Información en tiempo real + mejor experiencia - latencia - costos = Data Centers Edge

Publicado 08 / 26 / 2019

La computación perimetral no es algo nuevo

Desde la introducción del mainframe, la computación empresarial se puede resumir como la lucha entre dos fuerzas antagónicas: el poder del procesamiento central frente a la utilidad de poner el cálculo cerca de donde se generan los datos, es decir, en el límite. Resultado de esta lucha son las computadoras de escritorio, laptops, teléfonos inteligentes y otras innovaciones que se extendieron hasta las redes de área local, internet y Nubes públicas. Solo que en este momento ocurre algo que podría cambiar irreversiblemente la dinámica entre la computación centralizada y la distribuida: los sensores inteligentes.

Incorporamos sistemas a medida que conectamos más al mundo, ya sea en la empresa, la industrial o en la vida personal y a la par se crean modelos de negocios que no existían antes.

Evidencia del crecimiento de Edge Computing

Hoy se produce y procesa alrededor del 20% de los datos empresariales fuera de los Centros de Datos centralizados, pero para 2025 se espera que aumente a 75% y podría alcanzar el 90%, y no hay razón para suponer que la tendencia disminuirá.

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De hecho, tendencias como el Internet de las Cosas o la Realidad aumentada plantean nuevos retos en la arquitectura. Los datos y su procesamiento, y las aplicaciones detrás de todo, se dispersan ampliamente, lo que da como resultado diferentes demandas de gravedad, latencia y tráfico de datos. La respuesta del mercado tecnológico fue la generación de una nueva categoría de infraestructura llamada computación perimetral y estos son los factores que impulsan su explosión.

  1. La física juega un papel importante en el camino hacia la computación de borde, comenzando con la latencia. En cualquier situación en la que la latencia se encuentra presente, la detección y la respuesta suele ser extremadamente baja (por ejemplo, ciertas acciones en la conducción autónoma), por lo que tiene sentido colocar la computadora que procesa los datos de los sensores cerca de estos dispositivos; en el caso de los autos autónomos esto es imperativo, ya que los retrasos asociados con ir a la Nube pueden ser potencialmente mortales.
  2. El ancho de banda es otra razón para el cambio a la computación distribuida. Los sensores perimetrales pueden generar enormes cantidades de datos que superarán fácilmente el ancho de banda de una conexión a Internet.
  3. La conectividad persistente también impulsa el Edge Computing. Por ejemplo, en situaciones donde se requiere una confiabilidad absoluta, como es el caso del monitoreo de un marcapasos cardíaco.
  4. Una cuarta razón está relacionada con la privacidad, la seguridad y las preocupaciones regulatorias. Para los procesos que no necesitan estar conectados a Internet, un repositorio local puede ser más seguro y quizá no requiera el anonimato obligatorio de los datos estipulados por las leyes de protección de datos.
  5. Los últimos avances en inteligencia artificial (IA) prometen ser los motores más sólidos de la informática distribuida. Aunque el procesamiento central de grandes conjuntos de datos es fundamental para construir una solución de IA, los algoritmos de aprendizaje automático resultantes pueden enviarse al límite, lo que permite a las organizaciones poner más inteligencia en tiempo real en producción en los lugares donde se generan los datos.
  6. Para todas las economías de escala ofrecidas por la Nube, el costo de almacenar y procesar grandes conjuntos de datos no es despreciable. A medida que los datos producidos en el borde explotan, las empresas encuentran que no es económico mover todos los datos de vuelta a una instalación de procesamiento central, incluso si el ancho de banda y la latencia no son un problema.
“De lo que se trata es de entender que Edge Computing no debe verse como una tecnología para comprar, sino como un nuevo paradigma de cálculo.” Brian Hopkinz, VP, Principal Analyst Serving Cio Professionals, Forrester

Edge y la Nube

Varias tendencias marcan los primeros años del siglo XXI: la computación en la Nube, centralizando la TI para impulsar economías masivas de escala y aprovisionamiento ágil; Internet de las cosas (IoT), donde los aparatos se están conectando y enviando gran cantidad de datos; el aprendizaje automático, que toma la data generada, mejora el procesamiento y las predicciones, y la realidad aumentada y virtual que, incluso, permiten a la gente interactuar con otras personas y cosas tanto en el mundo físico como en el virtual; además de la evolución hacia el mundo y la empresa digital, donde las conexiones entre las cosas y las personas nos incitan a interacciones y decisiones cada vez más en tiempo real.

En este contexto, la agilidad de la computación en la Nube es excelente, pero ya no es suficiente. La centralización masiva, las economías de escala, el autoservicio y la automatización total nos allanan el camino, pero no superan la física: el peso de los datos, la velocidad de la luz. Y como las personas necesitan interactuar con sus realidades asistidas digitalmente en tiempo real, esperar en un centro de datos a decenas o centenas de kilómetros de distancia no funciona. La latencia importa y si no lo crees así, imagina que Waze te instruye dar una vuelta metros después de haberla pasado o que tu reloj inteligente no te informe el número de pasos que has dado en la última semana, cuando tú lo requieras.

Una cosa es tener un procesamiento local al lado de una serie de dispositivos fijos que, por ejemplo, monitoreen la presión de una tubería, y otra cosa cuando los sensores se colocan en un dron que lleva un paquete de una compañía de mensajería.

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Stephan Biller, Vicepresidente de gestión de ofertas en IBM Watson IoT, afirma que la latencia y los problemas de costos asociados con la Nube están impulsando la computación al borde. Pero advierte que los beneficios de una estrategia híbrida de borde y Nube se extienden más allá de reducir la mano de obra y mejorar la precisión. Los "aprendizajes" del software en una planta, aunque son únicos en algunos aspectos de esa instalación, pueden transferirse a las otras instalaciones de la compañía, lo que permite un "intercambio de conocimientos ", asevera.

Edge completa la Nube. La distancia entre el centro de datos centralizado, los sensores y otros dispositivos en el borde no es una línea recta, sino un ecosistema de múltiples niveles de Centros de Datos regionales, centros de microdatos, cloudlets, servidores de borde, asistentes personales e inteligencia artificial integrada.

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Topics: data center, edge, IoT, KIO Data Center Services, centros de datos, ciudades inteligentes