A medida que las organizaciones generan más datos a partir de dispositivos, sensores y máquinas conectados,
La computación periférica se ha convertido en una estrategia fundamental para ahorrar ancho de banda, tiempo y dinero.En lugar de enviar todos los datos a la nube, la computación periférica procesa la información más cerca del lugar donde se crea, filtrando, analizando y actuando sobre los datos de forma local. Este enfoque reduce significativamente el tráfico de red, disminuye los costes de nube y conectividad, y permite una toma de decisiones más rápida y en tiempo real.
La computación periférica(también denominada «edge compute») es la práctica de realizar el procesamiento de datos en el extremo de la red, cerca de los dispositivos físicos, activos o sistemas que se supervisan o controlan. Al mantener los datos sensibles a la latencia y de gran volumen en el extremo, las organizaciones pueden mejorar la eficiencia operativa, aumentar la fiabilidad y responder instantáneamente a eventos críticos, sin depender únicamente de centros de datos centralizados o infraestructura en la nube.
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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 Sensor Digi Connect 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.
Como hemos indicado, la gestión de instalaciones que se extienden por amplias zonas, como un campo petrolífero, un parque solar o eólico o una gran obra de construcción, requiere consideraciones especiales. Resultaría caro y casi imposible que el personal inspeccionara cada instalación para asegurarse de que los procesos y los equipos funcionan correctamente en todo momento. La computación de borde es una capacidad clave para que estos grandes despliegues de IoT resulten rentables.
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.
Por ejemplo, un sensor de humedad conectado a un dispositivo de borde puede poner en marcha rápidamente un proceso para cortar la corriente y proteger los equipos eléctricos en un lugar susceptible de inundación. Otro ejemplo son las compañías eléctricas que operan en zonas propensas a los incendios forestales. Las empresas de servicios públicos están implantando soluciones de computación de borde para apagar transformadores con el fin de reducir el riesgo de incendio. En casos como estos, el gasto relativamente modesto de desplegar una solución de computación de borde se compensa fácilmente con la pérdida potencial de equipos y la consiguiente interrupción del negocio.
Aplicaciones que pueden utilizar la computación periférica para ahorrar tiempo, dinero y ancho de banda
Las aplicaciones de la computación de borde son enormes, sobre todo en el espacio industrial IoT (IIoT), donde los despliegues pueden ser grandes, desplegarse en amplias superficies y estar expuestos a condiciones variables que pueden requerir la adopción de medidas.
Hemos mencionado algunos casos de uso. Veamos algunas aplicaciones comunes de la computación periférica en sectores industriales en los que la optimización del tiempo, el dinero y el ancho de banda es fundamental.
Petróleo y gas
En un entorno de petróleo y gas, un dispositivo con edge computing puede controlar umbrales, presión en línea, temperatura y caudales. El objetivo es detectar o evitar fugas de petróleo o gas. Las fugas son un gran problema en esta industria, tanto por razones de seguridad como medioambientales, así como por posibles multas y costes de reparación. Por ejemplo, si un dispositivo Edge Computing conectado a un contador de gas detecta un caudal superior al normal, puede cerrar automáticamente la tubería de gas y, posiblemente, evitar una explosión, más rápido de lo que el personal podría responder a las alertas.
Riego y mantenimiento del paisaje
En un sistema de riego de jardines, puede utilizar la inteligencia de edge computing para comprobar automáticamente un pluviómetro o un sensor de humedad del suelo antes de encender los aspersores. Un dispositivo Edge podría incluso estar conectado al Servicio Meteorológico Nacional, de modo que si hay un 70% de probabilidades de lluvia en un día determinado, o si hace demasiado frío y hay peligro de congelación, el dispositivo Edge podría apagar los aspersores. Las empresas que fabrican sistemas comerciales de riego y servicios comerciales de gestión del césped están añadiendo ahora funciones de control de la temperatura y la humedad, sobre todo en aplicaciones que consumen mucha agua, como los campos de golf, y en zonas de sequía crónica del suroeste de Estados Unidos.
Parques eólicos y solares
Hoy en día, muchas aplicaciones de tecnología verde, como la eólica, la solar, la hidráulica e incluso los sistemas de basura y reciclaje, están habilitadas para IoT. Sensores, radios y pasarelas recopilan y transmiten datos sobre diversas condiciones y pueden poner en marcha procesos. Por ejemplo, se pueden ajustar los ángulos de los paneles solares o apagar las turbinas eólicas cuando están en peligro debido a condiciones de viento extremas.
Automatización de edificios
La computación periférica se utiliza en muchas aplicaciones de edificios inteligentes, como ascensores y sistemas de climatización. Los ascensores cuentan con dispositivos de computación periférica para recalibrar y ajustar cargas más pesadas cuando hay más personas en la cabina. La computación periférica también desempeña un papel en el mantenimiento predictivo, donde puede generar automáticamente un ticket de mantenimiento si se detectan posibles problemas, como un motor que funciona a alta impedancia, lo que podría indicar que el motor está empezando a desgastarse. Detectar y resolver problemas para evitar interrupciones en el negocio y reducir el tiempo y los gastos del personal de mantenimiento puede suponer un ahorro enorme para las empresas cada año.
