¿Qué es el «edge computing»?


El edge computing (o computación perimetral) consiste en situar la potencia de cálculo y el almacenamiento de los datos cerca del origen (donde se generan). Esto reduce la necesidad de realizar procesos en el cloud, resolviendo así los problemas de latencia y comunicación de datos a larga distancia. La mayor ventaja reside en su mayor disponibilidad y en la reducción de los tiempos de transporte de datos.

El edge computing se diferencia del modelo informático tradicional de procesamiento y análisis de datos en un datacenter centralizado (ya sea en el cloud o en las propias instalaciones de una empresa) en que los datos se procesan en el «perímetro» de la red.

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Por qué el edge computing ha ganado importancia

A medida que el volumen de datos sigue creciendo a un ritmo espectacular el edge computing ha ido cobrando mayor importancia. En gran parte, este aumento de los datos ha sido impulsado por los datos de los sensores recopilados mediante los dispositivos del Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés). El edge computing puede ofrecer recopilación, procesamiento y análisis de datos casi en tiempo real. También puede filtrar cualquier dato innecesario, por lo que solo se envía información vital al datacenter.

El rendimiento de aplicaciones como la realidad aumentada (AR), la realidad virtual (VR), así como el machine learning (ML) y la inteligencia artificial (IA), se ve reforzado por el procesamiento de los datos en el perímetro de la red. Este tipo de computación también permite el uso de datos en ubicaciones remotas y admite la conformidad mediante la no migración de datos fuera de su origen. Además, el uso de la red de área local (LAN) para el procesamiento y el almacenamiento de datos implica que se deben enviar menos datos al cloud, lo que ayuda a reducir los costes operativos.

Aunque se considera que conservar los datos en el perímetro de la red es más eficiente que trasladarlos al cloud o a un datacenter, los datos que permanezcan en esa zona deben estar protegidos. Es necesario que las políticas de cifrado de datos estén en vigor para proteger todos los datos que se transmiten y almacenan de forma que puedan protegerse contra robos o ciberataques. Mantener una postura sólida en materia de seguridad perimetral es clave para la viabilidad del procesamiento de datos en el perímetro de la red.

El analista de investigación Gartner describe el edge computing como «parte de una topología de computación distribuida en la que el procesamiento de la información se encuentra cerca del perímetro de la red, donde las cosas y las personas producen o consumen esa información». La computación distribuida no es nueva y lleva décadas en uso, por ejemplo, en empresas con operaciones remotas, en las que no tiene sentido utilizar una computación centralizada.

Se desaconseja trabajar con el modelo tradicional de traslado de datos a un datacenter centralizado a través de internet cuando las empresas modernas necesitan información más rápida para informar a los responsables de la toma de decisiones. El internet tradicional simplemente no está diseñado para gestionar el tráfico de datos que las empresas necesitarán en el futuro. Internet también puede sufrir cortes que provocan interrupciones del servicio, ralentizaciones, pérdida de conexiones y, en última instancia, pérdida de beneficios.

Toda solución perimetral debe procesar dos tipos distintos de datos. El primero son los datos de sistema que permiten las operaciones empresariales y que se almacenan con mayor frecuencia en bases de datos relacionales más pequeñas que las que residen en un datacenter on-premises o en el cloud. El segundo tipo son los datos del usuario. La gran mayoría de los datos que se manejan en el perímetro son generados por sensores, lo que hace que el procesamiento localizado sea más eficiente. Además de los datos recopilados por los sensores, las organizaciones tienen un número cada vez mayor de dispositivos conectados que gestionar, como smartphones y ordenadores, que se pueden gestionar mejor con un modelo de edge computing.

En realidad, el edge computing es un complemento del modelo centralizado de computación, más adecuado para el procesamiento de cargas de trabajo que consumen muchos recursos. Esta computación perimetral es más adecuada para el procesamiento en tiempo real y para generar información más rápida. Además, también puede ayudar a reducir la carga en internet simplemente manteniendo el procesamiento de datos cerca de su origen, minimizando la congestión. Las predicciones de IDC señalan que en 2023, más de la mitad de las nuevas infraestructuras informáticas empresariales en lugar del datacenter.

