Al principio, todo el mundo colocaba sus soluciones IoT en la nube y decía que era lo mejor que podían hacer. Ahora, sin embargo, la nueva tendencia parece ser moverse hacia el edge, pero ¿por qué es tan popular el edge computing?
Lo que hace tan difícil analizar e interpretar de verdad estas tendencias es que estas ideas, ya sea que hablemos de la nube o del edge, no son simplemente modas pasajeras que las empresas y las personas cambian en cuanto una se vuelve más popular. Cada una tiene sus propios escenarios donde brilla, y otros donde no. Por eso es mucho más razonable analizar ciertos escenarios, uno a la vez, y distinguir qué funciona mejor.
Por ejemplo, hay muchas ventajas en mover tu solución IoT más cerca del edge de la red, entre ellas menor latencia, privacidad y, en algunos casos, costos más bajos. Sin embargo, también es importante considerar todos los factores antes de decidir dónde colocar la inteligencia de tu aplicación.
En este artículo veremos las diferencias entre el edge computing y el cloud computing, y también te mostraremos un poco sobre el fog computing. Así que acompáñanos. Esperamos ayudarte a identificar si deberías mantener tu solución IoT en el edge o enviarla a la nube.
¿Qué es el edge computing?
Antes que nada, es importante saber qué es el edge computing. El edge computing es un paradigma de computación distribuida que acerca el procesamiento y el almacenamiento de datos al lugar donde se necesitan, para mejorar el tiempo de respuesta y ahorrar ancho de banda. Las aplicaciones de edge computing suelen desplegarse en dispositivos en el “borde” de una red, como sensores, torres de telefonía y robots industriales.
Casos de uso del edge computing en IoT
La mayoría de los casos en los que ves aplicaciones IoT usando edge computing ocurren cuando el tiempo de respuesta es de importancia crítica, y esta se convierte entonces en una de las principales razones para usar edge computing. También hay casos en los que los datos recopilados por un dispositivo IoT deben procesarse localmente por motivos de privacidad antes de enviarse a la nube. Y por último, también existen razones económicas para usar edge computing en soluciones IoT, especialmente en una aplicación de IA donde los segundos que se ganan con el edge pueden ser cruciales.
- Aplicaciones de IA: las aplicaciones de IA en IoT suelen requerir baja latencia y alto rendimiento, dos de las ventajas del edge computing. Los dispositivos edge pueden procesar los datos más rápido que los servicios en la nube, todo ello con un mayor nivel de privacidad y seguridad.
El costo también es una gran diferencia, sobre todo si necesitas procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, donde construir un entorno de edge computing resulta más barato que pagar por el ancho de banda adicional.
- Sistemas distribuidos: aunque tu aplicación esté en medio del océano Pacífico o en el desierto, igual puedes usar IoT con edge computing, ya que no necesitarás enviar tus datos a la nube para procesarlos. Todos los procesos pueden, y de hecho muchas veces deberían, realizarse localmente para que estén disponibles en cualquier momento y en cualquier lugar. En algunos casos, el edge puede escalar a una gran cantidad de sitios, distribuidos en diferentes ubicaciones.
Desafíos del edge computing en IoT
Sin embargo, todavía existen algunos desafíos cuando hablamos de soluciones IoT en el edge, especialmente porque la infraestructura necesaria puede ser bastante cara y complicada de gestionar. En the state of the edge report 2021 leemos lo siguiente: “Se necesitan enormes inversiones en infraestructura para soportar la creciente demanda de dispositivos e infraestructura en el edge. Estimamos que, entre 2019 y 2028, se gastarán hasta 800.000 millones de dólares en gastos de capital acumulados en equipos de servidores de TI nuevos y de reemplazo, y en instalaciones de edge computing. Estos gastos se repartirán de forma relativamente equitativa entre los equipos para el dispositivo y para la infraestructura del edge”.
Las empresas necesitan considerar los recursos que hacen falta para mantener y gestionar las computadoras del edge, que pueden estar ubicadas en zonas distintas y remotas. Algunos micro centros de datos remotos distribuidos e integrados con las computadoras del edge pueden consumir tantos recursos como los que requieren los centros de datos más grandes y centralizados.
¿Y el cloud computing?
El cloud computing en IoT tiene muchas ventajas, entre ellas la capacidad de escalar recursos de forma rápida y sencilla, los precios de pago por uso y una mayor flexibilidad, ya que se pueden ampliar o reducir según se necesite. Estos son solo algunos ejemplos de las ventajas que te puede ofrecer el cloud computing, pero todavía hay mucho más.
