Seção 6 — Arquiteturas de Implementação: Do Nó Sensor ao Sistema Distribuído
Para que algoritmos de consenso sejam efetivamente aplicáveis em redes IoT e AIoT, é necessário traduzi-los de modelos matemáticos abstratos para arquiteturas concretas de implementação, compatíveis com microcontroladores, sistemas operacionais de tempo real e pilhas de comunicação restritas. Nesta seção, o foco está em como o consenso se materializa desde o firmware de um nó sensor até o comportamento coletivo do sistema distribuído.
No nível mais baixo, cada nó IoT pode ser visto como a composição de três camadas fundamentais: aquisição de dados, processamento local e comunicação. O algoritmo de consenso reside tipicamente na fronteira entre processamento e comunicação. O nó coleta dados de sensores físicos, processa essas informações localmente — possivelmente executando inferência embarcada em sistemas AIoT — e produz um estado interno que será compartilhado com os vizinhos como parte do processo de consenso.
Em termos de software embarcado, o consenso costuma ser implementado como uma tarefa periódica ou reativa, especialmente quando se utiliza um RTOS. Essa tarefa é responsável por: manter o estado local do nó, receber mensagens dos vizinhos, atualizar o estado conforme a regra de consenso e decidir quando transmitir novas informações. Em sistemas sem RTOS, a mesma lógica aparece como parte de um superloop, geralmente acionada por temporizadores ou eventos de comunicação.
A arquitetura de comunicação tem impacto direto sobre o tipo de consenso viável. Protocolos como UDP, LoRa, IEEE 802.15.4, BLE Mesh ou mesmo TCP/IP em redes IP restritas impõem diferentes trade-offs entre latência, confiabilidade e consumo energético. Algoritmos de consenso em IoT são projetados assumindo perda de pacotes e atrasos variáveis, o que favorece abordagens iterativas e tolerantes a falhas. Em AIoT, onde os dados trocados podem ser inferências ou parâmetros de modelos, essa tolerância é ainda mais crítica.
No nível do sistema distribuído, a rede como um todo se comporta como um sistema dinâmico coletivo, cujo estado global emerge da interação local entre os nós. Não existe uma entidade com visão completa do sistema; em vez disso, propriedades globais — como consenso, estabilidade ou adaptação — surgem da repetição das regras locais. Essa característica é particularmente alinhada com arquiteturas auto-organizáveis e sistemas inspirados em agentes, comuns em AIoT.
Uma decisão arquitetural importante é se o consenso ocorre de forma flat ou hierárquica. Em arquiteturas flat, todos os nós participam igualmente do consenso, o que maximiza robustez, mas pode aumentar o custo de comunicação. Em arquiteturas hierárquicas, subconjuntos de nós realizam consenso local e repassam resultados agregados a níveis superiores. Essa abordagem é comum em redes IoT de grande escala e em sistemas AIoT industriais, onde gateways ou nós mais capazes atuam como agregadores intermediários — ainda sem eliminar completamente a descentralização.
Outro aspecto crítico é a gestão de energia. Como o consenso envolve comunicação repetida, sua frequência e granularidade precisam ser cuidadosamente projetadas. Estratégias como consenso event-driven, janelas adaptativas de atualização e limitação do número de iterações são amplamente utilizadas para equilibrar precisão e consumo energético. Em AIoT, o próprio modelo de inteligência pode decidir quando o consenso é necessário, introduzindo uma camada adicional de otimização.
Em síntese, a implementação de algoritmos de consenso em IoT e AIoT exige uma visão sistêmica que conecte teoria, firmware, protocolos de comunicação e requisitos de aplicação. O sucesso do consenso não depende apenas da regra matemática escolhida, mas da coerência entre arquitetura, limitações de hardware e objetivos funcionais do sistema.
