Iniciar sesión / Registrar Cuenta

Edge computing

¿Por qué conviene combinar el IoT y el edge computing?

Jump to section

El IoT genera una gran cantidad de datos que se deben procesar y analizar para poder utilizarlos, mientras que el edge computing acerca los servicios informáticos al usuario final o a la fuente de los datos, como, por ejemplo, un dispositivo de IoT. 

Esto permite recopilar y procesar los datos de IoT en el extremo de la red, que es donde se encuentra el dispositivo, en lugar de enviarlos al centro de datos o a la nube, lo cual ayuda a identificar patrones para tomar medidas con mayor rapidez, como la detección de anomalías para el mantenimiento predictivo. 

La capacidad de los dispositivos de IoT para utilizar la potencia informática en el análisis rápido e inmediato de los datos se vuelve cada vez más valiosa. 

 

¿Qué son el IoT y el edge computing?

El Internet de las cosas (IoT) es el proceso que permite conectar objetos físicos al Internet. El término IoT hace referencia a los sistemas de hardware o dispositivos físicos que reciben y transfieren datos a través de las redes sin la intervención humana. 

Los dispositivos de IoT abarcan desde objetos domésticos comunes, como las bombillas, hasta recursos para la atención de la salud, como los dispositivos médicos; también incluyen la tecnología vestible, los dispositivos inteligentes e incluso los semáforos en ciudades inteligentes.

Un sistema de IoT tradicional funciona enviando, recibiendo y analizando datos de forma permanente en un ciclo de retroalimentación. Y esos datos se utilizan para que las personas o la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (IA/ML) realicen análisis casi de inmediato o en cierto tiempo. 

 

El edge computing es un tipo de informática que tiene lugar en la ubicación física del usuario o de la fuente de datos, o cerca de ellas, lo cual genera menos latencia y mayor disponibilidad del ancho de banda.

Al acercar los servicios informáticos a esas ubicaciones, los usuarios pueden acceder a servicios más rápidos y confiables que ofrecen una mejor experiencia. Por su parte, las empresas no solo admiten aplicaciones que responden con rapidez ante eventos específicos, sino que también utilizan tecnologías como el análisis de IA/ML para identificar tendencias y ofrecer mejores productos y servicios.

Gracias al edge computing, una empresa puede utilizar y distribuir un conjunto común de recursos en una gran cantidad de ubicaciones para ajustar la infraestructura centralizada y, de este modo, satisfacer las necesidades de un número de dispositivos y de datos cada vez mayor.

Una puerta de enlace de IoT puede enviar datos desde el extremo de la red hasta la nube o el centro de datos centralizado, o hasta los sistemas del extremo para poder procesarlos de forma local.

 

¿Cómo se relacionan el IoT y el edge computing?

El IoT se beneficia de la proximidad que hay entre la potencia informática y la ubicación real de los dispositivos físicos o las fuentes de datos. Para poder efectuar un análisis rápido de los datos generados por los dispositivos y los sensores de IoT, y poder utilizarlos para tomar medidas inmediatas o reducir los problemas, deben analizarse en el extremo de la red, en lugar de enviarlos a un sitio central para estudiarlos.

El edge computing es una fuente local de procesamiento y almacenamiento para los datos y las necesidades informáticas de los dispositivos de IoT, lo cual reduce la latencia en la comunicación entre los dispositivos y las redes centrales de TI a las que se conectan.

Sin esta tecnología, el IoT dependería de la conectividad de la red y de los servicios informáticos de una nube o un centro de datos. Por ende, el envío y la recepción de datos entre un dispositivo de IoT y la nube ralentizaría los tiempos de respuesta y disminuiría la eficiencia operativa.

El edge computing también ayuda a abordar otros problemas, como el ancho de banda de red que se necesita para enviar enormes cantidades de datos a través de conexiones satelitales o móviles lentas, y la posibilidad de que los sistemas sigan funcionando sin Internet si se pierde la conexión de red.

Gracias a él, puede beneficiarse de las grandes cantidades de datos que generan los dispositivos de IoT conectados. Al implementar algoritmos de análisis y modelos de aprendizaje automático en el extremo de la red, los datos se procesan de forma local y pueden utilizarse para tomar decisiones rápidamente.Además, el edge computing permite recopilar y agrupar los datos antes de enviarlos a un sitio centralizado para su posterior procesamiento o almacenamiento a largo plazo.

 

Edge computing y cloud computing

En un modelo de cloud computing, los servicios y los recursos informáticos suelen estar concentrados en grandes centros de datos. Por lo general, las nubes ofrecen una parte de la infraestructura de red que se necesita para conectar los dispositivos de IoT al Internet.

Los dispositivos del extremo requieren cierto tipo de conectividad de red para facilitar la comunicación en ambas direcciones entre el dispositivo y una base de datos en una ubicación centralizada. Generalmente, las nubes proporcionan esa conexión de red.

