Se dice que la computación perimetral es la clave de la evolución del IoT. ¿Por qué? En este blog presentaremos Edge Computing, explicaremos la conexión entre IoT y Edge Computing y compartiremos ejemplos de casos de uso de Edge Computing.
Qué es Edge Computing
En las redes informáticas, la nube (por ejemplo, un centro de datos) se encuentra en el centro de una red. Pero, ¿qué representa el término «borde»? La ventaja podría ser un teléfono inteligente o una tableta, o un equipo industrial que desempeñe un papel activo en la primera línea del campo. La computación perimetral procesa los datos en el «borde» de las operaciones o cerca de él.
Dicho esto, la computación perimetral no limita el procesamiento de datos solo en el borde, sino que es una arquitectura de TI abierta distribuida conocida por tener una gran potencia de procesamiento distribuido.
Si bien se mejoran las velocidades de respuesta mediante el procesamiento de datos en el borde, los datos que no requieren alta velocidad se acumulan en el lado de la nube. Al realizar el procesamiento distribuido de esta manera, Edge Computing maximiza el valor de los datos y optimiza el método de utilización requerido para cada dato.
Para obtener una descripción más detallada de la computación periférica y las diferencias entre la computación en la nube y la local, lea este blog:
Por qué llama la atención la computación periférica: cuáles son las diferencias en comparación con la nube y la informática local | Stratus Blog
La computación perimetral añade precisión a la IoT
Se dice que la computación perimetral es una tecnología indispensable para llevar la IoT a la siguiente etapa.
¿Qué impacto tendrá la computación perimetral en la IoT y cómo cambiará la IoT con la computación perimetral?
Información mejorada en tiempo real
El impacto más evidente de la computación perimetral es la mejora de la información y los datos en tiempo real. A menudo, cuando los datos se envían y reciben en la nube para procesarlos, puede producirse un retraso (entre varios cientos de milisegundos y varios segundos). A pesar de que los sensores se vuelven más sofisticados y envían datos más precisos, un retraso en el procesamiento de los datos puede afectar a los equipos y ralentizar las operaciones. La computación perimetral reduce el retraso temporal al procesar los datos requeridos en el borde, lo que permite respuestas en tiempo real.
Optimización del tráfico
Con la expansión de la IoT, se envía y recibe una enorme cantidad de datos, y la cantidad de datos seguirá aumentando en el futuro. La agregación de todo esto en la nube aumenta el tráfico de comunicación y provoca congestión de datos. Al distribuir el procesamiento en el borde, las organizaciones pueden reducir tanto la congestión de datos como los costos de comunicación.
Reforzar la seguridad de los datos
Otro beneficio de Edge Computing es la mejora de la seguridad de los datos. El procesamiento de datos en el borde de las operaciones reduce la cantidad de comunicación con el exterior, lo que protege estos datos de la exposición a ciberataques o violaciones de datos.
Establecimiento de un plan de continuidad empresarial
La computación perimetral también puede ser una herramienta eficaz para la planificación de la continuidad empresarial (BCP). Si los datos necesarios se gestionan desde el borde, las operaciones pueden continuar incluso si el servidor en la nube deja de funcionar. Como se mencionó anteriormente, la característica más importante de Edge Computing es la capacidad de procesamiento distribuido. La distribución de datos conduce a la distribución de los riesgos y al aumento de la continuidad empresarial.
Llevando el IoT al siguiente nivel
Al conectar Edge Computing e IoT, las organizaciones verán los beneficios anteriores. Esto ayudará a las empresas a tomar decisiones de gestión precisas y a mejorar la continuidad del negocio.
La cooperación con la nube aumenta el valor de la computación periférica
Con frecuencia, se comparan la computación en la nube y la computación perimetral. Pero, en realidad, la computación periférica y la computación en nube no se excluyen mutuamente.
Veamos por qué y cómo la nube y el borde funcionan juntos.
Separación de la computación en nube y perimetral
Inicialmente, la computación perimetral se consideraba una tecnología que solo mejoraba las velocidades de procesamiento al dividir el procesamiento entre el borde y la nube.
Sin embargo, con la evolución del IoT, se ha hecho necesario procesar grandes cantidades de datos a alta velocidad cerca de los dispositivos de IoT. Debido a esto, ha habido una división de las dos funciones: procesamiento de datos y acumulación de datos. Las funciones de procesamiento permanecen principalmente en la periferia, y las funciones de análisis y aprendizaje automático, por ejemplo, ahora se realizan en la nube. Es importante entender cómo la nube y el borde funcionan en conjunto, ya que las formas en que se aprovechan dependerán de cómo esté vinculado cada uno.
En el futuro, se espera que la computación perimetral tenga la capacidad de generar algoritmos de análisis y aprendizaje automático, pero aún no del todo. En la actualidad, el lado de la nube supervisa «el análisis general y el juicio a gran escala», y el lado periférico realiza el «análisis local y el juicio instantáneo». Es importante aprovechar las capacidades tanto de la nube como de borde.
