Por qué el edge computing es el futuro: 3 innvaciones edge
Los datos ya no sólo se recogen: ahora están conectados.
Incluso con el fantástico éxito de la nube en tan poco tiempo, hay otra transformación que podría impulsar un cambio más rápido y dramático: la computación de borde. Aunque no va a reemplazar a la nube, la remodelará de nuevas maneras. Said Ouissal, director general y fundador de ZEDEDA, comparte tres innovaciones recientes que refuerzan la idea del edge computing siendo el futuro del IT.
Cuando Amazon lanzó Amazon Web Services en 2006, inició uno de los periodos de mayor transformación de la informática moderna. En los últimos 15 años, la computación en nube se ha convertido en el hilo conductor de las tecnologías empresariales y en el motor de la innovación. La última previsión de Gartner preveía un aumento del 23,1% del gasto en servicios en la nube y un mercado global de 332.300 millones de dólares.
Las empresas llevan años recogiendo datos en el borde de la red, incluso antes del auge de la computación en la nube. La diferencia que ha traído la tendencia del IoT en los últimos cinco años es que los datos ya no sólo se recogen: ahora están conectados.
La ingente cantidad de datos procedentes del borde obligará a cambiar la arquitectura de la nube actual, ya que miles de millones de dispositivos recogen datos del mundo que les rodea y luego se conectan a una red. En el fondo, las ventajas, la agilidad y las capacidades de la nube deben extenderse ahora al borde de la red. Las razones para trasladarse al borde incluyen una menor latencia, la reducción de los costes de ancho de banda y una mayor autonomía, seguridad y privacidad. Las últimas predicciones asombrosas son que el 75% de todos los datos se procesarán en el borde de la red para 2022, y para 2025 casi un tercio de todas las cargas de trabajo del mundo se ejecutarán en el borde.
Tres innovaciones para el Edge
Las empresas deben invertir en una infraestructura flexible combinada con aplicaciones diferenciadas y conocimientos de dominio para maximizar las oportunidades de la computación de borde. Aquí hay tres ejemplos de cómo las industrias están impulsando la revolución del borde.
1. Perforación autónoma
A pesar de su imagen popular de rudos trabajando en pozos de petróleo, la industria del petróleo y el gas está fuertemente impulsada por los datos y lo ha estado durante años. Hay una enorme cantidad de procesamiento, computación y análisis de datos que ocurre en el borde.
El siguiente paso que puede dar la computación de borde es la perforación autónoma, en la que la inteligencia artificial de borde puede gestionar funciones críticas en el pozo sin necesidad de intervención humana. La versión actual se denomina sistema de bucle abierto, en el que los sensores y el software informan a los perforadores de lo que está ocurriendo, dando al equipo la oportunidad de ajustarse sobre la marcha a lo que se avecina. El objetivo es un sistema de bucle cerrado, lo que significa que las recomendaciones están automatizadas y las máquinas toman las medidas adecuadas. Mientras tanto, en aplicaciones críticas específicas, estos conocimientos impulsados por la IA aumentarán la actividad humana.
DrillOps de Schlumberger es una de las soluciones más avanzadas para la perforación autónoma. DrillOps Automate puede perforar de forma autónoma un puesto en un sistema de bucle cerrado con tecnologías de IoT e IA integradas, y DrillOps Advise puede proporcionar al perforador alarmas inteligentes y asesoramiento en tiempo real. El resultado es una mejora del rendimiento operativo a un menor coste, al tiempo que se garantiza la seguridad de los trabajadores.
2. El mantenimiento de los coches autodirigidos
Al igual que el petróleo y el gas, la industria automovilística también está ambientada en el mundo físico, pero con un número creciente de conexiones con la nube. El sector de servicios de automoción, en particular, está cambiando rápidamente para adaptarse a los vehículos eléctricos.
Aunque la mayor parte de la atención en este espacio se centra en el interior de los propios coches, también vemos innovaciones en los centros de servicio. A medida que los vehículos se electrifican y se vuelven más inteligentes, los talleres pasarán de los cambios de aceite a la gestión del software y el mantenimiento de los coches basado en datos. El mantenimiento regular y predictivo se convertirá en algo fundamental, con una infraestructura local que albergará las actualizaciones de software de los coches para cumplir con los requisitos de soberanía de datos.
Los vehículos conectados crean una cantidad masiva de datos cada segundo, y simplemente no es factible transportar todos estos datos directamente a la nube. La infraestructura local de los centros de servicio puede aprovechar los datos agregados para evaluar el rendimiento de las baterías y el estado general de los vehículos. Un subconjunto de estos datos puede transmitirse a la nube para comprender mejor las tendencias de toda la flota.
También es esencial distinguir entre las cargas de trabajo críticas y sensibles a la latencia para los casos de uso de los vehículos conectados. Los coches autónomos son efectivamente centros de datos sobre ruedas, y cualquier decisión crítica para la latencia (por ejemplo, desplegar el airbag o los frenos) siempre se tomará localmente.
Mientras tanto, las cargas de trabajo sensibles a la latencia serán suministradas por una combinación de sistemas en el vehículo, recursos informáticos de borde en la infraestructura pública circundante y la nube. Estas cargas de trabajo incluyen el infoentretenimiento, la cartografía, la realidad aumentada y la comunicación C-V2X (celular a vehículo) entre los coches y la infraestructura local para complementar las decisiones tomadas dentro del propio automóvil. Un ejemplo es avisar a dos coches de un posible accidente o negociar un cruce seguro si ambos se acercan a una intersección a gran velocidad.
3. Automatización industrial
La industria manufacturera ya ha avanzado mucho en el aprovechamiento de las capacidades de edge computing. Los robots industriales recogen datos mientras trabajan y realizan pequeños ajustes en tiempo real para optimizar las operaciones. El 5G privado también está permitiendo nuevos casos de uso en el sector manufacturero, lo que impulsa aún más la necesidad de la computación de borde. Aunque el 5G permite una conexión local de gran ancho de banda y baja latencia, es necesario preprocesar los datos in situ porque sigue existiendo el mismo cuello de botella entre las instalaciones y la nube.
Telstra es un ejemplo de empresa que ha combinado una red 5G privada con cargas de trabajo de IA de borde para maximizar la eficiencia, mantener la calidad y mantener a los trabajadores seguros. Este tipo de soluciones garantizan operaciones autónomas independientemente de la conectividad de la nube, minimizan la latencia en la toma de decisiones y reducen la cantidad total de datos que deben retroalimentarse a la nube.
La computación de borde también permite a los fabricantes impulsar una mayor eficiencia en la supervisión, la gestión, el mantenimiento y la optimización de los activos de sus fábricas. BOBST, uno de los principales proveedores de maquinaria y servicios para la industria del envasado, se propuso automatizar al máximo el proceso de mantenimiento de las versiones del sistema operativo y la aplicación de parches de seguridad a los dispositivos de borde en el campo. El resultado fue un aumento de la calidad y el rendimiento y una reducción de los riesgos y los costes.
Al borde de un nuevo comienzo
No es el fin de la computación en nube, aunque a veces lo parezca. Todavía estamos en los primeros días de la computación de borde, pero las posibilidades son reveladoras. La nube y el borde son complementarios. No es un juego de suma cero. Pero el borde tiene la clave del mundo hiperconectado del mañana. En muchos sentidos, el borde es la próxima nube que hay que construir.
Fuente: Toolbox