¿Qué es el edge computing?

¿Qué es el edge computing?

El edge computing es un enfoque en el que los datos recopilados se procesan en la periferia (o edge) de una red en lugar de enviarse a un servidor centralizado para su procesamiento y almacenamiento. El objetivo del edge computing es procesar los datos en su fuente originaria o lo más cerca posible. 

Por ejemplo, una cámara de vigilancia con capacidades de edge computing puede capturar datos y procesarlos inmediatamente allí mismo en lugar de enviarlos a un servidor alojado en la sede central para su posterior procesamiento y análisis. 

Las empresas utilizan cada vez más el edge computing para acelerar la toma de decisiones y los tiempos de respuesta a los incidentes. Permite que las empresas se beneficien de la información en tiempo real y alivia la carga de procesamiento de los centros de datos centralizados. El procesamiento de datos en el edge significa que el dispositivo no envía grandes cantidades de datos sin procesar a los servidores centrales, sino que solo envía la información y el análisis para su uso posterior.

Cómo funciona

Antes del edge computing, todos los datos producidos en un endpoint, ya sea la estación de trabajo de la oficina de un empleado o una cámara de vigilancia en un almacén remoto, tenían que transmitirse a un centro de datos para ser procesados y almacenados. Las aplicaciones analizaban los datos, recopilaban información y luego (cuando correspondía) enviaban información al dispositivo. 

El edge computing hace que el procesamiento de datos sea rápido y eficiente: 

1. Un dispositivo recopila datos en una ubicación fuera de las oficinas de una empresa, ya sea una cámara de vigilancia en un almacén remoto o un sensor de ubicación en un camión de reparto. 
2. En lugar de enviar datos sin procesar a través de la red a un centro de datos central para su procesamiento, el dispositivo tiene capacidades de procesamiento integradas. Los datos se procesan a medida que se recopilan, de modo que las anomalías u otros problemas se identifican casi en tiempo real. 
3. Los resultados del análisis pueden desencadenar acciones desde el dispositivo, como enviar una alerta o hacer sonar una alarma. 
4. Solo los resultados y la información se devuelven al centro de datos central. Esto reduce el tráfico de red y la latencia. 

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Cloud computing, fog computing y edge computing

Dado que el edge computing se basa en una arquitectura de TI distribuida, a veces se usa indistintamente o se confunde con el cloud computing o el fog computing. Si bien estos tres enfoques tienen algunas similitudes, como su arquitectura distribuida y la ubicación de los recursos de almacenamiento y procesamiento más cerca del punto de origen de los datos, no son lo mismo.

El cloud computing es posible gracias a un enorme número de servidores repartidos por todo el mundo. Cuando utiliza AWS, por ejemplo, sus datos se almacenan y se procesan en uno de sus centros de datos en lugar de en su propia infraestructura on-premise. Podrían estar más cerca del punto de origen de los datos que su centro de datos, pero sigue sin poder considerarse como edge. Los datos recopilados todavía deben enviarse a uno de estos centros de datos para su análisis.

El fog computing es útil en situaciones en las que los dispositivos edge se encuentran en un área muy grande, como en un edificio inteligente. Podría haber cientos de dispositivos edge en ese entorno y los datos que recopilan deben agregarse, procesarse y analizarse juntos para obtener los mejores resultados. Por lo tanto, el fog computing le permite colocar recursos de almacenamiento y procesamiento dentro de ese entorno, pero separados de cualquier dispositivo individual, porque ningún dispositivo podría contener suficiente potencia de procesamiento para gestionar datos de todos los demás.

Beneficios del edge computing

• Mayor eficiencia operativa: al acelerar el tiempo de obtención de información y el procesamiento de datos casi en tiempo real en el edge, obtiene resultados más rápido. Además, se reduce la latencia de la red y alivia los problemas de ancho de banda. 
• Resolución de problemas más rápida: con la información obtenida desde el edge, puede recibir alertas sobre posibles problemas antes de que se intensifiquen y causen un tiempo de inactividad excesivo u otros problemas. 
• Costes menores de TI: el edge computing permite reducir los recursos de procesamiento y de almacenamiento necesarios en su centro de datos, lo cual ayuda a ahorrar costes. Al reducir la cantidad de datos transferidos por los dispositivos edge, también se reducen los costes de red. 
• Mayor seguridad de los datos: los datos recopilados y procesados en el edge pueden ayudarle a cumplir con las leyes de privacidad de datos, mientras que transferirlos a un centro de datos central podría mermar la confidencialidad y soberanía de los datos. Mantener los datos en el dispositivo edge también ayuda a proteger los datos de la interceptación en la red. 
• Mayor fiabilidad: los dispositivos edge pueden seguir recopilando y procesando datos incluso cuando el centro de datos o la red on-premise no funcionan. Esto mejora la continuidad del negocio.

