El edge computing es cada vez más importante para las empresas que se han dado cuenta que tienen que encontrar la forma de administrar grandes cantidades de información mientras adoptan el Internet de las Cosas, especialmente ahora que los dispositivos están evolucionando y son más baratos y poderosos. Hoy en día, las compañías cuentan con dispositivos edge que van más allá del control automatizado básico. Estos llevan a cabo tareas de cómputo que antes solo estaban asociadas con la Nube.

Esto se debe a varias razones. Primero, bastantes organizaciones no cuentan con la conectividad requerida en su infraestructura de operación tecnológica para poder subir y bajar grandes cantidades de datos a y desde la Nube. Estas comienzan a descubrir que contar con el edge computing es más práctico y reduce los costos.

Incluso en situaciones de conectividad robusta, todavía hay otro obstáculo. Con toda la producción de información será necesaria una forma de gestionarla. Usualmente se debe analizar para determinar cuál se queda en sitio y cuál se va a la Nube. Esto puede generar un problema de latencia que generalmente afecta la administración de procesos en tiempo real. Analistas de la industria estiman que solo el 40 por ciento de los datos debe estar en la Nube, pero otros más indican que es el 15 por ciento. Información como la de desempeño que se agrega para un análisis histórico, con el fin de ayudar en la optimización de decisiones, entra en esta categoría.

¿Y qué se hace con el otro 85 por ciento? Esta pregunta ha conducido en un aumento del reconocimiento por parte de tecnólogos de la industria que el edge computing no termina con el control de procesos, las posibilidades van más allá de la supervisión tradicional, la adquisición de datos y los sistemas de ejecución de manufactura. Lo anterior también genera los conocidos sistemas “edge intelligence”, los cuales llevan el concepto a otro nivel.

Esto incluye plataformas de analítica en tiempo real que procesan y analizan la información donde se genera, en el borde. Para aplicaciones como monitoreo avanzado y diagnósticos, optimización en tiempo real del desempeño de la máquina y mantenimiento predictivo, es lógico realizar esta decisión automatizada tan cercano al proceso como sea posible.

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Algunas organizaciones están desplegando Internet de las Cosas de segunda generación y “plataformas edge” para ir más allá de simples entradas y promover capacidad de gestión de dispositivos más sofisticados. En algunos casos, estos sistemas están diseñados para categorías, industrias y aplicaciones específicas.

El futuro inmediato del edge computing

Si bien la nueva arquitectura de la “infraestructura edge” todavía no está definida del todo, es fascinante poder ver cómo las piezas del rompecabezas se van acomodando. Estos nuevos sistemas de gestión de dispositivos de Internet de las Cosas y analítica son una clara muestra de este nuevo tipo de carga de trabajo en el borde y el tremendo potencial que se puede obtener con la “edge intelligence”.

Estas soluciones son creadas específicamente para usarse en el borde. Por ejemplo, bases de datos diseñadas para escalar sin tener que recurrir a los esquemas de Big Data de la Nube. Esto puede involucrar diseños de almacenamiento local y envío intermitente a una base de datos central. El énfasis está en la gestión de datos, en lugar de la ejecución de aplicaciones.

Para las aplicaciones industriales es igualmente importante que el hardware y el software sean diseñados para usarse en despliegues en el borde, donde las habilidades de TI no están tan desarrolladas, o en despliegues de campo donde no hay presencia humana. Esto significa priorizar a los sistemas diseñados para una alta confianza y capacidad de servicio, incluyendo mantenimiento remoto, diagnósticos y reparaciones.

Dados los grandes avances en analítica en tiempo real y gestión de Internet de las Cosas, se puede deducir que las capacidades impulsadas por la información seguirán orientándose hacia el borde. La Nube llegó para quedarse, pero este último es en donde la innovación apenas está comenzando.

Fuente: Network Computing