Agregue las ventajas de la periferia a las ventajas de la nube
Operar en la nube tiene ventajas, como un alto grado de libertad, escalabilidad y flexibilidad. Estas funciones de las operaciones en la nube no están limitadas. La computación perimetral combina el procesamiento en el borde y en la nube; los usuarios pueden aprovechar el procesamiento en tiempo real en el borde, así como los beneficios de operar en la nube.
Al aprovechar tanto el borde como la nube, también se reduce el riesgo de problemas de red y latencia. Esto se debe a que una plataforma de computación perimetral procesa datos locales esenciales en el borde y envía datos que no son urgentes a la nube.
La computación perimetral también protege los datos confidenciales manteniéndolos en la red sin exponerlos a amenazas cuando se envían a la nube.
Esta combinación de periferia y nube tiene un efecto positivo en la gestión y las operaciones empresariales.
Casos de uso de Edge Computing
A continuación, describimos varios casos de uso de Edge Computing, así como sus beneficios. Estos son algunos ejemplos.
Detección ambiental que detecta fallos mediante el sonido
Los ingenieros experimentados pueden escuchar las máquinas en funcionamiento y detectar la presencia de señales de fallo y la necesidad de mantenimiento. Si bien es difícil expresarlo como un índice exacto, hay un aspecto en el que la fabricación japonesa se ha visto respaldada por esa «percepción in situ».
Es un desafío para la industria manufacturera japonesa transmitir los conocimientos de mantenimiento relacionados con las instalaciones y los equipos, que ahora dependen de ingenieros cualificados, a través de la digitalización.
Se han desarrollado soluciones para detectar ruidos anormales y notificar a los empleados las señales de fallo. Estos sonidos de operación son recopilados por un micrófono y, a continuación, el sistema calcula el grado de la anomalía. Estos datos se agregan y acumulan en la nube, se utilizan para el análisis de macrodatos y el aprendizaje automático, y se envían a un departamento de monitoreo remoto.
La computación perimetral es una herramienta que se utiliza para procesar y recopilar sonidos operativos y calcular el grado de anomalía. Las anomalías se pueden detectar en el borde, lo que permite un procesamiento avanzado con baja latencia.
Simulación de previsión meteorológica en tiempo real
La potencia de procesamiento distribuido de Edge Computing se aprovecha para el procesamiento en tiempo real de los datos de observación. Estos datos varían según la región.
Para mejorar la precisión de la previsión meteorológica en un punto determinado, es necesario subdividir el rango de previsión. Sin embargo, cuanto más avance la segmentación, mayor será la cantidad de datos enviados al centro de datos. Hay límites para el volumen de comunicación en términos de costo, velocidad y capacidad de procesamiento y, como resultado, hay límites para la segmentación del rango de pronóstico.
Sin embargo, con la introducción de Edge Computing, las organizaciones pueden ir más allá de ese límite. Al realizar el procesamiento en el borde de cada rango subdividido y enviar los datos necesarios para la predicción de área amplia a la nube, es posible hacer las predicciones necesarias donde se necesitan.
Es posible que pronto llegue el día en que la computación perimetral permita realizar pronósticos meteorológicos de alta precisión y en tiempo real en ubicaciones específicas.
Hacer que la agricultura sea más eficiente con drones y robótica
La computación perimetral también está ampliando su potencial de uso en el sector agrícola.
En el pasado, la recolección de fruta requería que las personas visitaran el sitio y hicieran rondas para determinar visualmente si era el momento de cosechar. Ahora, drones y robots realizan este trabajo y se ha puesto en práctica un sistema.
Equipada con reconocimiento de imágenes mediante una cámara e inteligencia artificial, la IA identifica la imagen adquirida mediante Edge Computing, analiza el grado de madurez a partir del color y la forma de la fruta y detecta enfermedades de plagas a partir del color y la forma de las hojas. Además, también es posible visualizar el número cosechable dentro del rango de actividad y predecir el momento óptimo de cosecha.
La computación perimetral se aplica a este procesamiento y el robot funciona sin problemas separando la identificación de imágenes en el borde y el análisis de datos en la nube.
Optimice las operaciones de la tienda con el análisis del comportamiento del personal
En las tiendas pequeñas, como las tiendas de conveniencia, un miembro del personal debe estar a cargo de varias tareas. Algunas de estas tareas pueden incluir el almacenamiento de productos, la inspección, el trabajo en la caja registradora y, en algunos casos, el trabajo de cocina. Debido a esto, es necesario moverse con frecuencia sin permanecer en un solo lugar de la tienda.
Con el fin de mejorar la eficiencia del movimiento del personal en la tienda, se han desarrollado soluciones que analizan el comportamiento del personal y optimizan la ubicación en la tienda. Las imágenes de las cámaras colocadas dentro de la tienda se envían a una computadora dentro de la tienda, donde se identifica a la persona y se fotografía en el borde. Como resultado, los datos sobre cómo se mueve el personal se acumulan en la nube y el análisis de datos se utiliza para calcular los diseños de las tiendas que permiten lograr líneas de flujo óptimas.
