El edge computing es una arquitectura de red distribuida que está creciendo de forma vertiginosa en respuesta a la necesidad de acelerar el procesamiento de datos a través de dispositivos gestionados en el extremo y cerca de la fuente y que permiten reducir la latencia y los costes mejorando la toma de decisiones
Otros proveedores aluden al edge como un marco informático descentralizado que acerca las aplicaciones empresariales a fuentes de datos, como dispositivos IoT o servidores periféricos locales, que permiten acelerar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia y productividad empresarial.
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Características del edge computing
Esta arquitectura de red distribuida resulta especialmente atractiva ante la avalancha de datos que está generando el IoT, el sistema que conforman miles y miles de dispositivos, máquinas y objetos interconectados entre sí y a Internet y que dispara exponencialmente tanto el volumen de datos como el número de conexiones a servidores.
Al poder realizar el procesamiento en el propio dispositivo, la velocidad se dispara, la latencia se reduce y las posibilidades se multiplican. El edge computing permite combinar lo mejor de los dos mundos: la calidad, seguridad y reducida latencia del PC, junto con la flexibilidad, escalabilidad y disponibilidad de la nube.
Según un estudio de Gartner, para 2025 se espera que el 75% de los datos sean procesados en el edge computing, lo que representará una enorme oportunidad de negocio para los proveedores y partners implicados en este mercado.
La firma de análisis Research and Markets respalda esta tendencia y confirma que todo el negocio de la tecnología en el extremo o edge computing genere un total de 6.959 millones de dólares en 2024.
Como funciona el edge computing
El edge computing permite procesar los millones de datos que genera Internet y el IoT con el consecuente ahorro de tiempo y costes, lo que facilita la entrega de servicios digitales rápidos y confiables y acelera la búsqueda de resultados predictivos para poder tomar decisiones de negocio adecuadas.
Para entender su funcionamiento lo mejor es aludir a un ejemplo real que permita comprender su dinámica. En una empresa de logística que monitoriza la ubicación de sus camiones en tiempo real, el uso del edge computing permite procesar los datos generados por los sensores directamente en el vehículo o en un punto de conexión cercano.
Esto permite acelerar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia operativa lo que resulta fundamental para aplicaciones con tiempos de respuesta ultrarrápidos o donde la conectividad a la nube no es muy estable.
Qué son los dispositivos del extremo o periféricos
Un dispositivo en el extremo es normalmente un dispositivo capaz de generar datos, como una cámara, un altavoz o un sensor. Los dispositivos abarcan desde los sensores más sencillos a complejos sistemas industriales e incluyen desde escáneres y smartphones, dispositivos médicos e instrumentos científicos, vehículos autónomos y máquinas automatizadas e incluyen todo ese universo del Internet de las Cosas (IoT).
Para 2025, IDC espera que la generación de datos globales supere los 73 zetabytes –lo cual equivale a 73 billones de gigabytes–, una cifra descomunal que está generando información desestructurada que requiere monitorización. Estos dispositivos generan más de dos tercios de los datos empresariales y no paran de crecer.
De los billones de gigabits de datos que generamos cada año, la IoT industrial (IIoT) es el mayor productor de datos (y el de más crecimiento). Gran parte proviene de los casi 1.000 millones de cámaras de vigilancia de todo el mundo. También se generan grandes cantidades datos provenientes de automóviles conectados y de aplicaciones de fabricación y transporte.
Lo más llamativo no obstante, es que la mayoría de los datos generados por estos dispositivos IoT no se están utilizando en absoluto. Por ejemplo, un estudio de McKinsey & Company reveló que una plataforma petrolífera en alta mar genera datos procedentes de 30.000 sensores, pero menos del uno por ciento de esos datos se utiliza actualmente para tomar decisiones.
Edge computing y cloud computing
La diferencia entre ambos radica en el mismo concepto de nube y extremo. Así, mientras cloud computing se entiende como un modelo que permite gestionar recursos de computación bajo demanda como si fueran servicios a través de Internet, el edge computing es un método de procesamiento local de datos que se gestiona desde los mismos dispositivos físicos y permite discriminar las cargas de trabajar para ahorrar ancho de banda y reducir la latencia.
De esta manera, el cloud computing se encarga de la ejecución de las cargas de trabajo en la nube, mientras que el edge computing se ocupa de la ejecución de esas cargas en los dispositivos del extremo de la red.
Edge computing versus fog computing
El fog computing es un modelo de arquitectura de red similar al edge computing que permite procesar los datos lo más cerca posible de su fuente y que actúa como capa intermedia entre la nube y la computación en el extremo. A diferencia del modelo en la nube, la informática de niebla es una red descentralizada en la que los datos y aplicaciones se encuentran a medio camino entre el servidor cloud y la fuente que genera los datos. El fog computing aparece como una extensión natural del cloud computing, de forma que la niebla se entiende como una nube que se acerca a la tierra.
