¿Qué es Edge Computing y su importancia en el futuro?

Estoy seguro de que todos usan asistentes de voz como Alexa, Siri, etc. Supongamos que le preguntas a Alexa qué tiempo hace hoy. Alexa manejará su solicitud en la nube enviando un archivo comprimido de su discurso a la nube que luego se descomprime y su solicitud se resuelve obteniendo la información necesaria del sitio meteorológico y luego la respuesta se devuelve desde la nube. ¡Este es un gran esfuerzo para conocer el clima cuando podrías haber mirado afuera! Pero aparte de las bromas, puede ser fácil para una Alexa transmitir su solicitud a la nube a través de la red, pero ¿qué pasa con miles de otras Alexa que también transmiten datos? ¿Y qué hay de los millones de otros dispositivos IoT que también transmiten datos desde la nube y obtienen datos a cambio?

Bueno, esta es la era de los datos, y los datos se generan a niveles exponenciales. Los dispositivos IoT generan una gran cantidad de datos que se devuelven a la nube a través de Internet. Del mismo modo, los dispositivos IoT también acceden a datos desde la nube. Sin embargo, si los dispositivos físicos de almacenamiento de datos para la nube están lejos de donde se recopilan los datos, es muy costoso transferir estos datos porque los costos de ancho de banda son una locura y también hay una mayor latencia de datos. ¡Ahí es donde entra Edge Computing ! 

¿Qué es la computación de borde?

Edge Computing se asegura de que los centros informáticos y de almacenamiento de datos estén más cerca del borde de la topología. Pero, ¿qué es esta ventaja después de todo? ¡Eso es un poco borroso! El borde puede ser el borde de la red donde el dispositivo se comunica con Internet o donde la red local que contiene el dispositivo se comunica con Internet. Cualquiera que sea el perímetro, la parte importante de la computación perimetral es que los centros de cómputo y almacenamiento de datos están geográficamente cerca de los dispositivos donde se crean o consumen los datos. 

Esta es una mejor alternativa que tener estos centros de almacenamiento en una ubicación geográfica central que en realidad está a miles de millas de los datos que se producen o utilizan. Edge Computing garantiza que no haya latencia en los datos que pueda afectar el rendimiento de una aplicación, lo que es aún más importante para los datos en tiempo real. También procesa y almacena los datos localmente en dispositivos de almacenamiento en lugar de en ubicaciones centrales basadas en la nube, lo que significa que las empresas también ahorran dinero en la transmisión de datos. 

Ventajas de la informática perimetral

Veamos algunas de las ventajas de Edge Computing:

1. Latencia reducida

Edge computing puede reducir la latencia de los dispositivos, ya que los datos se procesan y almacenan más cerca del dispositivo donde se generan y no en un centro de almacenamiento de datos lejano. Usemos el ejemplo de los asistentes personales dado anteriormente. Si su asistente personal tiene que enviar su solicitud a la nube y luego comunicarse con un servidor de datos en alguna parte del mundo para obtener la respuesta que desea y luego transmitirle esa respuesta, tomará mucho más tiempo. Ahora, si se utiliza la computación perimetral, habrá menos latencia ya que el asistente personal puede obtener fácilmente su respuesta desde un centro de almacenamiento de datos cercano. Eso es como correr al otro lado del mundo frente a correr hasta el borde de tu ciudad. ¡¿Cual es mas rápido?!

2. Costos de ancho de banda reducidos

En estos días, todos los dispositivos instalados en hogares y oficinas, como cámaras, impresoras, termostatos, aire acondicionado o incluso tostadoras, ¡son dispositivos inteligentes! De hecho, podría haber alrededor de 75 mil millones de dispositivos IoT instalados en todo el mundo para 2025. Todos estos dispositivos IoT generan una gran cantidad de datos que se transfieren a la nube y a centros de almacenamiento de datos remotos. Esto requiere mucho ancho de banda. Pero solo hay una cantidad limitada de ancho de banda y otros recursos de la nube y todos son caros. En tal escenario, Edge Computing es un enviado de Dios, ya que procesa y almacena los datos localmente en lugar de en ubicaciones centrales basadas en la nube, lo que significa que las empresas también ahorran dinero en costos de ancho de banda.

