Edge computing para procesar los datos del Internet de las Cosas

La información generada por el aluvión de nuevos dispositivos en los próximos años generará requisitos de procesamiento que aún no están resueltos.

5 Diciembre 2018

La idea del edge computing nace de la necesidad de gestionar y analizar datos cerca de donde estos se generan. Facilita la respuesta ágil, sin latencia, de aquellas aplicaciones o dispositivos que exigen una respuesta inmediata: procesar la información en tiempo real.

Actualmente, son los centros de datos o las nubes públicas los encargados del análisis de los datos. En el modelo edge computing, la potencia de computación está descentralizada, permitiendo el desarrollo del Internet de las Cosas (IoT) u otras tecnologías que requieran baja latencia. Al procesar la información cerca de su origen, se minimiza el uso de ancho de banda y se reducen costes, junto con el beneficio adicional de la seguridad, ya que no se sube la información a las nubes públicas.

La explosión de los datos para el IoT

Los analistas prevén un crecimiento muy rápido de dispositivos y aplicaciones IoT en los próximos cuatro años. IDC prevé que en el próximo año cerca de la mitad de los datos creados por estos dispositivos será almacenada, procesada, analizada y puesta en práctica en instalaciones edge.

Las predicciones varían entre los analistas, pero los cálculos muestran que para 2020 habrá entre 20 mil y 30 mil millones de dispositivos conectados (sin contar teléfonos móviles, tabletas u ordenadores).

Hay sectores de la actividad económica que experimentarán un crecimiento exponencial en el uso de IoT:

  • Agricultura
  • Construcción
  • Energía
  • Industria
  • Servicios sanitarios
  • Seguridad ciudadana
  • Servicios públicos

Con los lanzamientos en muchas ciudades de Europa y Estados Unidos de iniciativas para smart cities, también comienza a notarse un aumento en la transmisión de datos a nivel global.

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Los milisegundos hacen la diferencia

La baja latencia es uno de los logros significativos del concepto de edge computing: cuanto más cerca se produzca el dato, menos tendrá que viajar por las redes de comunicación hacia una nube pública o un centro de datos para ser procesado. La información más sensible podrá ser utilizada en el mismo lugar de origen por un dispositivo inteligente o enviada a un centro de datos en una localización intermedia, próximo al cliente final. Esta situación describe tanto al dato generado por un coche autónomo como al generado por una aplicación industrial (M2M). Pero al mismo tiempo, también se generará información que no necesita procesamiento inmediato y será entonces enviada a la nube para análisis histórico o de big data, así como para su almacenamiento. Los escenarios relacionados con comercio online, gaming o realidad virtual o aumentada también se beneficiarán del edge computing.

Las redes de telecomunicaciones: un componente crítico

Para unir todos los puntos que conforman la red desde el dispositivo o sensor hasta las nubes públicas, hay ubicaciones intermedias como servidores de red, pequeños centros de datos y centros de datos especializados, más cercanos al usuario y con conexiones de baja latencia al cloud.

Con la construcción de las redes celulares 5G, la red existente recibirá un gran impulso. Estados Unidos, Japón, Corea del Sur y China ya están construyendo los cimientos del 5G. A medida que crezcan estas nuevas redes inalámbricas, se necesitarán más centros de datos de formato pequeño para edge computing próximos a las torres 5G.

Las empresas de servicios cloud o corporaciones que formen parte de esta red se conectarán a su vez a los centros de datos especializados para llegar hasta las nubes públicas, aprovechando las conexiones seguras y de baja latencia con las que cuentan estos CPD.

La arquitectura de edge computing, en resumen, cuenta con varias ventajas para la operación y la infraestructura de las empresas cuyo negocio tenga que ver con el IoT:

  • Más velocidad de transmisión de datos (menor latencia),
  • Seguridad, porque los datos permanecen más cerca de donde fueron creados,
  • Escalabilidad, porque se aumenta la resiliencia y se reduce la carga en la red,
  • Costo reducido de la frecuencia y tamaño de la transmisión de datos a la nube pública.