Muchos edificios de oficinas utilizan la computación periférica en los sistemas de climatización para gestionar la calefacción y la refrigeración en función de si hay personas en el edificio o no. También cuentan con controles de iluminación inteligentes con sensores para ajustar los niveles de iluminación e incluso abrir o cerrar las persianas para aprovechar la luz natural o reducir la ganancia térmica en verano. Aunque estos sistemas pueden gestionarse de forma remota, es más cómodo y eficiente, y por lo tanto más rentable, si pueden gestionarse directamente en el perímetro, sin intervención humana.
Los sistemas Edge Computing de este tipo pueden suponer un importante ahorro de costes a largo plazo para los propietarios de los edificios. Los sistemas de automatización de edificios con capacidades de Edge Computing son también un gran ejemplo de "tecnología verde". Pueden facilitar las mejores prácticas de eficiencia energética que ayudan a los propietarios de edificios a obtener la certificación LEED (Leadership in Energy and Environmental Design ) para sus propiedades. La certificación LEED, a su vez, puede ser un diferenciador competitivo en la comercialización a los posibles inquilinos que quieren promover su conciencia ambiental.
Automatización de la fabricación
La computación periférica se ve a menudo en casos de uso de automatización de la fabricación, como las líneas de montaje, donde cada robot o máquina tiene su propia inteligencia artificial (IA) y funciona de forma autónoma, y luego envía datos a un servidor de registro. La computación periférica puede detectar si alguna condición no cumple con las especificaciones o si es necesario tomar alguna medida para que la maquinaria siga funcionando de forma fluida y segura. Las averías de las máquinas, las desviaciones de calidad y los incidentes de seguridad pueden detectarse y solucionarse al instante, sin la latencia del procesamiento basado en la nube. Este tiempo de respuesta más rápido minimiza el tiempo de inactividad no planificado, mejora el rendimiento y ayuda a proteger tanto los equipos como al personal.
Los sistemas automatizados generan flujos continuos de datos procedentes de PLC, sensores, robots y sistemas de visión. La computación periférica procesa estos datos localmente en la planta de producción, lo que elimina la necesidad de transmitir cada punto de datos a la nube. Al filtrar y analizar los datos en el extremo, los fabricantes reducen drásticamente el uso del ancho de banda y evitan costes innecesarios de transferencia de datos.
Hoy en día, la IA, el aprendizaje automático y los sistemas de visión por ordenador se utilizan cada vez más junto con la computación de borde. Cuando se utiliza una solución de edge computing para supervisar un conjunto de niveles o umbrales, el aprendizaje automático permite perfeccionarlos y ajustarlos con el tiempo. Esta combinación de edge computing y aprendizaje automático puede mejorar significativamente la calidad y la coherencia en la fabricación.
Desde el punto de vista de los costes, la computación periférica reduce los gastos operativos y de infraestructura al disminuir los requisitos de almacenamiento en la nube, limitar la dependencia de la red y permitir un mantenimiento predictivo que evita costosas averías. El resultado es una operación de fabricación más eficiente, resistente y escalable que ofrece ahorros cuantificables en ancho de banda, tiempo y coste total de propiedad.
Vea más ejemplos de edge computing en distintos sectores verticales.
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Digi apoya sus necesidades de computación de borde en todo el panorama industrial con soluciones celulares completas como Digi IX20, Digi IX30y Digi IX40 que integran la supervisión y gestión remota de dispositivos con Digi Remote Manager®. - el centro de mando de su red distribuida.
En concreto, Digi IX40 es una solución de router industrial 5G edge computing industrial IoT diseñada para apoyar el rápido procesamiento, análisis e integración de datos de activos industriales en aplicaciones de Industria 4.0. Esta potente solución admite la conectividad 5G y la inteligencia de borde necesarias para habilitar una amplia gama de aplicaciones, desde el mantenimiento predictivo y la supervisión de activos hasta el aprendizaje automático y la robótica avanzada.
Sensor Digi Connect® 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 suele elegirse para entornos periféricos porque dispone de funciones de alerta y activación, al igual que todos los routers celulares Digi de la serie IX (industrial). Muchos clientes eligen los routers IX específicamente porque son de grado industrial y capaces de soportar las temperaturas extremas y las condiciones de humedad que se encuentran en tantos entornos industriales al aire libre.
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 módems celularesintegran MicroPython y pueden programarse para realizar diversas funciones en el borde.
Estos dispositivos pueden tener la capacidad de despertarse a intervalos regulares y tomar lecturas, o pedir al sensor que proporcione algún valor de datos específico, y luego entrar en modo de reposo. Digi XBee Los módulos RF, conectados a las pasarelas IoT de Digi, también pueden iniciar una acción similar.
