Por qué el Edge Computing es esencial para el IoT: Desbloqueando rendimiento en tiempo real

El IoT y el Edge Computing

El Internet de las Cosas crece 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. Para comparar, un zettabyte es aproximadamente mil millones de terabytes.

En los primeros días del IoT, la mayoría de esos dispositivos enviaban todos los datos que recopilaban a la nube para análisis. Sin embargo, cuando empieza a intentar enviar billones de gigabytes a la nube, el canal de datos empieza a congestionarse. Ahí es donde entra el edge computing: ayuda a los dispositivos IoT a procesar algunos de esos datos localmente en su lugar, antes o a veces en vez de enviarlos a la nube. De ahí viene el nombre: los datos se procesan en el "borde" (edge) de su propia red, en lugar de enviarse lejos.

El Rol del Edge Computing en IoT

El edge computing sirve para diversos propósitos en el panorama actual de IoT. Este paradigma de computación distribuida y local desata a los dispositivos IoT de 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 aplicaciones IoT que incluyen datos clasificados, requieren toma de decisiones en tiempo real o baja latencia, ocurren en entornos donde la conectividad a la nube es escasa o totalmente inexistente, y casos particularmente intensivos en datos como implementaciones IIoT industriales.

Debido a que los dispositivos edge analizan datos internamente, hay latencia cero, a diferencia de datos analizados en la nube. Para tareas sensibles al tiempo de precisión, esto puede hacer o romper la funcionalidad de dispositivos IoT. El edge computing es una forma computacionalmente eficiente, segura, privada y rentable de utilizar el Internet de las Cosas a escala sin correr riesgo de brechas de datos o sobrecargas de red. Adicionalmente, el edge computing ofrece una capa de resiliencia y redundancia para tareas críticas. Porque este proceso es distribuido —es decir, no centralizado en un solo sistema— si algo falla, el negocio puede continuar sin interrupciones mientras se arregla el elemento roto.

No significa que el edge computing no pueda trabajar en conjunto con análisis basados en la nube —absolutamente puede y a menudo lo hace. En estas instancias, el edge computing puede servir para ofrecer algunos datos en tiempo real y filtrar qué datos subir a la nube con el tiempo para uso en técnicas de análisis más profundas o complejas.

En un escenario IIoT industrial, como en un piso de instalación de producción, el edge computing es debidamente importante para reducir riesgo de inactividad o brecha de datos así como para gestión más efectiva de enormes cantidades de datos. Para fabricantes usando edge computing, el aspecto de baja latencia es un gran beneficio para seguridad del trabajador. Por ejemplo, si la información recopilada de un adaptador de datos muestra anomalías sutiles —ej. chatter— que pueden indicar fractura por estrés u otra forma de falla inminente, una máquina puede apagarse inmediatamente en lugar de esperar análisis en la nube, la latencia del cual podría resultar en inactividad y piezas de desecho.

En resumen, el edge computing analiza algunos de los datos de dispositivos IoT en el borde de la red local —vs. transmitirlos a la nube— para un procesamiento IoT más rápido, redundante, agnóstico a conectividad y fácilmente escalable.

El Edge es un componente crítico del IoT, ayudando a reducir latencia y mejorar fiabilidad.

¿Qué es una Plataforma de Edge Computing IoT?

En muchos aspectos, una plataforma de edge computing IoT es muy similar a una plataforma de cloud computing, solo más cerca de las aplicaciones.

"Las plataformas Edge le permiten recopilar datos de sistemas industriales como PLCs, Sistemas de Control Digital, sensores o historiadores y ejecutar aplicaciones localmente sobre los datos, como procesamiento de eventos, analítica predictiva, modelos de machine learning y más —todo en un despliegue offline-first." —Eric Fogg, MachineMetrics

A medida que la IA y el machine learning se integran aún más profundamente con las operaciones de negocio, la capacidad de recuperar y utilizar datos más rápido será de beneficio creciente comparado con la alternativa más lenta de la nube. Esto casi invariablemente llevará a una ventaja competitiva en un mundo donde velocidad, personalización y pivote hábil lo son todo.