Acérquese a sus usuarios con Edge Computing
El Internet de las cosas (IoT) actualmente está revolucionando todas las aplicaciones industriales y de consumo, al permitir aprovechar los datos y servicios proporcionados por los miles de millones de objetos conectados a Internet. Uno de los principales facilitadores de la revolución de IoT ha sido la integración de dispositivos de IoT con infraestructuras en la nube, lo que ha permitido que las aplicaciones de IoT aprovechen la escalabilidad, la capacidad y la calidad de servicio (QoS) de la nube. Actualmente, todos los principales proveedores de la nube brindan soporte para alojar aplicaciones de IoT y permiten que los proveedores de IoT ofrezcan sus servicios basados en modalidades de pago por uso, como software como servicio (SaaS) y plataforma como servicio. (PaaS).
Sin embargo, la integración de IoT/Cloud viene con sus propias limitaciones, que la hacen inapropiada para ciertos casos de uso, en particular aquellos que requieren procesamiento y control de campo en tiempo real. Estas limitaciones incluyen:
- Uso ineficiente del ancho de banda, ya que no todos los datos de IoT deben transmitirse y almacenarse en la nube, dado que sólo un subconjunto limitado de ellos tiene un valor comercial real.
- La latencia de la red, ya que la interacción de los dispositivos IoT con la nube se retrasa y, por lo tanto, es inapropiada para las aplicaciones en tiempo real.
- Derroche de almacenamiento, ya que los datos sobrantes sin valor comercial esencial se almacenan en la nube (por ejemplo, en los casos de sensores que registran valores que no cambian con frecuencia).
- Respeto a la privacidad limitado, ya que las implementaciones de IoT/nube no brindan una manera fácil de aislar conjuntos de datos confidenciales privados.
Para paliar estas limitaciones, es necesario acercar la computación a los usuarios y al campo mediante la introducción de capas adicionales de procesamiento entre la nube y el campo.
Características del Edge Computing y creciente impulso
Durante los últimos dos años, se han introducido varios enfoques para implementar la computación cerca del campo, incluidos Fog Computing, Cloudlets y Mobile-Edge Computing. A pesar de sus diferentes nombres, todos implican el despliegue de una capa de nodos computacionales en el borde mismo de la red, es decir, cerca de los usuarios y entre el campo y la nube. Por lo tanto, consideramos estos enfoques como diferentes instancias del paradigma de "computación de borde".
La computación perimetral se caracteriza por una o más capas de nodos perimetrales (es decir, puertas de enlace) que se implementan entre la nube y los dispositivos IoT, incluidas las puertas de enlace cercanas al campo. Las puertas de enlace pueden ser de diferentes tipos, desde controladores integrados y dispositivos IoT con capacidad de procesamiento limitada, hasta grupos completos de nodos computacionales. Los tipos exactos de nodos que se implementarán y utilizarán dependen de la naturaleza de la aplicación de destino. En general, la implementación adecuada de los nodos perimetrales puede brindar varios beneficios, incluida la latencia reducida para las aplicaciones en tiempo real, un uso más eficiente del ancho de banda y los recursos de almacenamiento, escalabilidad mejorada, costos de energía reducidos, desempeño ambiental mejorado, así como mejores oportunidades para el control de la privacidad. y protección de datos.
El Edge Computing se está convirtiendo gradualmente en la opción preferida para diseñar sistemas de IoT a gran escala en entornos industriales y de consumo, incluidas redes inteligentes, fabricación inteligente, transporte inteligente, ciudades inteligentes, atención médica, y más. Recientemente, las organizaciones de desarrollo de estándares, como la Arquitectura de Referencia del Consorcio de Internet Industrial y el consorcio OpenFog, han comenzado a promover el uso de la informática perimetral como parte de sus arquitecturas de referencia para las implementaciones de IoT. Al mismo tiempo, los fabricantes de equipos como nosotros están trabajando arduamente para proporcionar plataformas informáticas perimetrales configurables y basadas en estándares, que se pueden implementar de manera flexible en diferentes entornos.
Ejemplos de aplicación
El Edge Computing es obligatorio en el caso de los siguientes tipos de implementaciones de IoT:
- Sistemas de control distribuidos a gran escala, que integran funcionalidades conscientes de la ubicación con procesos en tiempo real para admitir operaciones de control escalables y de baja latencia.