La principal diferencia entre edge y fog computing está en dónde se produce el procesamiento de los datos, ya que en el primer caso la actividad se realiza en los propios dispositivos, mientras que en el fog computing los encargados de procesar la información serán las redes locales o LAN que están un poco más lejos de los sensores. Su principal ventaja
Ventajas del edge computing
Apostar por la informática en el extremo permite sobre todo descongestionar la red y reducir los cuellos de botella que afectan a los centros de datos. Gracias al uso del edge computing, los costes se reducen, los tiempos de respuesta se acortan, la latencia también se reduce y también aumenta la fiabilidad del sistema.
Descongestión de la red
La descentralización en el procesamiento de los datos es una de las grandes ventajas porque permite reducir la carga, evitar la congestión y mejorar el rendimiento global.
Rapidez y baja latencia
Al facilitar el procesamiento de los datos de aplicaciones, servidores y almacenamiento más cerca del usuario, se evita consumir ancho de banda de la red. Esto reduce significativamente la latencia y mejora la experiencia del cliente al distribuir los datos de forma más eficiente.
Aumento de la seguridad
Algunas fuentes discrepan sobre este punto porque, si bien consideran que esto refuerza las políticas de protección de la información al tener menor dependencia de un único sistema central, también puede abrir brechas de seguridad y de incompatibilidades entre los distintos sistemas.
Cumplimiento normativo
Gracias al edge computing, las empresas y organismos públicos pueden cumplir con las regulaciones y normativas impuestas por los gobiernos, incluido el GDPR y todas las leyes tanto comunitarias, como internacionales y locales.
Despliegue de redes 5G
Este modelo de informática distribuida se va a beneficiar sin duda del despliegue de redes 5G para convertirse en un recurso cada vez más utilizado por los usuarios. Ambas tecnologías tienen una relación muy cercana porque la una depende de la otra para alcanzar su máximo potencial.
Ejemplos de aplicaciones de edge computing
Hay muchos ejemplos de aplicaciones del edge computing en diversos escenarios que permiten mejorar y optimizar el nivel de respuesta requerido. Es el caso del coche conectado, las smart cities y el hogar y las fábricas inteligentes.
Edge computing e IoT
El edge computing es una de las tecnologías que más rápidamente permitirá procesar los millones de datos que genera la red de dispositivos conectados a Internet (IoT) a través de sensores, software y capacidades de conectividad. Algunas de las tecnologías que se pueden beneficiar de su simbiosis destacan los coches autónomos, los hogares y las fábricas inteligentes, la realidad aumentada o el IoT industrial.
- Coches autónomos
Estos vehículos recogen información mientras circulan, por eso resulta tan importante que todos esos datos puedan procesarse rápidamente para tomar decisiones en tiempo real conforme van cambiando las necesidades de la circulación.
Smart cities
Las ciudades inteligentes implican la recepción de millones de datos procedentes de servidores y aplicaciones que procesan la información de servicios públicos. En ese enorme trasiego de datos, el edge computing se configura como la solución ideal para evitar colapsos en el sistema al tiempo que mejora la eficiencia en la toma de decisiones de servicios tan importantes como el alumbrado, saneamiento o red eléctrica, el transporte o las redes inteligentes.
Edge computing y las redes
El concepto de tecnología en el borde está intrínsecamente relacionado con las redes de conectividad que se utilizan para vincular los dispositivos en el extremo con los centros de datos y la nube.
Aquí también se puede diferenciar entre:
⦁ Conectividad de largo alcance con redes de banda licenciadas como 2G/3G/4G/5G, como con las no licenciadas LPWAN como Sigfox y LoRa fundamentalmente.
⦁ Conectividad de área local con protocolos como Bluetooth, Wifi6, UWB, Zigbee, Thread, RFID/NFC.
Edge computing y machine learning
Los algoritmos del machine learning sumados al edge computing permiten a los dispositivos conectados no solo reaccionar en tiempo real sino también ir aprendiendo patrones para tomar decisiones más inteligentes en el futuro. Todo esto permite acelerar la innovación, reducir los costes y mejorar la latencia.
El futuro del edge computing
El grado de implantación de la tecnología en el extremo está creciendo de forma vertiginosa en muchas empresas, gracias también a la expansión de (IoT), la tecnología de dispositivos conectados a Internet y de las redes de conectividad 5G y 6G.
No obstante, para impulsar su universalización cada vez será más necesario destinar más inversiones a la seguridad aplicando políticas de seguridad que eviten fugas de información o riesgos innecesarios. También deberán resolver la progresiva complejidad de la gestión operativa de cientos de miles de dispositivos dispersos, con sus respectivas actualizaciones y fallos.
Además, deberá tomarse en cuenta los posibles errores de conexión o cortes de energía ante el número cada vez mayor de dispositivos conectados. Lidiar con estos posibles fallos del sistema también implica trabajar con personal cualificado y gestionar talento capacitado, un bien cada vez más escaso en la industria de las tecnologías de la información.
También será importante contar con partners y proveedores de servicios capaces de ofrecer las mejores prácticas y que ayuden a resolver problemáticas complejas antes incluso de que ocurran.
