¿Por qué 'Edge Computing'?

Marlon Molina Certification Officer Computerworld University

Un vehículo que circule a 60 kilómetros por hora recorre 1.000 metros en un minuto, y si es un vehículo autónomo que detecta a una persona a 10 metros de distancia tardará 600 milisegundos en alcanzarle, si el vehículo tiene que hacer el reconocimiento y enviar la información a un lugar centralizado para su procesamiento, y posteriormente esperar la respuesta para tomar la decisión y ejecutar la maniobra, la vida de dicha persona corre un grave peligro.

Conforme la conectividad y la automatización aumenta, también requiere procesamiento lo más cercano a la fuente del dato, esto es lo que se llama 'Edge Computing', cuando el dato se consume o procesa ya sea en el mismo lugar donde se produce o donde se recolecta, lo más cerca posible del 'edge" (borde), siendo hoy día el centro 'cloud computing'. El acelerado crecimiento del Internet de las Cosas (IoT) será el principal potenciador de esta tecnología que requerirá cada vez más de dispositivos inteligentes y autónomos.

EL PÉNDULO APUNTA A EDGE COMPUTING

La informática nació centralizada, los mainframe matenían todo el poder computacional y la gestión de los datos de forma centraliza, el desarrollo y el crecimiento en su momento demandó descentralizar el procesamiento y la recolección de datos para que fuera más dinámico y más económico. El PC consiguió crear datos y relaciones más cerca del lugar en donde se producía, y hasta nuestros días está presente en cada hogar, en cada mesa de oficina, y en la mayoría de los viajeros de negocios. 

Lo curioso es que cada vez que se exige a la tecnología, el péndulo se mueve al otro lado. El crecimiento de los datos y principalmente la movilidad que nacieron de Cloud Computing con la llega de Internet, la banda ancha, y los dispositivos móviles devolvieron el péndulo a la centralización, esta vez haciendo uso del poder, el almacenamiento, y el cálculo en la Nube (cloud computing). 

Cloud Computing es al fin y al cabo un modelo de centralización, en dimensiones mundiales, pero centralizado. Todas las propuestas "as a service" que trae la nube convierten a los dispositivos conectados (pequeños o grandes) en terminales, recolectores de datos, o pantallas que presentan los datos y la información. 

El poder de la conectividad ha permitido que pequeños dispositivos también se conecten y así habilitar puntos de recogida de datos, sensores, cámaras, teclados, y otras entradas de datos; todos recolectando y enviando los datos a la Nube para que ahí se procesen. Así, de la misma forma en que un día el péndulo se movió del mainframe al PC, ahora se mueve de 'Cloud Computing' a el llamado 'Edge Computing', empoderando los dispositivos para que además de recolectar también procesen y eviten la latencia, mientras minimizan los riesgos asociados con la seguridad y la desconexión.

El crecimiento de los dispositivos y la cantidad de datos no es la única razón para potenciar 'edge computing', una razón importante es la importancia de la tarea que realiza el dispositivo. Cuando se trata solo de un sensor que puede indicar un estado verdad/falso, una puerta abierta/cerrada, o una bombilla encendida/apagada, puede que baste con recolectar el dato y enviarlo a un centro de procesamiento. Sin embargo, puede que se trate de un robot, del aterrizaje de un avión, o nuevamente de una puerta pero esta vez en una planta nuclear. La dependencia de la tecnología, y la relevancia de las nuevas tareas hacen que la conexión pase a ser un riesgo a considerar seriamente, por lo que procesar ahí donde se produce el dato es un requerimiento.

PILARES DE EDGE COMPUTING

Los pilares de la tecnología Edge Computing representan las razones por las que un dispositivo necesita inteligencia, procesar lo más cerca de donde se produce el dato. 

Latencia. Un sensor que vigila el crecimiento de una fruta podría ver la comunicación interrumpida, o recibir datos que se acumulan para un posterior procesamiento 'en lotes', pero otros dispositivos dependen de su capacidad para reaccionar en el momento, como en un coche de Fórmula 1 donde no hay tiempo para enviar los datos, procesar, y esperar la respuesta para finalmente realizar una acción.

Ancho de banda. La llegada del 5G resolverá muchas necesidades para el intercambio de datos, sin embargo competir en la transmisión de datos podría nuevamente inducir a error o provocar problemas de latencia. En un espacio donde cientos de sensores o dispositivos recolecten datos el ancho de banda vuelve a ser un condicionante.

Autonomía. En algunos casos la autonomía es necesaria por razones de seguridad, o por limitaciones en las telecomunicaciones, otras veces sencillamente el dispositivo no requiere conectarse. Una bombilla autónoma podría estar en todo su ciclo de vida desconectada, o una impresora casera conectada a la red local no necesitaría intercambiar datos a diario con su fabricante, salvo quizá una actualización trimestral.

Privacidad. La privacidad ha tomado una importancia mayor después que varios países hayan escrito y publicado legislación al respecto. Un ejemplo es el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa, el cual además se utiliza como ejemplo en muchos países del continente americano. Considerar datos personales aquellos que recolecta un dispositivo limita mucho lo que puede o no hacerse, y las fronteras que pueda cruzar.

Alta disponibilidad. Cualquier dispositivo que requiera de alta disponibilidad necesitará también 'inteligencia'. La alta disponiblidad estaría limitada por cualquiera de los pilares anteriores, y a su vez se alimenta de ellos. Las infraestructuras críticas son ejemplo de dispositivos que deben tener alta disponibilidad, y por lo tanto capacidad absoluta, como ejemplo el control de una compuerta en una represa, o una locomotora.