La importancia de Edge Computing para IoT

IoT y Edge Computing

El Internet de las cosas está creciendo exponencialmente con dispositivos conectados que van desde luces y hornos inteligentes hasta dispositivos de captura de datos de análisis industrial. Para 2025, se espera que haya 41,6 mil millones de dispositivos IoT conectados, generando 79,4 zettabytes (ZB) de datos, según IDC. A modo de comparación, un zettabyte es aproximadamente mil millones de terabytes.

En los primeros días de IoT, la mayoría de esos dispositivos enviaban todos los datos que recopilaban a la nube para su análisis. Sin embargo, cuando comienza a intentar enviar billones de gigabytes a la nube, la tubería de datos comienza a obstruirse un poco. Ahí es donde entra en juego la computación perimetral:ayuda a los dispositivos IoT a procesar algunos de esos datos localmente, antes o, a veces, en lugar de enviarlos a la nube. De ahí proviene el nombre:los datos se procesan en el "borde" de su propia red, en lugar de enviarse.

El papel de Edge Computing en IoT

Edge computing sirve para una variedad de propósitos en el panorama actual de IoT. Este paradigma de computación local distribuida libera a los dispositivos de IoT de los problemas de latencia y conectividad que, de otro modo, harían imposibles algunos casos de uso de IoT. Esta tecnología esencial forma la columna vertebral de las aplicaciones de IoT que incluyen datos clasificados, requieren una toma de decisiones en tiempo real o de baja latencia, se producen en entornos donde la conectividad en la nube es escasa o no está disponible en absoluto, y en particular casos de gran cantidad de datos, como en las implementaciones de IoT industrial. .

Debido a que los dispositivos informáticos de borde analizan los datos internamente, no hay latencia, a diferencia de los datos analizados en la nube. Para tareas sensibles al tiempo de precisión, esto puede hacer o deshacer la funcionalidad de los dispositivos IoT. Edge Computing es una forma computacionalmente eficiente, segura, privada y rentable de utilizar Internet de las cosas a escala sin correr el riesgo de filtraciones de datos o sobrecargas de red. Además, la informática perimetral ofrece una capa de resiliencia y redundancia para tareas de misión crítica. Debido a que este proceso está distribuido, es decir, no está centralizado en un solo sistema:si algo falla, el negocio aún puede continuar sin interrupciones mientras se repara el elemento dañado.

Eso no quiere decir que la computación perimetral no pueda funcionar al unísono con el análisis basado en la nube, absolutamente puede y a menudo lo hace. En estos casos, la informática perimetral puede servir para ofrecer algunos datos en tiempo real, así como para filtrar qué datos cargar en la nube a lo largo del tiempo para utilizarlos en técnicas de análisis más profundas o complejas.

En un escenario de IoT industrial, como en una planta de producción, la computación perimetral es debidamente importante para reducir el riesgo de tiempo de inactividad o violación de datos, así como para una gestión más eficaz de grandes cantidades de datos. Para los fabricantes que utilizan la informática perimetral, el aspecto de baja latencia es una gran ayuda para la seguridad de los trabajadores. Por ejemplo, si la información recopilada de un adaptador de datos muestra anomalías sutiles, p. parloteo, que puede indicar una fractura por estrés u otra forma de falla a corto plazo, una máquina se puede apagar de inmediato en lugar de esperar el análisis de la nube, cuya latencia podría provocar tiempo de inactividad y piezas de desecho.

En resumen, la computación perimetral analiza algunos de los datos de los dispositivos IoT en el perímetro de la red local, en comparación con los transmitiéndolo a la nube, para un procesamiento de IoT más rápido, redundante e independiente de la conectividad que es fácilmente escalable.

The Edge es un componente crítico de IoT, que ayuda a reducir la latencia y mejorar la confiabilidad.

¿Qué es una plataforma informática perimetral IoT?

En muchos sentidos, una plataforma de computación perimetral de IoT es muy similar a una plataforma de computación en la nube, solo que más cerca de las aplicaciones.

“Las plataformas Edge le permiten recopilar datos de sistemas industriales como PLC, sistemas de control digital, sensores o historiadores y ejecutar aplicaciones localmente sobre los datos, como procesamiento de eventos, análisis predictivo, modelos de aprendizaje automático y más, todo en una primera implementación fuera de línea.” –Eric Fogg, MachineMetrics

A medida que la IA y el aprendizaje automático se integren aún más profundamente con las operaciones comerciales, la capacidad de recuperar y utilizar datos más rápido será cada vez más beneficiosa en comparación con la alternativa de nube más lenta. Esto conducirá casi invariablemente a una ventaja competitiva en un mundo donde la velocidad, la personalización y la habilidad de pivotar lo son todo.