Edge Computing se dice que tiene la clave de la evolución de IoT. ¿Por qué? En este blog presentaremos Edge Computingexplicaremos la conexión entre IoT y Edge Computingy compartiremos ejemplos de Edge Computing casos de uso.
¿Qué es la Edge Computing
En las redes informáticas, el cloud – por ejemplo, un data center – se sitúa en el centro de una red. Pero, ¿qué representa el término “edge”? El edge puede ser un smartphone o una tableta, o un equipo industrial que desempeña un papel activo en primera línea de campo. Edge Computing procesa datos en o cerca del “edge” o de las operaciones.
Dicho esto, Edge Computing no limita el procesamiento de datos únicamente a edge : se trata de una arquitectura informática abierta y distribuida conocida por tener una gran capacidad de procesamiento distribuido.
Al tiempo que se mejora la velocidad de respuesta procesando los datos en el lado edge , los datos que no requieren alta velocidad se acumulan en el lado cloud . Al realizar el procesamiento distribuido de este modo Edge Computing se maximiza el valor de los datos y se optimiza el método de utilización requerido para cada dato.
Para una visión más detallada de Edge Computing y las diferencias con respecto a cloud y on-premises, lea esteblog:
Por qué Edge Computing llama la atención – Cuáles son las diferencias con respecto a cloud y on-premises | Stratus Blog
Edge Computing añade precisión a la IO
Edge computing se dice que es una tecnología indispensable para impulsar IoT a la siguiente fase.
¿Qué impacto tendrá Edge Computing tendrá en IoT, y cómo cambiará IoT con Edge Computing?
Mejor información en tiempo real
El impacto más evidente de Edge Computing es la mejora de la información y los datos en tiempo real. A menudo, cuando los datos se envían y reciben en cloud para ser procesados, puede producirse un desfase temporal de entre varios cientos de milisegundos y varios segundos. Incluso a medida que los sensores se vuelven más sofisticados y envían datos más precisos, un desfase en el procesamiento de los datos puede afectar a los equipos, ralentizando y repercutiendo en las operaciones. Edge Computing reduce el desfase procesando los datos necesarios en edge, lo que permite dar respuestas en tiempo real.
Optimización del tráfico
Con la difusión del IoT, se envía y recibe una enorme cantidad de datos, y la cantidad de datos seguirá aumentando en el futuro. Agregar todo esto en cloud aumenta el tráfico de comunicaciones y provoca congestión de datos. Al distribuir el procesamiento en edge, las organizaciones pueden reducir tanto la congestión de datos como los costes de comunicación.
Reforzar la seguridad de los datos
Otra ventaja de Edge Computing es la mejora de la seguridad de los datos. El procesamiento de datos en edge reduce la comunicación con el exterior y evita que los datos queden expuestos a ciberataques o filtraciones.
Establecimiento de un plan de continuidad de la actividad
Edge Computing también puede ser una herramienta eficaz para la planificación de la continuidad del negocio (BCP). Si los datos necesarios se manejan en edge , las operaciones pueden continuar incluso si el servidor cloud se cae. Como ya se ha mencionado, la característica más importante de Edge Computing es la capacidad de procesamiento distribuido. Al distribuir los datos se distribuyen los riesgos y aumenta la continuidad de la actividad.
Llevar la IO al siguiente nivel
Mediante la conexión Edge Computing e IoT, las organizaciones verán los beneficios mencionados. Esto ayudará a las empresas a tomar decisiones de gestión precisas y a mejorar la continuidad del negocio.
La cooperación con cloud aumenta el valor de Edge Computing
A menudo, cloud informática y Edge Computing se comparan. Pero en realidad Edge Computing y cloud informática no se excluyen mutuamente.
Veamos por qué y cómo funcionan juntas cloud y edge .
Separación de cloud y Edge Computing
Inicialmente Edge Computing se consideraba una tecnología que solo mejoraba la velocidad de procesamiento dividiendo el procesamiento entre edge y cloud.
Sin embargo, con la evolución del IoT, se ha hecho necesario procesar grandes cantidades de datos a alta velocidad cerca de los dispositivos IoT. Por ello, se ha producido una división de las dos funciones: procesamiento y acumulación de datos. Las funciones de procesamiento permanecen principalmente en edge, y las funciones de análisis y aprendizaje automático, por ejemplo, se realizan ahora en cloud. Es importante comprender cómo funcionan conjuntamente cloud y edge , ya que la forma en que se aprovechen dependerá de cómo se vincule cada una de ellas.
En el futuro, Edge Computing se espera que tenga la capacidad de generar algoritmos de análisis y aprendizaje automático, pero todavía no. En la actualidad, el lado cloud supervisa el “análisis a gran escala y el juicio a gran escala”, y el lado edge realiza el “análisis local y el juicio instantáneo”. Es importante aprovechar las capacidades de cloud y edge .