Esta tecnología se puede aplicar no solo al personal, sino también al comportamiento de compra de los clientes, por ejemplo, qué tipo de exhibición del producto promoverá el comportamiento de compra. Sin embargo, el desafío es cómo garantizar que los datos personales extraídos no contengan elementos que identifiquen a las personas.
Una fábrica inteligente que controla el estado de funcionamiento en tiempo real
Si bien los sistemas que utilizan IoT y Edge Computing se están desarrollando en muchos campos, el campo de la fabricación, especialmente la fábrica inteligente, sigue evolucionando con mayor rapidez.
Una fábrica inteligente es una fábrica en la que todos los dispositivos y sensores están conectados a una red. Esto no solo visualiza el estado operativo, sino que también conecta y vincula todo tipo de información, como previsiones y correcciones en términos de gestión de la producción, gestión de inventario y gestión de la logística de entrada/salida.
Además, algunas fábricas han introducido un sistema para evitar errores humanos al detectar el movimiento de las personas en la línea de producción con vídeo y comprobar si hay un comportamiento anormal.
La computación periférica se ha convertido en una tecnología indispensable para las fábricas inteligentes que necesitan procesar enormes cantidades de datos y responder en tiempo real.
Sistema de equipamiento médico en un hospital a gran escala que apoya la medicina comunitaria
La computación perimetral también se ha introducido en el campo de la medicina.
Los grandes hospitales, que desempeñan un papel central en la atención médica avanzada regional, utilizan una gran cantidad de dispositivos médicos. La utilización de la salida de datos de estos dispositivos ha sido un tema importante. Debido a esto, se están desarrollando soluciones integrales de dispositivos médicos que integran dispositivos médicos y sistemas hospitalarios para coordinar y agilizar las operaciones, administrar los datos de los dispositivos y mejorar la atención médica brindada.
Esta solución permite la eficiencia y la utilización de datos al vincular los dispositivos médicos y los sistemas hospitalarios. Como el sistema está profundamente involucrado en las operaciones médicas, no se puede detener. También maneja datos confidenciales relacionados con la atención al paciente, lo que requiere un alto nivel de seguridad.
La computación perimetral se combinó con este sistema para aumentar la disponibilidad y la seguridad.
Existe una conexión entre la atención médica avanzada y la utilización de datos, como filtrar los datos de los equipos médicos y transferirlos a registros médicos electrónicos y sistemas departamentales.
Sistemas de observación meteorológica que respaldan el vuelo, la salida y el aterrizaje seguros de las aeronaves
Los sistemas de observación meteorológica para aeronaves requieren información en tiempo real y operaciones estables para garantizar el vuelo seguro de las aeronaves que viajan a velocidades de cientos de kilómetros por hora. Es un sistema que no puede tolerar interrupciones ni demoras.
Teniendo en cuenta la naturaleza de la información en tiempo real y la continuidad de la operación, Edge Computing se considera la mejor opción.
Funciona como un sistema que recopila constantemente información meteorológica, como la dirección y velocidad del viento, la visibilidad, la altitud de la base de las nubes, la temperatura, la humedad, las precipitaciones y la presión atmosférica, y procesa y muestra colectivamente estos datos de observación.
Sistema de gestión del transporte marítimo de petróleo en la terminal de transferencia de energía
En las bases de distribución de energía integradas que dan soporte a áreas urbanas y áreas industriales a gran escala, es importante que los servidores de puerta de enlace para la gestión del transporte marítimo de petróleo funcionen las 24 horas del día sin tiempos de inactividad no planificados.
En términos de continuidad operativa, existe la ventaja de realizar un procesamiento distribuido en lugar de construir un servidor a gran escala dentro de la instalación.
Por otro lado, no es raro que las instalaciones de la planta no cuenten con un entorno adecuado para instalar servidores o que carezcan de recursos humanos para su funcionamiento.
El mantenimiento debe realizarse con una pequeña cantidad de personal y que el equipo nunca pueda dejar de funcionar.
En estas condiciones, la computación perimetral, que puede garantizar un procesamiento de datos eficiente y operaciones estables, se utiliza en los sistemas de las instalaciones de la planta.
Edge Computing: cada vez más importante en una era en la que se requiere más precisión
Como vimos en este artículo, la computación periférica se usa en varios lugares junto con el IoT. En las plantas de fabricación, el IoT ha permitido la visualización de varias cosas, pero el uso del IoT está avanzando hacia la siguiente etapa. Esa es la segunda etapa de la utilización de IoT, «cómo utilizar los datos recopilados». Actualmente, la computación perimetral es necesaria para realizar un procesamiento de alta precisión sin afectar la naturaleza de los datos en tiempo real. La computación perimetral se convertirá en una tecnología indispensable para la utilización de IoT en el futuro.
