Los datos y la información son activos valiosos para cualquier empresa. Hoy en día, la toma de decisiones basada en datos ha penetrado en todos los aspectos de nuestras vidas.
Tradicionalmente, las empresas recopilan datos de dispositivos y sensores IoT dispares, los reúnen en una ubicación central, como un lago de datos o un almacén de datos, y realizan cálculos para obtener información. ¿Qué pasaría si las organizaciones pudieran eliminar el paso de centralización/integración de datos y pasar directamente a la fase de cálculo? Este enfoque, denominado "edge computing", permite a las organizaciones:
comportamiento autónomo de las máquinas
Mayor nivel de seguridad de los datos
Reducir los costes de transferencia de datos
¿Qué es el edge computing?
Edge computing es un método informático que realiza cálculos en componentes no centrales del sistema, como sensores, interruptores y diversos dispositivos conectados. En otras palabras, la información se obtiene más cerca de la fuente de datos, en lugar de depender de una ubicación central a miles de kilómetros de distancia.
Con la aparición de la tecnología IoT, las organizaciones recopilan y calculan cantidades de datos cada vez mayores. Pero transferir los datos a una ubicación central y transferir la información de un lado a otro lleva tiempo. La computación de borde, por otro lado, proporciona información en el borde de la red.
¿Por qué es importante el edge computing?
La computación de borde permite tomar decisiones más rápidamente, sobre todo en situaciones de poco ancho de banda. La computación de borde es un área de inversión importante para los gigantes tecnológicos, dado que las empresas dependen cada vez más de la toma de decisiones automatizada y basada en datos.
Industrias como el comercio minorista, la energía, la seguridad, la fabricación y la logística pueden beneficiarse de la rápida toma de decisiones que permite la computación de borde. Por ejemplo, cuando un coche autoconducido se encuentra con un obstáculo en la carretera, tiene que tomar la decisión de frenar en una fracción de segundo. En este caso, la toma de decisiones debe ser más rápida que cualquier solución de computación en la nube. Las empresas están desplegando sensores y dispositivos inteligentes en el borde de la red para ayudar a calcular los datos con mayor rapidez.
El Edge Computing no se limita a tomar decisiones en milisegundos. Hoy en día, la cantidad de datos recogidos de diversos dispositivos y sensores aumenta rápidamente. Con un ancho de banda limitado entre los servidores y los dispositivos de borde, las velocidades de transferencia de datos pueden no ser suficientes para las aplicaciones sensibles al tiempo.
El Edge Computing es un área en la que los gigantes tecnológicos están invirtiendo mucho:
En enero de 2020, Apple adquirió Xnor.AI, una startup de inteligencia artificial centrada en los bordes. Apple planea ejecutar modelos informáticos de aprendizaje profundo en dispositivos periféricos como teléfonos móviles, dispositivos IoT, cámaras, drones y CPU integradas.
Tanto Google Cloud como AWS tienen productos centrados en el IoT periférico.
¿Cómo funciona el edge computing?
El flujo de trabajo de las herramientas de edge computing suele seguir el siguiente patrón:
Sensores o dispositivos en el borde recogen datos
Las capacidades de computación en el dispositivo realizan el cálculo en el borde
Si el aparato tiene que actuar, lo hace basándose en los cálculos
Los datos relevantes (pero no todos) se transmiten desde el borde a la nube, de modo que las empresas pueden comprender el panorama general agregando datos de miles de dispositivos (dentro de las limitaciones de ancho de banda).
¿En qué se diferencia la computación de frontera de la ordinaria?
El edge computing tiene capacidades similares a las aplicaciones informáticas normales, salvo el lugar donde se realizan los cálculos. Una diferencia importante es que las aplicaciones de computación de borde tienen que trabajar en dispositivos de borde con memoria, potencia de procesamiento o comunicaciones limitadas. Estas aplicaciones están optimizadas para trabajar con estas limitaciones.
¿Cuáles son las ventajas del edge computing?
Entre las ventajas de la computación de borde se incluyen:
Decisiones más rápidas y autónomas porque los conocimientos se identifican en la fuente de datos, lo que reduce la latencia.
Reduce los costes de almacenamiento y gestión de datos centralizados, ya que se almacenan menos datos de forma centralizada.
Los costes de transferencia de datos son menores, ya que se transfieren menos datos al almacén central de datos.
Mayor seguridad y privacidad, ya que no se almacenan ni transmiten datos granulares (por ejemplo, videoclips).
Casos de uso de Edge Computing
Supervisión inteligente: Las empresas pueden mejorar la seguridad con servicios edge de detección de intrusos en tiempo real. Utilizando imágenes sin procesar de cámaras de seguridad, la computación de borde puede detectar y rastrear cualquier actividad sospechosa.
Supervisión y mantenimiento a distancia: Industrias como la energética y la manufacturera pueden requerir una respuesta inmediata cuando alguna máquina se avería o requiere mantenimiento. Sin necesidad de centralizar los cálculos de datos, las organizaciones pueden identificar más rápidamente los signos de fallo y tomar medidas antes de que se produzca cualquier atasco en el sistema.
Informática del comportamiento del cliente minorista: Los minoristas pueden aprovechar los datos de una serie de sensores, como los de los aparcamientos, las etiquetas de los carritos de la compra y las cámaras de las tiendas. Al realizar cálculos a partir de los datos recogidos en estos dispositivos, los minoristas pueden ofrecer servicios personalizados a los clientes.
Palabras clave: pasarela de computación de borde
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