No paramos de escuchar cosas sobre edge computing: ¿cuál es la razón?

No paramos de escuchar cosas sobre edge computing: ¿cuál es la razón?

Entender el edge computing y qué es puede ser sencillo si tratamos de imaginar la ingente cantidad de datos que van a circular por las ondas del 5G en un futuro inmediato. Cientos de millones de equipos de IoT se verían necesitados, sin el edge computing, de enviar estos datos a la nube para ser procesados.

En qué consiste el edge computing

El edge computing consiste básicamente en el desarrollo de una tecnología capaz de hacer que los propios equipos de IoT sean quienes procesen su información. Sin necesidad de que enviemos esta a la nube ni a un espacio de almacenamiento remoto para allí ser procesada y, en muchos casos, convertida en instrucciones de vuelta.

Equipos como routers y gateways de red, por ejemplo, pueden funcionar de forma autónoma. Igual que puede hacerlo un sensor táctil de una máquina de producción en una fábrica, corrigiendo directamente la posición de un cabezal según los datos que obtiene de la entrada de una pieza.

Con ello conseguimos superar dos aspectos de vital importancia:

– Por un lado, evitar saturar la capacidad de las redes que, aunque ahora puedan parecernos de sobrada potencia gracias al 5G, tiene sus limitaciones, siendo imprevisible la magnitud de la expansión y el desarrollo en el tiempo de las mismas.

– Por otro lado, conseguir que los dispositivos de IoT trabajen en tiempo real. Se elimina la necesidad de transferencia a un centro de procesamiento remoto, y es el propio sensor o equipo el que procesa la información que recaba y toma decisiones, adoptando conductas y ejecutando acciones en tiempos mucho más reducidos.

Pero no solo conseguimos descargar el volumen de datos que van a tener que mover las antenas 5G o reducir las necesidades de espacio de almacenamiento de datos. La principal ventaja del edge computing es que los datos tratados directamente por los mismos son incorruptibles, y su seguridad y fiabilidad están garantizadas.

Diferencias con fog computing

La principal diferencia del edge computing con la propuesta del fog computing es que este último propone un acercamiento de la nube al nodo de IoT. Lo hace convirtiendo algunos de los dispositivos de IoT en nodos de análisis y procesamiento (equipos de edge computing), a los que otros nodos no autónomos próximos mandan la información para que estos la procesen y les sea devuelta.

Esta proximidad acorta los tiempos de transmisión y la necesidad de cubrir grandes distancias, mejorando la latencia. Pero no elimina la obligación de transportar los mismos.

Ganamos algo en velocidad, y el espacio de almacenamiento puede ser liberado más rápidamente, pero no ofrece una solución óptima a los tiempos de respuesta o a la seguridad de los datos.

Conceptos esenciales de edge computing

Por consiguiente, en el edge computing ideal cada dispositivo conectado a la red presentaría un módulo autónomo de almacenamiento de datos y procesamiento en sus funciones específicas. Podemos preguntarnos para qué se necesita entonces la conexión a la red. Evidentemente, la mayor parte de dispositivos van a necesitar recabar informaciones externas y, a su vez, los centros de procesamiento centrales van a requerir parte de su información para la toma de decisiones.

Por tanto, tenemos una faceta en el dispositivo IoT que le permite funcionar con autonomía en el borde de la red (edge) y otra que le permite comunicarse. Estos dispositivos en el borde son los edge devices, que no suelen conectarse directamente con el router de fin de red, sino con un punto intermedio: un ordenador situado a medio camino entre dos redes y que las interconecta, un edge gateway. Este puede tener también capacidad de almacenamiento y procesamiento autónomo y redirecciona los paquetes de datos a la red mediante diferentes interfaces de comunicación que puede incorporar para hacerlos llegar a los routers.

Dónde se aplica el edge computing

En realidad, el edge computing es aplicable a todo. Dependiendo del ámbito del que estemos hablando, un smartphone será un edge device, como podrá serlo un automóvil o un robot en un pasillo de un centro logístico.

Un ejemplo muy claro de la importancia del edge computing lo tenemos precisamente en los vehículos autónomos. Estos deben recibir la información de tráfico y enviar su  posicionamiento a centros operativos. Sin embargo, necesitan tomar decisiones inmediatas que no pueden depender de los tiempos de transferencia o de la latencia.

Estas decisiones se basan en datos que recogen directamente a través de cientos de sensores y que son almacenados directamente en el dispositivo y procesados. Inmediatamente se analizan, se extraen conclusiones y se toman decisiones que han de ser convertidas en acciones. Todo esto ha de ocurrir en milmillonésimas de segundo para que miles de coches puedan circular de forma autónoma simultáneamente.

Ahora que conocemos algo más sobre el funcionamiento del edge computing y qué es, podemos ver que Internet of Things y edge devices van de la mano de una tecnología que ha de garantizar la calidad y fiabilidad de su operativa. Contacta con nosotros si quieres obtener más información.