Con cada vez más datos que llegan a las organizaciones desde todas las direcciones, muchas de ellas están recurriendo a la computación de borde para ayudar a clasificar las cantidades masivas de datos que se recogen sobre el terreno para reducir drásticamente la cantidad que debe transmitirse a la nube o a un centro de datos para su procesamiento. También puede realizar una serie de funciones en tiempo real, para que las operaciones sean más seguras y eficientes.
Computación de borde o "edge compute" (los dos términos se utilizan indistintamente) puede definirse, de forma muy sencilla, como el procesamiento de datos que tiene lugar en el "borde" de la red, es decir, en estrecha proximidad física a las máquinas y procesos que los dispositivos de IoT están supervisando o controlando.
Los tres principales factores que impulsan la implantación de Edge Computing
La computación de borde es un concepto poderoso que está empezando a dar sus primeros pasos. Es posible que muchas organizaciones ni siquiera sepan que necesitan el edge computing. Simplemente quieren resolver retos, y tanto si están familiarizados con el concepto como si no, el edge computing es la respuesta. Hablemos de tres de los factores clave.
#1: Gestión de datos que no necesita ver
El primer impulsor es la gestión de las implementaciones de IoT en las que se recoge un gran volumen de datos en el borde. Puede que el ancho de banda disponible para transmitir todos esos datos sea limitado, o que la empresa quiera utilizar su ancho de banda con moderación debido a problemas de costes o a los límites de uso de los planes de datos celulares. Y muchos de esos datos pueden ser ignorados.
En promedio, la mayoría de los datos de monitoreo tienden a ser datos estándar de "latidos", que es información que básicamente dice "estoy en funcionamiento". Los dispositivos de borde suelen enviar el mismo mensaje cada vez que están programados para despertarse e informar. Un dispositivo de computación de borde puede distinguir automáticamente entre los datos invariables del latido del corazón y los datos atípicos que exigen atención, utilizando un puñado de controles y equilibrios. Así puede minimizar el volumen de datos que requieren una conexión celular. Si se necesitan más detalles, se puede solicitar fácilmente el estado. En caso contrario, los datos del latido no se transmiten.
#2: Automatización de procesos
Con una solución de computación de borde, un dispositivo de borde inteligente puede tomar una decisión y actuar. Por ejemplo, en un despliegue en el que un dispositivo de borde supervisa un depósito de agua que se llena constantemente con una bomba, el dispositivo puede determinar si el depósito está lleno y la bomba funciona correctamente. Cuando el agua llega a un determinado nivel, el dispositivo de borde puede apagar la bomba e informar del nivel.
Las entradas locales de información, ya sea una o 100, proporcionan la inteligencia necesaria para determinar la acción que debe llevarse a cabo. Esas entradas pueden ser cosas como el nivel del tanque, la temperatura o las lecturas de voltaje que indican que la batería se está agotando, en cuyo caso el dispositivo de borde podría encender un generador para mantener la energía hasta que se sustituya la batería. Los dispositivos inteligentes en el borde de la red tienen la capacidad de lanzar procesos y encender y apagar otros dispositivos. Cabe señalar aquí que los interruptores, los relés y los actuadores son mecanismos diferentes que sirven todos para el mismo propósito básico en el entorno del borde.
Por lo general, hay alguna capacidad de anulación disponible en un centro de mando remoto. Pero lo ideal es que el dispositivo sea capaz de actuar sin necesidad de que un sistema remoto envíe una orden. Eso es lo bueno de la computación de borde: el personal puede continuar con sus tareas importantes, y nadie tiene que subirse a un vehículo de servicio para ir a un sitio remoto. Simplemente se ocupa de sí mismo.
#3: Ganar visibilidad en la periferia
El tercer impulsor es la necesidad de obtener visibilidad del estado de los dispositivos y procesos, y de los eventos importantes en toda la red. Ya sea que tenga dispositivos de borde que monitoreen las condiciones de las heladas, las condiciones del suelo, los patrones climáticos u otros datos importantes, los administradores de sistemas necesitarán información de un vistazo sobre esas condiciones, y notificaciones críticas que requieran intervención.
Hay muchos ejemplos, pero uno de nuestros favoritos es Wake, Inc.una empresa que proporciona sensores para el curado del hormigón en proyectos de construcción pesada. Utilizando Digi ConnectSensor+ y Digi Remote Manager®Wake ofrece una solución completa de supervisión que notifica a los directores de proyecto cualquier problema crítico, a través de cientos o miles de vertidos de hormigón. Si el hormigón necesita una corrección de la temperatura, los equipos pueden recibir notificaciones y aplicar rápidamente estrategias de calentamiento o enfriamiento para garantizar que el hormigón se cure correctamente y cumpla las especificaciones.
Computación de borde e instalaciones remotas
As we've indicated, managing deployments that stretch over wide areas, such as an oil field, solar or wind farm or large construction site, requires special considerations. It would be expensive and nearly impossible to have personnel inspect every installation to make sure processes and equipment are running correctly at all times. Edge computing is a key capability in making these large IoT deployments cost-effective.
También hay algunos casos de uso verdaderamente críticos en los que la maquinaria o los equipos pueden sufrir graves daños, o provocar desastres medioambientales, sin la intervención inmediata que permite la capacidad de respuesta casi en tiempo real de la computación de borde.
For example, a moisture sensor connected to an edge device can rapidly launch a process to shut off power to protect electrical equipment in a location that is susceptible to flooding. Another example is electric utilities that operate in areas prone to wildfires. Utility companies are implementing edge computing solutions to shut down transformers in order to reduce the risk of fire. In cases like these, the relatively modest expense of deploying an edge computing solution is easily offset by the potential loss of equipment and the resulting business interruption.
