¿Qué es el Edge Computing?

Digi Internacional Digi Internacional
26 de junio de 2020

La computación de borde es una técnica del Internet de las Cosas (IoT) que ayuda a resolver los retos asociados a la latencia y la ineficiencia a la hora de transferir datos entre millones de dispositivos conectados y la nube o el centro de datos. La idea principal detrás de la computación de borde es la gestión de los datos en el punto donde se generan, en lugar de depender de la carga a un recurso centralizado donde tradicionalmente se han procesado los datos. A medida que crece la Internet de los objetos, la computación de borde es cada vez más crítica para crear eficiencias en la recopilación, procesamiento y enrutamiento de datos.

La computación de borde se está acercando a un punto de inflexión. En la actualidad, según la empresa de análisis Gartner, menos del 10% de los datos empresariales se crean y procesan en el borde. Pero para 2025, Gartner espera que esa cifra alcance el 75%.1
 
La importancia de la computación de borde puede resumirse en tres puntos clave: La eficiencia del enrutamiento, la reducción de la latencia y la gestión de los datos.

Eficiencia de las rutas: La gran mayoría de los dispositivos que producen datos en una aplicación IoT se encuentran en el "borde" de la red, no en un centro de datos diseñado para procesar grandes volúmenes de datos. Enrutar todos los datos de ida y vuelta entre el borde y el centro de datos es ineficiente. Tiene más sentido procesar los datos en la proximidad física de la solución IoT y determinar si es necesario cargarlos o no.

Reducción de la latencia: En muchas aplicaciones de IoT , los datos que deben ser procesados rápidamente para que la acción de protección pueda ocurrir inmediatamente, si es necesario. Por ejemplo, los problemas de latencia en una aplicación industrial de misión crítica podrían dar lugar a que activos como tanques o bombas se llenen en exceso, se sequen o fallen.

Gestión de datos: Aunque algunos de los datos generados por millones de dispositivos distribuidos pueden necesitar ser almacenados, procesados y analizados en un centro de datos o en la nube, gran parte de ellos no lo necesitan. Por ejemplo, aunque en algunas aplicaciones puede ser importante enviar datos de control sobre si un dispositivo funciona con normalidad, para muchas aplicaciones solo es importante enviar datos a la central cuando el dispositivo funciona fuera de su norma.
En este blog, exploraremos algunos de los beneficios de la computación de borde y presentaremos la cartera de soluciones de Digi para construir la computación de borde en su implementación de IoT .
 

Gestión de los problemas de volumen de datos de borde y de ancho de banda

 
Muchos datos derivados de los bordes simplemente indican que todo está funcionando sin problemas - comúnmente conocidos como "datos de latidos". Un ejemplo de esto podría ser una bomba o un motor que funciona a la misma tasa de RPM el 99,999% del tiempo. Puede tener un valor mínimo recoger millones de lecturas de datos idénticos a medida que pasan los meses. Sin embargo, si aparecen datos atípicos, hay que reconocerlos y actuar en consecuencia lo antes posible para evitar una posible catástrofe. Este es el tipo de situación en la que la computación de borde tiene un valor incalculable.

En la mayoría de los casos, lo más eficiente es que las tareas de computación se realicen en el borde de la red, cerca de los eventos y procesos que están teniendo lugar. Como dijo un observador del sector, refiriéndose al viejo adagio sobre la dificultad de encontrar una aguja en un pajar, la computación de borde "nos permite hacer más pequeños los "pajares" de datos y, por lo tanto, hace más probable encontrar la "aguja" de información procesable de forma mucho más eficiente." 2  

Afortunadamente, la inteligencia de los dispositivos y la potencia de cálculo están aumentando, los dispositivos "inteligentes" tienen ahora una mayor funcionalidad para manejar procesos que antes requerían la asistencia de una pila de computación tradicional. Por ejemplo, los dispositivos inteligentes de borde pueden programarse con inteligencia para descifrar datos que de otro modo requerirían la intervención humana, y luego enviarlos al siguiente destinatario. 
 
El aumento de los datos no es el único reto que impulsa el crecimiento de la computación de borde. A medida que se multiplican las aplicaciones de IoT , siempre hay una cantidad finita de ancho de banda disponible. La computación de borde permite a los dispositivos tomar decisiones de forma autónoma, ayudando a absorber y gestionar la creciente cantidad de procesamiento que invariablemente hay que realizar.
 

