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Edge computing: Optimización para el Internet de las Cosas

A veces, ni siquiera una carrera rapidísima es suficiente, sólo hay que preguntar a los corredores que quedaron segundos después de Usain Bolt en una carrera de 100 metros lisos. La velocidad máxima es el objetivo de la Internet industrial de las Cosas (IIot): obtener datos en tiempo real lo más cercano posible para que pueda regular automáticamente un dispositivo de asistencia sanitaria, detener un brazo robótico en respuesta a una alerta de seguridad, corregir el rumbo de un avión no tripulado durante el vuelo o activar el frenado en un coche autónomo.

Edge computing ahorra tiempo, cuando los milisegundos de latencia de los datos son críticos, al ubicar el procesamiento de formato pequeño junto con el almacenamiento y la conectividad, en el dispositivo donde se generan los datos o cerca de él. Como el IIoT enlaza millones de máquinas y objetos a la web para recolectar datos, a veces no se puede esperar a que la información viaje a los centros de datos y a los servidores en la nube. Don Duet, presidente y director ejecutivo de Vapor IO, dijo al Wall Street Journal que el cálculo local más cercano a los dispositivos puede reducir a 2-5 milisegundos, de los 150-200 milisegundos que generalmente se necesitan para que los datos viajen a la nube y regresen.

Esto es crítico para los dispositivos inteligentes y autónomos. Theo Levine, socio general de la firma de capital de riesgo Andreessen Horowitz, explicó a TechCrunch que un coche autónomo es efectivamente “un centro de datos sobre ruedas, y un avión no tripulado es un centro de datos con alas, y un robot es un centro de datos con brazos y piernas”. Estos dispositivos están procesando grandes cantidades de información y necesitan hacerlo con rapidez.

Todos están de acuerdo en que el Edge computing es complementario a la nube. El Edge puede procesar datos IIoT localmente, como la integración del procesamiento de imágenes y la IA en las cámaras de seguridad, lo que minimiza los flujos de datos sin procesar que se envían a la nube para su almacenamiento y análisis, proporcionando una mayor capacidad frente a las interrupciones y un ahorro en costes de conectividad y recursos de la red. Edge computing es una buena opción para la IA y el machine learning, lo que permite a la IA procesar datos más rápidamente cuando las acciones son sensibles al tiempo; otros datos pueden fluir a los centros de datos y a la nube, donde el aprendizaje automático puede hacer funcionar su magia en conjuntos más grandes para hallar patrones más exhaustivos.

esquema de aplicación del Edge computing en la industria
Esquema de aplicación del Edge computing en la industria

La seguridad parece ser un inconveniente. Algunos piensan que es más seguro el Edge Computing, porque los datos no pueden ser interceptados o alterados en su viaje a través de la red hacia la nube. Otros dicen que podría haber más exposición y riesgo en los dispositivos del Edge Computing.

Edge Computing es una iteración más de la democratización de la tecnología, el implacable impulso para reducir la potencia de procesamiento al usuario y al dispositivo ya sea un PC, un smartphone o un dispositivo IIoT. Los principales proveedores de cloud como Amazon y Google ofrecen ahora servicios para integrar dispositivos con sus nubes.

Satya Nadella, CEO de Microsoft, lo expresó de esta manera: “La inteligencia artificial se está incorporando en cada uno de nuestros proyectos, y necesitamos recopilar datos y calcular donde los generamos. Ya sea en un coche autónomo, en una fábrica o en un hospital, cada una de estas experiencias va a ser impulsada por la IA. Estamos tomando esta inteligencia y distribuyéndola hasta el origen.”

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