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Cómo el edge computing soluciona los problemas del IoT

Data 
10/11/2023

El Internet de las Cosas (IoT) ha revolucionado múltiples sectores, desde la domótica hasta la industria financiera. Pero no todo es perfecto. La latencia y los problemas de seguridad son obstáculos que aún debemos superar. Aquí es donde entra en juego el edge computing, una tecnología que está cambiando la forma en que interactuamos con los dispositivos IoT. 

Pero, ¿qué es exactamente y cómo resuelve esos problemas? Los alumnos de nuestro Máster en Business Analytics & IA lo tienen muy claro, pero este artículo también es un buen lugar para empezar.

¿Qué es el edge computing?

Se trata de una arquitectura de computación descentralizada. Se centra en el procesamiento de datos, el almacenamiento y las aplicaciones más cercanas a la fuente de datos. Tradicionalmente, estos datos se enviarían a un centro de datos o a la nube para su procesamiento. Sin embargo, con este sistema, la idea es realizar estas operaciones lo más cerca posible de donde se originan los datos.

 

edge computing

 

Edge computing vs. cloud computing: una comparativa necesaria

Mientras que el cloud computing centraliza el procesamiento de datos en un servidor remoto, el edge computing lo distribuye entre varios dispositivos cercanos al usuario. Esta proximidad marca una diferencia clave en la velocidad y la seguridad de los datos.

Edge computing

Imagínate que tienes una cámara de seguridad inteligente en tu hogar. Cuando alguien se acerca a tu puerta, la cámara, que es un dispositivo IoT, captura imágenes. Y, en lugar de enviarlas a un servidor a cientos de kilómetros de distancia para saber si es un visitante o un intruso, realiza el análisis justo ahí, en el propio dispositivo. Esto es edge computing: el procesamiento de datos se hace lo más cerca posible de donde se originan.

Al no tener que enviar los datos a un servidor lejano y esperar una respuesta, todo sucede casi al instante. Esto es vital para elementos como coches autónomos, donde una fracción de segundo puede marcar la diferencia entre que se produzca un accidente o no.

En cuanto a seguridad, al procesar los datos localmente, se reduce la posibilidad de que sean interceptados o alterados en su viaje a través de internet.

Cloud computing

Ahora, piensa en tu cuenta de correo electrónico. Cuando envías un correo, este se almacena en un servidor en la nube. Si quieres acceder a él desde tu móvil, tu ordenador o incluso un dispositivo ajeno, puedes hacerlo. Y es que todo está centralizado en un lugar accesible desde cualquier punto con conexión a internet.

La parte positiva de esto es que puedes acceder a tus datos desde cualquier lugar. No estás atado a un dispositivo específico. Por otra parte, si tu negocio crece o si acumulas una gran cantidad de datos, la nube puede adaptarse a tus necesidades, aunque esto puede resultar en costos más elevados.

Ambas tecnologías tienen su lugar y su utilidad; no se trata de cuál es mejor, sino de averiguar cuál es más adecuada para tus necesidades específicas. El edge computing es excelente para procesar datos rápidamente y de forma segura en el lugar donde se generan. Por otro lado, el cloud computing y sus tipologías resultan ideales para aplicaciones que requieren acceso desde múltiples ubicaciones y una gran capacidad de almacenamiento.

 

edge computing

 

Edge AI: la inteligencia artificial en el borde de la red

El edge computing no solo resuelve problemas de latencia y seguridad, sino que también permite implementar algoritmos de inteligencia artificial más cerca de los dispositivos, lo que mejora el rendimiento y la personalización de los servicios.

Gracias a esta tecnología, los algoritmos de IA se implementan en el dispositivo terminal (como un teléfono móvil, una cámara de seguridad o un sensor) en lugar de en un servidor centralizado o en la nube. Esto significa que el dispositivo es capaz de procesar los datos y tomar decisiones en tiempo real sin depender de una conexión a un servidor remoto.

Ventajas de Edge AI

  1. Tiempo de respuesta: en aplicaciones donde cada milisegundo cuenta, como en la conducción autónoma o en sistemas de monitorización médica, el Edge AI proporciona respuestas en tiempo real sin depender de una conexión a Internet.
  2. Privacidad y seguridad: se minimiza el riesgo de exposición de datos sensibles durante su transferencia a un servidor remoto, porque los mismos se procesan en el propio dispositivo.
  3. Eficiencia energética: los dispositivos con Edge AI generalmente consumen menos energía que la necesaria para enviar datos a un servidor para su procesamiento.
  4. Personalización: al poder procesar datos en tiempo real, los dispositivos pueden aprender y adaptarse al comportamiento del usuario, ofreciendo una experiencia más personalizada.

Limitaciones

Si bien Edge AI ofrece muchas ventajas, también tiene sus desafíos, como la necesidad de hardware más potente en el dispositivo y la complejidad de implementar y mantener algoritmos de IA.

Conclusión

Si estás buscando mejorar el rendimiento de tus dispositivos de Internet de las Cosas o estás interesado en desarrollar una carrera en el ámbito digital, el edge computing es una tecnología que definitivamente deberías tener en tu radar



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