Añada los beneficios de la edge a los beneficios de la cloud
Operar en cloud tiene ventajas, como un alto grado de libertad, escalabilidad y flexibilidad. Estas características de las operaciones en cloud no están limitadas. Edge Computing combina tanto el procesamiento en edge como en cloud – los usuarios pueden aprovechar el procesamiento en tiempo real en edge , así como las ventajas de operar en cloud.
Al aprovechar tanto edge como cloud, también se reduce el riesgo de problemas de red y latencia. Esto se debe a que una plataforma Edge Computing plataforma procesa los datos locales esenciales en edge y envía los datos no sensibles al tiempo a cloud.
Edge Computing También protege los datos confidenciales manteniéndolos en la red sin exponerlos a amenazas al enviarlos a la cloud.
Esta combinación de la edge y la cloud tiene un efecto positivo en las operaciones y la gestión empresariales.
Casos de uso de Edge Computing
A continuación exponemos varios casos de uso de Edge Computing así como sus ventajas. He aquí algunos ejemplos.
Sensores ambientales que detectan fallos por sonido
Los ingenieros experimentados pueden oír las máquinas en funcionamiento y detectar la presencia de signos de avería y la necesidad de mantenimiento. Aunque es difícil expresarlo como un índice exacto, hay un aspecto en el que la industria manufacturera japonesa se ha apoyado en esa “percepción in situ”.
Para la industria manufacturera japonesa es un reto transmitir a través de la digitalización los conocimientos de mantenimiento relacionados con las instalaciones y los equipos, que han pasado a depender de ingenieros cualificados.
Se han desarrollado soluciones para detectar ruidos anómalos y notificar a los empleados los signos de avería. Estos sonidos de funcionamiento son recogidos por un micrófono y el sistema calcula entonces el grado de la anomalía. Estos datos se agregan y acumulan en cloud, se utilizan para el análisis de big data y el aprendizaje automático, y se envían a un departamento de supervisión remota.
Edge Computing es una herramienta utilizada para procesar y recopilar sonidos de funcionamiento y calcular el grado de anomalía. Las anomalías pueden detectarse en edge , lo que permite un procesamiento avanzado con baja latencia.
Simulación de previsiones meteorológicas en tiempo real
La capacidad de procesamiento distribuido de Edge Computing se aprovecha para procesar en tiempo real los datos de observación. Estos datos varían según la región.
Para mejorar la precisión de la previsión meteorológica en un punto determinado, es necesario subdividir el rango de previsión. Sin embargo, cuanto más avanza la segmentación, mayor es la cantidad de datos que se envían a data center. El volumen de comunicación tiene límites en términos de coste, velocidad y capacidad de procesamiento y, en consecuencia, la segmentación del rango de previsión también tiene límites.
Pero con la introducción de Edge Computinglas organizaciones pueden ir más allá de ese límite. Realizando el procesamiento en el edge para cada rango subdividido y enviando los datos necesarios para la predicción de área amplia al cloud, se hace posible realizar las predicciones necesarias allí donde se necesitan.
Pronto puede llegar el día en que Edge Computing permitirá realizar predicciones meteorológicas muy precisas y en tiempo real en lugares concretos.
Aumentar la eficacia de la agricultura con drones y robótica
Edge Computing también está ampliando su potencial de uso en el sector agrícola.
En el pasado, la recolección de fruta requería que las personas visitaran el lugar y realizaran rondas para determinar visualmente si era el momento de cosechar. Ahora, drones y robots realizan este trabajo y se ha puesto en marcha un sistema de uso práctico.
Equipado con reconocimiento de imágenes mediante una cámara y la IA, ésta identifica la imagen adquirida utilizando Edge Computing, analiza el grado de madurez a partir del color y la forma de la fruta, y detecta enfermedades de plagas a partir del color y la forma de las hojas. Además, también es posible visualizar el número cosechable dentro del rango de actividad y predecir el momento óptimo de cosecha.
Edge Computing se aplica a este procesamiento, y se consigue un funcionamiento fluido del robot separando la identificación de imágenes en edge y el análisis de datos en cloud.
Optimizar las operaciones de la tienda con el análisis del comportamiento del personal
En las tiendas pequeñas, como las tiendas de conveniencia, un miembro del personal debe encargarse de múltiples tareas. Algunas de estas tareas pueden ser el almacenamiento de productos, la inspección, el trabajo de caja y, en algunos casos, el trabajo de cocina. Por ello, es necesario moverse con frecuencia sin permanecer en un solo lugar de la tienda.
Para mejorar la eficacia de los movimientos del personal en la tienda, se han desarrollado soluciones que analizan el comportamiento del personal y optimizan la ubicación en la tienda. Las imágenes de las cámaras colocadas en el interior de la tienda se envían a un ordenador dentro de la tienda, donde se identifica y fotografía a la persona en edge. Como resultado, los datos sobre cómo se mueve el personal se acumulan en cloud, y el análisis de los datos se utiliza para calcular disposiciones en la tienda que consigan líneas de flujo óptimas.
