Edge computing o cómputo en el borde

En el internet de las cosas (IoT), los dispositivos generan continuamente una gran cantidad de datos que deben ser almacenados y analizados en tiempo real para aplicaciones de suma importancia. El edge computing analiza estos datos directamente de la fuente e inicia así un cambio de paradigma en la era de la computación en la nube.

¿Qué es el edge computing? Una definición

El edge computing es un modelo de diseño para entornos de IoT que proporciona recursos informáticos, como espacio de almacenamiento y potencia de procesamiento, lo más cerca posible de los dispositivos finales y sensores generadores de datos. De esta manera, el concepto supone una alternativa a los servicios convencionales en la nube con servidores centrales.

El término “Edge” es el equivalente inglés de borde o margen. Se da a entender así, que el procesamiento de los datos en este planteamiento no se realiza de forma central en la nube, sino de forma descentralizada al borde de la red. De este modo, el edge computing ofrece lo que hasta ahora la nube no ha podido: servidores que pueden analizar datos en masa de fábricas inteligentes, redes de abastecimiento o sistemas de transporte sin tiempo de espera y que pueden tomar medidas inmediatas si algo sucede.

Conceptos básicos del edge computing

En el edge computing, tecnologías ya conocidas se estructuran de forma más compacta bajo un nuevo nombre. A continuación, haremos un resumen de los conceptos básicos más importantes del edge computing.

• Edge: en la jerga informática, el edge es el borde de la red. Los componentes que pertenecen a dicho borde, varían dependiendo de la situación. En las redes de telecomunicación, por ejemplo, un teléfono móvil será parte del borde de la red, mientras que en un sistema de vehículos autónomos interconectados lo será cada uno de los coches.
• Edge devices: un edge device puede ser cualquier dispositivo que genere datos en el borde de la red. Las fuentes de datos pueden ser sensores, máquinas, vehículos o aparatos inteligentes en un entorno de IoT, como por ejemplo lavadoras, alarmas de incendios, bombillas o termostatos.
• Edge gateways: un edge gateway es un ordenador que funciona como intersección entre dos redes. En entornos de IoT, los edge gateways se utilizan como puntos de presencia entre el internet de las cosas y la red central.

Edge computing vs. fog computing

La idea de ampliar la nube con ordenadores locales no es nueva. Ya en 2014 la multinacional tecnológica estadounidense Cisco acuñó el término comercial fog computing. Así, los datos generados en entornos de IoT no llegan directamente a la nube, sino que se agrupan primero en centros de datos pequeños, donde son evaluados y seleccionados para las siguientes fases del procesamiento.

Hoy en día, el edge computing se considera una rama del fog computing en la que los recursos informáticos como la potencia de procesamiento o la capacidad de almacenamiento aún se acercan más a los dispositivos terminales del IoT al borde de la red. Esto lleva a imaginar una combinación de ambos conceptos. La siguiente gráfica muestra este tipo de arquitectura con los niveles de cloud layer, fog layer y edge layer.

¿Qué ventajas tiene el edge computing?

Actualmente, la mayor parte de los datos generados en Internet se cargan en unidades de computación centrales. Sin embargo, las fuentes de datos de hoy son a menudo móviles y están demasiado alejadas del ordenador central como para garantizar un tiempo de reacción (latencia) aceptable. Esto es especialmente problemático en aplicaciones críticas como el aprendizaje automático y el mantenimiento predictivo, dos conceptos clave del proyecto de transformación Industria 4.0, que se enfoca en los grandes retos de la industria en la transformación digital.

En este sentido, el edge computing no se propone como un sustituto, sino como un complemento a la nube que aporta las siguientes funciones:

• Recopilación y agregación de datos: el edge computing realiza la recopilación de datos cerca de la fuente, incluyendo el procesamiento y la selección previas. La subida de datos a la nube ocurre solo si la información no puede ser evaluada localmente, si hacen falta análisis detallados o si los datos deben ser archivados.

• Almacenamiento local de datos: si se trata de grandes volúmenes de datos, una transmisión en tiempo real desde el ordenador central de la nube no suele ser posible. Este problema se puede evitar poniendo a disposición los datos correspondientes de manera descentralizada al borde de la red. En estos casos, los edge gateways funcionan como servidores de réplica en una red de distribución de contenidos o CDN.

• Monitoreo asistido con IA: el edge computing permite el monitoreo continuo de los dispositivos conectados. En combinación con algoritmos de aprendizaje automático, la monitorización de estado en tiempo real se hace posible.

• Comunicación M2M: el edge computing se utiliza a menudo con la comunicación M2M para permitir la comunicación directa entre los dispositivos conectados.

La siguiente gráfica ilustra el principio básico de una arquitectura de nube descentralizada, en la que los edge gateways funcionan como vínculo transmisor entre un ordenador central en la nube y los dispositivos del IoT al borde de la red.

Ámbitos de aplicación para arquitecturas de edge computing

Las aplicaciones del edge computing surgen normalmente del entorno de IoT y son todavía un proyecto de futuro. Un importante estímulo de crecimiento para la tecnología del edge computing es la creciente demanda de sistemas de comunicación que puedan actuar en tiempo real. La gestión de datos descentralizada se considera una tecnología clave para los siguientes proyectos:

• Comunicación entre vehículos car-to-car: el edge computing es importante para los sistemas de alerta temprana basados en la nube o para los medios de transporte.
• Redes eléctricas inteligentes: gracias a los sistemas descentralizados de gestión de la energía, la red eléctrica debe poder adaptarse a las fluctuaciones de potencia. Los datos que se transportan a los productores permiten responder en tiempo real a los cambios en el consumo.
• Fábricas inteligentes: gracias al edge computing, se pueden implantar plantas de producción y sistemas logísticos autoorganizados.

Ventajas del edge computing

A continuación, se muestran las ventajas e inconvenientes de una arquitectura de edge computing en comparación con el entorno de nube tradicional.

• Procesamiento de datos en tiempo real: el procesamiento se acercan más a la fuente de datos, lo que evita el problema de latencia de los servicios de nube tradicionales.
• Menor rendimiento de transferencia de datos: gracias al análisis local de los datos, es necesario transferir muchos menos datos en la red.
• Protección de datos: facilita mucho a las empresas el cumplimiento normativo.

Desventajas del edge computing

A pesar de la existencia de numerosas ventajas, la implementación del edge computing también lleva consigo una serie de inconvenientes.

• Estructura de red más compleja: un sistema distribuido es mucho más complejo que una arquitectura de nube centralizada.
• Costes de adquisición del edge hardware: el edge computing requiere mucho hardware local y, por tanto, incurre en enormes costes de adquisición.
• Mayor coste de mantenimiento: un sistema descentralizado con numerosos núcleos computacionales requiere un mayor coste de mantenimiento y de administración que una unidad central.