• La computación en el borde se refiere a un método de procesamiento de datos cerca de los usuarios y los dispositivos.
  • Los factores que hacen que la computación en el borde sea más barata y fácil incluyen el uso de dispositivos abundantes y la ejecución de acciones automatizadas.

Este artículo presentará la definición y los factores que contribuyen a un precio más bajo y un acceso más fácil a la computación en el borde.

¿Qué es la computación en el borde?

Bordecomputaciónse refiere a un método de procesamientodatoscerca de los usuarios y los dispositivos. Este enfoque minimiza la latencia y los costos de ancho de banda, garantizando experiencias digitales rápidas y escalables. La infraestructura para la computación en el borde incluye servidores dedicados, redes de servidores yIoTdispositivos, con ubicaciones que varían ampliamente a medida que la tecnología continúa desarrollándose.

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¿Qué hace que la computación en el borde sea más barata y fácil?

La computación en el borde es muy relevante para las organizaciones que buscan optimizar sus capacidades de procesamiento de datos. Al descentralizar el procesamiento de datos más cerca de su origen, logra tiempos de respuesta más rápidos y puede mejorar el rendimiento incluso en dispositivos de bajo consumo y rentables. Una variedad de plataformas, tecnologías y soluciones de software, que abarcan desde conexiones celulares y Wi-Fi hasta la containerización y los microservicios, colaboran en este ecosistema.

Comprender estos componentes es crucial para las organizaciones que pretenden aprovechar todos los beneficios de la computación en el borde.

1. Uso de dispositivos abundantes

La computación en el borde es una forma útil de aprovechar al máximo los dispositivos cotidianos. La computación en el borde utiliza eficientemente los recursos locales, permitiendo una ejecución de tareas más rápida y fiable en comparación con la dependencia exclusiva de las redes en la nube. Este enfoque mejora el rendimiento de las aplicaciones de borde al tiempo que minimiza los problemas relacionados con la latencia y el consumo de ancho de banda. Por ejemplo, la computación en el borde es ideal para dispositivos conectados a Internet como sensores y actuadores.

Estos dispositivos recopilan datos localmente y los transmiten a servidores para su posterior análisis, facilitando la supervisión y la acción en tiempo real en diversas ubicaciones geográficas.

2. Eficiencia de costes mediante la automatización

Los dispositivos de borde realizan tareas de filtrado y procesamiento de datos como compresión, agregación y deduplicación, reduciendo el volumen de datos transmitidos a la nube para su análisis. Este enfoque reduce eficazmente los costes asociados con la transferencia de datos, el almacenamiento y el procesamiento basado en la nube. Además, los dispositivos de borde pueden ejecutar acciones automatizadas basadas en reglas predefinidas o modelos de aprendizaje automático.

Esto elimina la necesidad de intervención humana y recursos centralizados en la nube, reduciendo así los gastos relacionados con la mano de obra y la infraestructura informática centralizada.

3. Integración con servicios en la nube

Los principales proveedores de nube como AWS, Azure y GCP ofrecen herramientas sólidas para facilitar el despliegue de soluciones de computación en el borde. Su conjunto integral admite la creación e implementación de gateways de borde, servidores y recursos en la nube, que abarcan potencia de cálculo, capacidades de almacenamiento, herramientas de red y medidas de seguridad robustas. La integración en la nube permite que las aplicaciones accedan a datos y servicios desde cualquier ubicación con conexión a Internet, mejorando la flexibilidad más allá de las operaciones tradicionales en la sede central.

Además, aprovechar potentes motores de análisis como el aprendizaje automático a través de conexiones en la nube mejora la eficiencia operativa en diversos escenarios de computación en el borde.

4. Baja latencia

En aplicaciones de ritmo rápido como los vehículos autónomos, la automatización industrial y la realidad aumentada, la latencia afecta significativamente la experiencia del usuario. La computación en el borde aborda este desafío procesando los datos cerca de su origen, aliviando así la congestión de la red. Esto permite un intercambio de información en tiempo real o casi en tiempo real sin comprometer la calidad del rendimiento.