro de 2024 e pressão de demanda associada a data centers de IA.

O avanço mais transformador dos próximos dois anos
Para Santos, o avanço mais transformador não será um único componente isolado, mas sim a combinação entre a aceleração local de IA, o armazenamento NVMe de baixa latência e novas arquiteturas de memória e de interconexão. O edge está deixando de ser apenas um ‘servidor pequeno fora do data center’ e tornando-se um ponto de decisão local, capaz de processar vídeo, dados de sensores, telemetria, automação e inferência de IA com baixa latência.

Nos próximos dois anos, a expectativa é de adoção mais forte de SSDs PCIe 5.0 Enterprise, memórias de maior capacidade, plataformas com NPU/GPU/aceleradores embarcados e, em projetos mais avançados, tecnologias que aproximam o processamento dos dados. Arquiteturas como a CXL, criada justamente para expansão, compartilhamento e pooling de memória, têm especificações que ampliam a banda e os recursos de RAS, apontando para a direção natural do mercado para workloads de IA, inferência, bancos de dados e analytics distribuídos.

A principal recomendação de Santos para arquitetos de infraestrutura é objetiva: projetar para o pior cenário real de operação, não para o melhor cenário de laboratório. Antes de escolher o servidor, o SSD ou a memória, é preciso mapear ambiente físico, temperatura, energia, conectividade, criticidade da aplicação, volume de escrita, necessidade de retenção local, SLA, segurança, manutenção remota e logística de reposição.

O erro mais caro em edge, alerta Iuri Santos, é tratar cada nodo como uma compra isolada. O correto é tratar cada nodo como parte de uma operação distribuída, que precisa ser monitorada, atualizada, reparada e replicada em escala.

A arquitetura deve nascer com monitoramento remoto, estoque de reposição, documentação de configuração, política de ciclo de vida e validação de compatibilidade, não como etapas posteriores, mas como parte do projeto desde o primeiro dia.

O mercado subestima a operação contínua do edge após a instalação. Muitas discussões focam no servidor, na conectividade, no 5G, na aplicação ou no custo inicial, mas deixam em segundo plano perguntas essenciais: como esse nodo será monitorado? Como saberemos que o SSD está chegando ao limite de desgaste? Como identificar temperatura elevada antes da falha? Como substituir um componente em uma cidade distante? Como manter a padronização quando o projeto crescer de 10 para 300 pontos? A operação é complexa.

Telemetria, padronização e ciclo de vida. Todo projeto de edge deveria nascer com monitoramento remoto da saúde de SSDs e de memórias, política de reposição, especificação padronizada, documentação clara e escolha de componentes com disponibilidade previsível. Em ambientes distribuídos, o custo de um componente inadequado raramente aparece na compra; ele aparece depois, na manutenção emergencial, na perda de dados, na indisponibilidade e no deslocamento técnico. Em Edge, instalar é apenas o primeiro passo. Manter a operação estável por anos é o verdadeiro desafio, finaliza Iuri Santos.