Esta tecnología puede aplicarse no sólo al personal, sino también al comportamiento de compra de los clientes, como qué tipo de exposición de productos promoverá el comportamiento de compra. Sin embargo, el reto es cómo garantizar que los datos personales extraídos no contengan elementos que identifiquen a las personas.
Una fábrica inteligente que controla el estado de funcionamiento en tiempo real
Aunque se están desarrollando sistemas que utilizan IoT y Edge Computing se están desarrollando en muchos campos, el de la fabricación, especialmente la fábrica inteligente, es el que sigue evolucionando más rápidamente.
Una fábrica inteligente es una fábrica en la que todos los dispositivos y sensores están conectados a una red. De este modo, no sólo se visualiza el estado de funcionamiento, sino que también se conecta y enlaza todo tipo de información, como previsiones y correcciones en términos de gestión de la producción, gestión de inventarios y gestión logística de entradas y salidas.
Además, algunas fábricas han introducido un sistema para prevenir los errores humanos detectando con vídeo el movimiento de las personas en la línea de producción y comprobando si se producen comportamientos anómalos.
Edge Computing se ha convertido en una tecnología indispensable para las fábricas inteligentes que necesitan procesar enormes cantidades de datos y responder en tiempo real.
Sistema de equipamiento médico en un gran hospital de apoyo a la medicina comunitaria
Edge Computing también se ha introducido en el ámbito médico.
Los grandes hospitales, que desempeñan un papel central en la atención médica avanzada regional, utilizan un gran número de dispositivos médicos. La utilización de los datos procedentes de estos dispositivos ha sido una cuestión importante. Por ello, se están desarrollando soluciones integrales de dispositivos médicos que integran los dispositivos médicos y los sistemas hospitalarios para coordinar y agilizar las operaciones, gestionar los datos de los dispositivos y avanzar en la atención médica prestada.
Esta solución permite mejorar la eficiencia y la utilización de los datos al vincular los dispositivos médicos y los sistemas hospitalarios. Como el sistema está profundamente implicado en las operaciones médicas, no puede detenerse. También maneja datos sensibles relacionados con la atención al paciente, lo que requiere un alto nivel de seguridad.
Edge Computing se combinó con este sistema para aumentar la disponibilidad y la seguridad.
Existe una conexión entre la atención médica avanzada y la utilización de datos, como filtrar los datos de los equipos médicos y transferirlos a los historiales médicos electrónicos y a los sistemas departamentales.
Sistemas de observación meteorológica en apoyo de la seguridad de vuelo, salida y aterrizaje de aeronaves
Los sistemas de observación meteorológica para aeronaves requieren información en tiempo real y operaciones estables para garantizar la seguridad del vuelo de las aeronaves que viajan a velocidades de cientos de kilómetros por hora. Se trata de un sistema que no tolera interrupciones ni retrasos.
Teniendo en cuenta el carácter en tiempo real de la información y la continuidad del funcionamiento, Edge Computing se considera la mejor opción.
Funciona como un sistema que recoge constantemente información meteorológica, como la dirección y velocidad del viento, la visibilidad, la altitud base cloud , la temperatura, la humedad, las precipitaciones y la presión atmosférica, y procesa y muestra colectivamente estos datos de observación.
Sistema de gestión del transporte marítimo de petróleo en la terminal de transferencia de energía
En las bases integradas de distribución de energía que dan soporte a zonas urbanas y áreas industriales a gran escala, es importante que los servidores de pasarela para la gestión del transporte marítimo de petróleo funcionen las 24 horas del día sin tiempos de inactividad imprevistos.
En términos de continuidad operativa, resulta ventajoso realizar un procesamiento distribuido en lugar de construir un servidor a gran escala dentro de la instalación.
Por otra parte, no es raro que las instalaciones de una planta no dispongan de un entorno adecuado para instalar servidores, o que carezcan de recursos humanos para su funcionamiento.
El mantenimiento debe realizarse con un número reducido de personal y que los equipos no puedan dejar de funcionar en ningún momento.
En estas condiciones, Edge Computingque puede garantizar un procesamiento eficaz de los datos y un funcionamiento estable, se está utilizando en los sistemas de las instalaciones de las plantas.
Edge Computing: Cada vez más importante en una época en la que se requiere más precisión
Como vimos en este artículo, Edge Computing se utiliza en varios lugares junto con IoT. En los centros de fabricación, IoT ha permitido la visualización de diversas cosas, pero el uso de IoT está avanzando hacia la siguiente etapa. Esa es la segunda etapa de la utilización de IoT, “cómo utilizar los datos recogidos”. En la actualidad, Edge Computing es necesario realizar un procesamiento de alta precisión sin perjudicar la naturaleza en tiempo real de los datos. Edge Computing se convertirá en una tecnología indispensable para la utilización de IoT en el futuro.
