¿Qué es Edge Computing: Cómo funciona y para qué sirve?

por Erick Roch Moraguez

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En el mundo actual, generamos y consumimos enormes cantidades de datos cada día. Desde los smartphones hasta los hogares inteligentes, todo está conectado a Internet y genera datos que necesitan ser procesados y analizados. Pero el modelo tradicional de computación en la nube, en el que los datos se envían a una ubicación centralizada para su procesamiento, tiene sus limitaciones. Aquí es donde entra en juego la computación de borde.

Se trata de un paradigma de computación distribuida que permite procesar los datos en el borde de la red, más cerca de donde se generan. Esta tecnología está llamada a revolucionar la forma en que procesamos y analizamos los datos, haciéndola más rápida, eficiente y rentable. En este artículo exploraremos qué es el edge computing, cómo funciona y para qué sirve, de modo que pueda entender por qué es cada vez más popular en el mundo de la tecnología.

Introducción al Edge Computing

Edge computing es un paradigma de computación distribuida que permite que el procesamiento y almacenamiento de datos se produzca más cerca de la fuente de datos, en lugar de en centros de datos centralizados, como la nube. La idea que subyace al edge computing es reducir la latencia y el ancho de banda necesarios para enviar los datos a la nube para su procesamiento. En su lugar, los datos se procesan localmente, en el borde de la red, más cerca de los dispositivos que los generan.

La computación de borde se ha hecho cada vez más popular en los últimos años, a medida que el número de dispositivos conectados ha crecido exponencialmente. Según Gartner, en 2025 habrá más de 75.000 millones de dispositivos conectados en todo el mundo, que generarán unos 180 zettabytes de datos al año. Esta cantidad masiva de datos requiere un nuevo enfoque de la computación, y la computación de borde está preparada para desempeñar un papel fundamental en su gestión.

¿Qué es la computación de borde y en qué se diferencia de la computación en nube?

A grandes rasgos, la computación de borde y la computación en nube se parecen en que ambas implican arquitecturas de computación distribuida. Sin embargo, la diferencia clave entre ambos es la ubicación de los recursos informáticos. En la computación en nube, los datos se envían a una ubicación centralizada para su procesamiento, almacenamiento y gestión. En cambio, la computación de borde está descentralizada, con recursos informáticos situados más cerca del borde de la red, donde se generan los datos.

La computación en nube es ideal para procesar grandes volúmenes de datos que no requieren procesamiento en tiempo real, como el procesamiento por lotes, el almacenamiento de datos y la analítica. La computación de borde, en cambio, está diseñada para procesar datos en tiempo real, con baja latencia y altos requisitos de ancho de banda. Esto la hace ideal para aplicaciones que requieren procesamiento en tiempo real, como vehículos autónomos, drones y aplicaciones IoT industriales.

Ventajas de Edge Computing

La computación de borde ofrece varias ventajas sobre la computación en nube tradicional:

Latencia reducida

Con la computación de borde, el procesamiento y análisis de datos se produce más cerca de la fuente de los datos, lo que reduce la latencia asociada al envío de datos a la nube para su procesamiento. Esto es fundamental para las aplicaciones que requieren procesamiento en tiempo real, como los vehículos autónomos y los drones.

Mejora de la eficiencia del ancho de banda

Al procesar los datos en el extremo de la red, la computación de borde reduce la cantidad de datos que deben enviarse a la nube para su procesamiento, lo que mejora la eficiencia del ancho de banda y reduce el coste de la transmisión de datos.

Mejora de la seguridad y la privacidad

La computación de borde puede mejorar la seguridad y la privacidad al mantener los datos sensibles localmente, en lugar de transmitirlos a la nube para su procesamiento. Esto reduce el riesgo de filtración de datos y garantiza que sólo el personal autorizado pueda acceder a los datos confidenciales.

Rentabilidad

La computación de borde puede ser más rentable que la computación en nube, ya que reduce la cantidad de datos que deben transmitirse a la nube para su procesamiento, reduciendo el coste de transmisión y almacenamiento de datos.

Casos de uso de Edge Computing

La computación de borde tiene una amplia gama de casos de uso en diversas industrias. He aquí algunos ejemplos:

Vehículos autónomos

Los vehículos autónomos necesitan procesar en tiempo real los datos procedentes de diversos sensores, como lidares, radares y cámaras. La computación de borde permite este procesamiento en tiempo real, reduciendo la latencia asociada al envío de datos a la nube para su análisis.

IoT industrial

Las aplicaciones IoT industriales requieren la supervisión y el control en tiempo real de diversos sensores y dispositivos. Edge computing permite esta supervisión y control en tiempo real, reduciendo la latencia asociada al envío de datos a la nube para su análisis.

Ciudades inteligentes

Las ciudades inteligentes requieren el procesamiento en tiempo real de datos procedentes de diversos sensores, como cámaras de tráfico, sensores de calidad del aire y sensores de L profunda. La computación de borde permite este procesamiento en tiempo real, reduciendo la latencia asociada al envío de datos a la nube para su análisis.

