Internet de la Cosas, cloud computing, big data, vehículo autónomo… Todas estas tecnologías generan un constante y creciente tráfico de datos. El edge computing se perfila como la solución ante los problemas de capacidad y de latencia.

 

El aumento del número de dispositivos del Internet de las Cosas (IoT), el creciente uso de la tecnología big data, el incremento de la transmisión de vídeo 4K, los avances de la inteligencia artificial, la llegada de los coches autónomos o el desarrollo de la realidad virtual y aumentada, entre otras tecnologías, van a dar lugar a un espectacular crecimiento del tráfico de datos en los próximos años.

 

Todos estos avances tecnológicos están contribuyendo al increíble crecimiento del tráfico procedente de internet que llega hasta los centros de datos, suponiendo un desafío para el cloud computing centralizado. Según Gartner, en 2020 habrá 50.000 millones de dispositivos conectados. No hay suficiente ancho de banda para gestionar la explosión de datos en los límites de la red a día de hoy. A medida que las redes comiencen a colapsarse, el edge cloud computing será el salvador”, asegura Siavash Alamouti, CEO de Mimik. Asimismo, Jorge Jiménez, product manager Iberia de IT Division de Schneider Electric, afirma que “el edge computing es necesario porque la actual infraestructura cloud no está capacitada para soportar el servicio. Cuando entran en juego condicionantes de latencia, ancho de banda y normativas, el cloud puede que no sirva y tenemos que aproximar el cómputo”.

 

Al hilo de ello, Alamouti recuerda que “muchas aplicaciones de IoT, como los coches autónomos o las comunicaciones con control táctil en diversos sectores, requieren una respuesta con baja latencia. En este caso, incluso si la capacidad de la red aumenta milagrosamente para lidiar con los datos, las leyes de la física inhiben el procesamiento remoto de los datos en la nube central debido a altas latencias en la transmisión de datos a larga distancia”.

 

Así, explica que “el edge cloud computing es un cambio de paradigma que permite a cada dispositivo comunicar y compartir recursos, haciéndoles parte de la solución para escalar el IoT. Por ejemplo, permite a los drones y robots aunar sus recursos colectivos en sectores como la manufactura, petróleo y gas, agricultura o la minería, proporcionando datos en tiempo real y mejorando la eficiencia del negocio. También permitirá el desarrollo completo y la implementación del big data, el streaming de vídeo en 4K, la inteligencia artificial y la realidad virtual y aumentada”.

 

¿Qué es el edge computing?

 

Ignacio Arrieta, pre-sales manager for Commercial Spain & Portugal de Dell EMC, puntualiza que “a medida que el número de dispositivos conectados se incrementa, cada vez es más complicado poder mandar toda la información capturada a los centros de datos. Algunos analistas sugieren que menos del 40% de la información IoT generada llegará en algún momento a un centro de datos para su proceso. Esto tiene mucha relación con la caducidad de la información. La relevancia de mucha de la información generada es de pocos segundos. Si la información tiene que viajar hasta el centro de datos, ser procesada y hay que devolver una acción a ejecutar, es más que probable que esta llegue tarde. En contraposición, si podemos procesar la información y tomar la decisión en el extremo de la red, disminuiremos sustancialmente la latencia y podremos ejecutar la acción de forma casi inmediata”, explica

 

En este sentido, Carlos Clerencia, country manager de Intel Iberia, señala que “con el crecimiento exponencial de despliegue de dispositivos conectados, se está produciendo una avalancha de datos en las redes. Surge, por tanto, la necesidad de gestionar de manera más eficiente este flujo de información. Y una manera de hacerlo es dotando al dispositivo de la inteligencia necesaria para decidir qué información se puede descartar, y que información es relevante y debe ser enviada, previa compresión y encriptación. Esto reduce la cantidad de información que se introduce en la red”.

 

El CEO de Mimik especifica que el edge compunting “es una arquitectura tecnológica en la que los datos son procesados y analizados en la periferia de la red, tan cerca de la fuente original como sea posible. Esto significa llevar más recursos de procesamiento hacia el límite de la red para descargar la nube central. En este caso, los nodos edge está conectados unos a otros de la forma tradicional, normalmente mediante una entidad central en configuración de estrella”.

 

Un paso más allá estaría el edge cloud computing distribuido, extendiendo la nube hasta el límite de la red. “Significa convertir los nodos edge -cualquier dispositivo con capacidad de procesamiento- en clústeres de servidores cloud. Cada tarea se lleva a cabo en un servidor -nodo edge- y los nodos edge se conectan en una formación ad hoc basada en un determinado alcance. Cuando convertimos cualquier dispositivo en un servidor edge cloud solucionamos muchos de los desafíos del cloud computing central -ancho de banda, latencia, eficiencia y coste de los centros de datos- . Al mismo tiempo, restauramos el poder y un mayor control para los productores y dueños de los datos”, especifica.

 

El country manager de Intel, reseña que el edge computing “no es nada nuevo”, puesto que “colocar capacidad de computación y comunicaciones en los dispositivos desplegados en el borde (edge) de la red, principalmente para aplicaciones IoT, es algo que se hace desde el principio”. Sin embargo, reconoce que “estamos en un momento donde el incremento de prestaciones y la reducción de costes asociados a la computación y las comunicaciones hacen que cada vez seamos capaces de colocar más capacidades en estos dispositivos, llegando a tener capacidades de computación notables. Y de ahí que aparezca el término edge computing para identificar esta tendencia”.

