Superando los Desafíos del Edge Computing: Estrategias Comprobadas para Procesamiento de Datos en Tiempo Real

A medida que los coches inteligentes, dispositivos domésticos inteligentes y equipos industriales conectados crecen tanto en número como en popularidad, generan datos prácticamente en todas partes. De hecho, hay más de 16.400 millones de dispositivos IoT (Internet de las Cosas) conectados en todo el mundo en 2022 y se espera que la cifra se dispare a 30.900 millones para 2025. Para entonces, IDC predice que estos dispositivos generarán 73,1 zettabytes de datos globalmente, lo que representa un crecimiento del 300% en comparación con el no tan lejano 2019.

Ordenar y analizar estos datos de forma rápida y eficaz es clave tanto para una experiencia de usuario óptima de la aplicación como para una mejor toma de decisiones empresariales. El edge computing es la tecnología que hace esto posible.

Sin embargo, implementar cargas de trabajo modernas como microservicios, aplicaciones de machine learning e IA cerca del borde trae una serie de desafíos que la infraestructura de una organización necesita abordar. Para beneficiarse del edge computing, las empresas necesitan encontrar un equilibrio perfecto entre su infraestructura de TI y las necesidades de sus usuarios finales.

Desafíos del Edge Computing

Para funcionar de manera óptima, las cargas de trabajo edge requieren lo siguiente:

• Proximidad – Los recursos de almacenamiento y cómputo deben estar cerca de la fuente de datos.
• Capacidad de respuesta (Responsiveness) – Las aplicaciones necesitan latencias de transferencia de datos que vayan de menos de 5 a 20 milisegundos.
• Movilidad – Muchos dispositivos edge se mueven y los recursos de cómputo y almacenamiento deben seguirlos.

La latencia de transferencia de datos del modelo de computación en nube pública remota y centralizada no satisface las necesidades de las cargas de trabajo edge modernas. Por otro lado, construir una red descentralizada para soportar cargas de trabajo edge viene con una lista intimidante de sus propios desafíos.

Complejidades Logísticas

Gestionar sistemas dispares de cómputo, red y almacenamiento edge es complejo y requiere tener personal de TI experimentado disponible en múltiples ubicaciones geográficas al mismo tiempo. Esto lleva tiempo e impone una tensión financiera significativa en las organizaciones, especialmente cuando se ejecutan cientos de clústeres de contenedores, con diferentes microservicios servidos desde diferentes ubicaciones edge en diferentes momentos.

Cuellos de Botella de Ancho de Banda

Según un informe de Morgan Stanley, los radares, sensores y cámaras de los vehículos autónomos por sí solos generarán hasta 40 TB de datos por hora. Para tomar decisiones que salvan vidas rápido, los datos que estos superordenadores de cuatro ruedas crean necesitan ser transferidos y analizados en fracciones de segundo.

De manera similar, numerosos dispositivos edge recopilan y procesan datos simultáneamente. Enviar esos datos brutos a la nube puede comprometer la seguridad y a menudo es ineficiente y prohibitivo en costos.

Para optimizar costos de ancho de banda, las organizaciones típicamente asignan mayor ancho de banda a centros de datos y menor a los endpoints. Esto hace que la velocidad de subida (uplink) sea un cuello de botella con aplicaciones enviando datos de la nube al edge mientras los datos del edge van simultáneamente en la otra dirección. A medida que la infraestructura edge crece, el tráfico IoT aumenta y el ancho de banda insuficiente causa latencia masiva.

Capacidad Limitada y Complejidades de Escalado

El factor de forma más pequeño de los dispositivos edge típicamente conduce a una falta de energía y recursos de cómputo necesarios para analíticas avanzadas o cargas de trabajo intensivas en datos.

Además, la naturaleza remota y heterogénea del edge computing hace que el escalado de infraestructura física sea un gran desafío. El escalado en el edge no solo significa agregar más hardware en la fuente de los datos. Más bien, se extiende al escalado de personal, gestión de datos, seguridad, licencias y recursos de monitoreo. Si no se planifica y ejecuta correctamente, tal escalado horizontal puede llevar a costos aumentados por sobreaprovisionamiento, o rendimiento de aplicación subóptimo debido a recursos insuficientes.

Seguridad de Datos

A medida que la computación se mueve al edge, la infraestructura va más allá de las múltiples capas físicas y virtuales de seguridad de red que ofrecen los modelos de computación centralizados. Si no está adecuadamente protegido, el edge se convierte en un objetivo para diversas ciberamenazas.

Actores maliciosos pueden inyectar código no autorizado o incluso replicar nodos enteros, robando datos y manipulándolos mientras vuelan bajo el radar. También pueden interferir con los datos transferidos a través de la red mediante ataques de información de enrutamiento que afectan el rendimiento, la latencia y las rutas de datos a través de eliminación y reemplazo de datos. Otra amenaza común de seguridad de datos en el edge son los ataques DDoS dirigidos a abrumar nodos para causar agotamiento de batería o agotar recursos de comunicación, cómputo y almacenamiento. De todos los datos que los dispositivos IoT recopilan, solo los datos más críticos necesitan ser analizados. Sin soluciones seguras y conformes de retención y archivo de datos a largo plazo, esto a menudo conduce a una acumulación excesiva de datos y dispersión de datos (data sprawl) en el edge, aumentando aún más la vulnerabilidad.

