La razón principal del crecimiento de la computación de borde es la eficiencia. Todos los datos recogidos deben ser procesados en algún lugar. Y como el volumen de datos de IoT ha aumentado, cada vez más el procesamiento tiene lugar en el borde. Los dispositivos conectados hoy en día son más inteligentes, lo que permite la capacidad de programar "edge AI" - inteligencia artificial en el borde - una tendencia creciente en la inteligencia de borde.
Con décadas de experiencia en el sector de la rápida evolución de IoT , Digi cuenta con una completa oferta de productos para optimizar las aplicaciones de IoT con la funcionalidad de edge computing.
Proporcionar sólo los datos importantes
En IoT se recogen cantidades ingentes de datos en el borde de la red, pero no todos son útiles. En promedio, la mayoría de los datos de monitoreo tienden a ser datos estándar de "latidos". Si los datos no cambian significativamente, significa que las cosas están funcionando bien. Por ejemplo, no tendría sentido enviar horas de datos a un centro de datos distante, mostrando que los signos vitales de una máquina no han cambiado.
En el pasado, las empresas enviaban todos sus datos de supervisión a la nube o a un centro de datos corporativo para su procesamiento, análisis y almacenamiento. Sin embargo, a medida que el IoT ha ido creciendo, el volumen de datos hace que este enfoque sea poco práctico. Aquí es donde entra en escena la computación de borde.
La computación de borde realiza el procesamiento cerca de donde se originan los datos. Esto puede reducir en gran medida o incluso eliminar el coste del ancho de banda necesario para transmitirlos a la nube o al centro de datos corporativo. Algunas aplicaciones necesitan examinar los datos en el borde. Un proceso informático de borde inteligente o habilitado por la IA puede entonces evaluar inmediatamente si la situación exige una respuesta en tiempo real, o enviarla al centro de datos para su análisis.
Los datos recogidos en el borde se clasifican aproximadamente en tres tipos:
- No necesita ninguna acción adicional y no necesita ser almacenado
- Debe conservarse para su posterior análisis y/o registro
- Requiere una respuesta inmediata
La misión de la computación de borde es distinguir entre estos tipos de datos, identificar qué nivel de respuesta se requiere y actuar en consecuencia. En la mayoría de los casos es mucho más eficiente realizar estas funciones allí mismo, en el borde, donde se recogen los datos.
Cuando aparecen datos atípicos, puede ser necesario tomar medidas. La computación de borde puede proporcionar una respuesta casi en tiempo real a los eventos locales gracias a su proximidad física y a la baja latencia resultante. No es necesario un viaje de ida y vuelta de los datos desde el borde a la nube y de vuelta. Además, la reducción del flujo de datos por la red puede producir un ahorro sustancial de ancho de banda y, por tanto, una reducción significativa de los costes de red, especialmente en el caso de las conexiones celulares inalámbricas.