El Edge Computing está cambiando gradual y profundamente la forma en que gestionamos los datos. ¿Cómo funciona? Procesa los datos lo más cerca posible del usuario final o de los objetos conectados que los generan., sin tener que transferirlos a la nube. El resultado: un sistema más rápido, barato y fiable. Te lo contamos todo.
Tradicionalmente, los datos se almacenan y procesan en ambos extremos de la red :
- cualquiera lo más cerca posible del usuarioen nuestros ordenadores, smartphones o en los servidores locales de la empresa,
- cualquiera muy lejos del usuario, en servidores remotos dentro de gigantescos centros de datos, en la nube.
Edge computing define una tercera vía.
Definición de edge computing
Como su nombre indica, la computación de borde consiste en procesar los datos de forma distribuida, en el borde de la red, en lugar de hacerlo de forma centralizada en la nube. Utiliza minicentros de datos para almacenar y procesar los datos lo más cerca posible de los objetos conectados, los usuarios finales y las empresas. El resultado: mayor calidad de servicio al mejorar la latencia, el rendimiento, el consumo de energía y la eficiencia medioambiental. Una vez procesados, algunos de los datos pueden enviarse a la nube para otro tipo de procesamiento no urgente.
Así pues, la computación de borde no es nada nuevo en sí misma. La computación distribuida existe desde hace mucho tiempo, pero su adopción y aplicaciones crecen rápidamente gracias al auge de los objetos conectados, que ponen a prueba el ancho de banda de las redes conectadas a la nube.
Ideal para procesar datos en tiempo real
La nube se enfrenta a algunos retos difíciles: procesar cada vez más datos, y procesarlos cada vez más rápido. Para determinadas aplicaciones (industria, producción de energía, medicina, gestión del tráfico rodado, etc.), los tiempos de procesamiento y de reacción son críticos. Los datos deben procesarse casi en tiempo real.
En la industria
Red Hat, una empresa de soluciones de infraestructura, ofrece un buen ejemplo: en una moderna planta de fabricación, unos 2.000 sensores del Internet de las Cosas (IoT) supervisan la producción. Estos sensores conectados generan unos 2.200 terabytes de datos al mes. Una masa de datos que puede procesarse más rápidamente a pocos kilómetros de la fábrica que en un centro de datos en otro continente.
En logística y movilidad
Otro ejemplo son los vehículos conectados. Autobuses, trenes, tranvías y camiones están equipados con chips GPS y sensores para controlar el tráfico en tiempo real y analizar los flujos de pasajeros. El ordenador de a bordo proporciona información en tiempo real sobre las condiciones del tráfico (accidentes, obras, carreteras bloqueadas, etc.). Esto permite a los conductores de reparto encontrar las rutas más rápidas según sus planes de entrega. Es difícil imaginar esperar 30 minutos a que se actualice la ruta y luego quedarse atascado en el tráfico porque los datos han tardado demasiado en enviarse y procesarse.
El número y los usos de los objetos conectados y de la Internet de los objetos (IoT) se disparan: 13 000 millones en todo el mundo de aquí a 2022 y casi 30 000 millones en 2030, según Statista. Solo en Francia, Ademe y Arcep cifran la cifra en 244 millones. Incluyen nuestros teléfonos móviles y portátiles, así como robots, cámaras y sensores utilizados en la industria y las ciudades inteligentes. El desarrollo del 5G acelerará aún más este fenómeno.
Y para procesar todos estos datos, la computación de borde es la solución obvia. Según Research & Markets, la computación de borde está creciendo a un ritmo de 17 % al año.
Para 2025, Gartner calcula que más del 50 % de los datos gestionados por las empresas se procesarán fuera de la nube.
Ventajas de la computación de borde
Reducción de la latencia de las comunicaciones
Procesar la información lo más cerca posible de su fuente reduce considerablemente el tiempo necesario para transferir los datos y reaccionar en consecuencia. Por ejemplo, en caso de avería en una línea de producción, esto permitirá a los sensores IIoT (Industrial Internet of Things) transmitir los datos y su análisis lo más rápidamente posible.
Mayor rendimiento
Al transmitir menos datos en la nube, estos se procesarán más rápidamente con un mayor rendimiento. La empresa también podrá almacenar datos en caché en una CDN (red de distribución de contenidos) integrada en la red de borde. Esto permitirá distribuir más rápidamente los contenidos, sobre todo los de vídeo.
Reducción de los costes de infraestructura
Al reducir el ancho de banda y los recursos de los centros de datos, la computación de borde permite ahorros sustanciales.
Mayor escalabilidad
La computación de borde distribuida permite modular los recursos necesarios para procesar y almacenar datos.
Eficiencia ambiental
Al ahorrar recursos informáticos y reducir el volumen de datos intercambiados, el edge computing emite menos CO2 y tendrá menos impacto en el medio ambiente.
¿Sustituye la computación de borde a la nube?
El edge computing también tiene sus inconvenientes. El primero es tener que recurrir a proveedores de servicios que ofrezcan este servicio de borde. Dependiendo de la ubicación de la empresa, la elección no es tan amplia como con los proveedores de la nube.
La otra desventaja se refiere a la ciberseguridad. Cuanta más información se procesa en la periferia, más compleja se vuelve la arquitectura. Es más probable que los proveedores de equipos y servicios sean heterogéneos. El hardware y los procesos pueden ser diferentes, con varios proveedores... lo que aumenta la vulnerabilidad arquitectura.
Así pues, la computación de borde no sustituye a la nube. La complementa gestionando datos con elevados requisitos de velocidad de procesamiento. Otros tipos de datos, menos críticos o más masivos, pueden seguir procesándose en la nube. Por tanto, la nube no está a punto de desaparecer.
