Edge computing (más allá de la nube): ¿Cómo llevar el cómputo al límite marcará el futuro de la tecnología?

Celulares, relojes inteligentes, refrigeradoras e incluso autos se conectan a la nube para procesar información. Ni que decir de los servicios más populares del momento, como los streaming. Netflix, Spotify, Steam, entre otros pueden ofrecer su servicio gracias a que tienen el soporte de la nube. En el campo de la industria, muchas máquinas dependen del procesamiento de datos en la nube para poder operar y tomar decisiones.

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La enorme cantidad de información digital que se procesa minuto a minuto en un mundo totalmente conectado es tal que tanto un habitante de Lima o uno de Beijing pueden utilizar el mismo modelo de Apple Watch que procesará los mismos tipos de datos, como su calidad de sueño, calorías, presión, etc.

Sin embargo, el vertiginoso avance de la tecnología ha hecho que, en algunas ocasiones, se necesiten respuestas de los datos en fracciones muy pequeñas de segundo, ya que de ello depende incluso la seguridad de los usuarios. En tales casos, los dispositivos deben poder tomar una decisión casi al instante.

Del ‘cloud’ al ‘edge’

El uso de la nube está siendo llevada en la actualidad al límite por las necesidades de los servicios y aplicaciones que admite, desde el almacenamiento y procesamiento de datos a la capacidad de respuesta del sistema. Y eso hace que, en muchos casos, un mayor ancho de banda o más potencia informática no basten para ofrecer los requisitos suficientes para procesar los datos procedentes de dispositivos conectados con más rapidez y generar información y acciones inmediatas, o casi en tiempo real.

“Va a haber una migración del ‘cloud’ al borde por la misma necesidad de comunicación de datos, por la gran cantidad de datos que hay. Si ponemos 100 mil millones de dispositivos conectados no va a alcanzar el ancho de banda que tenemos de comunicación para llevar todos esos datos a la nube”, señala Marcelo Bertolami, director general de los países emergentes de América Latina en Intel.

“Cuando hablamos de borde, este puede ser una cámara de seguridad, un robot en una fábrica, un vehículo autónomo, una laptop. Ese borde se va a hacer cada vez más poderoso para procesar más cosas donde el dato se origina”, explica Bertolami.

Entonces, ¿a qué nos referimos con borde?

Computación de borde, ‘edge computing’ o simplemente borde refiere a el procesamiento, análisis y almacenamiento de los datos más cerca de donde se generan para permitir análisis y respuestas más rápidos, casi en tiempo real. De hecho, muchas veces el borde hace referencia al mismo dispositivo

Se calcula que para 2025 el 75 % de los datos se crearán fuera de los centros de datos centrales, donde hoy tiene lugar la mayor parte del procesamiento.

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Hasta ahora en la mayoría de los casos las grandes plataformas de cloud se encargaban de almacenar y analizar los datos recolectados por los sensores y dispositivos IoT (Internet de las cosas).

Pero con tantos dispositivos que generan datos la eficiencia de este paradigma ya no es óptima. En cambio, en muchos casos los propios nodos de la red pueden analizar esos datos para evitar ese paso por la nube.

Entonces, en ese sentido, la computación de borde refiere de forma específica a cómo los procesos computacionales se realizan en los mismos dispositivos, que ahora cuentan con capacidad de análisis y procesos.

Un caso clásico que se utiliza para ejemplificar la importancia del borde es el de los vehículos autónomos. Un auto debe dar respuestas casi inmediatas ante circunstancias complejas. Esperar una respuesta desde de la nube podría demorar mucho, y aquí el tiempo es vital.

“Un auto autónomo, que se maneja solo, no puede esperar a enviar información a la nube y recibir una respuesta cuando se le cruza un ciclista o un peatón por el camino. Mientras espera la respuesta probablemente ya pasó por encima de ellos. Lo que debe hacer es decidir por sí mismo”, señala Bertolami.

“Estos vehículos son como un centro de datos sobre ruedas, o sea, tienen procesamientos muy fuertes, poseen 14 o 15 cámaras que les dan el contexto, el cual rápidamente deben interpretar con inteligencia artificial para, de esa manera, saber qué es lo que está al frente, al costado, o atrás”, agrega.

Ventajas de la computación de borde

La tecnología de borde no pretende reemplazar en absoluto a la nube, por el contrario, se complementan. En el caso del vehículo autónomo, por ejemplo, este debe estar conectado a un centro de datos que le enseñe a manejar mejor cada vez o que le dé los mapas, porque tiene que ­poder manejar ya sea que llueva, truene o nieve, así como también debe ­saber dónde está ubicado físicamente; además, necesita estar conectado con otros autos para saber cómo fluye el tráfico. Con toda esta información, más un sistema de procesamiento propio muy potente, debe interpretar lo más rápido posible lo que está adelante – sea un gato, un perro, un ciclista o una piedra–, y así procesar esa información lo más rápido posible para tomar una decisión en el acto. Aquí el auto es el mismo borde.

Otro claro ejemplo de la computación de borde es una planta de fabricación moderna. En ellas, los sensores del IoT generan un flujo constante de datos que pueden utilizarse para prevenir averías y mejorar las operaciones.

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De acuerdo al sitio web de Red Had, una planta moderna con 2.000 equipos puede generar 2.200 terabytes de datos al mes. Es más rápido, y más rentable, procesar ese cúmulo de datos cerca de los equipos, en lugar de transmitirlos primero a un centro de datos remoto. De esa manera, los equipos pueden recibir las actualizaciones de software estandarizadas y compartir los datos filtrados que pueden mejorar las operaciones en otras ubicaciones de la fábrica.

Inclusive los juegos de video también se benefician de la computación de borde. Las plataformas de videojuegos combinan la nube y el borde para ofrecer sus servicios.

De acuerdo a Juan Casal, director de Ventas para Empresas y Sector Público para los países emergentes de América Latina en Intel, “el borde de la red viene a justamente a hacerse cargo de necesidades de latencia o de cómputo específico para una determinada carga de trabajo, como puede ser un videojuego. Quizás hacer funcionar la totalidad de un videojuego en una nube, que es un centro de datos que está distante a través de una red de telecomunicaciones –que no deja de tener sus instancias y puede agregar algo de latencia al proceso–, no sería ideal. En ese tipo de situaciones, si bien se recurre a la nube a través de la red, se logra hacer una instancia local temporaria de ese juego y se puede ejecutar con el cómputo local”.

Trasladar algunas funciones de datos como el almacenamiento, el procesamiento y el análisis desde la nube al borde y acercarlas a los lugares donde se generan los datos ofrece varias ventajas clave, entre ellas, mayor velocidad y menor latencia, útil para las aplicaciones que se ejecutan en tiempo real, como el funcionamiento de vehículos autónomos o los videojuegos; gestión mejorada del tráfico de red, al reducir la cantidad de datos que se tienen que enviar por la red se puede reducir el ancho de banda y, por ende, los costes de transmisión; mayor fiabilidad, ya que cuando la conectividad a internet es mala, almacenar y procesar datos en el borde es más fiable; y mejorar la seguridad, pues limitando la transmisión de datos por internet aumenta la seguridad.