Micro Data Centers: Otimizando o IoT na Saúde

Nos últimos anos, a Internet das Coisas (IoT) resultou em um aumento significativo no número de dispositivos conectados à internet. Essa mudança afeta a vida cotidiana e permite a coleta de dados valiosos que podem melhorar vários serviços e aplicativos. No entanto, esse crescimento também traz desafios, especialmente em relação à necessidade de capacidades de armazenamento e processamento mais robustas. Gerenciar a infraestrutura necessária para suportar esses dispositivos continua sendo uma tarefa importante.

Os Micro Data Centers (MDCs) surgem como uma possível solução para aliviar a carga dos Data Centers em Nuvem tradicionais. Este artigo discute como um método específico é usado para analisar o consumo total de energia dos sistemas de monitoramento de saúde nas cidades. Os pacientes usam dispositivos vestíveis que enviam dados para os MDCs, e essas informações ajudam a prever potenciais problemas de saúde. Ao estudar os designs urbanos existentes e simular o comportamento dos pacientes monitorados, podemos avaliar o uso de energia de várias configurações de data centers.

#Crescimento da Geração de Dados

A quantidade de dados gerados no mundo está aumentando rapidamente. Diferentes áreas estão utilizando esses dados para desenvolver insights importantes que ajudam a melhorar processos e tecnologias. De acordo com especialistas da indústria, os dados produzidos devem chegar a cerca de 175 zettabytes até 2025. Isso é um aumento enorme em relação aos 33 zettabytes registrados em 2018, resultando em uma taxa de crescimento de 530%.

O crescimento dos dados é influenciado pelo aumento do número de dispositivos conectados e pela evolução dos ecossistemas IoT. Espera-se que até 2025 haja mais de 55 bilhões de dispositivos conectados, com 75% ligados a plataformas IoT. Os dados gerados por esses dispositivos devem atingir 73,1 zettabytes, subindo de 18,3 zettabytes em 2019. Além disso, esse aumento deve trazer vantagens econômicas e sociais significativas, incluindo economia de custos, valor agregado e aumento da produtividade.

Na área da saúde, um monitoramento preciso dos pacientes e a gestão de medicamentos, além da identificação de fatores de risco para doenças significativas, podem resultar em consideráveis reduções de custos. Redes de Sensores Sem Fio (WSNs) permitem que os pacientes usem dispositivos discretos que monitoram continuamente diferentes métricas de saúde, como frequência cardíaca e níveis de oxigênio. Essas métricas podem estar ligadas a sintomas específicos ou resultados de doenças, fornecendo insights úteis para diagnóstico e tratamento.

#A Necessidade de Novos Sistemas de Armazenamento e Computação

Para acompanhar o aumento de dados, há uma dependência crescente de data centers para armazenar e processar informações que antes eram tratadas nos pontos finais. A Computação em Nuvem desempenha um papel crucial em atender a essas necessidades. Ela oferece acesso sob demanda a vários recursos de computação, como redes e servidores, facilitando a gestão dos recursos e reduzindo a necessidade de input extenso dos usuários.

Apesar das vantagens da computação em nuvem, também há desvantagens. Algumas aplicações enfrentam dilemas com latência devido a atrasos na comunicação ou problemas relacionados à segurança e privacidade. A Computação de Borda é um conceito que pode ajudar a mitigar esses problemas, oferecendo recursos mais próximos dos usuários finais. Essa configuração oferece vantagens como latências mais baixas, uso eficiente dos protocolos IoT e melhor confiabilidade de conexão.

As tecnologias envolvidas nessa mudança permitem ambientes de saúde conectados, onde os sensores extraem continuamente dados dos pacientes. Ao combinar Computação em Nuvem, Big Data, IoT e Aprendizado de Máquina, podemos obter insights significativos relacionados à saúde, hábitos e estilo de vida dos pacientes. Essa mudança representa uma alteração significativa na medicina tradicional, movendo-se em direção a cuidados preventivos em vez de tratamentos reativos. No entanto, a incorporação dessas tecnologias torna os setups de saúde mais complexos, exigindo estratégias eficazes de modelagem e simulação.

#Papel da Modelagem e Simulação

A modelagem e a simulação ganharam destaque no setor da saúde para lidar com a complexidade. Essas ferramentas podem ajudar a visualizar fluxos de trabalho, comparar metodologias e melhorar os procedimentos de saúde usando sistemas integrados de informação. Elas permitem que simulações em larga escala sejam feitas rapidamente, algo que seria muito caro ou impraticável na vida real.

Este artigo utiliza uma análise baseada em simulação para entender como a localização geográfica dos MDCs afeta o consumo de energia em cenários de saúde urbana. Focamos em uma população de pacientes com enxaqueca que usam dispositivos de monitoramento portátil. Esses dispositivos transmitem dados periodicamente para os MDCs, permitindo previsões que ajudam os pacientes a gerenciarem as enxaquecas antes que ocorram.

A enxaqueca é uma condição neurológica comum e debilitante, afetando cerca de 10% das pessoas globalmente. Na Europa, essa cifra sobe para cerca de 15%. A doença envolve vários sintomas além da dor em si, incluindo mudanças de humor e apetite que podem ocorrer nos dias que antecedem um ataque. A intervenção precoce é crucial, já que permite que os pacientes tomem medicamentos antes que a dor severa comece.