Desafíos del edge computing

Si bien el edge computing acelera el procesamiento de datos y la toma de decisiones, conlleva algunos desafíos, como por ejemplo:

• Mayor complejidad de la infraestructura: los dispositivos edge de una empresa pueden contarse por miles, y cada uno conlleva una mayor necesidad de mantenimiento y gestión. Eso se traduce en un incremento de actualizaciones de software, implementaciones, aprovisionamiento y supervisión.

• Preocupaciones en materia de seguridad: si bien el edge computing puede aumentar la seguridad de los datos en ciertos aspectos, garantizar la seguridad de un gran número de dispositivos es más complicado.

• Problemas de conectividad: aunque no transmiten datos brutos a una ubicación centralizada, los dispositivos edge deben enviar los datos analizados a algún servidor. Si se interrumpe la conexión a internet en el lugar donde se encuentra el dispositivo, una organización que dependa de la transmisión puntual de esta información puede tener grandes problemas.

• Eficiencia del almacenamiento: dado que los dispositivos edge tienen recursos de procesamiento y almacenamiento limitados, el departamento de TI tendrá que decidir a en ocasiones qué datos almacenar y procesar localmente y cuáles enviar a los servidores on-premise o a la nube.

Por suerte, en la actualidad hay una amplia gama de soluciones disponibles que están diseñadas para ayudar a las empresas a superar estos desafíos de edge computing.  

Nutanix cuenta con soluciones avanzadas que pueden hacer que sus implementaciones edge sean más sencillas de gestionar y controlar. Con el compromiso de permitir que las empresas tengan datos y aplicaciones justo donde los necesitan, ya sea on-premise, en la nube o en el edge, Nutanix ofrece una plataforma multicloud híbrida que facilita la supervisión y la gestión de sus cargas de trabajo en cualquier lugar. Con Nutanix Cloud Platform, obtiene una base totalmente unificada que conecta todos los entornos para una movilidad y accesibilidad perfectas.

Casos de uso de edge computing

A medida que el edge computing gana popularidad, surgen más casos de uso, como por ejemplo:

• Vehículos autónomos: los vehículos autónomos pueden generar varios terabytes de datos a diario. Esos datos deben procesarse y analizarse en tiempo real para tomar decisiones relativas a la seguridad en fracciones de segundo. En este caso, cada vehículo es un dispositivo edge y requiere recursos sólidos de procesamiento y almacenamiento.
• Fabricación: desde la seguridad en la planta de producción hasta la identificación de productos de baja calidad en la línea de montaje, el edge computing se ha afianzado rápidamente en los entornos de fabricación.
• Petróleo y gas: las plataformas petrolíferas remotas en el océano dependen del edge computing para alertar a los trabajadores del mal funcionamiento de los equipos antes de que se agraven y puedan poner vidas en peligro.
• Asistencia sanitaria: muchas organizaciones de asistencia sanitaria están recurriendo al edge computing para para supervisar y mantener equipos hospitalarios como sillas de ruedas, alertar al personal médico de posibles problemas de salud mediante herramientas como máquinas de CPAP y detectores de constantes vitales, y aumentar la seguridad en los hospitales mediante dispositivos de vigilancia y sistemas de alarma.
• Venta minorista: los minoristas se benefician del edge computing al utilizarlo para realizar el seguimiento del inventario, vigilar los almacenes, analizar el comportamiento de sus clientes, entre otros muchos aspectos.
• Energía: el edge computing puede ayudar a las empresas energéticas a gestionar la automatización de la red eléctrica, supervisar el estado de los activos en lugares muy remotos y alertar a los equipos sobre posibles fallos de funcionamiento de los equipos.