- Aplicaciones multiusuario sensibles a la privacidad, que aprovechan las capacidades de aislamiento de datos de la informática perimetral para minimizar la transferencia y el procesamiento de conjuntos de datos sensibles a la privacidad en la nube.
- Aplicaciones móviles, que permiten a los usuarios itinerantes y objetos de movimiento rápido (p. ej., trenes conectados, vehículos autónomos) interactuar con los nodos de borde en su vecindad y beneficiarse del acceso a los recursos locales.
A continuación se presentan dos ejemplos prácticos de aplicaciones con algunas de las características mencionadas anteriormente:
Aplicaciones de Vigilancia y Seguridad Urbana
Estas son aplicaciones de uso intensivo de datos, que realizan procesamiento en tiempo real de transmisiones multimedia (por ejemplo, video) derivadas de una gran cantidad de puntos de vigilancia. Por lo general, cubren grandes áreas, como redes de metro, ubicaciones de oficinas múltiples, distritos metropolitanos y más. Al generar la lógica de la aplicación en varios nodos/nubes de computación perimetral, estas aplicaciones pueden procesar secuencias de video localmente de manera adaptativa. El video se transmite a la nube con velocidades de cuadro muy altas cada vez que se detecta un posible incidente de seguridad; de lo contrario, se utilizan velocidades de cuadro bajas. Con este fin, los datos se procesan en el borde en función de consultas de transmisión avanzadas, que incluyen capacidades de detección de patrones en imágenes y video. De esta manera, el procesamiento perimetral facilita el procesamiento en tiempo real para la detección oportuna de incidentes de seguridad, al mismo tiempo que genera un gran ahorro de ancho de banda y almacenamiento en la nube. En tales despliegues, es importante que los nodos de borde ofrezcan flexibilidad de implementación para facilitar su instalación en diferentes entornos. Asimismo, es importante facilitar el despliegue de diferentes algoritmos para la detección de eventos en diferentes condiciones y contextos (p. ej., horario diurno/nocturno, detección de rostros, análisis de imágenes, etc.).
Aplicaciones de automatización de fábricas digitales
En las implementaciones de fabricación inteligente, a menudo existe la necesidad de proporcionar información en tiempo real sobre los procesos de producción y sus cronogramas. Esto es esencial para admitir nuevos modelos de producción, como la personalización masiva. Las implementaciones informáticas perimetrales en las fábricas pueden proporcionar a los operadores humanos información analítica perimetral en tiempo real sobre su trabajo en una estación determinada, a fin de permitir la validación rápida de los procesos de producción y la identificación rápida de problemas, al mismo tiempo que impulsan sus decisiones sobre el siguiente. pasos en el proceso de producción. Asimismo, también pueden simular partes del proceso de producción en el borde para proporcionar información sobre el control de calidad, los modos de falla y las operaciones de mantenimiento, especialmente en términos de equipamiento de la estación.
El futuro del Edge Computing
El Edge Computing ya tiene un impulso creciente, que se refleja en sus cifras de mercado, impulso industrial y estándares. En los próximos años, la importancia de la computación perimetral seguirá aumentando, ya que se convertirá en un componente esencial para las aplicaciones que dominarán el mercado. Estos últimos incluyen automóviles conectados, vehículos autónomos, así como una amplia gama de aplicaciones de la Industria 4.0 en talleres de fabricación, plantas de energía, refinerías de petróleo y más. Además, la informática perimetral potenciará paradigmas completamente nuevos para las aplicaciones de IoT, incluidos los paradigmas que involucran inteligencia artificial y objetos inteligentes, como robots industriales, robots de asistencia, bombas inteligentes, dispositivos portátiles inteligentes y más. Los objetos inteligentes exhibirán un comportamiento semiautónomo, pero aún podrán interactuar con las plataformas de IoT/nube a través de los nodos de borde apropiados.
También, la computación perimetral permitirá la proliferación de aplicaciones que implican actuación y control en tiempo real, que es una de las propuestas de valor clave de IoT. De hecho, las aplicaciones de IoT no se tratan solo de obtener información y conocimiento de los datos de IoT, sino también de cerrar el ciclo en el campo e influir en el mundo físico.