3. Disminución del tráfico de red

Como ya hemos visto, hay una cantidad increíble de dispositivos IoT disponibles actualmente con un aumento proyectado a 75 mil millones en 2025. Cuando estos muchos dispositivos IoT generan datos que se transfieren hacia y desde la nube, naturalmente hay un aumento en la red. tráfico que da como resultado cuellos de botella de datos y una mayor tensión en la nube. ¿Imaginas mucho tráfico en una carretera muy transitada? ¿Lo que sucederá? Grandes atascos y mucho tiempo para llegar a cualquier parte. ¡Eso es exactamente lo que sucede aquí! Este tráfico de red da como resultado una mayor latencia de datos. Por lo tanto, la mejor solución es utilizar la computación perimetral que procesa y almacena los datos localmente en lugar de en centros de almacenamiento de datos basados ​​en la nube lejanos. Si los datos se almacenan localmente, es mucho más fácil acceder a ellos, lo que reduce el tráfico de la red global y también reduce la latencia de los datos.

Desventajas de Edge Computing

Veamos algunas de las desventajas de Edge Computing:

1. Privacidad y seguridad reducidas

Edge Computing puede generar problemas en la seguridad de los datos. Es mucho más fácil proteger los datos que se almacenan juntos en un sistema centralizado o basado en la nube en comparación con los datos que se almacenan en diferentes sistemas de borde en el mundo. Es el mismo concepto que es mucho más fácil asegurar un montón de dinero en un lugar con la mejor tecnología de punta que asegurar montones de dinero más pequeños con el mismo nivel de eficiencia. Por lo tanto, las empresas que utilizan Edge Computing deben ser doblemente conscientes de la seguridad y utilizar el cifrado de datos, el túnel VPN, los métodos de control de acceso, etc. para asegurarse de que los datos estén seguros.

2. Mayores costos de hardware

Edge Computing requiere que los datos se almacenen localmente en centros de almacenamiento en lugar de ubicaciones centrales basadas en la nube. Pero esto también requiere mucho más hardware local. Por ejemplo, mientras que una cámara IoT solo necesita un hardware básico incorporado localmente para enviar datos de video sin procesar a un servidor web en la nube donde se utilizan sistemas mucho más complejos para analizar y guardar este video. Pero si se usa Edge Computing, se necesitará una computadora sofisticada con más poder de procesamiento para analizar localmente y guardar este video. Sin embargo, la buena noticia es que los precios del hardware están cayendo continuamente, lo que significa que ahora es mucho más fácil construir localmente hardware sofisticado.

Aplicaciones de Edge Computing en diversas industrias

1. Salud

Hay muchos dispositivos IoT portátiles en la industria de la salud, como rastreadores de actividad física, relojes inteligentes de monitoreo cardíaco, monitores de glucosa, etc. Todos estos dispositivos recopilan datos cada segundo que luego se analizan para obtener información. Pero es inútil si el análisis de datos es lento para estos datos en tiempo real. Supongamos que el monitor cardíaco recoge los datos de un ataque al corazón, pero lleva un poco de tiempo analizarlos. ¡Esto puede ser catastrófico! Es por eso que Edge Computing es tan importante en el cuidado de la salud para que los datos puedan analizarse y comprenderse al instante. Un ejemplo de esto es GE Healthcare, una empresa que utiliza chips NVIDIA en sus dispositivos médicos para utilizar la computación de punta para mejorar el procesamiento de datos.

2. Transporte

La computación perimetral tiene muchas aplicaciones en la industria del transporte, particularmente en los automóviles autónomos. Estos autos autónomos requieren muchos sensores que van desde cámaras de 360 ​​grados, sensores de movimiento, sistemas basados ​​en radar, GPS, etc. para asegurarse de que funcionen correctamente. Y si los datos de estos sensores se transfieren a un sistema basado en la nube para su análisis y luego los sensores los recuperan, esto puede provocar un retraso que puede ser fatal en un automóvil autónomo. En el tiempo que lleva analizar los datos de que hay un árbol en frente, ¡el automóvil puede incluso chocar contra ese árbol! Por lo tanto, Edge Computing es muy útil en automóviles autónomos, ya que los datos se pueden analizar desde centros de datos cercanos, lo que reduce el tiempo de espera en el automóvil.

3. Venta al por menor

¡Muchas tiendas minoristas en estos días se están volviendo conocedoras de la tecnología! Esto significa que los clientes pueden ingresar a la tienda con la aplicación de su teléfono o un código QR y comenzar a elegir lo que quieran comprar. Luego, los clientes pueden simplemente salir de la tienda y el precio de lo que hayan comprado se deducirá automáticamente de su saldo. Las tiendas pueden hacer esto usando una combinación de sensores de movimiento y cámaras en la tienda para analizar lo que están comprando todos los clientes. Pero esto también requiere Edge Computing, ya que mucho tiempo de retraso en el análisis de datos puede hacer que los clientes simplemente recojan cosas y se vayan gratis. Un ejemplo de esto es la tienda Amazon Go, que se lanzó por primera vez en enero de 2018.