Edge Computing y sus ventajas

TENDENCIAS ALTO NIVEL, INFRAESTRUCTURA.2023.02.08

El Edge Computing se está convirtiendo rápidamente en la nueva tendencia en la industria tecnológica, y con razón. Esta innovadora tecnología ofrece una serie de ventajas que pueden revolucionar nuestra forma de vivir y trabajar. Desde un procesamiento de datos más rápido y una latencia reducida hasta una mayor privacidad y seguridad, el Edge Computing está a punto de transformar el panorama de nuestro mundo digital.

¿Qué es Edge Computing y cómo funciona?

El Edge Computing es una arquitectura informática distribuida que procesa los datos más cerca del borde de la red, es decir, cerca de la fuente de los datos, en lugar de en un centro de datos o en la nube. Bajo esta arquitectura, el procesamiento de datos lo realizan dispositivos pequeños y de bajo consumo en el borde de la red, como dispositivos IoT, gateways o nodos de procesamiento.

En la práctica es así como funciona la tecnología Edge Computing:

Recolección de datos: Los datos se recogen de dispositivos IoT, sensores y otras fuentes en el borde de la red.
Procesamiento de datos : Los datos recogidos son procesados por dispositivos de “Edge”, como Gateways, nodos de computación en la niebla o dispositivos IoT, en lugar de ser enviados a un servidor central para su procesamiento. Los dispositivos de borde realizan tareas como filtrado, compresión y agregación de datos, reduciendo la cantidad de datos que deben enviarse a la nube.
Análisis de datos: Los dispositivos de borde pueden realizar análisis de datos en tiempo real y tomar decisiones basadas en los datos procesados. Por ejemplo, un dispositivo de Edge Computing, en una fábrica inteligente puede analizar los datos de los sensores para detectar y responder a los fallos del equipo en directo, reduciendo el tiempo de inactividad.
Almacenamiento de datos: Los dispositivos de borde pueden almacenar algunos de los datos procesados localmente, reduciendo la necesidad de enviar todos los datos a la nube.
Transferencia de datos: Solo los datos relevantes o críticos se envían a la nube o a un centro de datos para su posterior procesamiento, análisis y almacenamiento.

Edge Computing combinado con otras tecnologías

Edge Computing es una tecnología relativamente nueva que se relaciona estrechamente con la computación en la nube, IoT y 5G.

Cloud Computing vs. Edge Computing

La computación en nube y el Edge Computing son dos tecnologías diseñadas para gestionar y analizar grandes cantidades de datos, pero presentan claras diferencias en su arquitectura, ventajas y casos de uso. La computación en nube es un modelo centralizado en el que los datos se recogen y procesan en un punto específico o en un servidor en la nube.

Esto puede resultar rentable para el procesamiento y almacenamiento de datos a gran escala, ya que los costes se comparten entre muchos usuarios. Sin embargo, la computación en nube puede dar lugar a una alta latencia, por el recorrido necesario a través de Internet a un centro de datos para su procesamiento, así mismo puede plantear riesgos para la privacidad y la seguridad, ya que los datos sensibles tienen que ser enviados a través de Internet.

El Edge Computing, en cambio, es un modelo descentralizado. Evitando el recorrido y ofreciendo una mayor velocidad en el procesamiento.

Tanto la computación en nube como Edge Computing traen nuevas ventajas al combinarlas, las organizaciones pueden aprovechar ambas tecnologías. La computación en nube ofrece una solución rentable para el procesamiento y almacenamiento de datos a gran escala, mientras que el Edge Computing proporciona una solución en directo para el procesamiento y análisis de datos con baja latencia.

Fog computing y Edge Computing

En un escenario similar, Edge computing y fog computing pretenden acercar la informática a la fuente de datos, pero presentan claras diferencias en su arquitectura, costo, privacidad y seguridad, y casos de uso.

Fog computing (o fogging) es un modelo híbrido que combina las ventajas del Edge Computing y del Cloud Computing. En el fogging, los datos se procesan y analizan en el borde de la red, pero el procesamiento también se centraliza en un entorno similar a la nube. Este modelo puede dar lugar a una mayor latencia en comparación con el Edge Computing, ya que los datos deben enviarse a un fog node central para su procesamiento antes de ser enviados a la nube. Además, la computación fog puede ser más cara, ya que requiere infraestructura adicional, como fog nodes para el procesamiento. A pesar de estos retos, el fog computing se utiliza a menudo para el procesamiento y almacenamiento de datos a gran escala, y para situaciones en las que el edge computing no resulta suficiente para procesar los datos.

