El edge computing es un tipo de informática que ocurre en la ubicación física del usuario, de la fuente de datos, o cerca de ellas. Esto permite que los usuarios obtengan servicios más rápidos y confiables, y que las empresas puedan aprovechar la flexibilidad del cloud computing híbrido. Con el edge computing, las empresas pueden usar y distribuir un conjunto común de recursos en una gran cantidad de ubicaciones.
El Edge Computing es una de las tecnologías que definirá y revolucionará la manera en la que humanos y dispositivos se conectan a internet. Afectará a industrias y sectores como la del coche conectado, los videojuegos, la Industria 4.0, la inteligencia artificial o el machine learning. Conseguirá que otras tecnologías como la nube o el internet de las cosas sean aún mejores de lo que son ahora.
Hasta ahora en la mayoría de los casos las grandes plataformas de Cloud Computing se encargaban de hacer ese «trabajo sucio» de analizar los datos recolectados por los sensores y dispositivos IoT.
La eficiencia de este paradigma no es óptima en muchos casos en los que los propios nodos de la red pueden analizar esos datos para evitar ese paso por la nube.
¿Cuáles son las ventajas del edge computing?
El edge computing es una estrategia que permite llevar un entorno uniforme desde el centro de datos principal hasta las ubicaciones físicas cercanas a los usuarios y a los datos. Así como una estrategia de nube híbrida permite que las empresas ejecuten las mismas cargas de trabajo tanto en sus propios centros de datos como en una infraestructura de nube pública (por ejemplo: Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud), una estrategia de edge computing amplía el entorno de nube a muchas más ubicaciones.
La definición más simple para entender qué es el Edge Computing es la siguiente: consiste en acercar el poder de procesamiento lo más cerca posible de donde los datos están siendo generados. Es decir, consiste en acercar la nube hasta el usuario, hasta el borde mismo (edge, en inglés) de la red.
Con el edge computing, se pueden prestar servicios más estables, con mayor rapidez y a un menor costo. Para los usuarios, significa una experiencia más rápida y uniforme. Para las empresas y los proveedores de servicios, se traduce en aplicaciones de baja latencia y alta disponibilidad con supervisión permanente.
El edge computing puede disminuir los costos de red, evitar las restricciones de ancho de banda, reducir las demoras en la transmisión, limitar la cantidad de errores del servicio y controlar mejor la transferencia de los datos confidenciales. Los tiempos de carga se reducen. Además, los servicios en línea que se implementan más cerca de los usuarios habilitan las funciones de almacenamiento en caché tanto dinámico como estático.
Aplicaciones
Los servicios de aplicaciones perimetrales reducen los volúmenes de datos que deben moverse, el tráfico consiguiente y la distancia que deben viajar los datos. Eso proporciona una latencia más baja y reduce los costos de transmisión. La descarga de computación para aplicaciones en tiempo real, como los algoritmos de reconocimiento facial, mostró mejoras considerables en los tiempos de respuesta, como se demostró en las primeras investigaciones.
Investigaciones posteriores mostraron que el uso de máquinas ricas en recursos llamadas cloudlets cerca de los usuarios móviles, que ofrecen servicios que normalmente se encuentran en la nube, proporcionó mejoras en el tiempo de ejecución cuando algunas de las tareas se descargan al nodo frontera. Por otro lado, descargar cada tarea puede resultar en una ralentización debido a los tiempos de transferencia entre el dispositivo y los nodos, por lo que dependiendo de la carga de trabajo se puede definir una configuración óptima.
Otro uso de la arquitectura son los juegos en la nube, donde algunos aspectos de un juego podrían ejecutarse en la nube, mientras que el video renderizado se transfiere a clientes livianos que se ejecutan en dispositivos como teléfonos móviles, gafas de realidad virtual, etc. Este tipo de transmisión también se conoce como transmisión de píxeles. Otras aplicaciones notables incluyen automóviles conectados, automóviles autónomos, ciudades inteligentes, Industria 4.0 (industria inteligente) y domótica.
