La expectación ante la llegada del 5G a nuestras vidas es máxima. Se nos insiste en que, con esta conexión ultrarrápida, tenemos por delante un futuro poblado de coches autónomos, operaciones quirúrgicas por control remoto y horas y horas de vídeo online sin el más mínimo corte. Sin embargo, lo que muchos olvidan es que esto no será posible sin la ayuda de un aliado en la sombra. Un inestimable impulsor del procesamiento de datos en tiempo real que permitirá la verdadera eclosión de la industria 4.0: el edge computing.
¿Qué es el edge computing?
El edge computing es un sistema de almacenamiento y procesamiento descentralizado de los datos que provee la arquitectura técnica necesaria para que los procesos se lleven a cabo lo más cerca posible de los dispositivos que recogen la información, es decir, en el borde, en el extremo de la red. Esto evita que los datos viajen hasta un servidor central para su análisis, con lo que se acelera la respuesta ante los estímulos captados.
El edge computing, en alianza con el 5G, ahorra ancho de banda en las operaciones, reduce el periodo de latencia y habilita la ansiada toma de decisiones en tiempo real, vital en sectores como las telecomunicaciones, la salud y, por supuesto, la industria.
Grand View Research calcula que en 2025 el mercado del edge computing moverá en torno a 28 800 millones de dólares, con una tasa de crecimiento anual compuesto del 54 %.
El edge computing es la premisa para el desarrollo del IoT (Internet de las Cosas), esto es, para que exista una auténtica interconexión entre los sensores y para que estos dispongan de autonomía en las decisiones respecto al nodo central de la red. Constituye una tecnología crucial para sacar partido a la actividad de los más de 150 000 millones de dispositivos que, según prevé el estudio The Digitization of the World – From Edge to Core de Seagate e IDC, funcionarán conectados a Internet en todo el mundo para 2025.
Diferencias entre edge computing, cloud computing y fog computing
Frente al edge computing, el cloud computing se define como un paradigma de almacenamiento y procesado de los datos en servidores remotos accesibles para los usuarios desde cualquier lugar y dispositivo, siempre que se disponga de conexión a Internet. El edge computing no viene a sustituir esta arquitectura, sino a complementarla, puesto que, ante la saturación que experimentan algunos centros de datos en la nube, la computación en el borde ejerce una labor de filtrado que desecha la información irrelevante y selecciona lo importante para el almacenamiento a largo plazo.
El fog computing o informática en la niebla puede considerarse un paso intermedio entre el cloud y el edge computing. En este caso, el análisis de los datos tiene lugar en una capa a medio camino entre la nube y los dispositivos en el extremo de la red. No obstante, la delimitación de esta zona de niebla es difusa, y hay expertos que prefieren llamar fog computing a todo lo que no sea la nube, y considerar al edge computing como parte del fog computing.
Ventajas del edge computing
El edge computing, apoyado por el 5G, presenta las siguientes ventajas con respecto al procesamiento de datos en la nube:
- Disminuye el retardo en la comunicación de los datos.
- Soporta el análisis y la reacción en tiempo real.
- Reserva el ancho de banda para el tráfico de datos verdaderamente necesario.
- Protege la información sensible: a menor número de nodos por los se desplacen los datos, menor probabilidad de que se produzca una brecha de seguridad.
- Ayuda a aislar los fallos en el sistema y permite que el resto de la red siga funcionando de manera independiente.
Aplicaciones del edge computing en la industria
A nivel práctico, el edge computing cuenta con un amplio abanico de usos en el mundo de la industria. Veamos algunos de ellos:
- Machine learning. Al acortar la latencia en la transmisión de datos, el edge computing facilita el aprendizaje automático por parte de los sistemas.
- Mantenimiento predictivo de la maquinaria. Ayuda a identificar en una etapa temprana el riesgo de averías, dando la opción de prevenirlas o remediarlas antes de que causen contratiempos.
- Reconocimiento biométrico. Refuerza los controles de acceso y las medidas de seguridad, asegurando la identificación instantánea de las y los trabajadores y franqueándoles el paso a los entornos autorizados.
- Redes de sensores inteligentes. El edge computing empodera a cada dispositivo recolector de información por separado y dentro de su red, ampliando el alcance de sus funciones. El procesamiento de los datos se produce directamente en el sensor o en los llamados edge gateways, routers muy próximos a la fuente de la información.
- Automatización de la producción. La automatización real de los procesos de producción, sin cortes ni ineficiencias, solo es posible si se minimizan los tiempos de latencia en el tráfico de datos. Con el edge computing, la monitorización del montaje puede llevarse a cabo en tiempo real, al igual que la reorientación de las tareas que desempeñan las máquinas industriales y los cobots.
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