Una buena forma de entender cómo funciona Edge Computing puede ser analizando aquello que lo precedió. Antes de la computación de borde, los datos se compilaban desde lugares distribuidos fuera del data center tradicional. Ese data center podía ser interno, estar ubicado en las instalaciones de un socio, o en la nube pública. Los datos se enviaban entonces al data center, donde serían procesados – o se tomaría una decisión basada en los datos, o donde se determinaría el valor de los datos. Interesante entrega que nos hace su autor.
El ecosistema de borde: velocidad, disponibilidad y seguridad
(americasistemas.com.pe. Lima, Perú – 27 de octubre 2021) Con la llegada de la computación de borde, las decisiones pueden tomarse en el punto de recolección o en un lugar físicamente próximo al ponto de recolección.
Esto significa que un ecosistema de borde obtiene respuestas más rápidas, casi en tiempo real, lo que agiliza la toma de decisiones. Y, además de aumentar la velocidad y la eficiencia de procesamiento, la computación de borde garantiza la seguridad de los datos y optimiza las inversiones en la nube.
De esta manera, la computación de borde es mucho más eficiente porque reduce el volumen de tráfico de la red, ya que no es necesario enviar todos los datos nuevamente a la data center.
Del borde a la nube
Si bien Edge Computing brinda una oportunidad sin precedentes para que las organizaciones desbloqueen el valor de los datos, la nube sigue siendo esencial como repositorio central de datos y centro de procesamiento.
Los dispositivos de IoT (Internet de las Cosas, por su traducción del inglés) recopilan datos, y los dispositivos de computación de borde inteligente con procesadores integrados pueden ofrecer recursos avanzados como análisis o utilizar IA integrada.
Mientras tanto, los dispositivos sin procesadores también envían datos de entrada a un servidor implementado en el borde local para su almacenamiento y análisis. Luego, un servidor de borde local puede procesar datos de los dispositivos de computación de borde y devolver la información crítica que necesitan las aplicaciones casi en tiempo real, o enviar solo los datos relevantes a la nube. Los datos de varios dispositivos de computación de punta se pueden consolidar en la nube para un procesamiento y análisis más extensos.
Mayor eficiencia y precisión en los servicios
Diversos sectores pueden beneficiarse de la eficiencia de este proceso. Para demostrar el uso en la práctica, podemos brindar dos ejemplos de servicios que se benefician del uso de los sistemas de computación de borde:
En el comercio minorista: la computación de borde puede utilizar sensores y cámaras para mejorar la precisión del inventario minorista y ayudar a que las cadenas de suministro y el desarrollo de productos sean más eficientes. Además, también puede admitir análisis de comportamiento del cliente casi en tiempo real para una experiencia de compra mejorada y potencialmente más segura. Por ejemplo, algunos minoristas ya han utilizado soluciones de IA basadas en video que les ayudaron a abrir tiendas de forma segura durante la pandemia de COVID-19, rastreando la ocupación y monitoreando el distanciamiento social.
Vea más ejemplos de soluciones para minoristas en nuestro blog.
En el área da salud: sector aún más relevante en el último año, también se mejoró con el uso de las tecnologías. La computación de borde, por ejemplo, puede ayudar a transformar los resultados con el monitoreo de pacientes internados a servicios de telesalud y usar el aprendizaje automático (machine learning) en equipos de imágenes para ayudar a detectar problemas de salud con más precisión y con más velocidad.
¿Cómo elegir una solución de computación de borde?
Sin embargo, a pesar de la ventaja estratégica que brindan las soluciones de borde, no todas las soluciones de borde se construyen de la misma manera. A medida que los departamentos de TI desarrollan una estrategia, las soluciones se eligen normalmente en función de su capacidad para alcanzar los KPI (indicadores clave de desempeño).
Esto incluye ítems tales como: velocidad y plazo de implementación, capacidades y beneficios de la solución, soporte y servicio al cliente, precio, capacidad de computación y éxito del cliente.
De las capacidades y beneficios de la solución de computación de borde, se realizó una investigación de IDC que concluyó que cuatro tipos reúnen interés significativo y deben ser evaluadas de cerca cuando una organización está eligiendo una solución de borde:
1.- Soluciones de almacenamiento en el borde: conjunto de casos de uso de “almacenamiento como servicio” que participan de la adquisición, análisis y actuación sobre los datos valiosos, creados a partir de diversas fuentes remotas;
2.- Soluciones de seguridad en el borde: un conjunto de aplicaciones que se ejecutan en el borde para proteger datos valiosos para cargas de trabajo, mitigar ataques y minimizar riesgos;
3.- Soluciones de entrega de aplicaciones en el borde: habilitar una computación distribuida para dar soporte a aplicaciones y cargas de trabajo de gran ancho de banda, mejorar el desempeño de las aplicaciones y dar soporte a diversos pipelines de desarrollo de software para clientes;
4.- Soluciones inteligentes para el borde: orientadas verticalmente y diseñadas para obtener resultados focalizados en el negocio, integrando tanto a la tecnología de borde como de la nube con los sistemas empresariales.
Autor: Rodrigo Oliveira, Business Director, Data Center & Cloud en Lumen, Brasil
