El Edge Computing está transformando el panorama tecnológico al acercar el procesamiento de datos al lugar donde se generan. En este artículo vamos a explorar qué es esta arquitectura tecnológica, su impacto en diversas industrias y cómo está moldeando el futuro de la conectividad y la informática.
Para explorar en profundidad el campo del Edge Computing y otros temas afines, es necesario contar con una formación adecuada, como la que ofrece el Máster en Data Analysis & Inteligencia Artificial. Este programa proporciona la oportunidad de desarrollar habilidades de liderazgo y capacidad para la toma de decisiones fundamentadas en datos.
¿Qué es el edge computing?
El Edge Computing es un paradigma informático que tiene el objetivo de procesar y almacenar datos lo más cerca posible de su origen, es decir, en el “borde” de la red, en lugar de hacerlo en centros de datos remotos.
Mediante este enfoque descentralizado se reduce la latencia al procesar la información más rápidamente y se consiguen respuestas más rápidas. Es especialmente útil en tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT), la realidad aumentada, los vehículos autónomos y las ciudades inteligentes. Este sistema optimiza el rendimiento de las aplicaciones y mejora la eficiencia de la red al reducir la carga de tráfico de datos hacia los centros de datos centrales.
3 diferencias clave entre edge computing y cloud computing
Aunque podamos ver muchas similitudes, vamos a intentar entender cuáles son las diferencias clave entre edge computing y cloud computing.
Ubicación de los recursos de computación
En el caso del edge computing, los recursos de computación se encuentran cerca del lugar donde se generan los datos, sin embargo, en el cloud computing, los recursos de computación se encuentran en centros de datos remotos y centralizados, a menudo ubicados a gran distancia de los dispositivos que generan los datos.
Latencia
Permite un procesamiento más rápido de los datos, lo que resulta en tiempos de respuesta más rápidos para las aplicaciones. La latencia en cloud computing suele tener una mayor latencia debido a la distancia entre los dispositivos que generan los datos y los centros de datos remotos donde se procesan y almacenan los datos.
Escalabilidad y capacidad de procesamiento
En edge computing, normalmente la capacidad de procesamiento es más limitada en comparación con el Cloud Computing, ya que los recursos de computación están distribuidos en múltiples dispositivos periféricos.
Ventajas del edge computing
Esta rapidez de la que hablamos continuamente es un claro beneficio del edge computing, sin embargo, cuenta con muchas más cuestiones a favor a la hora de escoger este sistema.
Hemos de tener en cuenta que sus ventajas se alinean con las capacidades y características de las redes de nueva generación, como 5G y redes definidas por software (SDN), que están diseñadas para ofrecer mayor velocidad, capacidad, flexibilidad y eficiencia en la transmisión de datos.
Reducción de la latencia
Como ya hemos visto, la reducción de la latencia permite respuestas más rápidas, una cuestión realmente útil a la hora de utilizar tecnologías como la realidad aumentada o el IoT.
Ahorro de ancho de banda
Al procesar y filtrar datos en el borde de la red antes de enviarlos a la nube, el edge computing reduce la cantidad de datos que se transmiten a través de la red, evitando congestiones y ahorrando ancho de banda.
Mayor seguridad
Mejora la seguridad al minimizar la exposición de datos sensibles a través de la red. Además, al mantener los datos cerca del lugar donde se generan, se reduce la exposición a amenazas externas.
Eficiencia en el uso de recursos
Distribuye la carga de trabajo de procesamiento entre dispositivos en el borde de la red, mejorando la eficiencia en el uso de recursos.
Escalabilidad y flexibilidad
El edge computing permite una mayor escalabilidad al distribuir la carga de trabajo entre dispositivos en el borde de la red, lo que permite adaptarse rápidamente a cambios en la demanda y agregar capacidad de procesamiento según sea necesario.
¿Cuál es la relación del edge computing con el data analysis y la inteligencia artificial?
Como has podido comprobar, el edge computing está estrechamente relacionado con el análisis de datos y la inteligencia artificial al permitir el procesamiento de datos cerca del lugar donde se generan. Gracias a este sistema es posible que las respuestas sean inmediatas, lo que supone una clara ventaja para el desarrollo de este tipo de tecnologías en la actualidad y en el futuro.
Ejemplos reales del edge computing aplicado
Vamos a profundizar en cómo se puede aplicar este sistema a diferentes campos y qué supone hacerlo.
Vehículos autónomos
En la industria automotriz se utiliza en vehículos autónomos para procesar datos de sensores en tiempo real, como cámaras y radares, y tomar decisiones críticas de forma instantánea. Gracias a ello, los vehículos autónomos pueden operar de manera segura y eficiente, sin depender de una conexión a la nube que, como hemos visto, tiene una latencia más alta.
Ciudades inteligentes
En el contexto de las ciudades inteligentes, el edge computing es capaz de procesar los datos de los sensores distribuidos en toda la ciudad, como cámaras de vigilancia, sensores ambientales y dispositivos de control de tráfico. Mediante este sistema, las ciudades son capaces de tomar decisiones más rápidas y eficientes para optimizar cuestiones como la gestión del tráfico, la seguridad pública o la eficiencia energética.
¿Qué va a pasar en el futuro de la conectividad?
Las previsiones hablan de que el futuro de la conectividad se perfila hacia una mayor integración de tecnologías emergentes como el 5G, el Internet de las Cosas (IoT) y el edge computing. Esto impulsará una red más rápida, confiable y omnipresente, facilitando la interconexión de dispositivos inteligentes en todos los aspectos de la vida cotidiana. La conectividad ultrarrápida permitirá aplicaciones innovadoras en áreas como la salud, la movilidad, la educación y la industria.