La comunicación que brinda una nube puede consistir meramente en la transferencia de datos desde un dispositivo del extremo, a través de una nube, hasta un centro de datos; o bien, puede tratarse de un dispositivo del extremo que envía un registro con las decisiones que tomó al centro de datos, para el almacenamiento de los datos, el procesamiento de ellos o el análisis del big data.

 

¿Cuál es la diferencia entre un dispositivo de IoT y uno del extremo de la red?

Los dispositivos del extremo son sistemas de hardware físicos que se encuentran en ubicaciones remotas en el extremo de la red y que cuentan con suficiente memoria, capacidad de procesamiento y recursos informáticos para recopilar datos, procesarlos y utilizarlos casi de inmediato y con poca ayuda de otras partes de la red.

Un dispositivo de IoT es un objeto físico que se conecta a Internet y funciona como una fuente de datos. En cambio, un dispositivo del extremo es donde se recopilan y procesan los datos.

Estos últimos se consideran parte del IoT cuando el objeto cuenta con suficiente almacenamiento y potencia para tomar decisiones con baja latencia y procesar datos en milisegundos.

Sin embargo, ambos términos suelen utilizarse indistintamente.

 

Ejemplos reales de IoT

Cuando a un objeto se lo define como "inteligente", por lo general, implica el IoT. A continuación se presentan algunos ejemplos de IoT: 

  • Vehículos autónomos
  • Termostatos inteligentes
  • Hogares inteligentes
  • Realidad virtual y aumentada
  • Ciudades inteligentes
  • IoT industrial
  • Relojes inteligentes

Casos prácticos de IoT y edge computing

El IoT industrial, o IIoT, hace referencia al uso del Internet de las cosas en un contexto industrial, como es el caso de las máquinas en una fábrica. Piense en el ciclo de vida de la maquinaria pesada que se utiliza en una fábrica. Con el tiempo, es posible que las personas que manejan los equipos los sometan a distintos tipos de esfuerzos, así que es de esperarse que haya averías durante las operaciones.

Para abordar este problema, se pueden agregar sensores de IoT a las partes de la maquinaria que son más propensas a sufrir daños o a utilizarse excesivamente. Los datos de estos sensores pueden analizarse y utilizarse para realizar un mantenimiento predictivo, lo cual reduciría el downtime general.

Los vehículos autónomos son un claro ejemplo de por qué es conveniente combinar el IoT y el edge computing. Cuando estos tipos de automóviles circulan por las carreteras deben recopilar y procesar inmediatamente datos sobre el tráfico, los peatones, las señales de tránsito y los semáforos, así como supervisar los sistemas del vehículo.

En el caso de que tuviera que detenerse o girar rápidamente para evitar un accidente, el envío y la recepción de datos desde el automóvil hasta la nube para su procesamiento tardaría demasiado tiempo. 

El edge computing proporciona al vehículo los servicios del cloud computing, lo cual permite que los sensores de IoT con los que cuenta el automóvil procesen los datos de forma local e inmediata para evitar siniestros. 

 

¿Por qué conviene optar por Red Hat para el edge computing?

El objetivo de las soluciones de edge computing de Red Hat es simplificar las operaciones por medio de la implementación, la gestión y la coordinación automatizadas. Queremos ayudarlo a establecer una infraestructura común que abarque todas sus necesidades de cargas de trabajo, ya sean informáticas, de almacenamiento o de red.

Red Hat® Enterprise Linux® es un sistema operativo (SO) lo suficientemente uniforme y flexible para ejecutar cargas de trabajo empresariales en su centro de datos que le permitan crear modelos y realizar análisis en el extremo de la red.

La implementación de mini salas de servidores en sistemas de hardware ligeros en todo el mundo supone muchos desafíos. Red Hat Enterprise Linux está diseñado para las cargas de trabajo que requieren estabilidad y seguridad a largo plazo en un amplio ecosistema de proveedores certificados de hardware, software, nube y servicios. 

Si lo que busca es diseñar, implementar y gestionar aplicaciones en contenedores en cualquier infraestructura o nube (lo cual incluye centros de datos públicos y privados y ubicaciones en el extremo de la red), elija Red Hat OpenShift. Se trata de un entorno de Kubernetes de nivel empresarial, de alto rendimiento y centrado en los contenedores.

Las herramientas que necesita para admitir una solución de edge computing

Red Hat Enterprise Linux

La base de Linux para ajustar las aplicaciones actuales e implementar tecnologías nuevas en el extremo de la red, los equipos sin sistema operativo, los entornos virtuales, los contenedores y cualquier tipo de nube.

Red Hat OpenShift

Diseñe, implemente y gestione aplicaciones en contenedores en cualquier infraestructura o nube, lo cual incluye centros de datos públicos y privados, y ubicaciones en el extremo de la red.

El edge computing tiene mucho más que ofrecer