Tecnologías implicadas en EDGE computing

Conectividad en Edge

Para hablar de tecnologías de Edge Computing, y entender por qué son una ventaja competitiva empresarial, debemos comenzar por la conectividad.

Las redes de Edge Computing se utilizan para conectar los dispositivos de borde con los centros de datos y la nube. Las redes de borde pueden utilizar diversos tipos de conectividad:

⦁ Conectividad de largo alcance donde nos encontramos tanto con redes de bandas licenciadas como las ya conocidas 2G/3G/4G/5G, como con las no licenciadas LPWAN como Sigfox y LoRa fundamentalmente.

⦁ Conectividad de área local donde podemos encontrarnos distintos protocolos como bluetooth, Wifi6, UWB, Zigbee, Thread, RFID/NFC, etc además de algunos modelos de comunicación más novedosos como las redes V2V (comunicación vehículo a vehículo) o V2I (comunicación vehículo a infraestructura).

Los protocolos en bandas licenciadas están permitiendo que pasemos simplemente desde mandar voz a través de la red de 2G a ser capaces de incluir comunicaciones críticas con las redes 5G.

Hace unos años, no éramos capaces de imaginarnos que un operario pudiese llegar a controlar una máquina en remoto, debido sobre todo a la lentitud entre que el operario indicaba que quería realizar una acción y el momento en que la orden llegaba a la máquina y se ejecutaba. Gracias a las comunicaciones con baja latencia, estos modelos de negocio son ya toda una realidad.

Como hemos comentado anteriormente, son muchas las tecnologías existentes que permiten la conectividad. Uno de los pasos fundamentales a la hora de implantar una solución de Edge Computing es elegir correctamente la que mejor nos encaje en nuestro modelo de negocio.

Para ello, os dejamos un resumen de las características que puede ofrecernos cada una de ellas. Como podemos apreciar, cada una de las redes que van desde sigfox, lora hasta 5G tienen características muy diferentes y cuál es la que mejor encajara en nuestro proyecto dependerá en gran medida del dispositivo al que necesitemos dotar de conectividad.

Un ejemplo claro: si necesitásemos tener conectividad en un dispositivo ubicado en un campo de cultivo seguramente necesitemos que la batería tenga una duración considerable, por lo que en este caso quizás podríamos optar por hacer uso de una red LoRa, mientras que si precisamos tener una gran velocidad quizás nuestra opción debería ir más orientada a una red 5G.

Otro de los factores a tener en cuenta a la hora de escoger la red de comunicación, es que puede que ésta sea propiedad de algún operador de telecomunicaciones. En este caso, también debemos tener en cuenta los servicios que pueden ofrecernos. Pero, ¿a qué servicios nos referimos? Pues al 5G MEC (Multi-Access Edge Computing).

¿Qué es el 5G MEC?

Actualmente, el MEC se define en términos generales como una evolución del cloud computing que utiliza las tecnologías móviles, los servicios de nube y el edge computing para separar los hosts de aplicaciones del centro de datos donde se encuentran y trasladarlos hacia el extremo de la red.

Y aquí es donde las operadoras han visto una nueva oportunidad, siendo capaces de proveer del diseño, configuración y operación de redes privadas 5G y de baja latencia para empresas, buscando acelerar el despliegue de MEC en su infraestructura de red actual

¿Cómo funciona exactamente el 5G MEC?

Las operadoras ofrecen recursos de almacenamiento y procesamiento en la antena, poniendo servidores en la misma caseta. De esta forma, nosotros no necesitamos pasar por la antena, luego por internet para llegar al cloud, si no que seremos capaces de subir nuestro software en dichos servidores. De esta forma podremos hacer operaciones de ultra baja latencia.

Inteligencia Artificial y Machine Learning

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se utilizan para tomar decisiones en tiempo real en los dispositivos de borde sin necesidad de enviar datos a la nube para su procesamiento. Esto reduce la latencia y aumenta la eficiencia del procesamiento de datos.

