¿Qué es la latencia?
Normalmente, cuando oímos la palabra "latencia" se relaciona con la transmisión de vídeo, las descargas de música o las conexiones de telefonía móvil. Y aunque los problemas de latencia en estos casos pueden ser frustrantes o incómodos, la baja latencia en el ámbito de la edge computing y de la transferencia de datos puede hacer que las empresas se conviertan en un éxito o un fracaso. La latencia se define como el tiempo que tarda un usuario final en recuperar los datos desde su origen. Hay que tener en cuenta que la latencia no debe confundirse con el ancho de banda.
La latencia se refiere al tiempo que tardan los datos en llegar al usuario final, en contraposición a la cantidad de datos que pueden viajar por una conexión. La latencia se presenta en múltiples formas, cada una de las cuales puede atender a todas las empresas.
Los 3 tipos de latencia de datos
- Algunos datos no se actualizan regularmente. Por lo general, estos datos pueden introducirse en la base de datos una vez y hay pocos o ningún cambio.
Ejemplo: Información de contacto del vendedor y del cliente. Este tipo de datos suele almacenarse una sola vez, y el éxito de los negocios no depende de la puntualidad con que se actualicen los datos. - Los datos cercanos al tiempo son información que se actualiza en intervalos establecidos. A diferencia de los datos en tiempo real, los datos cercanos al tiempo se registran "tan oportunamente como sea necesario" en lugar de continuamente. Los datos de proximidad son más rentables y más fáciles de manejar que los datos en tiempo real.
Ejemplo: Informe mensual de ventas o informe diario de efectivo. Esta información se registra y se envía a intervalos establecidos, y la recuperación de esta información no tiene por qué presentarse en tiempo real. - Losdatos en tiempo real son los que asociamos con edge computing. Son datos que están disponibles inmediatamente en la base de datos en cuanto se produce la actividad empresarial, con una latencia nula o muy reducida. Los datos en tiempo real son los más costosos y los más difíciles de conseguir. Sin embargo, ofrece un retorno de la inversión inmediato cuando se dispone de los dispositivos y procesos adecuados.
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Las capas que impactan la latencia
El éxito de la gestión de la latencia depende de una infraestructura fiable, que consta de 3 capas:
- Edge - la fuente de donde se recogen los datos, la inteligencia y/o la potencia informática
- Pasarela: donde los datos viajan y se almacenan hasta que se centralizan en cloud o en una plataforma edge
- Centro de datos: edificio físico o salas donde se almacenan las cloud y edge computing plataformas se almacenan
La funcionalidad de estas tres capas es crítica para el rendimiento de la aplicación y la experiencia del usuario final.
La latencia de los datos, el Cloud, y Edge Computing
En un entorno típico decloud , el procesamiento de datos se produce en una ubicación de almacenamiento de datos centralizada. Como resultado, la latencia en un entorno cloud es menos predecible y más difícil de medir. Sus servicios son más propensos a los problemas de latencia porque el traslado de las aplicaciones a cloud no elimina el problema subyacente de la distancia entre los servicios de cloud y los usuarios. Entre los factores que contribuyen a la latencia se encuentran el número de saltos de comunicación entre la tierra y el satélite o el número de saltos del router entre el origen y el destino. Además, si las máquinas virtuales (VM) están en redes separadas, esto también podría introducir retrasos en la prestación del servicio.
Entre en Edge Computing
Edge computing puede aliviar los problemas de latencia dentro de cloud porque la baja latencia de los datos es la base de edge computing. Edge computing tiene lugar cerca de la ubicación física en la que se procesan los datos y utiliza los dispositivos del Internet Industrial de las Cosas (IIoT ), como los sensores inteligentes, para recoger y analizar los datos. Esos dispositivos pueden entonces tomar decisiones en tiempo real. El análisis en tiempo real de edge puede ayudar a encontrar correlaciones, patrones ocultos y otra información valiosa dentro de las organizaciones. Debido a que los datos están disponibles inmediatamente en cuanto se produce la actividad empresarial, es increíblemente beneficioso para los procesos de misión crítica.
Para ver cómo la arquitectura IIoT de 3 capas admite el control en tiempo real y la recopilación de datos para aplicaciones específicas, consulte nuestra publicación anterior, Understanding Edge Architecture Through the IIoT Lens
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