Sanidad

Las aplicaciones sanitarias requieren la monitorización en tiempo real de diversos sensores y dispositivos, como los monitores de glucosa en sangre y los pulsómetros. La computación de borde permite esta monitorización en tiempo real, reduciendo la latencia asociada al envío de datos a la nube para su análisis.

¿Cómo funciona el Edge Computing?

La computación de borde funciona distribuyendo los recursos informáticos más cerca de donde se generan los datos, en lugar de en centros de datos centralizados. Esto reduce la latencia y el ancho de banda necesarios para enviar los datos a la nube para su procesamiento, lo que permite el procesamiento de datos en tiempo real en el borde de la red.

Arquitectura de Edge Computing

La arquitectura Edge Computing suele constar de tres niveles:

Nivel Edge

El nivel de borde está formado por dispositivos de borde, como routers, pasarelas y sensores IoT. Estos dispositivos recopilan y procesan datos localmente, utilizando recursos de computación de borde.

Nivel de agregación

El nivel de agregación consiste en servidores de borde, que agregan datos de múltiples dispositivos de borde y realizan procesamiento y análisis locales.

Nivel de nube

El nivel de nube está formado por centros de datos centralizados que proporcionan capacidad adicional de procesamiento y almacenamiento para los datos que no pueden procesarse localmente.

Edge Computing vs. Fog Computing

El edge computing se confunde a menudo con el fog computing, ya que comparten muchas similitudes. La diferencia clave entre ambos es el nivel de abstracción. El fog computing es una arquitectura horizontal que abarca varias capas de la red, mientras que el edge computing es una arquitectura vertical que abarca toda la red, desde el borde hasta la nube.

Retos de la computación de borde que hay que tener en cuenta

Aunque el edge computing ofrece muchas ventajas, también presenta varios retos que deben tenerse en cuenta:

Seguridad

La computación de borde requiere una comunicación segura entre los dispositivos de borde, los servidores de borde y la nube. Esto puede suponer un reto, ya que los dispositivos y servidores de borde suelen estar ubicados en entornos inseguros.

Escalabilidad

Edge computing requiere una arquitectura escalable que pueda gestionar el creciente número de dispositivos y servidores de borde. Esto puede suponer un reto, ya que los dispositivos y servidores de borde tienen una capacidad de procesamiento y almacenamiento limitada.

Interoperabilidad

La computación de borde requiere interoperabilidad entre dispositivos y servidores de borde de distintos proveedores. Esto puede suponer un reto, ya que los distintos proveedores pueden utilizar protocolos y estándares diferentes.

Futuro y tendencias en Edge Computing

La computación de borde está llamada a desempeñar un papel fundamental en la gestión de las ingentes cantidades de datos generadas por el creciente número de dispositivos conectados. Según MarketsandMarkets, se espera que el mercado de edge computing crezca de 3.600 millones de dólares en 2020 a 15.700 millones de dólares en 2025, con una CAGR del 34,1%.

Es probable que el futuro de la computación de borde implique la integración de la IA y el aprendizaje automático, para permitir la toma de decisiones en tiempo real en el borde de la red. Para ello será necesario desarrollar nuevas arquitecturas y protocolos de computación periférica, así como nuevas tecnologías de hardware y software.

Aplicaciones reales de la computación de borde

La computación de borde ya se está utilizando en una amplia gama de aplicaciones en diversos sectores. He aquí algunos ejemplos:

Comercio minorista

Los minoristas están utilizando la computación de borde para permitir la gestión de inventarios y el análisis de clientes en tiempo real, mediante el procesamiento de datos de sensores y cámaras en tiempo real.

Agricultura

Los agricultores utilizan la computación de borde para monitorizar y controlar en tiempo real diversos sensores, como los de humedad del suelo y los de profundidad L.

Energía

Las empresas energéticas utilizan la computación de frontera para monitorizar y controlar en tiempo real diversos sensores, como contadores inteligentes y sensores de calidad de la energía.

Conclusión

La computación de borde es un paradigma de computación distribuida que permite que el procesamiento y almacenamiento de datos se produzca más cerca de la fuente de datos, en lugar de en centros de datos centralizados. Ofrece varias ventajas con respecto a la computación en nube tradicional, como la reducción de la latencia, la mejora de la eficiencia del ancho de banda, la mejora de la seguridad y la privacidad, y la rentabilidad.

La computación de borde tiene una amplia gama de casos de uso en diversas industrias, desde los vehículos autónomos a la asistencia sanitaria. Aunque la computación de borde presenta varios retos, como la seguridad, la escalabilidad y la interoperabilidad, está llamada a desempeñar un papel fundamental en la gestión de las ingentes cantidades de datos generadas por el creciente número de dispositivos conectados.

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