#O Cenário de Saúde Urbana

Neste estudo, analisamos como os MDCs podem ser distribuídos por uma cidade para otimizar o consumo de energia no monitoramento de pacientes. Utilizamos dados existentes da infraestrutura urbana para modelar os movimentos dos pacientes e avaliar as necessidades de energia dos data centers com base em suas localizações. A estrutura geralmente inclui uma rede de Data Centers de Borda conectados a um banco de dados, facilitando a comunicação com dispositivos de monitoramento.

Os pacientes enviam regularmente dados de saúde para seus smartphones, que então roteiam essas informações para o MDC mais próximo através de Pontos de Acesso (APs) espalhados pela área urbana. Cada MDC processa os dados recebidos usando modelos personalizados de pacientes, gerando alertas quando há um aumento no risco de início da enxaqueca. Além disso, um banco de dados compartilhado armazena os vários modelos de pacientes, garantindo acesso rápido para qualquer MDC.

Cada MDC é equipado com múltiplas unidades de processamento (PUs), que podem consumir energia de forma diferente dependendo de sua atividade. O modelo de energia usado nesta análise inclui níveis de consumo ocioso e ativo. Enquanto está ocioso, o uso de energia é menor do que quando está processando tarefas ativamente.

#Movimento dos Pacientes e Estrutura de Simulação

Para simular o movimento dos pacientes, utilizamos um pacote de simulação de multidão que pode representar efetivamente o comportamento das pessoas em um espaço público. Essa simulação nos permite criar ambientes realistas para avaliar novas tecnologias e metodologias.

Para o cenário, escolhemos uma seção de Madrid, Espanha, focando em seus hospitais, ruas principais e sistemas de transporte público. Esta área serve como pano de fundo para simulações de movimento dos pacientes, gerando conjuntos de dados contendo coordenadas de pedestres que podem informar como os dispositivos de monitoramento transmitem dados para os MDCs.

Projetamos a simulação de pedestres para refletir as horas de pico na cidade, criando um conjunto de dados abrangente que nos permite analisar as interações entre os pacientes monitorados e os MDCs.

#Análise das Configurações do Micro Data Center

Em nossas simulações, testamos várias configurações de MDC com base em agrupamentos e nas localizações dos hospitais locais. O objetivo era determinar o melhor layout para minimizar o consumo de energia enquanto lida efetivamente com as tarefas de monitoramento da saúde. Cada simulação focou no consumo de energia e na distribuição de tarefas entre os MDCs.

Categorizamos os cenários com base em como os MDCs foram localizados dentro da área urbana. Uma configuração envolveu colocar todos os MDCs em hospitais, enquanto outra usou agrupamento para distribuir os MDCs em locais ideais com base nos padrões de pedestres.

Os resultados dessas simulações mostraram diferenças no consumo de energia e nas taxas de utilização dos MDCs. Algumas configurações, particularmente as colocadas em hospitais, experimentaram superutilização, levando a rejeições de sessões durante períodos de alta demanda. Outras configurações espalharam os pedidos uniformemente por vários MDCs, mostrando melhor desempenho em termos de eficiência energética e gestão de tarefas.

#Descobertas das Simulações

As simulações forneceram dados valiosos sobre como a localização dos MDCs impacta o consumo de energia geral. Em cenários onde os MDCs estavam distribuídos entre hospitais e agrupados de forma eficaz, o consumo de energia foi menor. Isso indicou um melhor fluxo de tarefas e eficiência no uso de energia. Por outro lado, configurações que dependiam apenas de um hospital para processamento ficaram sobrecarregadas rapidamente, levando a pedidos rejeitados.

Outra observação significativa foi que a energia usada pelas tarefas de processamento representou uma parte considerável do consumo total de energia-cerca de um terço em alguns casos. Isso destaca a importância de equilibrar as necessidades energéticas da infraestrutura com as dos processos de monitoramento da saúde.

#Conclusão

À medida que o mundo se torna cada vez mais dependente de dispositivos conectados, a quantidade de dados gerados continua a aumentar. No setor de saúde, esses dados servem para mudar a gestão do saúde do paciente de reativa para proativa. No entanto, a complexidade dos sistemas de monitoramento requer um planejamento cuidadoso para otimizar o consumo de energia e a alocação de recursos.

Este artigo discutiu um método para analisar as infraestruturas de IoT na saúde em ambientes urbanos, focando especificamente no papel dos MDCs na gestão de dados de pacientes monitorados. Nossas simulações revelaram insights importantes sobre como a localização dos MDCs afeta o consumo de energia e a distribuição de tarefas, proporcionando uma base para otimizar sistemas de saúde urbanos.

No futuro, essa metodologia pode ser adaptada para outros casos de uso e refinada ainda mais para investigar parâmetros adicionais, como atrasos de comunicação, adequação de equipamentos e o número ideal de MDCs necessários para várias configurações. O estudo contínuo de aplicações de IoT orientadas por dados continuará a impactar a eficiência dos sistemas de saúde e como eles operam em ambientes urbanos.