¿Qué es el edge computing y por qué debería interesarte?

Vivimos en la era de la instantaneidad. Todo el mundo, en cualquier sector, necesita acceso a los datos de forma instantánea (si puede ser para ayer, pues mejor). El acceso a los datos de forma instantánea (en tiempo real) requiere de ciertas tecnologías necesarias, además del acceso a Internet, por supuesto. Aquí es donde entra el Edge Computing o computación en el borde y explicar en qué consiste y porque debería interesarte es el objetivo del post de hoy. Comenzamos!

El edge computing es una arquitectura de red distribuida que acerca el procesamiento de los datos a la fuente de generación, en vez de depender exclusivamente de datos centralizados en servidores y distantes. En otras palabras, es una tecnología que utiliza los propios sistemas de captación de información cómo sistemas de almacenamiento de datos.

Fuente: Wikipedia

Veamos algunos ejemplos:

• Supongamos una cámara de seguridad inteligente, utilizada en una empresa para captar imágenes.
  • En un enfoque tradicional, la cámara enviaría todas las imágenes (el vídeo en sí) a un servidor central, perteneciente a la empresa de seguridad, para su análisis. En el caso de que se detectara una intrusión, el servidor enviaría una alerta.
  • Sin embargo, usando edge computing, la cámara tendría incluido un chip de procesamiento integrado que analizaría las imágenes en tiempo real, enviando únicamente las alertas o las imágenes relevantes al servidor central. Ya te podrás dar cuenta de una ventaja: la cantidad de datos que se van a enviar será muy baja, el ancho de banda usado será menor por lo que el servidor se descongestiona y se puede utilizar para otras aplicaciones.
• Ahora pensemos en un vehículo autónomo:
  • Usando la computación tradicional, el vehículo estaría constantemente enviando datos de sus sensores a la nube para tomar decisiones sobre la conducción.
  • Usando el edge computing, el vehículo procesa la mayoría de los datos de los sensores localmente, tomando decisiones de conducción en tiempo real y sólo enviaría datos inusuales a la nube para su posterior análisis. Como estarás viendo, esto ofrece varias ventajas: la toma de decisiones será más rápida y se produce un aumento de la seguridad.
• También podemos pensar en una fábrica inteligente:
  • Si usamos el enfoque tradicional, los sensores de las máquinas de producción envían datos al servidor central que analiza la eficiencia de cada máquina y predice los mantenimientos y momentos de parada de cada máquina.
  • Pero, al usar el edge computing, cada máquina o sección de la fábrica tiene un dispositivo edge que procesa los datos localmente, puede ajustar los parámetros de producción en tiempo real y sólo enviaría resúmenes o alertas al sistema central cuando fuera necesario. Por lo tanto, se reducen los tiempos de inactividad y se ahorra en costes de transmisión de datos.

Estos son algunos de los ejemplos donde se podría (y en algunos casos, se aplica) el edge computing. Recuerda lo importante: esta arquitectura procesa la información crítica de forma local (en el dispositivo, máquina, … mismo) para producir respuestas rápidas, mientras sigue conectado a un cerebro central (un servidor en la nube) para tareas más complejas o de largo plazo. Esto permite un mundo conectado más rápido y eficiente.

He comentado algunas ventajas en los ejemplos anteriores. Sin embargo, aquí las tienes desglosadas:

1. Latencia ultrareducida. La latencia se define cómo el tiempo de espera para el procesamiento de los datos. Al procesar datos localmente, el edge computing minimiza drásticamente la latencia. Esto no es solo una mejora; es un cambio de paradigma para aplicaciones que requieren respuestas en tiempo real. Pensemos en vehículos autónomos que necesitan tomar decisiones en milisegundos o en sistemas de detección de fallos en plantas industriales donde cada microsegundo cuenta.
2. Eficiencia energética y de ancho de banda: En la era del Internet de las Cosas (IoT), donde se estima que habrá 75 mil millones de dispositivos conectados para 2025 (según Statista), esta arquitectura se vuelve crucial. Procesar datos cerca de su origen no solo es más rápido, sino que también reduce significativamente el consumo de ancho de banda y energía asociado con la transmisión de grandes volúmenes de datos a la nube.
3. Seguridad y privacidad mejoradas: En un mundo donde las brechas de datos son cada vez más comunes y costosas, el edge computing ofrece una capa adicional de seguridad. Al procesar datos sensibles localmente, se reduce la superficie de ataque y se mitiga el riesgo de exposición durante la transmisión.
4. Resiliencia y continuidad operativa: permite que las aplicaciones críticas sigan funcionando incluso cuando la conectividad a la nube se interrumpe, garantizando la continuidad del negocio en entornos desafiantes o remotos.

El edge computing no es una teoría, es una realidad. De hecho, se está aplicando en muchos y diferentes campos como la industria y manufactura inteligente, movilidad, salud o retail. Veamos algunos casos prácticos que te ayudarán a entender el concepto:

Sector	Implementación	Resultado
Industria 4.0 y Manufactura inteligente	Se usan sensores Internet of Things (IoT) en las líneas de producción para procesar datos en tiempo real	Se reduce un 25% el tiempo de inactividad no planificado y aumento del 20% en eficiencia operativa (Fuente: Deloitte Insights, 2021).
Ciudades inteligentes y movilidad	Se utilizan sistemas de tráfico adaptativos (con sensores incorporados) y vehículos conectados	Se reduce un 30% la congestión del tráfico y se disminuyen un 20% las emisiones en CO2 en áreas urbanas piloto (Fuente: McKinsey Global Institute, 2023).
Salud y telemedicina	Uso de dispositivos médicos IoT con capacidades de Edge Computing	El monitoreo continuo de pacientes obtiene un beneficio en reducción del 40% en readmisiones hospitalarias para condiciones crónicas (Fuente: Journal of Medical Internet Research, 2022).
Retail y experiencia del cliente	Se implementa mediante un análisis en tiempo real de comportamiento del consumidor en tienda.	Se produce un aumento del 15% en ventas cruzadas y mejora del 30% en satisfacción del cliente (Fuente: Harvard Business Review, 2023).

