Aprovechando el Edge Computing para IoT, IA y tecnologías emergentes

IoT, machine learning, inteligencia artificial, 5G, realidad aumentada y virtual se benefician del mayor poder de cómputo en el edge.

El edge es mucho más que una colección de dispositivos o sensores conectados. A medida que dispositivos y sensores inteligentes generan cantidades masivas de datos, las empresas deben tomar decisiones tecnológicas para obtener el máximo valor de esos datos. ¿El análisis se realiza en el dispositivo, en el edge, en la nube o en un centro de datos? ¿Se conservan los datos por razones regulatorias o para encontrar la causa raíz de problemas? ¿Jugarán nuevos servicios como el 5G un papel?

Estas cuestiones preocupan a muchas empresas hoy. Para ayudar a identificar estrategias clave y analizar los diferentes enfoques del edge computing y el Internet de las Cosas (IoT), conversamos recientemente con Krish Iyer, Strategy Lead for Edge and ICV, y Calvin Smith, CTO de Emerging Technology Solutions; ambos en la Oficina del CTO Global de Dell Technologies.

Exploramos el papel de las tecnologías emergentes, por qué el edge e IoT son tan importantes hoy, factores para decidir cuándo procesar en el edge, consideraciones de cómputo en el edge y qué depara el futuro. Aquí un resumen de nuestra conversación.

Tecnologías emergentes

RTInsights: ¿Cuáles son las tecnologías emergentes de hoy?

Iyer: Vemos una inflexión de mercado en varias tecnologías nuevas. El edge es claramente un líder junto con IoT, IA y ML. Estas tecnologías representan un mercado que comienza a tener mucha tracción. Lo más importante es que muchos clientes empiezan a ver el edge como una extensión de su nube, y lo consideran una forma de distribuir cargas de trabajo que su infraestructura cloud no puede manejar. Esa es, en mi opinión, el principal impulsor para que las organizaciones consideren el edge.

Smith: Lo interesante es esta noción de intersecciones. El edge no surgió de la nada. Muchos casos de uso tempranos de IoT ahora son más abordables gracias a la combinación de tecnologías. Krish mencionó IoT, Edge, ML e IA. También está el 5G, Realidad Aumentada y Virtual. En general, a medida que bajan los costes de cómputo y se usan GPUs en el edge, la capacidad tecnológica aumenta en términos de automatización.

Es asombrosa la proliferación de tecnologías que se ejecutan donde se crean los datos, que es en el edge. Al final, incluso si los datos vuelven a la nube o centro de datos, gran parte de la actuación sobre esos dispositivos también ocurre en el edge. Es el nuevo centro del universo. Es curioso cómo las cosas van en ciclos: pasamos del PC y modelo descentralizado a centros de datos monolíticos, luego a un enfoque cloud pseudo-monolítico, y ahora volvemos a una arquitectura distribuida. Es interesante ver cómo han evolucionado las cosas.

Iyer: Sí. Una forma de ver el Edge es como una combinación de sistemas heterogéneos. El edge no es monolítico, ni homogéneo; es un conjunto de diferentes funciones: recopilar datos, procesarlos, almacenarlos, transferirlos a otras funciones o actuar basándose en ellos para permitir procesamiento, analítica, etc. Estas funciones pueden requerir entornos desafiantes, como altas temperaturas o terrenos agrestes. Por eso el término heterogéneo es crítico en el edge.

¿Por qué tanta atención al Edge e IoT?

RTInsights: Tocaste esto un poco, pero ¿por qué tanta atención al edge e IoT, y por qué ahora?

Iyer: Es interesante. Como dijo Calvin, el edge no es nuevo. Los sistemas distribuidos siempre existieron. Pero volvemos al círculo completo. El mercado cambia porque algunas funciones o aplicaciones que corrían en centros de datos centralizados reconocen problemas: requisitos de ancho de banda o latencia inalcanzables con un enfoque centralizado. Eso obliga a mover estas aplicaciones cerca del origen de los datos.

Como dijo Calvin, mover el procesamiento cerca de donde se crean los datos porque las leyes de la física no permiten ejecutar ciertas aplicaciones en el core. Es un problema de velocidad de la luz, un fenómeno natural que causa el cambio del core al edge.

Ver también: Centro de Edge Computing y 5G

Decidiendo dónde procesar los datos

RTInsights: Eso enlaza con la siguiente pregunta: ¿qué factores deben considerar las empresas al decidir dónde procesar los datos? En particular, ¿qué consideraciones para decidir: ¿proceso en el edge o no?

Iyer: Muchos factores son técnicos, pero también de negocio, gubernamentales y regulatorios. Técnicamente, la velocidad de la luz es clave. Incluso si los operadores cloud prometen procesar en el core, el coste sería tan alto que los clientes dirían: «No hay forma de pagar eso». Mover el procesamiento al edge es obvio.

Segundo: latencia. Para casos como vehículos autónomos (o AR/VR), unos milisegundos de retraso marcan la diferencia entre conducción segura y accidente. Para aplicaciones que requieren resultados en milisegundos o menos, el procesamiento debe ser en el edge.

