Edge Computing como solución para lograr la convergencia entre IT, OT y ET

Después de más de 8 años trabajando en la implementación de soluciones IoT en entornos industriales en diferentes sectores, desde plantas de tratamiento de residuos y plantas de desalinización hasta refinerías y plantas químicas, he visto de primera mano lo complicado que es conectar los mundos OT e IT. Y más aún si queremos incorporar disciplinas ET a la ecuación. Pero empecemos por definir qué es qué en esta área.

¿Qué es IT?

TI (Tecnología de la Información) se refiere a la Tecnología de la Información, que incluye todo lo relacionado con la informática tal como la entendemos genéricamente: software (aplicaciones, sistemas operativos, plataformas, etc.) y hardware (ordenadores, servidores, equipos de red, etc.). Es la tecnología que utilizamos para almacenar, recuperar, transmitir y manipular datos.

¿Qué es OT (Tecnología Operacional)?

OT (Tecnología Operacional) se refiere a las Tecnologías Operacionales, que incluyen cualquier tipo de sistema que se utiliza para controlar o interactuar con eventos físicos, tanto las máquinas físicas en sí mismas (robots, sensores, actuadores, maquinaria industrial, etc.) como los sistemas de control que los supervisan e interactúan con ellos. En resumen, es el hardware y el software necesarios para supervisar y controlar los procesos industriales.

¿Qué es TO (Tecnología Operacional)?

ET (Engineering Technology) se refiere a las Tecnologías de Ingeniería, que son aquellas aplicadas en la resolución de problemas de ingeniería, como el diseño y la construcción de soluciones técnicas (software de diseño asistido por ordenador, herramientas de simulación, sistemas de control y monitorización, etc.). Estas son herramientas utilizadas por los ingenieros para realizar su trabajo en entornos industriales.

¿Qué es Edge Computing?

El Edge Computing es un modelo de procesamiento de datos que permite almacenar y procesar los datos cerca de donde se generan. Es particularmente útil en situaciones en las que la latencia debe ser mínima o cuando es necesario procesar grandes cantidades de datos y resulta demasiado costoso y lento hacerlo en la nube.

Ahora que ya estamos familiarizados con estos términos, veamos la cuestión de la convergencia entre IT, OT y ET, y las barreras históricas que han dificultado su integración. Existen ciertos retos cuando se intenta integrar sistemas que tradicionalmente han estado separados y, por tanto, se han desarrollado de forma independiente sin tener en cuenta estas posibles integraciones.

Si además consideramos que los escenarios en los que necesitamos converger las tecnologías IT, OT y ET suelen ser infraestructuras industriales donde la seguridad es esencial y donde cualquier fallo o vulnerabilidad puede costar una enorme cantidad de dinero o incluso poner en riesgo la seguridad de las personas, estos retos se vuelven aún más "interesantes".

Veamos algunos de los retos más importantes:

• Seguridad.  Uno de los mayores retos es garantizar la seguridad de los sistemas. Las tecnologías OT más antiguas que todavía se utilizan no fueron diseñadas para conectarse a Internet, lo que las hace vulnerables a los ciberataques. Por otro lado, las tecnologías de la información suelen estar más preparadas para los ataques, pero también están mucho más expuestas a ellos. La convergencia entre las dos tecnologías puede aumentar el riesgo de exposición a nuevas vulnerabilidades si no se gestiona correctamente.

• Integración de sistemas.Normalmente, los sistemas de OT están diseñados para tareas específicas y pueden no ser fácilmente compatibles o adaptables a la infraestructura de IT disponible. En estos casos, la inversión en tiempo y recursos que puede requerir la integración puede resultar inviable.

• Gestión de datos. Si bien cada tecnología por separado ya puede generar enormes cantidades de datos, la convergencia implica la gestión de muchos más datos que pasan de un sistema a otro, por lo que este tipo de proyectos de integración requieren que las empresas tengan las habilidades y herramientas adecuadas para almacenar, gestionar y analizar los datos de forma eficaz.

• Privacidad. Cuantos más sistemas tengamos conectados entre sí, más complejo será gestionar la privacidad de los datos de los usuarios o incluso de los datos empresariales, y más necesario será garantizar el cumplimiento de las leyes y normativas de privacidad.