Desafíos de la nube en IoT
Los desafíos que se enfrentan al usar cloud computing en lugar de edge computing o fog computing incluyen una mayor latencia, debido a que los datos tienen que viajar más lejos hacia y desde el servidor en la nube; problemas de seguridad, ya que tus datos pasarán por internet, donde pueden ser interceptados; y, además, necesitas una conexión a internet constante para poder usarlo.
Soluciones IoT en la nube
Las soluciones IoT se usan cada vez más en aplicaciones basadas en la nube, sobre todo por los beneficios que ofrecen estas aplicaciones, como escalabilidad, flexibilidad y baja latencia.
Como muestra de esa flexibilidad, las soluciones IoT pueden usarse de varias formas en aplicaciones basadas en la nube, entre ellas:
- Monitorear y gestionar dispositivos: las soluciones IoT pueden usarse para monitorear y gestionar dispositivos en una aplicación basada en la nube. Esto incluye monitorear el estado de los dispositivos, recopilar datos de ellos y enviarles comandos.
- Analizar datos: las soluciones IoT pueden usarse para analizar los datos recopilados de los dispositivos. Esos datos pueden luego utilizarse para mejorar el rendimiento de los dispositivos, de la aplicación y del sistema en general.
- Mejorar la seguridad: las soluciones IoT pueden usarse para mejorar la seguridad en una aplicación basada en la nube. Esto incluye identificar dispositivos que se comportan de forma anómala y gestionar el control de acceso a los dispositivos y a los datos.
Fog computing
El fog computing es una forma descentralizada de cloud computing. Los nodos de fog computing se sitúan entre el edge y la nube. El objetivo principal del fog computing es filtrar qué información es necesario enviar a la nube y cuál no. El fog también ayuda a reducir la latencia, ya que la nube no necesitará lidiar con datos innecesarios antes de actuar. De una forma más simple y amplia, como lo define el OpenFog Consortium: “La arquitectura centrada en fog atiende un subconjunto específico de problemas de negocio que no pueden implementarse con éxito usando solo arquitecturas tradicionales basadas en la nube o únicamente dispositivos edge inteligentes”.
Hardware para edge computing
Como era de esperar, el hardware usado para procesar la información es esencial si quieres usar edge computing y, como se indica en the 10 fundamental computer hardware needs for edge computing: para resistir condiciones ambientales adversas, el hardware de edge computing debe ser duradero y pequeño, y al mismo tiempo necesita tener suficiente almacenamiento para guardar los datos que se están analizando. El rango de alimentación también debe ser amplio para admitir distintas fuentes de energía y, además, deben cumplirse los requisitos de rendimiento de las tareas que ejecutará el hardware. Al cumplir estos requisitos, el edge computing puede ofrecer una forma fiable y eficiente de procesar datos.
Algunos ejemplos de empresas que ofrecen este tipo de hardware son Siemens, Advantech y AAEON. Todas tienen distintos tipos de productos que soportan edge computing. Por ejemplo, Siemens ofrece la nueva PC industrial Simatic IoT2050, diseñada para aplicaciones de edge computing; tiene un diseño sin ventilador y puede operar en un amplio rango de temperaturas. Advantech ofrece una línea completa de gateways IoT, computadoras compactas y otros sistemas que son compactos, modulares y soportan varias opciones de conectividad como Wi-Fi, BLE, LTE, LoRaWAN y otras. Y AAEON, una subsidiaria de ASUS, ofrece una impresionante línea de productos de sistemas industriales embebidos, entre ellos el SRG-APL, un gateway IoT industrial completo y listo para usar desde el primer momento.
No olvidemos el software de edge computing
Una vez que tengas el hardware que necesitas, hace falta el software adecuado para que todo funcione en conjunto, ya que el paso más importante del edge computing es el procesamiento de datos en tiempo real. TagoCore es una potente plataforma IoT que permite a las empresas desplegar y gestionar soluciones de edge computing y también trabajar en la nube. Con TagoCore, las empresas pueden aprovechar los beneficios del fog y el edge computing, entre ellos mayor velocidad, fiabilidad y seguridad. TagoCore también facilita conectar dispositivos y sensores a la nube, lo que permite a las empresas recopilar datos, todo gratis en una plataforma open-source.
Una solución IoT puede ayudar a tu empresa de muchas maneras. Sin embargo, es importante identificar si tu solución se procesaría mejor en la nube, en el edge o quizá incluso con una combinación de ambos.
