5 Formas en que Edge Computing impacta el futuro de IoT

Actualmente hay más de 3.500 millones de smartphones. Estos ordenadores de bolsillo nos permiten hacer prácticamente de todo, y son nuestra puerta de entrada a una red gigante de datos, el «cerebro» de la informática moderna. 

Este modelo centralizado ha funcionado bien hasta ahora, pero con la entrada del IoT (internet de las cosas), empezamos a darnos cuenta de que utilizamos un sistema que necesita evolucionar.

Índice- El impacto de Edge Computing

• ¿Qué es Edge Computing?
  • La diferencia entre Edge Computing y Cloud Computing
• Cómo Edge Computing impacta al IoT
  • #1 Mejora la seguridad de los datos
  • #2 Velocidad
  • #3 Costes
  • #4 Uso de recursos/escalabilidad
  • #5 Mejor rendimiento de la app (mobile edge computing)
• ¿Será el fin del Cloud Computing?

¿Qué es Edge Computing?

Es un sistema de análisis de datos perimetral que se encuentra a medio camino entre la nube y el propio dispositivo, desde el que sale una orden o una señal para ser analizada.

Cuanto más procesamiento local pueda hacer un dispositivo, menos tendrá que depender de la nube y por lo tanto, será más rápido. Esta problemática del IoT es una de las que pretende solucionar el edge computing.

El siguiente video explica cómo funciona??

La diferencia entre Edge Computing y Cloud Computing

Los asistentes de voz como Siri o Alexa, generalmente necesitan resolver sus solicitudes en la nube y ese tiempo de ida y vuelta de la orden puede ser muy importante. 

Un tiempo de latencia, aunque sea de unos milisegundos, puede ser crucial como por ejemplo, en el caso de los coches autónomos en los que se necesita de respuestas inmediatas y esa latencia puede suponer la diferencia entre la vida y la muerte. 

 

En el edge computing en lugar de entregar datos a un servidor central, es el propio dispositivo el que puede recopilar y procesar datos en tiempo real, respondiendo de manera más rápida y eficaz.

 

En el cloud computing todos los datos se recopilan y procesan en una ubicación centralizada, generalmente en un centro de datos. Todos los dispositivos que necesitan acceder a estos datos o utilizar aplicaciones asociadas con ellos, deben primero conectarse a la nube.

Pero lo que le falta en velocidad, la nube lo compensa en potencia y capacidad. Al basarse en una infraestructura de centro de datos escalable, puede expandir su capacidad de almacenamiento y procesamiento según sea necesario. Lo cual complementa a los dispositivos de borde que solo pueden acumular datos recopilados localmente.

 

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Cómo Edge Computing impacta al IoT

El concepto de IoT se refiere a una interconexión digital de objetos cotidianos con internet que nos permita interactuar con ellos.

IoT está creciendo a un ritmo muy rápido y con él, la gran cantidad de datos que produce. El manejo de este enorme volumen de información es todo un desafío y el edge computing podría ser parte de la solución.

#1 Mejora la seguridad de los datos

Con el internet de las cosas, aumenta el número de dispositivos conectados y también la exposición a ataques de seguridad.

Con el edge computing cada aparato tendría capacidad de procesamiento y almacenaje de la propia información. Estos datos, al no ser transmitidos a servidores centrales, disminuye la probabilidad de ataques.

 

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#2 Velocidad

El ahorro de ancho de banda que permite la computación de borde sería otro gran beneficio para los dispositivos IoT. Podrían guardar solo la información importante según su cometido y descartar el resto, evitando un envío de datos innecesarios que ralentizan internet. 

Además, si la información se almacena y procesa en una base de datos local, el envío de los datos a la nube deja de ser necesario para cada interacción, lo que disminuye el tiempo de respuesta.

#3 Costes

El ahorro en el ancho de banda no solo repercutirá en la velocidad y en el espacio ocupado en el servidor, también en la inversión logística para mantener y aumentar los recursos informáticos para que la información no deje de fluir. Los costes de la nube se reducirán de forma notable.

 

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#4 Uso de recursos/escalabilidad

El edge computing permite que las ampliaciones en los dispositivos IoT se realicen en combinación con centros locales, según sus necesidades. Esta escalabilidad resulta menos costosa y se puede aplicar de una manera flexible.

#5 Mejor rendimiento de la app (mobile edge computing)

Tanto la mejora en velocidad como en latencia, permite respuestas que ocurren en tiempo real y que responden de manera automática a los estímulos detectados por los sensores del dispositivo IoT.

¿Será el fin del Cloud Computing?

Por ejemplo, cuando hacemos una búsqueda en Google, ese pequeño flujo de información va a la nube, se procesa y luego la información que necesitamos vuelve a nuestra pantalla.

Los dispositivos IoT recopilan una gran cantidad de información que debe procesarse en tiempo real. No hay tiempo para que esos datos vayan y vuelvan a la nube central, por eso hay quien piensa que los días del cloud computing están llegando a su fin. Sin embargo, no creemos que esto sea cierto, ya que el cloud computing complementa en diversos aspectos al edge computing.

 

Aunque gran parte del procesamiento y la toma de decisiones inmediatas se haga en el propio dispositivo, se seguirá necesitando de una nube centralizada que guardará la información más importante.

 

En el borde ocurrirá la detección, inferencia y acción, mientras que la nube se centrará en el aprendizaje central. Luego, ese aprendizaje con esa información actualizada, viajará para actualizar cada dispositivo y mantenerlos operativos y siempre con las actualizaciones al día, sin necesidad de que hagamos nada. 

Uno de los aspectos fundamentales del aprendizaje automático es que necesita muchos datos para aprender. Un modelo que combina borde y nube tiene grandes cantidades de datos que ingresan a un punto centralizado que hace que los dispositivos se vuelvan cada vez más inteligentes.

Es poco probable que el futuro de la infraestructura de red se encuentre únicamente en el borde o en la nube, si no en algún lugar entre ambos. A medida que las empresas busquen transformarse y ser más efectivas, tendrán que incorporar muy probablemente estos dos modelos para encontrar nuevas formas de aprovechar al máximo sus respectivas ventajas y utilizarlas para superar sus debilidades.