¿Os imagináis estar en un ascensor y que éste deje de funcionar porque ha perdido conectividad? ¿No, verdad? Pues para eso es importante que dotemos a nuestro borde de inteligencia para poder conseguir:

⦁ Generar nuevos modelos de negocio, mejorar la efectividad y productividad operativa dando valor a todos los datos que se generan en el borde
⦁ Detectar anomalías basadas en el procesamiento de los datos del borde
⦁ Tomar mejores decisiones
⦁ Predecir comportamientos de clientes o de procesos alimentando a sistemas de Machine Learning.

Debido a la cantidad ingente de datos que se generan en el Edge, no podemos esperar a subir toda esta información al cloud para realizar los análisis oportunos, y es por ello que es imprescindible poder dotar de inteligencia artificial al Edge basándonos en los aspectos anteriores.

Electrónica y Firmware

El hardware de Edge Computing es una parte importante de la tecnología. Se utilizan dispositivos de procesamiento de alta velocidad y bajo consumo de energía, como gateways IoT, servidores de borde, routers y switches, para procesar los datos lo más cerca posible del origen de los mismos. Los dispositivos de Edge Computing también pueden incluir sensores y actuadores que recopilan y procesan datos.

Analítica de datos

Uno de los problemas fundamentales del Edge es la cantidad ingente de datos que se originan, debido a que éstos suceden en tiempo real.

Plataformas como PowerBI o Microsoft BI no están preparadas para asumir tal volumen de datos en tiempo real y tampoco para trabajar en el Edge, lo están para trabajar en la nube.

Sin embargo, hacer que toda esta información viaje desde el Edge hasta el cloud en tiempo real para que sea procesado por estas herramientas de análisis de datos, hará que incurramos en unos costes excesivos, que la batería de los dispositivos se agote rápidamente, que tengamos problemas con la privacidad de los datos, etc.

Por eso es muy importante definir cómo filtramos los datos a enviar desde el Edge hasta el cloud, con qué frecuencia realizaremos el envío de información o con qué precisión.

Plataformas y Ecosistemas

Las plataformas de Edge Computing son software que se ejecuta en los dispositivos de borde y proporcionan una capa de abstracción para que las aplicaciones puedan ejecutarse de manera más eficiente. Las plataformas de borde también proporcionan herramientas de desarrollo para crear aplicaciones de borde.

A continuación, mostramos algunas de las plataformas que son utilizadas para proyectos de Edge Computing, en términos de aplicaciones, herramientas en la nube, conectividad y redes y endpoints.

Seguridad en Edge Computing

La seguridad es una preocupación importante en Edge Computing. Los dispositivos pueden ser vulnerables a los ataques y estos dispositivos deben estar protegidos adecuadamente. Se utilizan tecnologías como la encriptación de extremo a extremo, el acceso de seguridad basado en roles y la autenticación de dispositivos para proteger los datos y los dispositivos de borde.

Algunas de las tecnologías que nos ayudan a securizar nuestros proyectos Edge, son soluciones de MDM/EMM a través de vmware o ivanti, plataformas que nos permitan realizar una gestión de identidades como Okta o Azure Active Directory, o soluciones de MTP/EDR como Lookout, vmware Carbon Black.

Conclusiones

En resumen, Edge Computing se basa en hardware, redes, plataformas, inteligencia artificial, seguridad y herramientas de gestión para llevar el procesamiento de datos y la inteligencia artificial lo más cerca posible del origen de los mismos. Al utilizar estas tecnologías, se puede mejorar la eficiencia del procesamiento de datos, reducir la latencia y mejorar la capacidad de tomar decisiones en tiempo real.

En Seidor contamos con experiencia en implantar este tipo de soluciones y estaremos encantados de poder ayudaros a mejorar vuestros procesos de negocio mediante este nuevo paradigma.