Home Cloud Computación Desmontando mitos: Cloud vs. Edge

Cloud vs. Edge – como se publicó anteriormente en IoT Agenda
Para muchos profesionales de la automatización industrial, el cloud ha llegado a representar la columna vertebral de la IIoT. Pero, para que las empresas avancen realmente en su visión de la IIoT, deben empezar a darse cuenta de que cloud es sólo una parte de su universo de la IIoT. Las operaciones que necesitan que su computación se realice en tiempo real están descubriendo que hay ciertas cosas que no pueden o no deben ser empujadas a la cloud – ya sea por seguridad, latencia o por cuestiones de coste – y por lo tanto están empezando a empujar más y más computación a la edge de sus redes.

El crecimiento de edge computing no sólo ha creado más datos, sino también una mayor necesidad de rapidez a la hora de poner esa información a disposición de otros sistemas y análisis. La informática deCloud es cómoda, pero su conectividad a menudo no es lo suficientemente robusta para determinadas situaciones industriales. Algunas funciones informáticas siempre tendrán que estar en edge, como el procesamiento en tiempo real, el apoyo a la toma de decisiones, las funciones SCADA y otras. No tiene sentido limitar estas funciones cuando la adopción del 100% de cloud no es necesaria y puede utilizarse en cambio para cargas de trabajo que no son en tiempo real, como el análisis de posprocesamiento o la planificación.

Cloud vs. Edge: Un ejemplo del mundo real

Consideremos un ejemplo de la industria energética que demuestra cloud frente a edge, desempeñando cada uno su papel más apropiado. Las empresas pueden tener cientos de plataformas petrol íferas repartidas por una región, y la sede de la empresa donde reside el data center o el cloud está a cientos o incluso miles de kilómetros de distancia. En cada una de las plataformas petrolíferas, o en edge, es necesario contar con sistemas que proporcionen una supervisión y un análisis continuos de los parámetros clave -como los niveles de presión de los pozos- con la capacidad de identificar cuándo los umbrales críticos corren el riesgo de ser superados, permitiendo a los operadores tomar medidas inmediatas para mitigarlos. Esperar a que estos datos vuelvan a data center, se analicen y se dirijan a la plataforma podría suponer un riesgo poco razonable.

En este caso, el sitio cloud sería más adecuado para apoyar la planificación y la detección de tendencias mediante la recopilación de métricas de todas las plataformas petrolíferas y su envío periódico a data center o cloud , donde pueden agregarse y analizarse.

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