Cloud Computing

Qué es Edge Computing

El Edge Computing, también conocido como computación en el borde o informática en el extremo, es un paradigma de procesamiento de datos que implica realizar operaciones de cómputo cerca de la fuente de los datos, en lugar de depender de un centro de datos centralizado, como es la nube. En esencia, lleva la capacidad de procesamiento y almacenamiento más cerca de donde se generan los datos, reduciendo la latencia y mejorando la eficiencia en el manejo de la información.

Todo esto está muy bien, pero algunos os estaréis preguntando, ¿Qué es la latencia? La latencia se refiere al tiempo que tarda un sistema en procesar un comando o en responder a una solicitud. Al procesar datos en el borde, la latencia se reduce significativamente, lo que es crucial para aplicaciones en tiempo real, como el control de dispositivos IoT, vehículos autónomos y aplicaciones de realidad virtual.

Además, el Edge Computing permite una mayor escalabilidad y flexibilidad al distribuir la carga de trabajo de procesamiento en múltiples nodos en el borde de la red. Esto es beneficioso para entornos dinámicos y cambiantes.

Ventajas y beneficios de adoptar Edge Computing

El Edge Computing ofrece una serie de ventajas y beneficios para las organizaciones, entre las que podemos destacar:

• Mejora del rendimiento y la respuesta de las aplicaciones al reducir la latencia. Esto es especialmente importante para aplicaciones que requieren una respuesta rápida.

• Mejora de la seguridad de los datos al procesarlos más cerca de la fuente. Esto hace que sea más difícil que los datos sean atacados o robados.

• Reducción de procesamiento de datos al reducir la necesidad de enviar datos a un centro de datos centralizado.

Crecimiento y relevancia del Edge Computing en la era de los datos y la conectividad

Esta tecnología está creciendo rápidamente en relevancia a medida que el volumen de datos generados por dispositivos y sensores continúa aumentando. Se espera que el mercado de Edge Computing alcance los 174.200 millones de dólares en 2028, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 22,4%.

Este crecimiento se debe a una serie de factores, entre los que se incluyen:

• La proliferación de dispositivos conectados, como sensores, cámaras y wearables, que generan una gran cantidad de datos a diario.

• La necesidad de procesamiento de datos en tiempo real, cada vez más aplicaciones requieren procesamiento de datos en tiempo real, lo que no es posible con la arquitectura tradicional de nube.

• Los avances tecnológicos, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, están impulsando la demanda de Edge Computing.

Arquitectura de Edge Computing

La arquitectura de Edge Computing se puede dividir en dos capas principales: la capa de borde y la capa de nube.

A continuación, hablaremos de cada una de ellas y sus componentes principales.

Componentes clave

La capa de borde es la capa más cercana a la fuente de los datos. Incluye los dispositivos de borde, los gateways de borde y las nubes de borde.

La capa de nube es la capa más lejana de la fuente de los datos. Incluye únicamente la nube central, que es el centro de datos centralizado de gran tamaño que se encuentra en la nube de alguno de los principales proveedores de servicio.

Los datos se recopilan en los dispositivos de borde y luego se envían a los gateways de borde. Los gateways de borde procesan dichos datos de manera local, en el borde de la red. Los datos que no pueden procesarse localmente se envían a la nube central para, gracias a su mayor capacidad de cómputo, realizar un procesamiento adicional.

Cabe recalcar que la arquitectura de Edge Computing puede variar en función de las necesidades específicas de la aplicación. Sin embargo, los componentes básicos descritos son comunes a la mayoría de las implementaciones.

Roles y funciones de cada componente en este ecosistema

Cada uno de los dispositivos se encarga de desempeñar unas funciones muy concretas dentro del ecosistema. Por un lado, los dispositivos de borde son los responsables de recopilar los datos. Pueden ser de varios tipos, como sensores, cámaras, dispositivos móviles o incluso vehículos autónomos.