Además, los módulos de sistema Digi ConnectCore® proporcionan una plataforma OEM completa para el desarrollo de dispositivos inteligentes de borde. Este completo ecosistema incluye kits de desarrollo para la creación de prototipos y pruebas, soluciones SOM con entornos operativos integrados basados, un conjunto de herramientas de desarrollo para un desarrollo rápido y una rápida comercialización, así como servicios de valor añadido para la supervisión remota de dispositivos finales y la gestión continua de la seguridad: Digi ConnectCore Cloud Services y Digi ConnectCore Security Services.
Consulte nuestrapágina sobre tecnología de computación periférica y la recopilación de entradas de blog de nuestra serie sobre computación periférica:
¿Cómo reduce el uso del ancho de banda la computación periférica?
Al procesar los datos localmente y enviar solo la información relevante o crítica a la nube, la computación periférica reduce drásticamente el volumen de datos transmitidos a través de la red. Esto minimiza la congestión de la red y reduce los costes de los planes de datos, lo que resulta especialmente importante para grandes IoT con un ancho de banda limitado o costoso.
¿De qué manera el edge computing ahorra tiempo?
La computación periférica permite la toma de decisiones en tiempo real o casi real mediante el análisis y la actuación sobre los datos en el perímetro. Esto reduce significativamente la latencia (el retraso entre la generación de datos y la respuesta) en comparación con el procesamiento exclusivo en la nube, lo que agiliza las operaciones y mejora la capacidad de respuesta.
¿Cómo ahorra tiempo y mejora la capacidad de respuesta en las operaciones industriales la computación periférica?
El procesamiento local de las decisiones elimina la latencia de ida y vuelta que supone enviar datos a una nube distante y esperar la respuesta. En aplicaciones en las que es importante actuar con rapidez, como apagar una bomba, detectar lecturas anormales o controlar equipos, el enfoque periférico permite una respuesta casi en tiempo real.
¿Cómo ayuda la computación periférica a las organizaciones a ahorrar dinero?
Las organizaciones que utilizan tecnología de computación periférica pueden ahorrar dinero al:
- Menores costes de transporte de datos gracias a la reducción del número de megabytes enviados y de las tarifas de uso de redes móviles/WAN.
- Menos desplazamientos de camiones o visitas físicas al lugar, ya que la automatización local puede actuar sin intervención humana.
- Evitar pérdidas comerciales por respuestas tardías o fallos del sistema debido a la lentitud en el procesamiento de datos.
- Mejor tiempo de actividad de los equipos y reducción de los costes por tiempo de inactividad gracias a la detección temprana y el control local.
¿Qué tipos de aplicaciones o casos de uso se benefician más de la eficiencia de la computación periférica?
Algunos ejemplos claros de casos de uso que se benefician de la mayor eficiencia de la computación periférica son:
- Instalaciones remotas (petróleo y gas, parques solares/eólicos) donde la conectividad es limitada y la latencia es crítica.
- Sistemas de monitorización en los que es necesario reducir grandes flujos de datos de sensores antes de reenviarlos.
- Infraestructura inteligente (por ejemplo, automatización de edificios, iluminación, climatización) en la que el control local ahorra energía y costes.
¿Qué deben tener en cuenta las organizaciones al planificar una implementación de computación periférica?
Consideraciones clave:
- Evalúa qué datos realmente deben enviarse a la nube y cuáles pueden o deben procesarse localmente.
- Asegúrese de que el dispositivo periférico o la puerta de enlace seleccionados tengan suficiente capacidad de procesamiento, memoria y E/S para manejar el análisis local.
- Planifique la conectividad y las condiciones de la red: Edge ayuda cuando los enlaces son limitados, intermitentes o costosos.
- Garantizar la gestión remota, la seguridad (actualizaciones de firmware, autenticación) y la asistencia durante el ciclo de vida de los dispositivos distribuidos.
- Defina métricas claras para su implementación: ahorro en costes de ancho de banda, mejoras en el tiempo de respuesta, reducción de visitas al sitio.
¿Cómo mejora la fiabilidad la computación periférica?
Dado que los sistemas periféricos procesan los datos localmente, pueden seguir funcionando incluso cuando la conectividad a la nube es limitada o se interrumpe. Esto aumenta la fiabilidad y reduce el tiempo de inactividad, especialmente en entornos remotos o distribuidos.
¿El edge computing solo beneficia a IoT ?
Si bien los casosIoT (como la monitorización de sensores y el control automatizado) son los principales beneficiarios de la computación periférica, cualquier aplicación que requiera un procesamiento rápido, una transferencia de datos reducida y un uso eficiente de la red, como los edificios inteligentes, la automatización industrial y el análisis de vídeo, puede beneficiarse de ella.
Próximos pasos
Nota: Esta entrada del blog se publicó originalmente en mayo de 2021 y se revisó en mayo de 2024 y de nuevo en noviembre de 2025.