Seguramente has escuchado el término edge computing en diálogos sobre tecnología. Pero demos un paso atrás y desmitifiquemos este concepto: ¿qué es exactamente y, lo que es más importante, por qué debería estar en tu radar?
El edge computing es un enfoque transformador para el procesamiento de datos que enfatiza llevar el poder computacional más cerca de la fuente de datos, en lugar de depender únicamente de centros de datos remotos o servidores en la nube. Este enfoque tiene como objetivo abordar las limitaciones de la informática centralizada tradicional, donde los datos se envían a través de redes para su procesamiento y análisis.
En el edge computing el procesamiento de datos ocurre en o cerca del ‘borde’ de la red, donde se genera la información. Esto significa que los dispositivos, sensores y otros puntos finales procesan y analizan datos localmente, sin necesidad de enviar todos los datos a una ubicación centralizada para su procesamiento. Esta proximidad permite el análisis en tiempo real o casi en tiempo real, lo cual es crucial para aplicaciones que demandan respuestas instantáneas, como vehículos autónomos, automatización industrial y dispositivos IoT.
A continuación, damos algunos ejemplos de aplicaciones de edge computing, así como sus beneficios.
Los robots industriales equipados con dispositivos edge procesan datos de sensores localmente para optimizar sus movimientos y tareas en tiempo real, sin depender de servidores centralizados.
Beneficios: la latencia reducida garantiza ajustes precisos e instantáneos, lo que conduce a una mayor eficiencia y minimiza el tiempo de inactividad. Además, el procesamiento local mejora la seguridad al limitar la exposición de datos de producción sensibles.
Estos vehículos utilizan el edge computing para analizar datos de sensores (como cámaras y LiDAR) a bordo, permitiendo una toma de decisiones rápida para evitar obstáculos o peatones.
Beneficios: los milisegundos son importantes para prevenir accidentes. El edge computing asegura que el vehículo pueda reaccionar al instante, mejorando la seguridad y permitiendo la navegación en tiempo real.
Los dispositivos de salud portátiles, como los relojes inteligentes, procesan localmente la frecuencia cardíaca y otros datos biométricos, alertando a los usuarios y profesionales médicos en caso de anomalías.
Beneficios: el análisis instantáneo garantiza intervenciones oportunas para personas con problemas de salud. El edge computing también minimiza la transferencia de datos, preservando la privacidad del usuario.
Las cámaras en las tiendas procesan datos de video en las tiendas para rastrear los movimientos y preferencias de los clientes, así como también pueden indicar los niveles de inventario, lo que permite a los propietarios y gestores optimizar la disposición de los productos y la gestión del stock.
Beneficios: el procesamiento local reduce la necesidad de transmitir grandes cantidades de datos de video, ahorrando ancho de banda. Las informaciones obtenidas en tiempo real posibilitan una toma de decisiones más ágil y por consecuencia acaba por mejorar la experiencia de los clientes.
Los sensores IoT ubicados en campos agrícolas, por ejemplo, analizan la humedad del suelo y las condiciones climáticas localmente, determinando cuándo y dónde irrigar los cultivos.
Beneficios: la latencia reducida asegura el riego oportuno, optimizando el uso del agua y el rendimiento de los cultivos. El procesamiento local también conserva energía y minimiza costes.
Las redes elétricas inteligentes utilizan el edge computing para equilibrar la distribución de electricidad mediante el procesamiento de datos de consumo en subestaciones, respondiendo dinámicamente a cambios en la demanda.
Beneficios: el procesamiento local mejora la estabilidad y eficiencia de la red, previniendo sobrecargas durante períodos de alta demanda. Esto reduce el riesgo de apagones y mejora la conservación de la energía.
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