Combinando processamento local e remoto para dispositivos com recursos limitados
"Adaptação Inteligente para Cada Dispositivo"
A Arquitetura ESC Híbrida representa uma abordagem equilibrada para Edge Swarm Computing, combinando o processamento local nos dispositivos com o processamento remoto em nuvem ou em nós mais poderosos da rede. Esta arquitetura é especialmente valiosa para dispositivos com recursos limitados, como sensores IoT, wearables e smartphones de entrada.
Ao contrário da abordagem 100% edge, a arquitetura híbrida permite que dispositivos com capacidade computacional ou energética limitada ainda participem do ecossistema ESC, delegando tarefas mais pesadas para nós mais poderosos quando necessário.
A arquitetura híbrida foi desenvolvida para superar as limitações que impediam dispositivos com recursos restritos de participar plenamente do ecossistema Edge Swarm Computing:
A arquitetura ESC Híbrida implementa um sistema de decisão inteligente que determina onde cada tarefa deve ser executada com base em múltiplos fatores:
O componente central desta arquitetura é o Decisor de Carga, que utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para otimizar continuamente a distribuição de tarefas com base em:
A implementação de referência da arquitetura ESC Híbrida é baseada em um framework leve que pode ser integrado a aplicações existentes com mínimo overhead:
// Exemplo de implementação do Decisor de Carga class HybridLoadBalancer { constructor(deviceCapabilities) { this.deviceCapabilities = deviceCapabilities; this.batteryLevel = 100; this.networkQuality = 'high'; this.learningModel = new AdaptiveDecisionModel(); } async decideExecutionTarget(task) { // Atualiza estado atual this.batteryLevel = await getBatteryLevel(); this.networkQuality = await getNetworkQuality(); // Calcula score para execução local const localScore = this.calculateLocalScore(task); // Calcula score para execução remota const remoteScore = this.calculateRemoteScore(task); // Decisão baseada em múltiplos fatores if (localScore > remoteScore) { return { target: 'local', confidence: localScore / (localScore + remoteScore) }; } else { return { target: 'remote', confidence: remoteScore / (localScore + remoteScore) }; } } calculateLocalScore(task) { let score = 100; // Reduz score baseado na complexidade da tarefa score -= task.complexity * 10; // Reduz score baseado no nível de bateria if (this.batteryLevel < 20) { score -= 40; } else if (this.batteryLevel < 50) { score -= 20; } // Ajusta baseado no histórico de aprendizado score *= this.learningModel.getLocalConfidence(task.type); return Math.max(0, score); } calculateRemoteScore(task) { let score = 70; // Base score for remote execution // Reduz score baseado na qualidade da rede if (this.networkQuality === 'low') { score -= 40; } else if (this.networkQuality === 'medium') { score -= 20; } // Aumenta score para tarefas complexas score += task.complexity * 5; // Reduz score para tarefas sensíveis à latência score -= task.latencySensitivity * 10; // Ajusta baseado no histórico de aprendizado score *= this.learningModel.getRemoteConfidence(task.type); return Math.max(0, score); } }
Esta implementação utiliza um modelo adaptativo que aprende com o tempo, melhorando continuamente as decisões de balanceamento de carga com base no desempenho real observado em diferentes condições.
Todo o código da implementação de referência da Arquitetura ESC Híbrida está disponível em nosso repositório GitHub, incluindo exemplos de integração para diferentes plataformas:
Implementação do núcleo da arquitetura híbrida, incluindo o decisor de carga, dispatcher e componentes de comunicação.
Ver no GitHub →Biblioteca para integração da arquitetura híbrida em aplicativos Android, com suporte a Java e Kotlin.
Ver no GitHub →Framework Swift para implementação da arquitetura híbrida em aplicativos iOS e dispositivos Apple.
Ver no GitHub →Adaptador leve para dispositivos IoT baseados em ESP32, Arduino e Raspberry Pi.
Ver no GitHub →Biblioteca JavaScript para implementação da arquitetura híbrida em aplicações web progressivas.
Ver no GitHub →Aplicações de demonstração mostrando a arquitetura híbrida em ação em diferentes cenários.
Ver no GitHub →