Next.JS y Edge - Rapidez y Funcionalidad

Next.js es un popular framework de JavaScript para crear aplicaciones web rápidas y eficientes, que se ha convertido en una herramienta importante para el Edge Computing. Esto se debe a sus varias ventajas clave que lo hacen ideal para construir aplicaciones Edge.

Una de las mayores ventajas de utilizar Next.js para Edge Computing es su rápido rendimiento. El framework utiliza renderizado del lado del servidor, pre-renderizando las páginas antes de que se muestran al usuario. Esto se traduce en tiempos de carga más veloces y un mayor rendimiento, aspectos fundamentales en la computación periférica, donde es necesaria una baja latencia y mejores tiempos de respuesta.

Next.js también ofrece un proceso de despliegue sencillo y directo, facilitando el despliegue de aplicaciones edge. Además, Next.js proporciona un entorno seguro para crear aplicaciones de edge computing, lo que mejora la protección de datos confidenciales y la seguridad en general.

Así mismo utilizar Next.js para edge computing favorece la escalabilidad. El framework puede gestionar fácilmente un gran número de usuarios y solicitudes, lo que lo convierte en una solución ideal para edge computing, donde la escalabilidad es fundamental para procesar datos en directo Funciones como la división automática del código y la carga diferida también ayudan a reducir la superficie de ataque de las aplicaciones de edge computing y a mejorar la seguridad.

Convergencias entre 5G, Cloud y EDGE.

La tecnología de Edge Computing está estrechamente relacionada con las tecnologías 5G y de nube, y las tres trabajan juntas para proporcionar una infraestructura informática más robusta, flexible y eficiente.

Por un lado, las redes 5G proporcionan las conexiones de alta velocidad y baja latencia necesarias para que el Edge Computing sea eficaz. Las velocidades de transferencia de datos más rápidas y la menor latencia de 5G en comparación con las generaciones anteriores de redes móviles permiten procesar y analizar datos casi en vivo, lo que mejora los tiempos de respuesta y posibilita nuevos casos de uso para dicha tecnología. Esta combinación de Edge computing y 5G es especialmente importante para aplicaciones que requieren un procesamiento y una toma de decisiones rápidas, como vehículos autónomos, el IoT industrial y la realidad virtual.

Una combinación de Edge Computing y computación en la nube permite a las organizaciones procesar y analizar datos en el borde de su red, aprovechando al mismo tiempo la escalabilidad y resistencia que ofrecen los centros de datos en nube.

El Edge computing, 5G y Cloud computing se complementan entre sí proporcionando una infraestructura informática más robusta, flexible y eficiente que puede satisfacer las demandas de diversas aplicaciones y casos de uso.

Ventajas del Edge Computing

El Edge Computing es cada vez más popular como solución para procesar y analizar datos. Además por su arquitectura es una tecnología que aporta ventajas a nivel económico y de sostenibilidad para muchas industrias.

¿Qué hace al Edge computing más barato, rápido y fácil de usar?

Estas son algunas de las razones por las que la computación de borde se considera más barata, rápida y fácil de usar que otros métodos informáticos tradicionales:

Rentabilidad:
Al procesar los datos en el extremo de la red, el Edge Computing reduce la cantidad de datos que deben enviarse a la nube, lo que reduce el coste de transferencia y almacenamiento. Además, Edge Computing elimina la necesidad de una costosa infraestructura basada en la nube, ya que utiliza dispositivos de borde más pequeños y rentables para el procesamiento y análisis de datos.
Velocidad:
El Edge Computing reduce la latencia al procesar los datos más cerca de su origen, lo que reduce el tiempo que tardan en llegar a la nube y ser procesados.
Facilidad:
Edge computing está diseñado para ser fácil de usar y accesible, con interfaces sencillas e intuitivas para el procesamiento y análisis. Esto facilita a las organizaciones la implantación de soluciones de edge computing y su integración en los sistemas existentes.
Escalabilidad:
Esta tecnología puede ampliarse o reducirse fácilmente para satisfacer las necesidades cambiantes de las organizaciones, ya que puede desplegarse en un gran número de dispositivos Edge. Esto facilita que las organizaciones se adapten a los requisitos cambiantes y utilicen el edge computing para satisfacer sus crecientes necesidades de procesamiento de datos.
Flexibilidad:
Edge computing permite a las organizaciones procesar datos en una variedad de ubicaciones, incluidas las locales, en el borde de la red o en la nube.