Por otro lado, los gateways de borde son los dispositivos que conectan los dispositivos de borde a la red. Pueden ser dispositivos físicos o virtuales.

Y, por último, las nubes de borde serán los dispositivos que procesan los datos en el borde de la red. Pueden ser centros de datos pequeños y distribuidos o incluso dispositivos de borde con capacidad de procesamiento.

Edge Computing vs Cloud Computing

El Edge Computing y el Cloud Computing son dos enfoques diferentes para el procesamiento de datos.

El Cloud Computing es un enfoque en el que los datos se almacenan y procesan en un centro de datos centralizado. En cambio, el Edge Computing es un enfoque distribuido en el que los datos se almacenan y procesan cerca de la fuente.

Características y enfoques distintivos

El Cloud Computing y el Edge Computing tienen una serie de características y enfoques distintivos.

El Cloud Computing se caracteriza por realizar el procesamiento y almacenamiento de los datos en un centro de datos centralizado lejano de la fuente original. La capacidad de procesamiento y almacenamiento se puede escalar fácilmente para satisfacer las necesidades cambiantes, a diferencia de los dispositivos de Edge Computing que están un poco limitados en ese sentido.

El Cloud Computing nos ofrece múltiples ventajas, entre ellas, puede ayudar a las organizaciones a ahorrar costos al eliminar la necesidad de invertir en infraestructura local. Si te interesa el Cloud Computing te recomiendo que revises las múltiples formaciones que tenemos en la plataforma que te enseñaran de lo que es capaz.

El Edge Computing, por otro lado, se caracteriza por que el procesamiento y almacenamiento de datos se realizan cerca de la fuente. Es capaz mejorar el rendimiento de las aplicaciones al reducir la latencia, pero su reducida capacidad de procesamiento hace que los cálculos que realizamos en el borde sean muy limitados.

Por último, mejora la seguridad de los datos, como hemos comentado previamente, uno de los principales desafíos a los que se enfrenta el Cloud Computing.

Complementariedad y relación entre ambos

El Cloud Computing y el Edge Computing no son mutuamente excluyentes. De hecho, a menudo se utilizan en conjunto para ofrecer una mejor experiencia.

El Cloud Computing puede utilizarse para almacenar y procesar datos que no requieren procesamiento en tiempo real o que no necesitan estar cerca de la fuente, complementándose con el Edge Computing, que puede utilizarse para procesar datos que requieren procesamiento en tiempo real.

Escenarios ideales para cada enfoque y cómo pueden trabajar juntos

El Cloud Computing es ideal para los siguientes escenarios:

• Empresas que experimentan un crecimiento rápido. La capacidad de escalar recursos fácilmente en la nube es crucial para satisfacer las demandas cambiantes.

• Creación rápida de entornos de desarrollo y prueba. Ya que permite a los desarrolladores acceder a recursos virtualizados de manera eficiente.

Por otro lado, el Edge Computing es ideal para otro tipo de escenarios como:

• Filtrado y preprocesamiento. Permite realizar análisis y filtrado de datos en el borde antes de enviar solo la información relevante a la nube para un procesamiento más intensivo.

• Procesamiento local de datos sensibles. Para aplicaciones que manejan datos sensibles, como la vigilancia de video o la salud personal, Edge Computing permite procesar estos datos localmente sin enviarlos a la nube, mejorando la privacidad y la seguridad.

Pero… ¿Cómo podrían trabajar conjuntamente? A continuación, te damos tres ideas.

• Salud y telemedicina. Los dispositivos médicos y sensores en dispositivos portátiles pueden realizar un procesamiento inicial de datos de salud, como la monitorización de signos vitales. Esto ayuda a reducir la latencia y permite respuestas rápidas en situaciones críticas. Los datos procesados localmente pueden enviarse a la nube para un análisis más profundo, almacenamiento a largo plazo, y para alimentar sistemas de aprendizaje automático que puedan proporcionar diagnósticos más avanzados.

