¿QUÉ ES EDGE COMPUTING?

por Laura Pérez | Sep 16, 2022 | Home, NVIDIA

Edge Computing es la práctica de procesar los datos físicamente más cerca de su origen.

Smart cities. Cirugías a distancia. Vehículos totalmente autónomos. altavoces domésticos controlados por voz… Todas estas tecnologías innovadoras son posibles gracias al edge computing.

¿Qué es edge computing?

Edge Computing (traducido a español sería algo así como computación de borde o perimentral) es la práctica de trasladar la potencia de cálculo físicamente más cerca del lugar donde se generan los datos; normalmente, un dispositivo o sensor de IoT. Se denomina así por la forma en que la potencia de cálculo se lleva al «borde», al «extremo», al «límite» de un dispositivo o red. Edge computing se utiliza para procesar los datos más rápidamente, aumentar el ancho de banda y garantizar la autonomía de los datos.

Al procesar los datos en el extremo de la red, edge computing reduce la necesidad de que grandes cantidades de datos viajen entre los servidores, la nube y los dispositivos o ubicaciones de borde. Esto resuelve los problemas de infraestructura que se encuentran en el procesamiento de datos convencional, como la latencia y el ancho de banda. Esto es especialmente importante para aplicaciones modernas como la ciencia de datos y la inteligencia artificial.

Casos de uso

Por ejemplo, los equipos industriales avanzados cuentan cada vez con más sensores inteligentes alimentados por procesadores con capacidad de IA que pueden hacer inferencias en el borde (edge AI). Estos sensores vigilan los equipos y la maquinaria cercana para alertar a los supervisores de cualquier anomalía que pueda poner en peligro la seguridad, la continuidad y la eficacia de las operaciones. En este caso de uso, el hecho de que los procesadores de IA estén físicamente presentes en el emplazamiento industrial, da lugar a una menor latencia y que los equipos industriales reaccionen más rápidamente a su entorno.

La retroalimentación instantánea que ofrece edge computing es especialmente crítica para las aplicaciones en las que la seguridad humana es un factor importante; como ocurre con los coches autónomos, donde el ahorro de milisegundos de procesamiento de datos y tiempos de respuesta puede ser clave para evitar accidentes. O en los hospitales, donde los médicos dependen de datos precisos y en tiempo real para tratar a sus pacientes.

Edge computing puede utilizarse en todos los lugares en los que lo sensores recogen datos; desde tiendas de venta al por menor y hospitales para cirugías a distancia, hasta almacenes con una logística inteligente de la cadena de suministro y fábricas con inspecciones de control de calidad.

¿Cómo funciona edge computing?

Edge computing funciona procesando los datos lo más cerca posible de su fuente o usuario final. Mantiene los datos, las aplicaciones y la potencia de cálculo lejos de una red o un centro de datos centralizados.

Tradicionalmente, los datos producidos por los sensores suelen ser revisados manualmente por humanos, se dejan sin procesar o se envían a la nube o a un data center para ser procesados y luego devueltos al dispositivo. Confiar únicamente en las revisiones manuales da lugar a procesos más lentos y menos eficientes. La computación en la nube proporciona recursos informáticos; sin embargo, el viaje y el procesamiento de los datos suponen una gran carga para el ancho de banda y la latencia.

Ancho de banda y latencia

• El ancho de banda es la velocidad a la que se transfieren los datos por Internet. Cuando los datos se envían a la nube viajan a través de una red de área amplia, que puede ser muy cara debido a su cobertura global y a las elevadas necesidades de ancho de banda. Cuando los datos se procesan en el borde, se pueden utilizar redes de área local, lo que supone un mayor ancho de banda con menores costes.
• La latencia es el retraso en el envío de información de un punto a otro. Se reduce cuando se procesa en el borde, porque los datos producidos por los sensores y dispositivos IoT ya no necesitan enviar datos a una nube centralizada para ser procesados. Incluso en las redes de fibra óptica más rápidas, los datos no pueden viajar más rápido que la velocidad de la luz.

Al llevar a cabo edge computing se reduce la latencia y se incrementa el ancho de banda, lo que da como resultado información y acciones más rápidas.

Edge computing puede ejecutarse en uno o varios sistemas para acortar la distancia entre el lugar donde se recogen y procesan los datos, reducir los cuellos de botella y acelerar las aplicaciones. Una infraestructura de borde ideal también implica una plataforma de software centralizada que pueda gestionar de forma remota todos los sistemas de borde en una sola interfaz.

¿Por qué es necesaria esta técnica computacional?