Tercero: gestión de ancho de banda. Enviar las enormes cantidades de datos que mencionó Calvin a la nube y de vuelta es caro e ineficiente, disparando costes.

Otro factor importante es la seguridad, especialmente en el edge. Se pueden aislar problemas de seguridad antes de que permeen al centro de datos central. Muchas organizaciones detectan y aíslan ataques de intrusión o denegación de servicio en el edge, cerrando esos sistemas antes de que el problema alcance el core.

Luego está la escalabilidad: entornos donde añadir sitios o funcionalidades según surjan necesidades, ya sea por estacionalidad o crecimiento.

Estos son requisitos técnicos de alto nivel, pero también hay requisitos regulatorios, como en aplicaciones sanitarias o cumplimiento GDPR. En la mayoría de casos, hay mandatos de que los datos deben recogerse en la ubicación donde se generan, no transmitirse a un centro de datos central.

Smith: Krish acierta. Añadiría que no es una dicotomía edge vs cloud o edge vs core; es un espectro, un continuo. Habrá cargas de trabajo en el edge, otras en el core o cloud. Se trata de colocar las cargas adecuadas en los lugares adecuados y ejecutarlas en el momento oportuno. Hace una década la noción era recopilar y almacenar todo, sin importar el coste. Hoy los datos siguen siendo clave, pero es el análisis lo que añade valor: se ha dicho que los datos son el nuevo bacon, el nuevo oro, el nuevo petróleo. Eso es cierto, pero no si es información estática que no añade valor. Lo interesante es cuando se empieza a hacer filtrado básico y machine learning en el edge. No hay que enviar cada instancia de datos de dispositivo diciendo: «Estoy vivo, son 72 grados, siguen siendo 72 grados», de vuelta al centro de datos o cloud.

No hay que enviar esos mensajes en base sub-milisegundo; sería muy caro dada la enorme cantidad de dispositivos. Se quiere analizar esos datos y darles sentido en el edge, in situ. Algunos datos perecederos y efímeros solo tienen valor por un corto período. Lo que se quiere es detección de anomalías para saber qué información importante enviar o guardar. En el core o cloud se hace análisis más profundo: ¿ha pasado antes? ¿Esta anomalía ocurre en otros activos de la flota? Ahí empieza el valor. Se necesita toda la pila y una vista única de la totalidad del dataset. Además de los parámetros clave que mencionó Krish, hay razones lógicas: parámetros para toda la arquitectura distribuida, y hay que decidir qué almacenar, reenviar, analizar y procesar, dónde, cuándo y por qué. Hay una lógica distinta para casi cualquier arquitectura. Todo depende del caso de uso y la infraestructura.

Consideraciones para mover datos y cómputo al Edge

RTInsights: En esa línea, ¿qué factores considerar para desplazar datos y cómputo al edge?

Iyer: El problema de la velocidad de la luz, costes y seguridad son factores importantes. Hablamos de ancho de banda, alta disponibilidad y escalabilidad. La capacidad de reducir gran cantidad de datos, hacer procesamiento de datos y metadatos en el edge, y enviar solo lo más relevante al core es otro factor clave. Mucho depende del vertical y el caso de uso.

Por ejemplo, operadores telecom y redes de distribución de contenido (CDN) pueden tener requisitos específicos para el edge, quizás necesiten aprovecharlo para algo más profundo que otros verticales. Deben averiguar qué servicios dar a usuarios en una ubicación geográfica específica, recopilar el contexto del edge geográfico y proveer servicios específicos para localidades concretas. La situación difiere para casos de tecnología operacional que requieren analítica predictiva en el edge para dispositivos IoT y maquinaria. Todo depende de las demandas específicas de cada vertical.

En retail: ¿cómo hago la experiencia de cliente muy positiva? ¿Cómo ofrezco experiencia AR/VR fluida, sin buffering? ¿Cómo hago la experiencia general positiva e interactiva para que el cliente tome decisiones de compra ahí? Proveedores de salud tendrán requisitos completamente diferentes para telemedicina y diagnóstico remoto. También entran muchos requisitos regulatorios en esos verticales. El edge es crítico; debe funcionar.

Smith: También hay que ampliar horizontes sobre qué define el edge. En contexto industrial, el edge puede ser la planta de fábrica, o el coche como centro de datos móvil del futuro. El coche en sí es el edge. Podría ser una plataforma petrolífera marina, toda la plataforma o una sección. Son múltiples cosas, grandes y pequeñas, definidas por el caso de uso. El edge computing es la parte interesante.

Lo interesante también es el factor de forma del cómputo en el edge: muy variado. Sin ser demasiado centrado en producto, Dell tiene gateways (simplificados frente a appliances convergentes o hiperconvergentes) que normalizan protocolos, analizan y sirven para plataformas IoT y factores de forma menores. Tienen objetivos finitos y específicos y se mapean a varios dispositivos.