Problemas que el edge computing puede resolver

La implementación del edge computing tiene el potencial de resolver los distintos problemas que pueden frenar a muchos tipos de organizaciones y tiene miles de ventajas empresariales.

Menor latencia

El procesamiento de los datos cerca del origen requiere mucho menos tiempo que el envío de los datos a un datacenter remoto. Las interrupciones y la congestión de la red pueden aumentar la latencia y ralentizar los análisis en tiempo real. Las redes inalámbricas funcionan de forma más eficaz con una infraestructura informática avanzada ya instalada.

Aumenta la resiliencia de la empresa

Los servicios del edge computing pueden ayudar a las empresas a superar una serie de problemas, como el tiempo de inactividad no planificado por la falta de disponibilidad de internet. Conservar los datos en un único sitio web significa que las empresas pueden garantizar mejor las conexiones más seguras y mejorar el rendimiento empresarial simplemente conservando los datos dentro de las operaciones de la empresa. Esto contribuye a mejorar la experiencia de usuario al ofrecer contenido enriquecido, como vídeo, cerca de donde hace falta.

Mejora la soberanía de los datos

Un problema importante para muchas empresas viene cuando los datos viajan a otras regiones y cruzan las fronteras nacionales. Los problemas de soberanía de los datos pueden resolverse procesando y manteniendo los datos cerca del origen. En el sector de la salud, por ejemplo, puede tratarse de los historiales de pacientes confidenciales o vídeos, así como cualquier información personal que pueda identificar a un paciente. También contribuye a garantizar la conformidad en materia de protección de datos, como el Reglamento General sobre Protección de Datos (RGPD) europeo, ya que los datos se procesan en el perímetro de la red y se tratan de forma anónima antes de ser enviados al cloud o al datacenter central.

Limita la congestión

Los sensores del IoT solo aumentan la necesidad de mover y procesar más datos. En la era del cloud computing y los servicios de streaming, internet ofrece un rendimiento suficiente por el momento. Añadir datos de miles de millones de dispositivos supondrá una carga enorme para la infraestructura mundial de internet. Según predicciones de IDC, los datos generados en 2025 , un volumen casi inimaginable. Se estima que el edge computing representará el 90 % de esos datos. Se puede evitar una congestión grave de internet fácilmente con la tecnología edge computing.

¿Para qué sirve el edge computing?

Hay muchos y variados usos para el edge computing, en los que los conocimientos en tiempo real pueden proporcionar ventajas significativas para múltiples operaciones empresariales críticas. Esto podría resultar útil para el análisis predictivo en un entorno de fábrica, donde el mantenimiento del equipo de la planta favorece una producción continua. En logística, la visión con edge computing o el análisis de vídeo pueden utilizarse en centros de distribución en la línea de embalaje. Los paquetes se pueden revisar sobre la marcha para garantizar que contienen los productos adecuados, eliminando los errores de pedidos.

El edge computing presenta múltiples posibilidades y está entusiasmando a la industria, las administraciones locales, la agricultura y otros sectores. Algunos ejemplos de edge computing.

Transporte
Los vehículos sin conductor que se conducen solos deben demostrar que pueden mantener sanos y salvos tanto a los pasajeros como a los peatones. Para conseguirlo, es necesario procesar en tiempo real los hasta 20 terabytes de datos que cada vehículo puede necesitar procesar en un solo día. Esto incluye las condiciones de la carretera, del tráfico y la meteorología, así como información sobre la velocidad y, por supuesto, la ubicación. El envío de estos datos a un datacenter remoto ralentizaría el análisis y tendría graves implicaciones para la seguridad. El edge computing permite que los vehículos sin conductor procesen los datos con mayor rapidez y acerquen la visión a la realidad.