Aplicaciones y casos de uso de Edge Compute
The applications for edge compute are vast, particularly in the industrial IoT (IIoT) space, where deployments can be large, deployed over wide acreage, and exposed to varying conditions that can require action.
Hemos mencionado algunos casos de uso. Echemos un vistazo a algunas aplicaciones comunes de la computación de borde en los sectores industriales.
Petróleo y gas
In an oil and gas setting, a device with edge computing can monitor thresholds, inline pressure, temperature and flow rates. The goal here is to detect or hopefully prevent oil or gas leaks. Leaks are a huge problem in this industry, both for safety and environmental reasons, as well as possible fines and remediation costs. For example, if an edge computing device connected to a gas meter detects a higher-than-normal flow rate, it can automatically shut down the gas line and possibly prevent an explosion — faster than personnel could response to alerts.
Riego y mantenimiento del paisaje
In a landscape watering system, you can use edge computing intelligence to automatically check a rain gauge or soil moisture sensor before turning on the sprinklers. An edge device could even be connected to the National Weather Service so that if there’s a 70% chance of rain on a given day, or if it's too cold and there’s a danger of freezing, the edge device could turn the sprinklers off. Companies that manufacture commercial watering systems and commercial lawn management services are now adding temperature and moisture monitoring capabilities, especially in high water use applications such as golf courses and in chronic drought areas in the southwestern U.S.
Parques eólicos y solares
Today, many green technology applications such as wind, solar, hydro and even trash and recycling systems are IoT-enabled. Sensors, radios and gateways gather and transmit data about various conditions, and can then launch processes. For example, these can include adjusting the angles of solar panels, or shutting off wind turbines when they are at risk due to extreme wind conditions.
Automatización de edificios
Edge computing is used in many smart building applications such as elevators and HVAC systems. Elevators have edge computing devices for recalibrating and adjusting for heavier loads when there are more people in a car. Edge computing also has a role in predictive maintenance, where it can generate a maintenance ticket automatically if potential problems are detected, such as a motor running at a high impedance, which could indicate that the motor is starting to wear out.
Many office buildings use edge computing in HVAC systems to manage heating and cooling based on whether or not people are in the building. They also have intelligent lighting controls with sensors to adjust lighting levels and even open or close window shades to take advantage of natural light or reduce thermal gain in the summer. While these systems can be managed remotely, it's more convenient and efficient if they can be managed right at the edge, without human intervention.
Edge computing systems like these can deliver substantial cost savings over time for building owners. Building automation systems with edge computing capabilities are also a great example of “green tech.” They can enable the energy-efficient best practices that help building owners earn Leadership in Energy and Environmental Design (LEED) certification for their properties. LEED certification, in turn, can be a competitive differentiator in marketing to prospective tenants who want to promote their environmental awareness.
Fabricación
Edge computing is often seen in manufacturing automation use cases such as assembly lines, where each robot or machine has its own artificial intelligence (AI) and is running itself, and then sending data to a recording server. Edge computing can detect if some condition is not up to spec, or some action needs to be taken to keep machinery functioning smoothly and safely.
Today, AI, machine learning, and computer vision systems are increasingly being implemented in conjunction with edge computing. When you are using an edge computing solution to monitor a set of levels or thresholds, machine learning enables you to refine and tune them in over time. This combination of edge computing and machine learning can significantly improve quality and consistency in manufacturing.
See more examples of edge computing across verticals.
Soluciones Digi para Edge Computing
Digi apoya sus necesidades de computación de borde en todo el panorama industrial con soluciones celulares completas como Digi IX20, Digi IX30y Digi IX40 which integrate remote device monitoring and management with Digi Remote Manager®. — the command center of your distributed network.
In particular, Digi IX40 is an industrial 5G edge computing industrial IoT router solution designed to support the rapid processing, analysis, and integration of industrial asset data in Industry 4.0 applications. This powerful solution supports the 5G connectivity and edge intelligence needed to enable a wide range of applications from predictive maintenance and asset monitoring to machine learning and advanced robotics.
Digi Connect® Sensor XRT-M es una de nuestras principales soluciones con capacidades de computación de borde. Connect Sensor+ puede tomar lecturas periódicas de los sensores y tiene la capacidad de actuar, por ejemplo, accionando un interruptor para cerrar una línea o conducto de aceite o gas si se alcanza un nivel de umbral predefinido.
Digi Connect Sensor XRT-M is often chosen for edge environments because it has alerting and trigger functionality available, as do all Digi cellular routers in the IX (industrial) series. Many customers choose IX routers specifically because they are industrial grade and able to withstand the extreme temperatures and moisture conditions found in so many outdoor industrial settings.
Y si está diseñando y construyendo productos en IoT , Digi también lo tiene cubierto con un conjunto completo de soluciones integradas. Digi XBee® dispositivos, como el Digi XBee 3 cellular modems, integrate MicroPython and can be programmed to perform various functions at the edge.
These devices can have the ability to wake at regular intervals and take readings, or ask the sensor to provide some specific data value, and then enter sleep mode. Digi XBee RF modules, connected to Digi's IoT gateways can also initiate a similar action.
In addition, Digi ConnectCore® system-on-modules provide a complete OEM platform for development of intelligent edge devices. This complete ecosystem includes developer kits for prototyping and testing, SOM solutions with integrated operating environments based, a suite of developer tools for rapid development and fast time-to-market, as well as value-added services for remote monitoring of end devices, and ongoing security management — Digi ConnectCore Cloud Services and Digi ConnectCore Security Services.
Más información
Edge computing is expanding into more industries and more industry verticals every day. To learn more about what edge computing can offer to your industry, see our Edge Computing page.
Próximos pasos
Note: This blog post was originally published in May of 2021, and was revised in May of 2024.