¿Qué es Edge Computing? Allí donde se generan y procesan los datos

¿Sabías que para 2025 se estima que más del 80% de los datos se generarán fuera del centro de datos? Un informe de la analista ABI Research apunta que actualmente hay cerca de 8.600 millones de conexiones IoT a escala mundial y para el 2026 la estimación es que esta cifra aumente de forma exponencial, alcanzando aproximadamente los 23.000 millones.

Ese crecimiento tan significativo lleva aparejados nuevos escenarios e importantes retos a los que hay que dar respuesta desde ahora y que, sin duda, obligan a readaptar el concepto de carga de trabajo, para extenderlo más allá del centro de datos, con las garantías necesarias de seguridad, rendimiento y escalabilidad. Analicemos estos puntos y cómo abordarlos correctamente para aprovechar las ventajas del Edge Computing.

Seguridad: enfoque ZeroTrust

La escasa o nula seguridad que disponen algunos de los dispositivos IoT hacen que su uso pueda originar brechas de acceso a información sensible, que se conviertan en la puerta de entrada de un ataque ransomware o que directamente desde ellos pueda pararse una cadena de producción entera. De hecho, el 80% de los problemas de ciberseguridad que hay en este tipo de instalaciones se deben a dispositivos no actualizados, la mayoría de las veces por miedo a causar un problema, justamente, en la cadena de producción.

Es por ello que toma especial relevancia aplicar un enfoque de seguridad Zero Trust en este tipo de entornos, abordando con firmeza los requisitos necesarios para securizarlos, con el fin de poder exprimir todo el potencial que pueden ofrecer y hacerlos viables desde el punto de vista de la ciberseguridad.

La escasa o nula seguridad que disponen algunos de los dispositivos IoT hacen que su uso pueda originar brechas de acceso a información sensible, que se conviertan en la puerta de entrada de un ataque

Rendimiento: cada segundo cuenta

La disminución de los recursos de cómputo que requieren las aplicaciones desarrolladas y empaquetadas en imágenes de contenedor ha posibilitado que las cargas no sean ejecutadas necesariamente en servidores o granjas de servidores con grandes capacidades de cómputo alojadas en un datacenter centralizado, sino que es posible ejecutarlas en entornos donde hasta hace poco era impensable poder hacerlo. El Edge, en sí, se ha convertido en un pequeño datacenter que permite reducir al mínimo las latencias.

Precisamente, esa es una de las razones por las que la Estación Espacial Internacional (ISS) está ejecutando cargas de contenedor a más de 400 km de distancia sobre la superficie terrestre. Los datos se procesan cerca de donde han sido generados, y no se envían a la Tierra para ser analizados. Y es que, por ejemplo, no es factible esperar a que una simple lectura de un sensor de temperatura tarde entre 5 y 20 minutos en ser enviada a la Tierra. Los astronautas deben tomar decisiones críticas de forma rápida y acertada, basándose en información de múltiples fuentes en tiempo real. Eso únicamente es viable si la información se procesa con la menor latencia posible desde que se ha generado el dato.

Otro ejemplo muy clarificador es el de las decisiones que debe adoptar un coche autónomo. Si un sensor del vehículo detecta un obstáculo, tiene que decidir en tiempo real en base a los datos que tiene, y obrar en consecuencia.

Escalabilidad: gestionar la heterogeneidad como ‘un todo’

A medida que crece el número de dispositivos que hay en el entorno Edge, la gestión sobre los mismos se vuelve más compleja. Cada ubicación remota necesita varias monitorizaciones para comprender su estado de salud global y el de cada componente: desde el acceso físico, la alimentación o la refrigeración de los equipos al correcto funcionamiento de los dispositivos de red.

Todo ello hace difícil comprender el impacto que cada componente de Edge tiene sobre los demás. Por suerte, hay software inteligente que gestiona de forma holística entornos heterogéneos altamente distribuidos, recolectando, unificando y procesando datos de una alta variedad de orígenes. Y, además, al incorporar técnicas de Inteligencia Artificial, se reduce al mínimo la necesidad de interacción humana en cuanto a gestión y administración.

El nuevo paradigma del Edge Computing tiene múltiples aplicaciones. Algunos casos de uso serían:

  • Mantenimiento predictivo y proactivo de componentes físicos.
  • Análisis de datos de pacientes para obtener mejores y más rápidas respuestas.
  • Cadena de suministro. Trazabilidad de los productos, desde su origen hasta que llegan al consumidor.
  • Monitorización de la calidad del suelo y de las condiciones atmosféricas, como humedad o temperatura y niveles de PH.

El cambio ya está aquí y desde Omega Peripherals estamos en constante evolución para ofrecerte la ayuda que necesitas en este viaje: ¿te lo vas a perder?

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