Hoy en día, tres tendencias tecnológicas están convergiendo y creando casos de uso que requieren que las organizaciones consideren edge computing: IoT, IA y 5G.

IoT

Con la proliferación de dispositivos IoT llegó la expansión de big data que empezaron a generar las empreas. A medida que las organizaciones aprovechaban la recopilación de datos de todos los aspectos de sus negocios, se dieron cuenta de que sus aplicaciones no estaban construidas para manejar tales volúmenes de datos.

Además, se percataron de que la infraestructura para transferir, almacenar y procesar todos estos datos era extremadamente cara y difícil de gestionar. Esta puede ser la razón por la que solo se procesa una parte de los datos recopilados de los dispositivos IoT (25% en algunos casos).

Y el problema se agrava aún más. En la actualidad hay 40.000 millones de dispositivos IoT y las predicciones indican que podrían aumentar al billón en 2022. A medida que crece el número de dispositivos IoT y aumenta la cantidad de datos que hay que transferir, almacenar y procesar, las organizaciones recurren más a edge computing para reducir los costes necesarios para utilizar los mismos datos en los modelos de computación en la nube.

IA

La IA representa un sinfín de posibilidades y beneficios para las empresas, como la capacidad de obtener información en tiempo real. Las empresas están descubriendo que su infraestructura de nube actual no puede cumplir con los requisitos que requieren los nuevos casos de uso para la IA.

Cuando las organizaciones tienen limitaciones de ancho de banda y latencia, tienen que recortar la cantidad de datos que alimentan a sus modelos. Y esto da lugar a modelos más débiles.

5G

Las redes 5G, diez veces más rápidas que las 4G, están construidas para permitir que cada nodo sirva a cientos de dispositivos; aumentando así las posibilidades de los servicios habilitados por la IA en las ubicaciones de borde.

Con la potente, rápida y fiable capacidad de procesamiento de edge computing, las empresas pueden explorar nuevas oportunidades de negocio, obtener información en tiempo real, aumentar la eficiencia operativa y mejorar la experiencia del usuario.

¿Cuáles son los beneficios de edge computing?

• Menor latencia. Al procesar en el borde de una red, se reducen o eliminan los viajes de datos, lo que acelera la IA. Esto abre la puerta a casos de uso con modelos de IA más complejos, como los vehículos autónomos y la realidad aumentada.
• Reducción de costes. El uso de una LAN para el procesamiento de datos significa que las organizaciones pueden acceder a un mayor ancho de banda y almacenamiento a un menor coste que con la computación en la nube. Además, como el procesamiento se realiza en el borde, no es necesario enviar tantos datos a la nube o al data center para su procesamiento posterior.
• Precisión de los modelos. La IA se basa en modelos de alta precisión, especialmente para los casos de uso que requieren respuestas instantáneas. Cuando el ancho de banda de una red es demasiado bajo, se soluciona reduciendo el tamaño de los datos utilizados para la inferencia. Esto suele dar como resultado imágenes reducidas, fotogramas omitidos en vídeo y frecuencias de muestreo reducidas en audio. Cuando se despliega en el borde, los bucles de retroalimentación de datos pueden utilizarse para mejorar la precisión del modelo de IA y se pueden ejecutar varios modelos simultáneamente, lo que da lugar a una mejor comprensión de los mismos.
• Mayor alcance. Internet es necesario para la computación en la nube; pero con edge computing los datos se procesan sin acceso a internet, lo que amplía su alcance a lugares anteriormente inaccesibles.
• Autonomía de los datos. Cuando los datos se procesan en el lugar donde se recogen, las organizaciones pueden mantenerlos dentro de la LAN y el firewall de la empresa. Esto se traduce en una menor exposición a los ataques de ciberseguridad de la nube y a las estrictas y cambiantes leyes de protección de datos.

Casos de uso en todas las industrias

Edge computing puede aportar inteligencia en tiempo real a las empresas de todos los sectores.

Comercio minorista

Ante la rápida evolución de la demanda, el comportamiento y las expectativas de los consumidores, los minoristas más grandes del mundo recurren a la IA avanzada para ofrecer mejores experiencias a los usuarios.

Con edge computing los minoristas pueden aumentar su agilidad mediante:

• Reducción de las pérdidas. Con cámaras y sensores inteligentes en los comercios que aprovecha edge computing para analizar datos, se pueden identificar y prevenir casos de errores, desperdicios, daños y robos.
• Mejora de la gestión del inventario. Las aplicaciones de edge computing pueden utilizar cámaras para alertar cuándo baja el stock, evitando así las posibles roturas.
• Optimización de la experiencia de compra. Con el rápido procesamiento de datos de edge computing, los minoristas pueden implementar pedidos por voz para que los compradores puedan buscar fácilmente artículos, pedir información sobre productos y hacer pedidos online utilizando altavoces u otros dispositivos inteligentes.

