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Edge Computing, primordial para el desarrollo empresarial

La tecnología ha sido relevante en la medida que nos ha permitido acceder a una gran red de información que seguramente en el siglo pasado no hubiéramos pensando. La nube funciona como una gran red de almacenamiento y procesamiento de información que constantemente está viajando de un servidor a otro o de un dispositivo a otro. Al día de hoy es inimaginable la cantidad de datos que son generados y procesados día a día de manera efectiva en la nube.

Un científico, por ejemplo, se sirve de este tipo de tecnología para compartir sus avances y su conocimiento, pues es allí donde consigue la opinión de expertos y soluciones en temas de colaboración.

Es importante aclarar que en este tipo de escenarios, la seguridad y la rapidez son claves para la optimización en el procesamiento de los datos y la capacidad de respuesta. La nube proporciona grandes ventajas como recursos de computación y almacenamiento flexibles que se amplían y disminuyen de acuerdo a la demanda, además proporciona una perspectiva global de lo que sucede en diferentes dispositivos, logrando una coordinación, importante en estos casos.

Sin embargo, la Nube no es eficiente en todos los escenarios. Cuando se está frente a casos como mantenimiento, realidad aumentada o video juegos, puede producirse una latencia mayor que dificulta la capacidad de respuesta. Como funciona en este tipo de escenarios es de la siguiente manera; los datos son enviados a la nube, donde se procesan, y pasan luego, por varios servidores y redes, antes de llegar al receptor final. Esto implica una demora que no es admisible en escenarios donde se necesita una respuesta más inmediata.

Para la industria, la optimización en el uso de los datos es, por supuesto un tema de primera necesidad. Es por eso que necesitan una tecnología que procese sus datos de forma más rápida y efectiva. Un dispositivo en el borde, o Edge Computing es perfecto para este tipo de escenarios, pues procesa los datos y toma decisiones simples de forma mucho más rápida. Edge Computing utiliza su propio software y un sistema central para la administración y gestión de actualizaciones; y reduce al 100% la latencia en la analítica de los datos.

Escenarios de uso principales

Son tres los casos que son tendencia en el ámbito de la inteligencia artificial:

  • Analítica de datos en tiempo real: Ya se evidencio que la comunicación con la nube genera latencias que en determinados contextos no es admisible. En estos casos es necesario el procesamiento de datos cercano al nodo, permitiendo una toma de decisiones de manera más eficaz. Una forma efectiva de lograrlo es mediante la instalación de servidores perimetrales alrededor del dominio industrial.

 

  • Pipelines analíticos: Consiste en ejecutar varios procesos o modelos matemáticos de forma simultánea en un solo procesador o entorno de la nube. Aunque también es posible que varias partes del pipeline se ejecuten cerca de donde se generan los datos, evitando el trasiego de la información, optimizando nuestros recursos y reduciendo al cantidad de infraestructura necesaria para gestionar en la nube.

 

  • Aprendizaje automático agrupado: Este tipo de enfoque busca entrenar modelos matemáticos para que sean capaces de procesar información, considerando características específicas del usuario o del entorno, así como características más globales. Esto permite al usuario proteger datos que son de alto riesgo, pues en la nube sólo se mandarán resultados o datos anonimizados y no datos privados de una empresa. Uno de los escenarios en los que se aplica es, por ejemplo, cuando Google nos envía datos de interés a nuestros móviles o recomendaciones, basados en nuestro historial de navegación.

 

Se puede decir que este tipo de tecnología es aplicable a casi todos los sectores de la economía; agricultura, minería, banca, etc. Resulta necesario en entornos industriales, donde hacer mantenimiento o aumentar la velocidad de las maquinas es primordial para lograr la optimización en los procesos de fabricación. Tener sensores que indiquen de manera inmediata cuando una maquina necesita ser arreglada es una solución efectiva que además ahorraría costos y perdidas innecesarias.

En Tecnalia ya estamos trabajando para que el desarrollo de Edge Computing sea una realidad para las empresas. Mediante la plataforma High Performance Architectures (HPA), estamos participando en proyectos de investigación que permitan impulsar el uso de Edge Computing en las empresas, de manera que puedan mejorar sus procesos y su propuesta de valor.