¿Cómo puede utilizarse Edge computing para mejorar la sostenibilidad?

El Edge Computing es una tecnología que puede revolucionar nuestra forma de concebir la sostenibilidad. Posee varias ventajas clave que pueden repercutir positivamente en el medio ambiente.

La principal es su eficiencia energética. Por su descentralización, reduce la necesidad de transmitir grandes cantidades de datos, lo que puede consumir mucha energía. Contribuyendo a la sostenibilidad de las siguientes formas:

La reducción del consumo de energía ayuda a disminuir las emisiones de gases de efecto invernadero y contribuye a un futuro más ecológico.
Al procesar los datos en el extremo, se reduce significativamente el número de servidores y centros de datos necesarios para el procesamiento. Obteniendo una reducción significativa en la huella de carbono de los centros de datos y la infraestructura informática.
Este incentivo en la reducción energética también desempeña un papel clave en el desarrollo de redes inteligentes, diseñadas para mejorar la eficiencia y fiabilidad de la distribución de energía.

Esta tecnología es idónea para apoyar el IoT, cada vez más importante para supervisar y controlar el uso de la energía en hogares y empresas. Al procesar los datos de los dispositivos IoT en el perímetro, el Edge puede ayudar a mejorar la eficiencia y la sostenibilidad de su uso.

Funciones clave en el Edge Computing

Esta tecnología ofrece varias funciones clave que mejoran la eficiencia, la fiabilidad y el rendimiento de diversas aplicaciones y servicios.

Además de su rápido procesamiento en vivo, otra ventaja del edge computing es su fiabilidad. Al procesar los datos localmente en el extremo, se reduce el riesgo de congestión de la red y pérdida de datos, lo que garantiza que los datos estén siempre disponibles y sean fiables.

Al reducir la cantidad de datos transmitidos a través de la red y disminuir la necesidad de centros de datos centralizados, los usuarios pueden conseguir importantes ahorros de costes y mejorar la rentabilidad de sus inversiones.

Ejemplos de Edge Computing y las industrias.

Salud: El Edge Computing está siendo utilizado en el sector de la salud para procesar y analizar datos médicos en tiempo real procedentes de dispositivos portátiles, como pulsómetros, con el fin de proporcionar a los médicos información instantánea sobre el estado de salud de los pacientes.

Comercio minorista: Las empresas minoristas están sacando para analizar de inmediato, datos procedentes de cámaras y sensores instalados en las tiendas con el fin de seguir el comportamiento de los clientes y mejorar la gestión del inventario. Esto puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas sobre la ubicación de productos, promociones y niveles de personal.

Transporte: En el sector del transporte se está utilizando para el procesamiento de datos de vehículos autónomos, mejorando su rendimiento y seguridad. Por ejemplo, puede utilizarse para procesar datos de cámaras, sensores LIDAR y sistemas GPS en tiempo real para tomar decisiones en fracciones de segundo en situaciones de conducción dinámica.

Agricultura: En agricultura, se está utilizando para procesar datos de sensores de clima, sensores de humedad del suelo y otros dispositivos IoT para optimizar el crecimiento de los cultivos y mejorar la eficiencia de las cosechas. Ayudando a la producción del riego, fertilización y gestión de cultivos.

IoT industrial: Se está utilizando en el IoT industrial para procesar datos de máquinas y equipos industriales, como sensores y actuadores, y así mejorar su rendimiento y predecir las necesidades de mantenimiento. Esto puede ayudar a las empresas a reducir el tiempo de inactividad, aumentar la productividad y mejorar la eficiencia general de los equipos.

Estas empresas son casos concretos de cómo ciertas industrias están utilizando la tecnología del Edge Computing.