Smart cities

Ciudades, campus universitarios, estadios y centros comerciales son algunos ejemplos de lugares que han empezado a utilizar la IA para transformarse en espacios inteligentes. Esto se traduce en una mayor eficiencia desde el punto de vista operativo, seguridad y accesibilidad.

Edge computing se ha utilizado para transformar las operaciones y mejorar la seguridad en todo el mundo en áreas como:

• Reducción de la congestión del tráfico. Las ciudades utilizan computer vision para identificar, analizar y optimizar el tráfico; disminuir los costes relacionados con los atascos; y minimizar el tiempo que los conductores pasan en el vehículo.
• Supervisión de la seguridad en las playas. Detectar los posibles peligros en las playas, como la resaca, las corrientes y las condiciones peligrosas del mar, permite a las autoridades poner en marcha procedimientos para salvar vidas.
• Aumento de la eficiencia de las operaciones de las aerolíneas y los aeropuertos. Una aplicación de análisis de vídeo con IA ayuda a las aerolíneas y los aeropuertos a tomar mejores decisiones de forma más rápida en cuanto a capacidad, sostenibilidad y seguridad.

Industria

Las fábricas y las empresas automovilísticas están generando datos de sensores que pueden utilizarse de forma cruzada para mejorar los servicios. Algunos casos de uso para promover la eficiencia y la productividad en la fabricación son:

• Mantenimiento predictivo: Detección temprana de anomalías y predicción de cuándo van a fallar las máquinas para evitar tiempos de inactividad.
• Control de calidad. Detectar defectos en los productos y alertar al personal al instante para reducir los residuos y mejorar la eficiencia de la fabricación.
• Seguridad de los trabajadores. Uso de una red de cámaras y sensores equipados con análisis de vídeo con IA para que los fabricantes puedan identificar a los trabajadores en condiciones inseguras e intervenir rápidamente para evitar accidentes.

Sanidad

La combinación de edge computing e IA está transformando la atención sanitaria. La IA «en el borde» proporciona a los trabajadores sanitarios las herramientas que necesitan para mejorar la eficiencia operativa, garantizar la seguridad y ofrecer una experiencia asistencial de la mayor calidad posible.

Dos ejemplos muy claros de edge computing en este sector son:

• Los quirófanos. Los modelos de IA construidos sobre imágenes en streaming y sensores en dispositivos médicos están ayudando a:
  • La adquisición y reconstrucción de imágenes.
  • La optimización del flujo de trabajo para el diagnóstico y la planificación de la terapia.
  • La medición de órganos y tumores.
  • La orientación de la terapia quirúrgica.
  • La visualización y monitorización en tiempo real durante las cirugías.
• Los hospitales. Los hospitales inteligentes están utilizando tecnologías como la monitorización de pacientes, la detección de enfermedades, la IA conversacional, la estimación de la frecuencia cardíaca, los escáneres radiológicos, etc. Utilizando computer vision se puede ayudar a notificar al personal sanitario cuándo un paciente se mueve o se cae de una cama del hospital.

El futuro de edge computing

La capacidad de obtener información más rápida puede suponer un ahorro de tiempo, costes e incluso vidas. Por ello, las empresas están aprovechando los datos generados por los miles de millones de sensores de IoT que se encuentran en las tiendas, en las calles de las ciudades y en los hospitales para crear espacios inteligentes.

Pero para ello, las organizaciones necesitan sistemas de edge computing que ofrezcan una computación potente y distribuida, una gestión remota segura y sencilla y compatibilidad con las tecnologías líderes del sector.

El mercado de edge computing tendrá un valor de 251.000 millones de dólares en 2025, y se espera que siga creciendo cada año con una tasa de crecimiento anual del 16,4%.

La evolución de la IA, el IoT y el 5G seguirá catalizando la adopción de edge computing. El número de casos de uso y los tipos de cargas de trabajo desplegados «en el borde» crecerán. En la actualidad, los casos de uso más frecuentes giran en torno a computer vision. Sin embargo, hay muchas oportunidades sin explorar en áreas de trabajo como el procesamiento del lenguaje natural, los sistemas de recomendación y la robótica.

Las posibilidades «en el borde» son realmente ilimitadas.

Fuente: NVIDIA.