• Vehículos autónomos. Los vehículos autónomos requieren capacidad de procesamiento en el borde para tomar decisiones rápidas basadas en datos de sensores, cámaras y radares. Esto es crucial para garantizar la seguridad y la autonomía en tiempo real. Los datos recopilados por flotas de vehículos autónomos pueden enviarse a la nube para análisis a gran escala. La nube puede proporcionar actualizaciones de mapas, patrones de tráfico históricos y mejoras en algoritmos de conducción autónoma. Además, la nube puede ser utilizada para la gestión centralizada de la flota y el mantenimiento predictivo.

• Manufactura inteligente. Los sensores y dispositivos en una línea de producción pueden realizar un procesamiento local para el control de calidad en tiempo real, la detección de defectos y la optimización de procesos. Esto ayuda a evitar demoras causadas por la transmisión de datos a la nube. Los datos de calidad, eficiencia y rendimiento recopilados en diferentes instalaciones de fabricación pueden enviarse a la nube para un análisis centralizado. Esto permite la implementación de estrategias de fabricación más inteligentes a nivel empresarial, la planificación de la cadena de suministro y la optimización a largo plazo basada en datos históricos.

Casos de uso de Edge Computing

El Edge Computing tiene una amplia gama de casos de uso, entre los que se incluyen:

Internet de las cosas (IoT)

El Internet de las cosas (IoT) se refiere a la conexión de objetos físicos a la internet y entre sí, permitiendo que estos dispositivos recopilen y compartan datos. La esencia del IoT radica en la capacidad de recopilar información a través de sensores incorporados en objetos cotidianos, transmitir esos datos a través de redes, y luego utilizarlos para realizar acciones útiles o tomar decisiones informadas.

Transmitir grandes cantidades de datos generados por dispositivos IoT a la nube puede ser costoso en términos de ancho de banda y también puede generar congestión en las redes. Edge computing permite procesar y filtrar datos en el lugar de origen, enviando solo la información relevante a la nube.

Muchas veces (más de las que nos gustaría) los dispositivos están mandando información errónea, los sensores son muy sensibles, en ocasiones una simple hoja sobre el sensor puede desvirtuar sus datos y que ya no sean válidos. Imagina filtrar toda esa información de antemano y no tener que preprocesarla en la nube.

Automatización industrial

En entornos industriales, donde la automatización y el control en tiempo real son esenciales, la edge computing permite procesar datos de sensores y actuadores directamente en el lugar, mejorando la eficiencia y la velocidad de respuesta.

La capacidad de procesamiento en el borde permite realizar análisis de datos en el lugar, lo que facilita la optimización de recursos, la gestión de la energía y la identificación de posibles problemas antes de que se vuelvan críticos.

Vehículos autónomos

Los vehículos autónomos pueden encontrarse en entornos con conectividad variable. La edge computing reduce la dependencia de una conexión constante a la nube, garantizando la continuidad de las operaciones incluso en áreas con cobertura limitada.

No se me ocurre un mejor caso de uso que precise de un procesamiento instantáneo que los vehículos autónomos, algo que hasta hace no mucho parecía propio de Hollywood, pero en la actualidad ya podemos ver videos de Taxis autónomos que nos llevan a nuestro destino sin la necesidad de conductor.

Aplicaciones en tiempo real

La Edge Computing se utiliza en una variedad de aplicaciones en tiempo real para mejorar la velocidad de procesamiento y respuesta. Desde cámaras de vigilancia equipadas con capacidad de análisis de video en el borde para detectar eventos sospechosos o acciones no autorizadas al instante, hasta sensores en semáforos y calles que recopilan y analizan datos en tiempo real para optimizar el flujo de tráfico y reducir la congestión.

