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Jun 2021
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EDGE COMPUTING: EL PROCESAMIENTO SE TRASLADA AL BORDE

Todo para comprender esta tecnología: diferencias y semejanzas con el Cloud Computing, beneficios y cuestiones a tener en cuenta para pensar en su implementación.

Históricamente los modelos de computación oscilaron entre la centralización y la distribución de los nodos de procesamiento. Actualmente estamos frente a otra de estas oscilaciones: luego de una etapa caracterizada por una importante migración desde los centros de datos locales de las empresas a los grandes data centers Cloud, para 2025 la consultora Gartner estima que las organizaciones generarán y procesarán más del 75% de sus datos en el borde, fuera de los centros de datos centralizados tradicionales. Y otra previsión de la consultora IDC indica que para 2023 más del 50% de la nueva infraestructura implementada estará en ubicaciones de borde cada vez más críticas en lugar de en centros de datos corporativos, en comparación con menos del 10% actual.

La cantidad de equipos conectados a Internet y el volumen de datos que producen está creciendo demasiado rápido para que las infraestructuras tradicionales de centros de datos puedan adaptarse.

Evidentemente el paradigma informático basado en los data centers centralizados empieza a no resultar adecuado para mover las cada vez mayores cantidades de datos capturados por los  dispositivos en los bordes de las redes. La cantidad de equipos conectados a Internet y el volumen de datos que producen (y que luego utilizan las empresas) está creciendo demasiado rápido para que las infraestructuras tradicionales de centros de datos puedan adaptarse: “las limitaciones de ancho de banda, los problemas de latencia y las interrupciones impredecibles de la red se interponen para hacer viables estos esfuerzos; por lo tanto las empresas están respondiendo a estos desafíos de datos mediante el uso de la arquitectura de computación perimetral”.
 
Procesamiento distribuido
El paradigma de edge computing se caracteriza por la distribución del procesamiento: esta arquitectura de TI permite analizar, procesar y transferir datos en el borde de una red. Con la computación de borde el procesamiento y el almacenamiento ocurren en (o cerca) de la ubicación del usuario y/o la fuente de datos.La idea es analizar los datos localmente, más cerca de donde están almacenados, en tiempo real y sin latencia, en lugar de enviarlos lejos a un centro de datos centralizado.
Es decir que con edge computing, en lugar de transmitir datos sin procesar a un centro de datos central para su procesamiento y análisis, ese trabajo se realiza donde los datos se capturan realmente, ya sea en una tienda minorista, una fábrica, una empresa de servicios públicos en expansión o en una ciudad inteligente.

En lugar de transmitir datos sin procesar a un centro de datos central para su procesamiento y análisis, ese trabajo se realiza donde los datos se capturan realmente, ya sea en una tienda minorista, una fábrica, una empresa de servicios públicos en expansión o en una ciudad inteligente.

¿Y qué permite este nuevo modelo? Un procesamiento de datos y una entrega de contenido más rápidos.
Hoy, por ejemplo, los sistemas de Internet de las Cosas (IoT) realizan todos sus cálculos en los grandes data centers Cloud o en los centros de datos de las empresas. En cambio, con la computación de borde las enormes cantidades de datos generados por los dispositivos de IoT se almacenarán y procesarán localmente, con lo cual es necesario que esos datos se remitan a través de una red tan pronto como se procesen; y solo se envían los datos importantes como, por ejemplo, información empresarial en tiempo real, predicciones de mantenimiento de equipos u otras respuestas procesables”.
 
Trascender limitaciones
Al procesar los datos localmente, la cantidad de datos que se envían se puede reducir enormemente, requiriendo mucho menos ancho de banda o tiempo de conectividad.
Es decir que, al acercar el procesamiento a la fuente de generación de datos, las “cosas” y los usuarios, edge computing viene a resolver algunas  limitaciones de la informática centralizada tales como los problemas de latencia, escasez de ancho de banda, la congestión de las redes y su confiabilidad, la privacidad de los datos y la autonomía, entre otros.  Esto es fundamental para aquellas aplicaciones de IoT  que requieren latencia reducida (o prácticamente inexistente), análisis veloz o acción rápida,  y no pueden esperar a procesarse en otro lugar.  Además con en este modelo se busca flexibilidad para manejar las demandas de inteligencia artificial presentes y futuras. 

Edge computing viene a resolver algunas limitaciones de la informática centralizada tales como los problemas de latencia, escasez de ancho de banda, la congestión de las redes y su confiabilidad, la privacidad de los datos y la autonomía, entre otros.

Este modelo no se focaliza únicamente en los dispositivos de IoT, sino que también incluye microcentros de datos distribuidos en el perímetro, infraestructura física y software. Por otra parte hay quienes entienden que esta arquitectura de TI no reemplazará a la Nube, sino que la complementará, al superar algunos de los desafíos encontrados con el Cloud.
 

Aplicaciones esperables
Los casos de uso de computación perimetral más potentes serán aquellos en los se necesite velocidad y baja latencia, donde las distancia al centro de datos sea un problema y en los que se precise aprovechar (analizar) los datos más rápidamente. O sea, casos en los que las aplicaciones dependan de un procesamiento y de respuestas cada vez más urgentes. Un ejemplo típico es el de los vehículos autónomos y los controles de tráfico.
En los entornos de fabricación la computación de borde puede apuntalar tanto los  enfoques predictivos que guían el mantenimiento y la reparación los equipos antes de que ocurran defectos o fallas reales, como los análisis en tiempo real que ayudan a encontrar errores de producción y mejorar la calidad. En las plantas de tratamiento de agua o de generación de electricidad edge computing puede ayudar a garantizar que los  equipos funcionen correctamente y a mantener la calidad de la producción.

En las plantas de tratamiento de agua o de generación de electricidad edge computing puede ayudar a garantizar que los equipos funcionen correctamente y a mantener la calidad de la producción.
 

También se avizoran un mayor uso de edge computing en la agricultura (donde el sensores permiten efectuar un seguimiento del uso del agua, la densidad de nutrientes y determinar el momento óptimo para la cosecha), en las cadenas de comida rápida y en las tiendas minoristas (para analizar los enormes volúmenes datos de ventas, seguimiento de existencias y videovigilancia, e identificar oportunidades comerciales).
El mercado de edge computing se valoró en U$S 2282 millones en 2020 y se espera que alcance un valor de U$S 11 mil millones para 2026, registrando una tasa compuesta anual de 29,4% durante el período de pronóstico, en virtud básicamente de iniciativas de fabricación y ciudades inteligentes. También se espera que “la computación de borde desempeñe un papel vital en la adopción y el funcionamiento generalizados de tecnologías como realidad aumentada y virtual, vehículos autónomos, IoT, redes de entrega de contenido (CDN) y Nube de próxima generación y juegos de transmisión”. En la Argentina un estudio encontró que el 97% de los líderes de IT planea implementar la computación de borde.
No obstante, este paradigma descentralizado naciente también plantea nuevos desafíos: entre otras cosas exige altos niveles de supervisión y control. Por otro lado diversos analistas estiman que el verdadero potencial de la informática de borde se hará evidente cuando se generalicen las redes 5G, que permite un ancho de banda mucho mayor y acelera el crecimiento de IoT.
 
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