 

Reducción del tráfico y de la latencia

 

El edge computing trae múltiples ventajas. El CEO de Mimik destaca algunas de ellas, como “el análisis en tiempo real -o casi- de los datos, dado que son analizados a nivel de dispositivo local, no en un lejano centro de datos o en la nube; unos menores costes operativos, debido a unos gastos operativos y de gestión de datos menores de los dispositivos locales frente a los centros de datos; un tráfico de redes reducido, porque se transmiten menos datos desde dispositivos locales a los centros de datos o a la nube a través de la red, con lo que también se reducen los cuellos de botella en el tráfico de datos; y rendimiento mejorado de las aplicaciones, dado que las apps que toleran la latencia pueden conseguir menores niveles de latencia en los límites de la red, en comparación con un lejano centro de datos o la nube”.

 

Arrieta hace hincapié en la eficiencia operativa que permite alcanzar la utilización de las arquitecturas de edge computing poniendo un ejemplo. “Cada hora de vuelo de un avión conectado genera unos 70TB de datos. Esos datos normalmente se descargan y se procesan una vez que el avión aterriza. Después, y en función de los resultados, se procede a la creación de tareas de mantenimiento preventivas. Si se pueden procesar esos datos en el mismo avión, con la descarga de las maletas podríamos descargar la lista de tareas a ejecutar y disminuiríamos de manera extraordinaria el tiempo en el que el avión tiene que estar parado, mejorando la eficiencia operativa del mismo. Otro beneficio podría ser la generación de nuevos modelos de negocio. Por ejemplo, la creación de máquinas inteligentes capaces de autoejecutar acciones y procesos en función de la información recogida y analizada”.

 

El responsable de Intel pone otro ejemplo más. “Si colocamos una cámara de vídeo vigilancia, tendremos que mandar las imágenes 24×7 al servidor para ser almacenadas y analizadas. Si colocamos una cámara inteligente, con la capacidad de detectar situaciones anómalas -la presencia de personas en un área restringida, por ejemplo-, sólo tendremos que enviar las imágenes de los momentos en que se dan estas circunstancias, con lo que reducimos la cantidad de información que se transmite, mejorando los niveles de carga de las infraestructuras”.

 

Dificultades en el despliegue

 

Aunque esta tecnología implique múltiples beneficios, el edge computing se encuentra con algunos escollos que deberá sortear. Clerencia apunta que “al ser los dispositivos parte integral de la red, se va a necesitar una transformación profunda de ésta, dotándola de la flexibilidad necesaria para adaptarse rápidamente a los diferentes tipos de tráfico, seguridad y niveles de servicio que se van a requerir”. Así, indica que “Intel está trabajando activamente en las iniciativas de redes definidas por software (SDN) y virtualización de funciones de red (NFV), que van a ser clave para esta transformación, permitiendo una reducción de costes operacionales, a la vez que una mejora de los servicios”.

 

El responsable de Dell EMC señala que “la seguridad es uno de los grandes problemas”, ya que “todo dispositivo conectado es susceptible de ser atacado”. De este modo, afirma que “la seguridad tiene que ser un elemento transversal y necesario en el diseño de este tipo de arquitecturas, no un añadido”, precisa. Por otro lado, anota que “la mejora de las baterías y la densidad del cómputo y de almacenamiento harán que veamos grandes mejoras en este campo en los años venideros”.

 

Por su parte, Alamouti considera que “el mayor desafío del edge computing es la fragmentación existente en hardware, sistemas operativos y redes. Tenemos muchas plataformas -Android, iOS, Windows, etc.- y redes incompatibles -LTE, WiFi, etc.-. Esta fragmentación ha llevado a formas indirectas e irracionales para la gestión de nuestras 'vidas digitales'. Para solucionar esto, necesitamos una plataforma cloud agnóstica en cuanto a sistemas operativos y redes”.

 

También indica que “la principal desventaja de la estrategia de edge cloud distribuido es que, cuando conviertes los dispositivos en servidores, estás confiando en su conexión de red. Tienes el mismo problema cuando sirves a un nodo edge desde la nube central, pero con las redes de hoy las conexiones de enlace descendente -de los centros de datos a los nodos edge- son generalmente más fiables. Además, cuando se genera una gran cantidad de datos en el límite de la red, el enlace ascendente será un cuello de botella de todas formas”.

 

Asimismo, especifica que “los dispositivos edge no se controlan, con lo que aparecen y desaparecen aleatoriamente y tienen una naturaleza menos persistente. El resultado es similar a cuando los servidores fallan o se quedan sin capacidad, pero puede resultar más impredecible con el edge cloud. Es necesario tenerlo en cuenta cuando se desarrollan aplicaciones. Dicho esto, estas desventajas pueden superarse manejando la fiabilidad de forma inteligente y utilizando altos niveles de redundancia en las comunicaciones y en la asignación de recursos edge”.

 

En la segunda parte de este reportaje veremos algunos ejemplos reales del uso de esta tecnología y hablaremos acerca de las posibilidades del edge computing para modificar el actual modelo de distribución del tráfico de datos.

 

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