IoT Edge Computing, una nueva era.

El edge computing hace referencia a la informática que tiene lugar en la ubicación más cercana a los datos de un sistema o a sus usuarios finales, es decir, el lugar de donde proviene la información o hacia dónde se dirige. La arquitectura de edge computing permite agilizar el procesamiento, ya que reduce la latencia y las demoras. Las aplicaciones y los programas que se ejecutan en el extremo de la red pueden trabajar con mayor rapidez y eficacia, lo cual eventualmente mejora la experiencia del usuario y el rendimiento general.

El Edge Computing permite a las empresas usar y distribuir un conjunto común de recursos en una gran cantidad de ubicaciones. De esta forma, brinda servicios más estables, ágiles y de menor costo. Esto resulta fundamental para aquellos casos de uso en los que se necesitan tiempos de respuesta muy rápidos, como, entre otros, la conducción remota o la industria conectada». Cada milisegundo cuenta en la era de la transformación digital, por lo que esta implementación tecnológica (cada vez más cerca del ‘lugar’ donde se genera la información) hace que, a través del ‘cloud computing’, el recorrido constante y global de los datos mejore cuantitativa y cualitativamente frente al clásico, ‘de nodo a nodo’.

Así, la Banca, el Transporte, el Retail, la Salud, la Seguridad y muchas otras, están entre las industrias que utilizan el Edge Computing. En Seguridad, por ejemplo, ya es posible procesar localmente los videos de vigilancia, haciendo uso de herramientas de software que detectan y alertan a las autoridades de posibles actos delictivos. En Salud, hace tiempo hay reconocimiento automático de imágenes en los exámenes médicos, posibilitando la detección temprana de diversas enfermedades.

El ecosistema

Siguiendo con el ejemplo del sector salud, los dispositivos médicos inalámbricos, carecen de los recursos necesarios para procesar y almacenar grandes flujos de datos complejos. En consecuencia, se están desplegando centros de datos modulares más pequeños para proporcionar capacidad de almacenamiento y procesamiento en el borde (at the edge).

Estos centros de datos modulares suelen tener el tamaño de un contenedor de transporte y se colocan en la base de las torres de telefonía móvil o cerca de las instalaciones industriales.

Estos dos tipos de tecnologías de edge computing desempeñan un papel importante en el ecosistema de edge computing más amplio.

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La jerarquía del ecosistema se divide en 4 niveles principales:

• Edge Sensors & Chips: Aquí es donde se recogen inicialmente los datos. Estas tecnologías incluyen sensores y chips fabricados para una amplia gama de casos de uso, además de Circuitos Integrados de Aplicación Específica (ASIC) y Productos Estándar de Aplicación Específica (ASSP), que están optimizados para casos de uso muy específicos.
• Edge Devices: Estos dispositivos proporcionan la primera línea de defensa en el procesamiento y almacenamiento de la información. Incluyen los sensores y chips, que recogen los datos, así como los recursos informáticos para procesarlos y analizarlos, hasta cierto punto. Estos dispositivos van desde los relojes inteligentes hasta los vehículos autónomos.
• Edge Infrastructure: Los centros de datos vienen en todas las formas y tamaños. Más recientemente, se están desplegando microcentros de datos para ofrecer un punto intermedio hiperlocal y con gran densidad de recursos entre los dispositivos y la nube centralizada. Ofrecen mucha más capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos que los dispositivos, así como una latencia extremadamente baja en comparación con la nube centralizada (que podría estar situada a varios kilómetros de distancia).
• Centralized Cloud : La computación en la nube se ha convertido en el lugar principal para almacenar, analizar y procesar conjuntos de datos a gran escala. Dicho esto, la nube no es el lugar adecuado para analizar los datos y proporcionar la información necesaria en tiempo real. Aquí es donde los datos irán a terminar su viaje y se añadirán a otros datos históricos relevantes.

Machine Learning y Edge Computing

Fuente de imagen: “10 Key comparisions: Similarities and Differences Between Edge and Cloud Computing”

Muchas fábricas e instalaciones industriales han implementado controles de calidad con Inteligencia Artificial y Visión Artificial. Estos controles suelen consistir en una serie de máquinas y sensores encargados de evaluar las piezas que se generan en una cadena de montaje, por ejemplo, y determinan si presentan algún defecto o no. Como ejemplo se puede visitar nuestro caso de estudio para ElgarWorks

Los algoritmos empleados para estas tareas suelen entrenarse con miles de imágenes. Mediante este aprendizaje y el uso de bases de datos, la IA aprende cuáles son las características de los elementos que no presentan defectos y cuales si. Una vez que se ha generado el modelo, lo normal es que acabe alojado en un servidor en la nube permitiendo a los diferentes sensores del control de calidad acceder a él. Se repite así el esquema anterior: los sensores recogen información la cual viaja al servidor, se procesa, se coteja con el modelo, obtiene una respuesta y está vuelve a la fábrica o centro industrial.

En el caso del Edge Computing, este proceso se mejora radicalmente. En lugar de tener que acceder a un servidor en la nube, se puede generar una copia virtual o reducida del modelo entrenado que se sitúa en el borde de la red. Esto es, en el mismo sitio donde se están generando los datos. De esta forma se evita que los sensores tengan que enviar la información a una nube ajena para cada análisis y se coteja todo en el modelo en el edge (borde), en caso de que el producto no pase los estándares con los que se ha entrenado el modelo, entonces sí se envía una petición al servidor. Como es evidente, la velocidad de detección de fallos de fabricación se multiplica y se reduce muchísimo el tráfico y el ancho de banda necesario.

La conectividad en el futuro

El Edge Computing, a pesar de proporcionar tantas ventajas, requiere de una serie de tecnologías y protocolos de última generación para su correcto funcionamiento, esto es, conectividad de fibra óptica y 5G. A mejor despliegue de red, mejor será el Edge Computing.

En los próximos años asistiremos a un cambio muy importante a nivel mundial, los servicios en la nube evolucionarán y estaremos antes el surgimiento de nuevas tecnologías y aplicaciones.

Por Alejandro Delgado, Data Scientist.