Control de Acceso a Datos

El hecho de que los dispositivos edge estén físicamente aislados significa que, en este sistema de computación distribuida, los datos son manejados por diferentes dispositivos, lo que aumenta los riesgos de seguridad y dificulta el monitoreo, autenticación y autorización del acceso a datos.

La privacidad de un usuario final o dispositivo final es otro aspecto crítico para mantener. Se requieren políticas de múltiples niveles para garantizar que cada usuario final esté contabilizado. Hacer esto posible mientras se cumplen los requisitos de latencia de datos en tiempo real es un gran desafío, especialmente cuando se construye infraestructura edge desde cero.

Tener una solución preconfigurada y físicamente cercana construida por un ecosistema de socios que ofrecen hardware optimizado y herramientas de gestión de infraestructura mitiga los desafíos del edge computing. Los centros de datos edge son una solución emergente que aborda esto ofreciendo a las organizaciones recursos de almacenamiento y procesamiento de datos de alto rendimiento en una red segura y rápida.

Infraestructura Edge al Rescate

En comparación con la nube, la infraestructura edge se encuentra en instalaciones más pequeñas cerca de la red del usuario final. Al llevar recursos de cómputo, almacenamiento y red más cerca de la fuente de los datos, los centros de datos edge ofrecen varios beneficios tanto a las organizaciones como a sus cargas de trabajo.

Estos incluyen:

• Latencia minimizada debido a la proximidad física – Mejora la entrega de datos y reduce el tiempo de respuesta de la aplicación.
• Seguridad y privacidad mejoradas – Altos niveles de seguridad física y cibernética on-premise, menos datos subidos a la nube y cantidad reducida de datos vulnerables en tránsito.
• Fiabilidad aumentada – Redistribuir cargas de trabajo a centros de datos más pequeños quita la carga de los servidores centrales, aumentando el rendimiento y la disponibilidad de datos.
• Optimización de costos – Con servicios gestionados y soluciones de infraestructura preconfiguradas, los centros de datos edge ayudan a las organizaciones a reducir el TCO y recortar costos de TI.

Como proveedor global de IaaS, phoenixNAP reconoce la importancia de llevar potentes recursos de cómputo y almacenamiento cerca del edge y hacerlos fácilmente accesibles y escalables en todo el mundo. Para expandir aún más la disponibilidad de nuestra plataforma Bare Metal Cloud, nos asociamos con American Tower para lanzar nuestra primera ubicación edge en Austin, Texas. Esto proporciona a los usuarios en el suroeste de EE. UU. acceso a las siguientes características:

• Servidores dedicados preconfigurados, impulsados por API, implementados en minutos, accesibles en 10 milisegundos.
• Acceso a 5G, soportando cargas de trabajo edge preparadas para el futuro.
• Gestión de infraestructura automatizada a través de herramientas IaC certificadas (Terraform, Ansible, Pulumi).
• Múltiples conectividades virtuales de capa 3 privadas con Megaport Cloud Router (MCR).
• 15 TB de ancho de banda gratis en una red de 20 Gbps con protección DDoS gratuita.
• Almacenamiento NVMe de alta velocidad y fácil acceso a petabytes de almacenamiento de objetos cloud compatible con S3.
• Opciones flexibles de facturación y ancho de banda con descuentos para reservas mensuales o anuales.

A través de tecnologías de hardware y software de alto rendimiento ofrecidas como servicio, plataformas como Bare Metal Cloud ayudan a las empresas a mejorar el tiempo de acción y evitar cuellos de botella de transferencia de datos. Las cargas de trabajo edge se benefician del aprovisionamiento de infraestructura impulsado por automatización y soporte para aplicaciones contenedorizadas y microservicios. Al mismo tiempo, recursos seguros de inquilino único (single-tenant) y monitorización y acceso de panel único (single-pane-of-glass) permiten control total de la infraestructura. Finalmente, aprovechar servidores preconfigurados elimina la necesidad de rack, energía, refrigeración, seguridad u otros factores de mantenimiento de infraestructura, permitiendo a los equipos internos centrarse en la optimización de aplicaciones.

Conclusión

Las tecnologías de comunicación inalámbrica, dispositivos IoT y edge computing siguen evolucionando, llamándose unos a otros a nuevos avances mientras crean nuevos desafíos para abordar. A medida que más datos se generan y distribuyen a lo largo del ecosistema IoT, las tecnologías de cómputo, almacenamiento y redes necesitan seguir y adaptarse a las necesidades de las cargas de trabajo del futuro. A través de asociaciones entre diferentes proveedores de TI y proveedores de servicios, surgen soluciones como los centros de datos edge. Al llevar transferencia de datos segura, almacenamiento y analítica de alto rendimiento justo en el lugar de nacimiento de los datos, ayudan a las organizaciones a superar sus dificultades con el edge computing.