• Estándares. Dado que las IT, ET y OT son sistemas que no han sido diseñados para trabajar juntos, hay una falta general de normas para la integración, lo que dificulta la interoperabilidad y el intercambio de información entre los sistemas.

• Barreras culturales. Más allá de los desafíos técnicos que hemos revisado hasta ahora, hay un factor cultural importante a considerar. Como las 3 tecnologías han operado históricamente de forma aislada, cada una con su propia cultura y conjunto de habilidades, en los proyectos de convergencia a menudo hay resistencia al cambio y a la colaboración entre los equipos. Además, puede haber una brecha de habilidades, ya que los profesionales de cada campo pueden necesitar aprender nuevas competencias para trabajar eficazmente en un entorno convergente.

Para responder a estos retos y lograr una convergencia satisfactoria entre estas tecnologías, habrá que adoptar diferentes medidas. Desde el punto de vista tecnológico, la computación de borde se perfila como la tecnología capaz de tender puentes entre las IT, OT y ET.

El Edge Computing es una disciplina que, más allá de las ventajas que puede ofrecer al facilitar la convergencia entre tecnologías, es una tecnología clave para casos de uso en los que es necesario gestionar una gran cantidad de datos de forma ágil, garantizando al mismo tiempo la optimización de los costes. La idea es trasladar la capacidad de almacenamiento y computación más cerca de la fuente de datos, en lugar de depender de la nube o de centros de datos remotos.

En este sentido, Edge Computing es el que más ayuda a integrar las tecnologías de la información, la operación y la ingeniería, ya que convierte los datos en información válida para la toma de decisiones en tiempo real y puede relacionar datos procedentes de sistemas de IT, OT y ET, que pueden ser complicados de integrar debido a sus orígenes tan diferentes.

Tener capacidad de computación y almacenamiento, donde se generan los datos y donde tienen que relacionarse e integrarse entre sistemas, puede marcar la diferencia entre lograr o no una convergencia exitosa.

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Si revisamos los desafíos anteriores a los que se enfrenta la convergencia desde el punto de vista de la adopción de soluciones de Edge Computing, podemos entender cómo esta tecnología ayuda específicamente en cada uno de los siguientes puntos:

• Seguridad. Al poder procesar los datos en el borde y, por tanto, reducir la cantidad de datos que hay que enviar a la nube o a plataformas remotas, minimizamos los riesgos de seguridad y conseguimos sistemas mucho más robustos frente a ciberataques. Lo que conseguimos en este punto con el uso de sistemas Edge Computing es acercar las tecnologías IT a los sistemas OT y ET que normalmente están más controlados y son más seguros al trabajar con menor exposición a Internet.

• Integración de sistemas. Disponer de capacidad de computación donde se generan los datos y donde convergen las tecnologías, facilita la integración y traducción de datos de diferentes sistemas.

• Gestión de datos. Como ya hemos mencionado, el Edge Computing no solo acerca la capacidad de computación a donde se están generando los datos, sino también la capacidad de almacenamiento, de modo que, en sistemas que tienen que gestionar una gran cantidad de datos, facilita el uso de los datos y las tareas de traducción, procesamiento y estructuración de la información.

• Privacidad. En la misma línea de lo explicado en el área de seguridad, al controlar los datos localmente, es mucho más fácil cumplir con la legislación y las regulaciones de privacidad que afectan a la región en la que operamos.

• Estándares. El problema de las normas es uno de los más complicados de resolver hasta que los sistemas empiecen a diseñarse conjuntamente o se adopten normas aplicables a las distintas disciplinas de IT, OT y ET. Hasta que esto ocurra, tendremos que buscar soluciones de traducción que nos permitan pasar de un estándar y/o protocolo a otro. Y aquí, una vez más, el uso del Edge Computing puede ayudar en estas tareas de traducción, al proporcionar capacidad de computación y almacenamiento allí donde se producen e intercambian los datos. En este sentido, el componente Edge Computing podría entenderse como un HUB de conexión y traducción entre sistemas, que proporcionaría capacidad de sobra para este tipo de tareas.

• Barreras culturales. En este caso, como se trata de un reto que no está directamente relacionado con la tecnología en sí, sino con la forma en que trabajan las personas, la contribución del Edge Computing no es tan obvia. Para la integración del Edge Computing en la convergencia de tecnologías, también será necesario formar a profesionales de diferentes campos y lograr la colaboración entre los equipos. Sin embargo, si la implementación de soluciones de Edge Computing ayuda a reducir los retos anteriores, las barreras culturales seguramente también disminuirán a medida que los operadores y trabajadores vean las mejoras que se pueden obtener.