Ventajas de la computación de borde

 Estas son algunas de las principales ventajas que hacen que la computación de borde sea atractiva para una serie de aplicaciones:

  • Reducción de la latencia: La computación de borde permite una respuesta más rápida a los eventos locales porque los datos no necesitan viajar de ida y vuelta desde el borde a la nube. Con la computación de borde, la latencia puede reducirse casi a cero.
  • Reducción de costes: La reducción del flujo de datos por la red se traduce en menores costes de conexión, especialmente en el caso de las conexiones celulares inalámbricas.   
  • Mayor seguridad y privacidad: Con la computación de borde, los datos sensibles, como las imágenes médicas, no necesitan salir del dispositivo. Y la aplicación puede establecer reglas y cifrado para identificar y transferir solo los datos específicos y necesarios de forma segura.
  • Capacidad de operar sin conexión: Un dispositivo edge-compute puede recoger, almacenar y procesar datos por sí mismo. No se requiere una conexión permanente a la red. Además de soportar una menor latencia, las ventajas pueden incluir la gestión de la batería de los dispositivos de borde, así como la seguridad.
  • Programables: Los dispositivos programables prolongan la vida útil de los equipos de capital porque pueden evolucionar a medida que evoluciona el hardware en el que están integrados, reflejando nuevas aplicaciones, nuevas funcionalidades y capacidades de seguridad avanzadas. 

 

Casos de uso de Edge Computing


Desde el punto de vista técnico, la computación de borde ya se utiliza a nuestro alrededor, desde los lectores de huellas dactilares de los teléfonos inteligentes hasta el control del tráfico en tiempo real en los cruces. Los siguientes casos de uso representan solo una muestra del creciente espectro de aplicaciones de edge computing.

  • Diagnóstico adaptativo: Se puede mejorar el tiempo de funcionamiento de la máquina y el equipo, reduciendo los gastos de servicio y los costes de garantía. Los códigos de error generados por Edge-compute, combinados con la información histórica de las reparaciones, también pueden proporcionar contexto a los técnicos, acortando el tiempo necesario para solucionar los problemas y completar las reparaciones.
  • Plataformas de perforación petrolífera en alta mar: En función de su valor, los datos se almacenan para su registro y se reconocen y conservan los análisis de rendimiento. Los dispositivos Edge pueden realizar una supervisión de seguridad y apagar el equipo automáticamente cuando se superan los límites preestablecidos.
  • Fabricación: Los sensores industriales supervisan los equipos de la fábrica para mantener los ajustes de rendimiento, aumentar la eficiencia y predecir las necesidades de reparación.  
  • Ciudades inteligentes: Las cámaras y señales de tráfico mejoran la seguridad y la fluidez del tráfico. Los edificios públicos pueden ser supervisados para lograr una mayor eficiencia en la iluminación, la calefacción y demás. 
  • Lasanidad: Los dispositivos vestibles almacenan información como la frecuencia cardíaca y la temperatura, y proporcionan recordatorios de la medicación. Otros wearables médicos envían datos específicos al médico del paciente para su análisis o envían alertas, en caso de que el paciente se haya caído.
  • Agricultura: Los agricultores utilizan sensores para hacer un seguimiento de los niveles de humedad del suelo y otras condiciones del campo y, a continuación, hacen que la aplicación ponga en marcha procesos automatizados y envíe cualquier dato crítico a una interfaz de gestión como Digi Remote Manager® para su análisis.

El ejemplo más dramático de procesamiento de bordes en tiempo real llegará con la llegada de los vehículos conectados y los vehículos autónomos, en los que una latencia cercana a cero es fundamental. La toma de decisiones en tiempo real es una capacidad esencial en este entorno, donde retrasos de incluso milisegundos podrían ser cuestión de vida o muerte. Los coches autónomos también registrarán información y se conectarán periódicamente a la nube para cargar datos de rendimiento y descargar actualizaciones de software.
 