En el lado de factores de forma mayores, hay soluciones llamadas micro centros de datos modulares. Recientemente anunciamos el Dell EMC Modular Data Center Micro 415, un pequeño centro de datos edge con energía, refrigeración y gestión remota integradas. También el Dell EMC Modular Data Center Micro 815, esencialmente un rack completo. Son flexibles, escalables, modulares y escalan para construir tu centro de datos de forma composable definida por caso de uso en el edge. Podemos literalmente transportar por aire e instalar centros de datos en tu edge, sin importar el entorno.

Piénsalo en contexto militar para gente en terreno. O en la azotea de un edificio donde históricamente querías procesar en el sótano por mejor refrigeración. Estas soluciones tienen refrigeración integrada. Parte de la innovación es el chasis, el recinto y cómo se refrigera y alimenta. Entramos en nuevos mundos donde, a todos los puntos que Krish hizo sobre ancho de banda, coste y latencia, hay también restricciones en esos entornos por vibración, polvo, choque y condiciones peligrosas. Podemos instalar micro centros de datos robustos, cerrados, con almacenamiento, cómputo y red que resuelven problemas en tiempo casi real en el edge. Es el comienzo de un cambio muy interesante en cómo la gente hace negocios.

Futuro del Edge e IoT

RTInsights: ¿Qué ven para el futuro con edge e IoT?

Iyer: La necesidad aumentada de todos los puntos clave que discutimos impulsará la inversión en el edge. Las aplicaciones impulsarán el futuro. Depende del tipo de apps y desarrolladores. Las apps son más inteligentes cada día. Para que infraestructuras o entornos soporten estas apps, deben ser más inteligentes también, crecer a la misma velocidad. Mejoras ocurren, la industria se adapta a un enfoque desagregado, sin infraestructura monolítica, pudiendo dimensionarse correctamente para soportar estas apps. Sin embargo, el ritmo de crecimiento no siempre está para soportar demandas crecientes de algunas apps.

Además de ser impulsado por aplicaciones, el futuro del edge también obtendrá gran valor de la nube. La nube no va a ninguna parte. Creo que la nube seguirá siendo un punto de control integral para el edge. La nube seguirá sirviendo como modelo operativo clave o entorno que presta gran soporte de procesamiento, manejo y gestión de datos.

Dicho esto, el futuro del edge también se definirá por cómo los proveedores se unen. Hemos aprendido que no hay una sola organización o proveedor con monopolio sobre el edge. Es una combinación de múltiples jugadores que deben unirse para proveer servicios, alojamiento, operaciones, datos, seguridad, etc., a multitud de otros proveedores para formar un ecosistema. Esto incluye ecosistemas de proveedores propietarios y open source uniéndose para soluciones end-to-end. Esta cooperación es necesaria desde desarrollo de apps a soporte, soporte a desarrolladores, seguridad, cumplimiento y más.

En su mayor parte, la infraestructura edge será horizontal, y las soluciones verticales requerirán integradores de sistemas para llevarla a la última milla en verticales como salud, manufactura y militar. Eso又要求 un ecosistema que se una para proveer la funcionalidad necesaria.

Smith: Mencionaste el caso de uso autónomo. Creo que es bueno. Los futuristas dirán: «¡El edge se comerá el mundo!» ¿Recuerdas hace 10-15 años todos decían: «¿La nube se comerá el mundo?» Bueno, sí, en cierta medida, pero los centros de datos no desaparecieron. Al mismo tiempo, el edge no se comerá el mundo. Será grande y ya crece, pero la nube no desaparecerá.

Mira un vehículo autónomo: es como un coche como centro de datos móvil del futuro. Me gusta la analogía porque la gente la entiende. El coche es esencialmente el edge, pero puede conectar a otros edges: comunicaciones vehículo-vehículo (V2V), vehículo-a-estación-base u otra infraestructura (V2X) conectando a servicio celular LTE o, en futuro o metros específicos ahora, 5G. Luego, casi definitivamente habrá conectividad cloud para gestión de flotas y cruzar datos de todos los coches.

No es coste-efectivo enviar todos los datos de cada vehículo a la nube, ni lo bastante rápido para funciones de seguridad si miras despliegue inteligente de airbags, cada vez más inteligente por peso y parámetros del pasajero. O reconocimiento de objetos para multitud de cámaras que habilitan vehículo autónomo o semi-autónomo, o ADAS. Todos estos ponen restricciones. Básicamente, hay que ejecutar parte localmente, pero también se puede profundizar en datos en cloud o core para insights sobre anomalías, que influirán en otros coches.

Por ejemplo, quiero predecir un fallo de airbag que termine en recall de garantía. Esa info importante debe subir a la nube, pero no hay que enviar todos los datos estáticos, solo los anómalos o de error. Luego hay tremendo valor analizando esto en múltiples coches. Como dijiste Krish, un coche autónomo es una forma bonita de atar todo, pero no el único ejemplo. Hay múltiples industrias donde se entiende la armonía y racionalidad de colocar cargas de trabajo en diferentes áreas entre edge, core y cloud. Es un momento emocionante. Si hacemos esta misma entrevista dentro de un año, y luego dentro de diez, me encantaría reunirnos y ver si nuestra profecía de proliferación del edge es acertada.