Fabricación
Una menor productividad supone menos ganancias en la fabricación. El análisis de los datos con edge computation tendría implicaciones importantes para perfeccionar los procesos de producción. Obtener información sobre los niveles de eficacia operativa usando datos recopilados por sensores en toda la línea de producción puede ayudar a identificar áreas que requieren mejoras. Los sensores pueden realizar análisis predictivos comprobando la salud de la maquinaria y la funcionalidad de la planta. Además, se puede supervisar el control del stock y la seguridad de los trabajadores para que las operaciones sean eficientes y sin riesgos.

Agricultura
En un mundo con recursos finitos y un clima impredecible, los sensores pueden utilizarse para monitorear los niveles de humedad del suelo y el contenido de nutrientes. Gracias a los datos de los sensores, los agricultores pueden predecir con precisión el tiempo óptimo de cosecha para garantizar unos rendimientos máximos. Los drones pueden monitorizar los cultivos para detectar enfermedades o plagas. Los sensores pueden ayudar a predecir los patrones climáticos, ayudando a los agricultores a proteger mejor sus cultivos de las inundaciones o los incendios forestales. En general, este tipo de agricultura inteligente puede ayudar con la eficiencia, reduciendo los costes operativos y proporcionando a los agricultores un nivel de control mucho mayor.

Salud
En un entorno sanitario, se generan datos de manera constante. Las pruebas médicas realizadas por dispositivos como máquinas de ultrasonido, monitores cardiacos y dispositivos portátiles pueden generar grandes cantidades de datos. En lugar de enviarlos a un almacén central de datos, se pueden procesar y analizar en el perímetro de la red. Los especialistas médicos pueden obtener resultados en tiempo real y realizar diagnósticos más rápidos, reduciendo la necesidad de citas adicionales y las listas de espera. La cirugía asistida por robot es más segura cuando los datos se procesan in situ en lugar de enviarlos a un datacenter remoto.

Ciudades inteligentes
Imaginemos un mundo donde el estacionamiento es fácil de encontrar, no hay papeleras desbordadas y la delincuencia está bajo control. Una ciudad inteligente podría acercar este mundo ideal a la realidad mediante análisis extremos. Los dispositivos del Internet de las Cosas se pueden utilizar para soportar servicios clave. Se puede monitorear el alumbrado público para que la gente se sienta segura en las calles de noche. Supervisar el tráfico y las condiciones de las carreteras podría reducir la congestión o mantener a la ciudadanía fuera de peligro. Los sensores ambientales se pueden usar para reducir el uso de energía.

Y aún más

5G/WiFi 6 y edge computing

El futuro del edge computing está estrechamente ligado al advenimiento de las tecnologías de red 5G inalámbrico y WiFi 6. Esto está dando un nuevo impulso al edge computing con la promesa de un rendimiento de datos mucho mejor y un análisis casi en tiempo real. Muchas operaciones industriales ya utilizan 4G y WiFi, lo que significa que las redes existentes pueden mejorarse fácilmente en lugar de empezar desde cero. El acoplamiento del procesamiento de datos en el perímetro de la red es clave para el ML y la IA, y también para el uso de procesos impulsados por AR/VR.

Cloud computing o edge computing

Tenga en cuenta que el edge computing es un complemento del cloud. El edge computing no ofrece ventajas a las empresas en su uso del cloud. Los servicios cloud permiten que las empresas extiendan su infraestructura a escala mundial, mientras aumentan sus recursos informáticos para soportar grandes cargas de trabajo solo cuando es necesario. El cloud reduce la necesidad de invertir en hardware informático costoso y, por lo tanto, reduce los costes de gestión. El edge computing está configurado para crecer y complementar las redes cloud en las que el procesamiento es necesario lejos de la red central.

OVHcloud y el edge computing

OVHcloud pone a su disposición más de 20 años de experiencia en datacenters para apoyar el futuro del edge computing. Nuestro servicio Data Center as a Service (DCaaS) ofrece un sistema cloud preintegrado on-premises que incluye una amplia gama de servicios DCaaS,IaaS y PaaS.

Las empresas pueden utilizar los productos de OVHcloud en su propio entorno de datacenter para conseguir una soberanía total sobre los datos, una reducción en los costes operativos y de capital, así como la posibilidad de beneficiarse de las últimas tecnologías de hardware.