EDGE SWARM COMPUTING

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ARQUITETURA ESC HÍBRIDA

Combinando processamento local e remoto para dispositivos com recursos limitados

"Adaptação Inteligente para Cada Dispositivo"

Visão Geral

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.

70
%
Processamento Local
30
%
Processamento Remoto
85
%
Economia de Energia
2x
Mais Dispositivos Compatíveis

Limitações Superadas

A arquitetura híbrida foi desenvolvida para superar as limitações que impediam dispositivos com recursos restritos de participar plenamente do ecossistema Edge Swarm Computing:

Distribuição de Carga por Tipo de Dispositivo

Economia de Energia vs. Desempenho

Arquitetura Técnica

A arquitetura ESC Híbrida implementa um sistema de decisão inteligente que determina onde cada tarefa deve ser executada com base em múltiplos fatores:

graph TD A[Dispositivo Edge] --> B{Decisor de Carga} B -->|Processamento Local| C[Executor Local] B -->|Processamento Remoto| D[Dispatcher] D --> E[Nó Remoto] D --> F[Nuvem] C --> G[Armazenamento Local] E --> H[Resultado] F --> H H --> A I[Fatores de Decisão] --> B I --> |Complexidade da Tarefa| B I --> |Nível de Bateria| B I --> |Conectividade| B I --> |Prioridade| B style A fill:#00ff88,stroke:#00cc6a,color:#000 style B fill:#ff0080,stroke:#cc0066,color:#fff style C fill:#0080ff,stroke:#0066cc,color:#fff style D fill:#0080ff,stroke:#0066cc,color:#fff style E fill:#ff8000,stroke:#cc6600,color:#fff style F fill:#ff8000,stroke:#cc6600,color:#fff style G fill:#00ff88,stroke:#00cc6a,color:#000 style H fill:#00ff88,stroke:#00cc6a,color:#000 style I fill:#ff0080,stroke:#cc0066,color:#fff

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:

Implementação

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.

Recursos e Código-Fonte

Todo o código da implementação de referência da Arquitetura ESC Híbrida está disponível em nosso repositório GitHub, incluindo exemplos de integração para diferentes plataformas:

Framework Core

Implementação do núcleo da arquitetura híbrida, incluindo o decisor de carga, dispatcher e componentes de comunicação.

Ver no GitHub →

Android SDK

Biblioteca para integração da arquitetura híbrida em aplicativos Android, com suporte a Java e Kotlin.

Ver no GitHub →

iOS Framework

Framework Swift para implementação da arquitetura híbrida em aplicativos iOS e dispositivos Apple.

Ver no GitHub →

IoT Connector

Adaptador leve para dispositivos IoT baseados em ESP32, Arduino e Raspberry Pi.

Ver no GitHub →

Web SDK

Biblioteca JavaScript para implementação da arquitetura híbrida em aplicações web progressivas.

Ver no GitHub →

Exemplos e Demos

Aplicações de demonstração mostrando a arquitetura híbrida em ação em diferentes cenários.

Ver no GitHub →
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