• Edge computing se refiere a un método de procesamiento de datos cerca de los usuarios y dispositivos.
  • Edge computing puede aumentar el rendimiento, mejorar la protección de la privacidad y la seguridad de los datos, y reducir los costos operativos.

Este artículo presentará la definición y los beneficios del edge computing.

Definición de edge computing

Edgecomputingse refiere a un método de procesamiento de datos cerca de los usuarios y dispositivos. Este enfoque minimiza la latencia y los costos de ancho de banda, garantizando experiencias digitales rápidas y escalables. La infraestructura para el edge computing incluye servidores dedicados, redes de servidores y dispositivos IoT, con ubicaciones que varían ampliamente a medida que la tecnología continúa desarrollándose.

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Beneficios del edge computing

1.Aumenta el rendimiento

Las plataformas de alojamiento centralizadas o los centros de datos pueden introducir problemas de latencia al acceder a aplicaciones y datos a través de internet. Las solicitudes de datos desde estos centros pueden ralentizarse debido a problemas de conectividad a Internet. El edge computing resuelve esto almacenando los datos más cerca de los dispositivos del usuario final, lo que facilita un acceso más rápido.

Como resultado, el edge computing ayuda a las empresas a mitigar los problemas de velocidad y conectividad al permitir la recuperación de datos directamente desde puntos finales cercanos en lugar de enrutarlos a través de centros de datos centralizados distantes y viceversa. Esta reducción en el tiempo de recuperación de datos de aplicaciones optimiza el rendimiento y mejora la experiencia general del usuario.

2.Mejora la protección de la privacidad y la seguridad de los datos

La seguridad de los datos y las protecciones deprivacidadson preocupaciones importantes en la industria de TI. El edge computing mejora la seguridad y la privacidad de los datos al procesarlos localmente en el borde en lugar de hacerlo centralmente en servidores. Sin embargo, esto no implica que los dispositivos de borde sean inmunes a las vulnerabilidades. Por el contrario, el edge computing reduce la cantidad de datos transmitidos, minimizando así el riesgo de una exposición extensa de datos a los piratas informáticos.

En esencia, los servidores centralizados que alojan datos son más susceptibles a violaciones de privacidad, ya que almacenan información completa sobre individuos, ubicaciones y eventos. En contraste, el edge computing procesa y analiza conjuntos de datos específicos según sea necesario, minimizando la exposición de datos adicionales que podrían comprometer la privacidad en caso de una violación.

3.Reduce los costos operativos

La transferencia de datos dentro de los servicios de alojamiento en la nube representa un gasto significativo para las empresas. Cuanto mayor sea el volumen de datos que se mueven a través de estos proveedores de alojamiento centralizados, mayores serán los costos incurridos por las organizaciones. En contraste, el edge computing reduce los gastos operativos al minimizar la necesidad de transferir datos a la nube. Además, el procesamiento de datos en su punto de origen reduce el ancho de banda necesario para gestionar las cargas de datos.

4.Ayuda a cumplir los requisitos normativos y de cumplimiento

Cumplir con los estándares normativos y de cumplimiento puede resultar desafiante cuando los datos se alojan y gestionan en múltiples centros de datos o proveedores de alojamiento. Cada centro de datos opera normalmente bajo su propio conjunto de mandatos de privacidad y normativos. En contraste, el edge computing simplifica el cumplimiento, ya que la creación, el almacenamiento y el procesamiento de datos se realizan en una sola ubicación. Este enfoque unificado facilita una adhesión más fácil a los requisitos normativos y de cumplimiento.

5. Admite aplicaciones de IA/ML

La creciente importancia de la inteligencia artificial (IA) y elmachine learning(ML) en la computación contemporánea es innegable. Sin embargo, las aplicaciones de IA/ML dependen de la recuperación y el procesamiento de grandes cantidades de datos, lo que puede encontrar problemas de latencia y conectividad cuando se alojan en servidores centralizados. En contraste, el edge computing admite aplicaciones de IA/ML al procesar datos cerca de su punto de origen, lo que permite una recuperación de resultados más rápida y eficiente.