Amazon Web Services (AWS):
AWS ha lanzado su servicio AWS IoT Greengrass, que permite a los clientes ejecutar aplicaciones IoT y realizar el procesamiento de datos en el borde, en lugar de enviar todos los datos a la nube. Esto permite a los clientes realizar análisis de datos en directo y responder a eventos localmente, reduciendo la latencia y mejorando la privacidad y la seguridad.
Microsoft Azure:
Microsoft Azure ofrece una plataforma de Edge Computing que permite a los clientes ejecutar IoT y otras aplicaciones en dispositivos de “Edge”, como puertas de enlace y dispositivos IoT industriales.
Cisco Systems:
Cisco ha desarrollado su plataforma IoT Edge, que permite a los clientes ejecutar aplicaciones IoT y realizar el procesamiento de datos en el borde. Esta plataforma ofrece a los clientes una solución segura y escalable para procesar grandes cantidades de datos en tiempo real generados por dispositivos IoT.
GE Digital:
En su plataforma Predix Edge, GE permite a los clientes ejecutar aplicaciones IoT industriales y realizar el procesamiento y análisis de datos en en vivo en el
edge
(borde). Esta plataforma ayuda a los clientes a mejorar su eficiencia operativa mediante el procesamiento de datos más cerca de la fuente y los costes de ancho de banda.
Siemens:
Siemens ha desarrollado su plataforma MindSphere Edge, que permite a los clientes ejecutar aplicaciones IoT y realizar procesamiento y análisis de datos. Esta plataforma ayuda a los clientes a mejorar la eficiencia de sus operaciones industriales procesando los datos en vivo.

Cómo comprar e implementar Edge Computing

Tenga claras sus necesidades.
Es importante determinar sus necesidades y requisitos específicos. ¿Cuál es el estado actual de su infraestructura? ¿Qué tipo de datos procesa y qué aplicaciones utiliza a diario? Responder a estas preguntas le ayudará a elegir la solución de edge computing adecuada para su organización.
Busque el proveedor ideal.
Una vez que tenga una idea clara de sus necesidades, es hora de evaluar diferentes proveedores y soluciones. Busque un proveedor que ofrezca un buen equilibrio entre funciones, rendimiento y coste, y tenga en cuenta su experiencia, reputación y servicios de asistencia a la hora de tomar una decisión.
Implementación.
A continuación, es importante planificar cuidadosamente la implantación. Considere los componentes de hardware, software y red que necesitará para su solución de Edge Computing, y asegúrese de contar con un plan de instalación, configuración y gestión.
Instalación y Pruebas.
El siguiente paso es implantar y probar la solución de edge computing. Esto incluye la instalación de hardware, software y componentes de red, así como la configuración de la solución para satisfacer sus requisitos. Es crucial probar la solución a fondo para asegurarse de que funciona como se espera.
Supervisión y Optimización.
Esto incluye comprobar periódicamente el rendimiento, la seguridad y la integridad de los datos, y realizar los ajustes necesarios para garantizar que la solución satisface sus necesidades.

Retos para el futuro del Edge Computing

El Edge Computing tiene el potencial de transformar la forma en que las organizaciones procesan y analizan los datos, con un procesamiento más rápido, fiable y seguro. Sin embargo, como ocurre con cualquier nueva tecnología, existen retos que deben superarse para garantizar la adopción generalizada y el éxito de ésta. Algunos de los principales retos a los que se puede enfrentar el Edge Computing en el futuro son la necesidad de protocolos y arquitecturas estandarizadas, el aumento de los problemas de seguridad y privacidad, y la necesidad de conocimientos y experiencia especializados para desplegar y gestionar las soluciones de computación de borde.

Así mismo se enfrenta al reto de la integración con la infraestructura existente, ya que muchas organizaciones ya tienen inversiones en la nube y otras tecnologías que deben integrarse en sus soluciones de computación de borde.

Sin embargo, a pesar de estos retos, el edge computing está llamado a desempeñar un papel importante en el futuro de la informática y el procesamiento de datos. A medida que aumente la demanda de un procesamiento más rápido y fiable, las organizaciones podrán seguir adoptando el edge computing para satisfacer sus necesidades y mantenerse a la vanguardia.