El Edge Computing es un tipo de arquitectura de red distribuida cuya finalidad es procesar los datos con la máxima proximidad a su origen.
Esta ‘computación de borde‘ reduce el ancho de banda y la latencia, propiciando por ejemplo que se minimicen los tiempos entre las peticiones de los clientes y la respuesta de los servidores.
Esto resulta especialmente útil en entornos donde la velocidad de respuesta resulta esencial, desde en las aplicaciones de los móviles hasta para el intercambio y procesamiento de datos de los dispositivos del Internet de las Cosas (IoT). Pero también, es clave para el funcionamiento de la tecnología industrial actual, y de servicios digitales tan importantes como los financieros, algo que veremos con detenimiento un poco más adelante.
Además, el Edge Computing al permitir el procesamiento local de los datos evita la transmisión de información crítica vía red, por lo que contribuye a preservar su seguridad y privacidad.
Igualmente, al no tener que enviarse los datos a un nodo central remoto también se ahorran costes de desplazamiento y alojamiento.
Relación con otras tecnologías: Cloud Computing y Fog Computing
Podemos afirmar que Edge Computing y Cloud Computing trabajan de manera colaborativa, ya que si la computación de borde opera lo más cerca posible del lugar donde se generan los datos para procesarlos con la máxima rapidez; la computación en la nube ofrece una capacidad de procesamiento y almacenamiento centralizada y escalable, para gestionar, analizar y guardar grandes volúmenes de datos que no requieren un procesamiento inmediato.
De este modo, las organizaciones pueden utilizar los recursos de Edge Computing para operaciones que necesiten un procesamiento de datos en tiempo real, mientras que el Cloud Computing les asegura un almacenamiento escalable y flexible para aquellos datos que no precisen una disponibilidad inmediata.
Aunque para poder manejar datos de múltiples dispositivos de Edge de forma coordinada, se requerirá una arquitectura intermedia más compleja: el Fog Computing, o computación en la niebla, que permite el tratamiento de una mayor cantidad de datos, así como una distribución más amplia de los recursos de infraestructura y conexiones de red necesarios para su procesamiento.
El Fog Computing proporciona una red más densa y eficaz, capaz de integrar múltiples nodos de Edge antes de conectar con la nube principal, con lo que posibilita poder contar con un entorno optimizado y escalable para el manejo de datos en sistemas distribuidos.
Ventajas del Edge Computing
Un primer beneficio de las arquitecturas Edge Computing es la reducción de la latencia, al ahorrase el tiempo que lleva la transmisión de datos con la nube en ambas direcciones, de ida y vuelta. Algo que abre la puerta a un procesamiento de la información a tiempo real que sustente una amplísima gama de servicios caracterizados por su operativa inmediata.
Adicionalmente, la computación en el borde permite a las aplicaciones funcionar sin depender de la nube, lo que supone una gran solución para entornos en los que la conexión de red pueda resultar problemática e inestable, desde áreas rurales con conectividad limitada hasta festivales de música o eventos deportivos al aire libre con una alta densidad de dispositivos.
Además, la transmisión de datos a la nube siempre conlleva un coste de ancho de banda y alojamiento, que el Edge Computing reduce al aminorar el volumen de datos a enviar, favoreciendo un ahorro que resulta particularmente apreciable en grandes organizaciones que manejan un volumen ingente de información.
Asimismo, también hace factible escalar de manera dinámica los recursos de computación y almacenamiento de acuerdo a las necesidades, para dar respuesta a picos de demanda, aunque sería igualmente flexible tanto para el crecimiento como para el decrecimiento en el volumen de datos a tratar.
Por último, pero no por ello menos importante, estaría la vertiente de la ciberseguridad, dado que al gestionarse los datos localmente no se les expondría a ciberataques ni durante su ida y vuelta de la nube, ni en su alojamiento, quedando toda la información crítica dentro de la red local, que eso sí habrá de estar adecuadamente protegida frente a los intentos de intrusión.
Aplicaciones del Edge Computing
El horizonte de aplicaciones del Edge Computing es amplísimo, y empieza por las propias organizaciones que han de gestionar un gran volumen de datos a la mayor velocidad posible.
Hablamos de empresas que ofrecen a sus clientes servicios digitales en los que las latencias pueden resultar problemáticas, desde entidades bancarias hasta ecommerces de cualquier tipo. Pero también, de industrias 4.0 en las que la infraestructuras OT e IT convergen por el despliegue de IoT, y hay que procesar una gran cantidad y variedad de datos procedentes de los múltiples máquinas, recursos y dispositivos que interoperan. Transmitir toda esa información a servidores centralizados remotos al margen de generar problemas operativos, puede tener un coste altísimo, que se evita con una computación en el borde que discrimine aquellos datos susceptibles de procesarse a tiempo real de los que se pueden almacenar para análisis posteriores.
Al hilo de las aplicaciones clave para IoT (que empiezan por la propia viabilidad del despliegue de las redes 5G que lo sustentan), cabe destacar que Edge Computing es una solución que hace viable la aplicabilidad de otras muchas tecnologías emergentes.
Así, la computación en el borde permite que las plataformas de streaming ofrezcan su contenido sin latencias, o harán posible la existencia de coches autónomos con sistemas de asistencia al conductor seguros, que al procesar todos los datos a tiempo real sin necesidad de enviarlos a la nube evitarán retrasos que podrían resultar fatales.
Además, el Edge Computing ya se está utilizando por sistemas inteligentes de control de tráfico, dentro del modelo emergente de Smart Cities Data Driven. Y si hablamos de Inteligencia Artificial, es la tecnología clave que va a hacer realidad que millones de dispositivos en todo el mundo puedan contar con múltiples sistemas, modelos, asistentes y aplicaciones de IA sin necesidad de tener que enviar datos a servidores, algo que resultaría absolutamente inviable.
Desde sistemas de seguridad hasta la asistencia sanitaria por monitorización de parámetros del paciente, los ejemplos son tan variados como todo lo que podemos pensar que precise un análisis de datos a tiempo real. Una cualidad fundamental que nos brinda la computación en el borde para ganar en inmediatez, eficiencia, flexibilidad, escalabilidad y ahorro de costes en la gestión de la información en nuestra era digital.
