¿Qué es Edge Compute?
La computación de borde es el procesamiento de datos que tiene lugar en el borde de la red para disminuir la latencia y reducir la demanda de recursos de computación en la nube y de centros de datos. La computación de borde tiene lugar en los dispositivos inteligentes -justo en el lugar donde los sensores y otros instrumentos recogen y procesan los datos- para agilizar ese procesamiento antes de que los dispositivos se conecten a la Internet de las Cosas (IoT) y envíen los datos para su posterior uso por las aplicaciones y el personal de la empresa.
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.
Soluciones Digi para Edge Compute
Digi ofrece una amplia selección de productos para crear inteligencia de borde en las aplicaciones y conectar dispositivos de borde con conectividad de alto rendimiento:
Los módulos del sistema como el Digi ConnectCore® 8X
proporcionan múltiples unidades de procesamiento para realizar tareas de IA y visión artificial en el borde de la red. Los potentes núcleos de GPU y CPU para ejecutar redes neuronales, y la compatibilidad con OpenCL/OpenCV para aplicaciones de aprendizaje automático y visión artificial, permiten un rendimiento en tiempo real con bajo consumo en el borde. El compacto (40 mm x 45 mm) Digi ConnectCore 8X, un sistema en módulo (SOM) basado en el procesador de aplicaciones NXP i.MX 8X, también ofrece las ventajas del Digi SMTplus®. de montaje en superficie, lo que reduce los costes de fabricación y aumenta la flexibilidad del diseño.
Estos módems inteligentes cuentan con la integración de MicroPython, lo que permite a los desarrolladores embebidos controlar totalmente los comportamientos de la funcionalidad de computación de borde de sus dispositivos desplegados. Los desarrolladores utilizan hoy en día toda la gama de herramientas de Digi XBee para integrar la lógica empresarial en los módulos de Digi XBee 3, con el fin de mejorar drásticamente las capacidades y la eficiencia de sus proyectos en IoT .
Ya sea por cable o por móvil, estos dispositivos realizan las funciones de pasarela de computación de borde de agregar datos, convertirlos de analógicos a digitales y cifrarlos antes de transmitirlos por la red. 
El volumen de datos en este punto es máximo, especialmente en los casos de uso en los que cientos de sensores a escala recogen datos simultáneamente. Por ese motivo, el router también filtra y comprime los datos para minimizar los requisitos de ancho de banda. Los routers Digi también pueden funcionar sin conexión. Por ejemplo, si se instalan en una ubicación remota, pueden recoger y almacenar datos periódicamente, y luego restablecer una conexión a intervalos regulares para transmitir información, según sea necesario. No es necesaria una conexión permanente a la red.
La plataforma de gestión de dispositivos IoT de Digi permite a los desarrolladores integrar la funcionalidad de borde en sus despliegues. Con Digi RM, los equipos pueden ampliar rápidamente la funcionalidad de borde a sus dispositivos remotos mediante actualizaciones de firmware. Además, Digi RM se integra con plataformas de nube y de borde como Amazon Web Services y Microsoft Azure, proporcionando una interfaz de gestión que integra toda la pila de computación desde el centro de datos hasta el borde.
Edge Computing en acción - Casos de uso
La enorme expansión de IoT ha impulsado la correspondiente expansión de las capacidades y casos de uso de la computación de borde. Las siguientes representan solo una parte del creciente espectro de aplicaciones de edge computing.
- Fabricación: El diagnóstico adaptativo en un entorno industrial puede mejorar el tiempo de funcionamiento de las máquinas y equipos, reduciendo los gastos de servicio. Los códigos de error generados por Edge-compute, combinados con la información histórica de las reparaciones, pueden proporcionar un contexto a los técnicos, acelerando la resolución de problemas y las reparaciones.
- Ciudades inteligentes: La computación de borde permite supervisar los edificios e instalaciones públicas para lograr una mayor eficiencia en la iluminación, la calefacción y otros aspectos. En las aplicaciones de gestión del tráfico, las cámaras y las señales pueden mejorar la seguridad y la fluidez del tráfico. En un futuro próximo, los vehículos autónomos, en los que la latencia casi nula es fundamental, serán los ejemplos más visibles y espectaculares de la computación de borde en tiempo real.
- Lasanidad: Los dispositivos vestibles pueden almacenar información sobre el ritmo cardíaco, la temperatura y otras métricas, y luego proporcionar recordatorios de la medicación. Además, la computación de borde permite a los desarrolladores garantizar que los datos sensibles, como las imágenes médicas, no salgan del dispositivo para mejorar la seguridad y la privacidad.
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Vivir al límite
En 2018, menos del 10 por ciento de los datos empresariales se crearon y procesaron en el borde. La firma de análisis Gartner espera que en 2025 esa cifra alcance el 75%.1 Por lo tanto, muchas organizaciones que no están utilizando la computación de borde ahora, pronto lo harán.
Para que una solución de edge computing tenga éxito, es importante elegir dispositivos lo suficientemente duraderos como para que funcionen de forma fiable durante largos periodos de tiempo -a menudo años- en entornos de borde difíciles. También es importante trabajar con un socio que tenga tanto la experiencia como los conocimientos necesarios para ensamblar el hardware y el software necesarios para conformar dicha solución.
Digi puede ayudarle en cualquier aspecto de la planificación y el despliegue de la computación de borde, desde la definición de una estrategia hasta la programación de la inteligencia de borde y la creación de su solución. Póngase en contacto con nosotros para iniciar la conversación.
1 Rob van der Meulen, "Edge computing promises near real-time insights and facilitates localized actions", Smarter with Gartner, 3 de octubre de 2018, https://www.gartner.com/smarterwithgartner/what-edge-computing-means-for-infrastructure-and-operations-leaders/.