Para ilustrar la implementación del edge computing en una industria, veamos un caso práctico en el sector manufacturero. Específicamente, nos enfocaremos en una fábrica de automóviles inteligente que busca optimizar su producción y mantenimiento para mejorar la eficiencia en la producción, reducir los tiempos de inactividad y optimizar el mantenimiento predictivo.

Para empezar, se deben contar con los siguientes sistemas:

• Sensores IoT, que se instalarán en las máquinas de la línea (o líneas) de producción para medir la temperatura, presión, vibración y otros parámetros críticos al igual que sensores de control de calidad en diferentes puntos clave del proceso de ensamblaje.
• Dispositivos edge, mini-computadoras industriales cerca de las máquinas de producción para procesar los datos de los sensores en tiempo real. Del mismo modo, se pueden usar gateways IoT para agregar datos de múltiples sensores.

Posteriormente, se tienen que implementar algoritmos de Machine Learning para:

• Detectar anomalías en el funcionamiento de las máquinas
• Predecir fallos inminentes basados en patrones de vibración y temperatura
• Analizar la calidad de las piezas en tiempo real

El siguiente paso es configurar los dispositivos edge para tomar decisiones automáticas, como:

• Ajustar los parámetros de las máquinas para optimizar su producción
• Detener una línea de producción si se detecta un problema grave
• Alertar a los técnicos de mantenimiento sobre posibles problemas potenciales.

Finalmente, los dispositivos edge tienen que estar en constante comunicación con la nube para enviar resúmenes periódicos para posterior análisis a largo plazo y visualización.

El edge computing no opera sólo. Su verdadero potencial se desbloquea cuando se utiliza junto con otras tecnologías disruptivas que están siendo implantadas en la actualidad como el 5G, la IA distribuida, blockchain y computación cuántica.

• La sinergia entre el edge computing y las redes 5G, por ejemplo, promete latencias inferiores a 1 milisegundo, lo que podría habilitar aplicaciones como la cirugía remota y la realidad aumentada ubicua.
• La inteligencia artificial distribuida, o Edge AI, está permitiendo ejecutar modelos de aprendizaje profundo directamente en los dispositivos, lo que no solo democratiza la IA, sino que también protege la privacidad al mantener los datos sensibles en el dispositivo. Imagina un mundo donde tu asistente personal de IA pueda entenderte perfectamente sin necesidad de enviar tus comandos de voz a la nube.
• La combinación de edge computing con tecnologías de registro distribuido como blockchain está creando nuevos paradigmas de confianza y trazabilidad en cadenas de suministro y sistemas financieros descentralizados. Esto podría revolucionar la forma en que realizamos transacciones y gestionamos la logística a nivel global.
• Aunque aún en etapas tempranas, la integración de capacidades cuánticas en nodos edge promete revolucionar campos como la criptografía y la optimización logística. El edge computing cuántico podría proporcionar un nivel de seguridad sin precedentes y resolver problemas de optimización complejos en tiempo real.

Conclusión

En conclusión, el edge computing está redefiniendo los límites de lo posible en el mundo digital. Es el director de orquesta que permite que los datos se expresen en el escenario adecuado, sin perder el ritmo ni la sincronización con el vasto ecosistema digital. En un futuro no muy lejano, el edge computing será tan omnipresente como el aire que respiramos, facilitando interacciones fluidas y naturales con nuestro entorno digital.

Las empresas y profesionales que se adapten y abracen esta revolución estarán en la vanguardia de la innovación, creando soluciones que no solo son más rápidas y eficientes, sino que también son más inteligentes, seguras y centradas en el usuario. No importa en qué sector te encuentres, el edge computing tiene el potencial de transformar la forma en que trabajas, innovas y te conectas con el mundo digital.

¿Estás listo para unirte a la revolución del edge? Empieza hoy a explorar cómo esta tecnología puede beneficiar tu organización y prepárate para surfear la ola del futuro tecnológico. El edge computing no es solo una tendencia; es el futuro de la computación, y ese futuro está más cerca de lo que piensas.

Bibliografía

1. Statista. (2023). Internet of Things (IoT) connected devices installed base worldwide from 2015 to 2025. https://www.statista.com/statistics/471264/iot-number-of-connected-devices-worldwide/
2. Deloitte Insights. (2021). The Edge of Computing: How Edge Computing is Transforming Industry.
3. McKinsey Global Institute. (2023). Smart Cities: Digital Solutions for a More Livable Future. https://www.mckinsey.com/industries/public-and-social-sector/our-insights/smart-cities-digital-solutions-for-a-more-livable-future
4. Journal of Medical Internet Research. (2022). Edge Computing in Healthcare: A Systematic Review.
5. Harvard Business Review. (2023). How Edge Computing is Reshaping Retail.
6. Red Hat. (2023). ¿Qué es el edge computing? https://www.redhat.com/es/topics/edge-computing/what-is-edge-computing
7. Gartner. (2023). Top Strategic Technology Trends for 2024. https://www.gartner.com/en/articles/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2024