Todo esto ayuda a la consecución de las Smart Cities, urbes que utilizan tecnologías de la información y la comunicación (TIC) para mejorar la calidad de vida de sus ciudadanos, gestionar eficientemente los recursos y promover el desarrollo sostenible

Desafíos en la implementación de Edge Computing

Aun así, no todo es de color de rosa, vamos a ver los desafíos a los que se enfrenta el Edge Computing:

Desafíos técnicos

La diversidad de dispositivos en el borde, con diferentes capacidades de procesamiento y almacenamiento, puede dificultar la creación de soluciones uniformes y escalables. Por otro lado, la falta de estándares comunes puede dificultar la interoperabilidad entre diferentes sistemas y dispositivos, lo que dificulta la integración de soluciones.

Además, realizar actualizaciones y mantenimiento de software de manera efectiva en un entorno distribuido puede ser complicado, especialmente cuando se trata de un gran número de dispositivos.

Desafíos de seguridad y privacidad

En cuanto a la seguridad, la proliferación de dispositivos en el borde aumenta la superficie de ataque, lo que puede resultar en vulnerabilidades de seguridad si no se implementan medidas adecuadas. Además, la gestión segura de claves y la implementación efectiva de técnicas de encriptación son cruciales para proteger la confidencialidad de los datos transmitidos y almacenados en el borde.

Y, por último, la recolección y el procesamiento de datos en el borde plantean desafíos en términos de privacidad de los usuarios, requiriendo políticas y prácticas claras para garantizar la transparencia y el consentimiento.

Consideraciones éticas del Edge Computing

Hay que tener varios aspectos en cuenta a la hora de hablar de ética en este contexto:

• Uso responsable de datos personales: Los datos de los usuarios deben considerarse uno de los mayores tesoros a salvaguardar. Debemos aplicar el principio de minimización de datos, recolectando únicamente la información necesaria para el propósito específico y evitando la acumulación innecesaria de datos personales y asegurar que los usuarios den su consentimiento informado antes de recopilar, procesar o almacenar datos personales en el borde. La transparencia en cómo se utilizarán estos datos es esencial.

• Transparencia en la toma de decisiones automáticas: Hay que garantizar que los algoritmos utilizados para la toma de decisiones en el borde sean comprensibles y explicables, especialmente en aplicaciones críticas como la salud y la seguridad, además de establecer prácticas y procedimientos para realizar auditorías periódicas de los sistemas de edge computing, garantizando que las decisiones automatizadas se alineen con principios éticos y normativas.

• Impacto en la privacidad y la autonomía individual: Por último, hay que facilitar a los usuarios el control sobre sus datos personales, permitiéndoles acceder, modificar o eliminar su información almacenada en dispositivos en el borde. Proporcionando también información clara a los usuarios sobre cómo funcionan las tecnologías de edge computing, sus beneficios y posibles riesgos, fomentando una mayor conciencia y comprensión.

Conclusiones

En resumen, el Edge Computing se presenta como una solución revolucionaria para el procesamiento de datos en tiempo real, superando los desafíos de la latencia y mejorando la seguridad al realizar análisis directamente en la fuente. Este enfoque, que lleva la capacidad de procesamiento más cerca de donde se generan los datos, ofrece ventajas significativas en términos de eficiencia y respuesta rápida.

El crecimiento exponencial del volumen de datos, impulsado por la IoT y otros avances tecnológicos, hace que el Edge Computing sea cada vez más relevante. La arquitectura, con componentes en la capa de borde y la capa de nube, proporciona flexibilidad y escalabilidad.

Aunque Edge Computing y Cloud Computing tienen enfoques diferentes, su complementariedad puede dar lugar a aplicaciones realmente revolucionarias que sacan provecho de los beneficios que nos ofrece cada una de las tecnologías. Los casos de uso, desde IoT hasta vehículos autónomos, ilustran su versatilidad y aplicabilidad.

Sin embargo, desafíos técnicos, como la diversidad de dispositivos, y preocupaciones éticas, como el uso responsable de datos y la transparencia en decisiones automáticas, deben abordarse para aprovechar completamente los beneficios de esta transformación tecnológica.