Procesamiento al borde de la red, tan literal como suena. Que en vez de ser el servidor el que haga los cálculos, los haga la cámara o el sensor, o cualquier periférico con capacidad de procesamiento. ¿Ventajas? Muchas. Pero sobre todo, a los efectos de la nube, esta planificación de la red nos abre un mundo de posibilidades. Paneles en la red, diagramar un sistema de alarma con ilimitadas características, partiendo de la base de que no dependemos del centro de datos. La info se procesa en el equipo y llega a la nube, donde se corren las aplicaciones con infinitas prestaciones. Tantas como el que las diseñe imagine.
Este modelo, que hasta hace poco era pura promesa, ya tiene varios casos de uso en diferentes industrias.
En una nota anterior explicamos qué es la computación de borde y de qué manera complementa a la Nube, como un esquema distribuido que acerca la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de los datos hasta el perímetro de la red, lo que habilita a trabajar con estos últimos en tiempo real y a operar de forma más eficiente y segura.
La computación de borde puede ser realizada de diferentes maneras, ya sea mediante dispositivos conectados directamente a los sensores, a través de routers o gateways que transmiten datos, o por pequeñas instalaciones de servidores que se despliegan en un centro de datos local.
Hay industrias que aprovechan las ventajas de la baja latencia y mayor velocidad de respuesta, menor uso de ancho de banda (al transmitir solamente los datos relevantes al datacenter centralizado), mayor confiabilidad (por menor riesgo de interrupciones), más seguridad y capacidad de distribuir cargas de trabajo en varios equipos.
Manufactura, petróleo & gas y retail
Según un estudio, el tamaño del mercado global de edge computing se expandirá a una tasa de crecimiento anual compuesta de casi 38% entre 2023 y 2030. El modelo de la computación de borde genera las condiciones para la explosión de las aplicaciones inteligentes de IoT en varias industrias. Por ejemplo, en el sector manufacturero hoy las máquinas generan grandes cantidades de datos sin procesar que a veces sobrecargan a los servidores centrales. En este marco la computación de borde permite limpiar los datos en el perímetro de la red y transferir solo los datos necesarios a la nube. En estas industrias la dupla edge computing e IoT, sumada a otras tecnologías como visión por computadoras y RFIDm, ayuda a automatizar la gestión de inventarios y a efectuar un seguimiento de los productos en los depósitos (e incluso cuando salen de los mismos). En estos contextos las implementaciones perimetrales crean la flexibilidad para tomar óptimas decisiones sobre qué ejecutar localmente en el almacén, ya sea por latencia, costo, seguridad o cualquier otro motivo. También permiten automatizar el control de calidad mediante una combinación de visión por computadora, sensores y otros dispositivos, para detectar anomalías u otros problemas.
Por otra parte, la suma de IoT más edge computing permite que las empresas manufactureras supervisen y diagnostiquen la condición de sus activos de forma remota. Esto a su vez habilita a detectar y analizar cambios antes de que ocurra una falla y anticipar cualquier posible interrupción del servicio.
El monitoreo remoto y el procesamiento de datos a nivel local también es crítico para las compañías de petróleo y gas, tanto para evitar fallas como para efectuar mantenimientos predictivos y proactivos.
Por su parte en las tiendas minoristas la conjunción entre computación perimetral y analítica permite recopilar datos en el borde, procesarlos y analizarlos en tiempo real en la fuente de generación de esos datos, todo lo cual colabora para potenciar la eficiencia comercial y operativa. De tal manera los datos procedentes de los sistemas de puntos de venta, operaciones de almacenamiento, videos de seguridad y otras actividades comerciales pueden ser analizados para identificar problemas que requieran atención inmediata, así como tendencias de ventas y oportunidades de negocio.
Banca, agricultura, salud
Por ejemplo, al evitar la necesidad de transferir datos a una ubicación central las entidades financieras pueden implementar aplicaciones en las sucursales locales y reducir el riesgo de pérdida de datos. Por otra parte, la sumatoria de edge computing y aplicaciones de inteligencia artificial (IA) permite mejorar la seguridad de los cajeros automáticos, facilitando el reconocimiento de imágenes en el lugar y el consiguiente despliegue de medidas que eviten pérdidas.
En la agricultura la computación de borde –también en alianza con IoT– ayuda a recopilar datos para mejorar la planificación, facilitando el monitoreo a distancia de distintas variables que resultan claves para mejorar la producción.
En el rubro de la salud la computación de borde ayuda a recoger datos de los pacientes procedentes de dispositivos portátiles, monitores, sensores y otros equipos, de forma tal de que los médicos reciban información precisa y oportuna sobre el estado del paciente.
Para aprovechar el enfoque de la computación perimetral es importante contar con una estrategia. De hecho una consultora predice que para 2025, el 50% de las soluciones informáticas de borde implementadas en las compañías antes de que se haya formado una estrategia cohesiva no cumplirán con los objetivos de tiempo de implementación, funcionalidad y costo.
Artículos relacionados:
Internet de las cosas está transformando la seguridad electrónica
5g: Cómo la nueva red móvil impactará en las empresas
El área que crecerá pos-pandemia
Centros de datos prefabricados: soluciones ágiles y eficientes del núcleo al borde de la red
Cloud Computing, sus pioneros continúan su proceso de expansión