Computación perimetral (Edge Computing): ¿Qué es?

La computación perimetral (Edge Computing) es una tecnología que procesa los datos cerca del lugar donde se generan. Esto permite analizar y procesar datos en tiempo real en dispositivos cercanos, antes de enviarlos a un servidor central. Gracias a esto, se reduce el tiempo de latencia y se utiliza el ancho de banda de la red de manera eficiente. La computación perimetral desempeña un papel especialmente importante en los entornos de IoT (Internet de las cosas).

Historia de la computación perimetral

La computación perimetral comenzó con el desarrollo de la Internet de las cosas. Inicialmente, todos los datos se enviaban a servidores en la nube, pero el aumento explosivo del volumen de datos y la necesidad de procesamiento en tiempo real llevaron a la computación perimetral a ser el centro de atención. Esta tecnología ha avanzado considerablemente en dispositivos móviles y situaciones donde el procesamiento de datos en tiempo real es esencial.

Principales tecnologías de la computación perimetral

Computación en la nube

La computación en la nube es una tecnología que almacena y procesa datos en un servidor central, ofreciendo alta escalabilidad y flexibilidad. Sin embargo, el tiempo de latencia que se produce durante el proceso de transmisión de datos puede mejorarse mediante la computación perimetral.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

La computación perimetral utiliza algoritmos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para analizar datos en tiempo real. Por ejemplo, una cámara inteligente puede analizar videos en tiempo real para detectar situaciones anormales y tomar las medidas necesarias.

Infraestructura

La computación perimetral utiliza una infraestructura compuesta por dispositivos informáticos distribuidos. Estos dispositivos procesan datos en el borde de la red e incluyen servidores perimetrales, dispositivos IoT y gateways.

Principales áreas de aplicación de la computación perimetral

Industria manufacturera

En las fábricas inteligentes, la computación perimetral se puede utilizar para monitorear y mantener las líneas de producción en tiempo real. Esto aumenta la eficiencia de la producción y reduce el tiempo de inactividad. Por ejemplo, los sensores IoT pueden monitorear el estado de las máquinas en tiempo real para realizar un mantenimiento predictivo.

Atención médica y salud

Se pueden utilizar dispositivos portátiles y equipos médicos para monitorear el estado de salud de los pacientes en tiempo real. Por ejemplo, un reloj inteligente puede monitorear la frecuencia cardíaca o la presión arterial en tiempo real y enviar una alerta inmediata si se produce alguna anomalía.

Servicios financieros

Las instituciones financieras pueden utilizar la computación perimetral para analizar datos de transacciones en tiempo real y realizar la detección de fraudes de forma más rápida. Por ejemplo, pueden analizar los registros de transacciones con tarjetas de crédito en tiempo real para detectar y bloquear actividades sospechosas de inmediato.

Ciudades inteligentes e infraestructura

En las ciudades inteligentes, la computación perimetral se puede utilizar en diversas áreas como la gestión del tráfico, la seguridad pública y la gestión de la energía para maximizar la eficiencia. Por ejemplo, un sistema de control de semáforos puede analizar el flujo de tráfico en tiempo real y proporcionar la sincronización óptima de las señales para reducir la congestión del tráfico.

Desafíos de la computación perimetral

Seguridad de datos y protección de la privacidad

En la computación perimetral, el procesamiento de datos se realiza en dispositivos locales, por lo que la seguridad y la protección de la privacidad son importantes. Se necesitan protocolos de seguridad y cifrado robustos para proteger los datos.

Problemas de integración y compatibilidad

Pueden surgir problemas de integración y compatibilidad entre los diferentes dispositivos y sistemas perimetrales. Para resolver esto, es importante utilizar interfaces y protocolos estandarizados.

Gestión de costes

El coste de implementar y mantener la infraestructura de computación perimetral es una consideración importante. Es necesario buscar soluciones rentables y, si es necesario, combinarlas con la computación en la nube para lograr una gestión óptima de los costes.

Perspectivas futuras de la computación perimetral

Nuevas tecnologías e innovación

La computación perimetral está en constante evolución y se esperan más innovaciones tecnológicas. Por ejemplo, podrían surgir soluciones integradas de IA perimetral y nube perimetral.

Previsión del crecimiento del mercado

El mercado de la computación perimetral está creciendo rápidamente y se espera que se adopte en más sectores industriales. Esto ofrece muchas oportunidades a los proveedores de soluciones de computación perimetral.

Cambios en el sector y oportunidades

La computación perimetral puede cambiar la estructura industrial existente y crear nuevos modelos de negocio. Esto ofrece nuevas oportunidades de crecimiento para las empresas.

Estudios de casos reales de computación perimetral

Análisis de casos de éxito

• Blaze (BZAI): Blaze se especializa en computación perimetral basada en IA y ofrece soluciones de computación perimetral esenciales para aplicaciones que requieren procesamiento y análisis de datos en tiempo real en industrias como la automotriz, la atención médica y la manufacturera. Esto ha permitido a Blaze obtener reconocimiento por su sólida plataforma tecnológica y capacidad de expansión comercial.
• Red Hat Korea: Red Hat Korea considera la modernización de aplicaciones nativas de la nube, la popularización de la IA y la expansión de la computación perimetral como estrategias clave. Con esto, buscan establecer una base para la adopción de tecnología de IA en el mercado nacional y asegurar casos de éxito.

Análisis de casos de fracaso

• Vulnerabilidades de seguridad: La computación perimetral procesa datos de forma local, por lo que cada dispositivo perimetral tiene sus propios riesgos de seguridad y puede ser difícil de administrar. Esto puede provocar vulnerabilidades de seguridad.
• Dificultad de mantenimiento y administración: El mantenimiento y la administración de múltiples dispositivos perimetrales aumentan la complejidad. Esto puede resultar en altos costes de inversión inicial y problemas de estandarización y compatibilidad.
• Limitaciones técnicas: Procesar todo tipo de tareas computacionales en el perímetro puede ser técnicamente limitante. Algunas tareas complejas pueden ser más eficientes si se procesan en un servidor central o en la nube.

Conclusión sobre la computación perimetral

La computación perimetral está revolucionando la forma en que se procesan los datos. Ofrece las ventajas del procesamiento de datos en tiempo real y la reducción de la latencia, y se adoptará ampliamente en diversas industrias. Se espera que la computación perimetral continúe desarrollándose y que se produzcan más innovaciones tecnológicas en el futuro.