Ahora que está claro que el uso de Edge Computing puede ser un factor decisivo para lograr la convergencia de tecnologías, veamos algunos ejemplos reales para comprender todo su potencial.

El primer ejemplo es para entornos de fabricación, donde el Edge Computing puede ayudar a integrar IT y OT permitiendo que los datos de los sensores y la maquinaria de la planta (OT) se procesen localmente y se apliquen procesos de Machine Learning y Mantenimiento Predictivo (IT) para facilitar la toma de decisiones en tiempo real. Además, en este escenario, los datos procesados pueden enviarse a la nube para un análisis más profundo con el fin de entrenar modelos de IA que luego podrían ejecutarse en el Edge. Muchos fabricantes de maquinaria industrial están trabajando en esta dirección junto con proveedores de servicios en la nube para desarrollar tales soluciones.

Otro ejemplo menos "industrial" podría ser el seguimiento de contenedores en barcos y en ubicaciones remotas, donde la conectividad es muy limitada. En estos escenarios, se pueden utilizar sensores y datos de los propios sistemas de control del barco para monitorizar factores como la temperatura, la humedad y la ubicación del contenedor en tiempo real.

Dado que la conectividad puede no estar garantizada durante largos períodos de tiempo, dicha monitorización en tiempo real tendría que realizarse en un sistema de edge computing que se encargaría de comunicar los diferentes sistemas OT e IT para procesar todos los datos procedentes de ambos sistemas y también se encargaría de tomar decisiones para actuar sobre los contenedores en caso de que tengan que cumplir ciertas condiciones, como mantener rangos de temperatura máximos y mínimos. Todos los datos procesados podrían almacenarse localmente mientras se espera llegar al puerto o al área de cobertura donde podrían enviarse a la nube para su posterior procesamiento o elaboración de informes.

Si nos centramos en la tecnología ET que se utiliza para desarrollar proyectos de ingeniería industrial, un buen ejemplo de convergencia con IT y OT sería el desarrollo de modelos de gemelos digitales. Un gemelo digital es una representación digital de un objeto o sistema físico que se utiliza para simular, predecir y mejorar el rendimiento y las características de su homólogo físico. De este modo, los gemelos digitales combinan datos en tiempo real, simulación, algoritmos de aprendizaje automático y análisis para proporcionar una visión detallada y precisa del estado, el rendimiento y la eficiencia de un sistema o proceso.

Para lograr estos objetivos, se basan en datos de ingeniería, como inventarios de piezas industriales, modelado 3D de infraestructuras y representaciones de realidad virtual o aumentada, que complementarían los datos de sensores y sistemas de control de los sistemas OT y el Machine Learning, la Inteligencia Artificial, los servicios en la nube o los procesos de IoT de los sistemas de TI. Todos estos datos se pueden procesar en la capa Edge para lograr sistemas de Digital Twin robustos que gestionen y relacionen datos de las 3 tecnologías para soluciones de Mantenimiento Predictivo y simulación de comportamientos complejos.

Estos son solo algunos ejemplos de operación y convergencia de OT, ET e IT con el apoyo de tecnologías de procesamiento Edge, pero los casos de uso son innumerables, especialmente en entornos industriales, y cada vez veremos más propuestas de integración de diferentes tecnologías para conseguir soluciones más y más complejas y que solucionarán muchos de los problemas y retos a los que se enfrentan los entornos tecnológicos que requieren la gestión de cada vez más volúmenes de datos, y datos cada vez más diversos.

Larga vida al Edge Computing.

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Acerca del autor:

Daniel Garrote es Ingeniero en Informática por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y Máster en Industria 4.0 por la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Cuenta con más de 15 años de experiencia liderando procesos de Transformación Digital y la estrategia de integración de tecnologías emergentes en grandes corporaciones del IBEX como BBVA, Ferrovial y Cepsa, y los últimos 8 años se ha dedicado de lleno a liderar el desarrollo e implementación de soluciones IoT en entornos industriales. Es Global Head Expert y Director del Máster IoT en Nuclio Digital School, Embajador y profesor en programas de Transformación Digital, IoT y Blockchain en el MIT y profesor en el Máster IoT de EOI.

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