Soluciones de computación de borde

Para desarrollar y aprovechar al máximo la computación de borde, los equipos que despliegan las aplicaciones de IoT necesitan hardware, software y herramientas de apoyo. Por ejemplo:

  • Digi Remote Manager® ofrece una caja de herramientas integrada para las capacidades de computación de borde. Las empresas pueden desarrollar la funcionalidad de computación de borde que es crítica para su aplicación, o trabajar con los equipos de servicios profesionales de Digi para desarrollar la funcionalidad necesaria, y utilizar Digi Remote Manager para empujar esa funcionalidad a todos sus dispositivos de borde Digi. Digi Remote Manager también se integra con los servicios de nube de terceros, que vamos a discutir a continuación.
  • La infraestructura de Edge-computing puede gestionarse con servicios en la nube como Microsoft Azure, Google Cloud y AWS IoT Greengrass de Amazon Web Services (AWS). Estos servicios permiten a las empresas utilizar la nube para la gestión, el análisis y el almacenamiento de datos, así como para crear y probar el software en la nube, antes de desplegarlo en los propios dispositivos.  
  • Para los desarrolladores de productos que integren la computación de borde, es importante elegir dispositivos que sean duraderos y seguros, y que tengan el tamaño, el peso y la funcionalidad que requieren las máquinas que operan en el borde.
    • Los módems inteligentes Digi XBee® Cellular ofrecen la inteligencia de borde y el ecosistema completo para desarrollar aplicaciones de computación de borde que están totalmente optimizadas para trabajar sin problemas en el campo. Por ejemplo, el Digi XBee 3 LTE-M/NB-IoT ofrece programabilidad MicroPython integrada, soporte MQTT para Microsoft Azure y Amazon AWS, actualizaciones de firmware por aire, seguridad integrada con Digi TrustFence® y gestión remota integrada con Digi Remote Manager.
    • Las soluciones integradas Digi ConnectCore®, junto con AWS Greengrass, están diseñadas para dar soporte a los dispositivos de borde con conectividad en la nube durante una larga vida útil. El dispositivo de sistema en módulo (SOM) integrado Digi ConnectCore® 8X se basa en el procesador de aplicaciones NXP i.MX 8X. Además de su tamaño compacto (40 mm x 45 mm), el ConnectCore 8X ofrece el factor de forma de montaje en superficie Digi SMTplus®, que permite a los diseñadores de productos elegir entre la tecnología SMT de fundición en el borde o una opción LGA para obtener la máxima flexibilidad de diseño. Este factor de forma reduce los costes y aumenta la flexibilidad de fabricación. El ConnectCore 8X también ofrece seguridad integrada en el dispositivo con Digi TrustFence.
  • Los routers celulares de alto rendimiento de Digi son ideales para apoyar las comunicaciones de computación de borde de misión crítica, asegurando que los datos críticos se transfieren entre las aplicaciones y los dispositivos de borde de forma rápida y segura. El router de acceso móvil Digi TX64 , por ejemplo, es una potente plataforma de alta velocidad, preparada para 5G y disponible con módulos celulares LTE-Advanced Cat 11 o LTE-Advance Pro Cat 18, seguridad Digi TrustFence integrada y Digi Remote Manager para la visibilidad y el control en el borde.
  • Las pasarelas de Digi, comoDigi XBee Industrial Gateway, admiten entornos multiprotocolo mediante la agregación de datos en el protocolo correcto para su entrega. La pasarela industrial Digi XBee es programable para su personalización, funciona con los módulos RF Digi XBee e integra Digi Remote Manager para la gestión remota de dispositivos.

El edge computing está destinado a convertirse en omnipresente para gestionar el coste, los enormes volúmenes de datos y la escalabilidad de las aplicaciones de misión crítica, y los equipos que están desarrollando e implantando estas aplicaciones deben trabajar con un socio que pueda proporcionar el soporte integral necesario, desde las herramientas adecuadas hasta la profunda experiencia en IoT.

¿Se pregunta cómo incorporar la inteligencia de borde a su diseño? Digi Wireless Design Services puede ayudarle. Póngase en contacto con nosotros para obtener la asistencia que necesita.

1 Rob van der Meulen, "Edge computing promises near real-time insights and facilitates localized actions", Smarter with Gartner, 3 de octubre de 2018.
2 Stephanie Overby, Cómo explicar el edge computing en un inglés sencillo, The Enterprisers Project, 22 de julio de 2019

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