IoT Edge Computing, nodos edge y casos de uso industrial

La evolución del IoT en la vida cotidiana

El primer dispositivo IoT del mundo se creó a principios de la década de 1980, cuando estudiantes de la Universidad Carnegie Mellon en Pensilvania encontraron una manera de que una máquina expendedora de Coca-Cola informara sobre su nivel de stock a través de la red informática del campus, evitando viajes innecesarios a la máquina para comprobarlo.

Hoy en día, más de la mitad de todos los dispositivos electrónicos fabricados en el mundo son dispositivos del Internet de las Cosas (IoT), es decir, son capaces de comunicar datos a través de redes informáticas; y esto aumentará exponencialmente para 2025. Se prevé que la base total instalada de dispositivos conectados a IoT en todo el mundo alcance los 30.900 millones de unidades en 2025, según Statista.

Es justo decir que prácticamente cualquier dato necesario para que una empresa fortalezca u optimice su toma de decisiones o sus procesos operativos, está disponible en sus redes informáticas en un nivel u otro.

Impacto de los nodos Edge en el negocio

En 2011, la industria acuñó el término “data lake” para definir aquellas bases de datos de la empresa que centralizan datos de una amplia gama de dispositivos conectados, sin estructuras rígidas que pudieran desarrollar fácilmente para cualquier uso de esos datos.

En línea con esta analogía, algunos analistas han transformado el término en "tsunami de datos", refiriéndose a la incapacidad de muchas empresas para utilizar los enormes volúmenes de datos. La principal batalla hoy en día no es cuántos datos se pueden obtener, sino cómo adquirirlos y procesarlos de manera óptima y eficiente para su uso posterior.

Para navegar por este "tsunami" de datos procedentes de miles de dispositivos IoT, la tecnología Edge Computing es una solución en la que los datos no tienen que estar totalmente centralizados; en cambio, parte de ellos pueden procesarse en ordenadores distribuidos, denominados Edge Nodes, en el mismo lugar donde se generan los datos. Sólo el resultado o el agregado de este procesamiento se centraliza entonces, evitando así la sobrecarga de la infraestructura, eliminando latencias innecesarias y mitigando los riesgos de seguridad y soberanía de los datos, todo lo cual es tan importante para las empresas y los ciudadanos hoy en día.

Imagine, por ejemplo, una empresa de distribución de energía que quiere ajustar su producción, casi en tiempo real, en función de los niveles de producción y consumo. La infraestructura para comunicar, centralizar y almacenar todos estos datos de miles de sensores es tan complicada que el retorno de la inversión puede no ser viable. Sin embargo, a través de Edge Computing, cada subestación puede analizar la información en tiempo real y sólo comunicar a la infraestructura centralizada las desviaciones clave que tendrán un impacto significativo en la red.

Tipos de Edge Computing

El Edge Computing está despertando un interés significativo con nuevos casos de uso, especialmente desde la introducción del 5G. El informe de 2021 de la Linux Foundation sobre el estado del Edge predice que la capitalización del mercado mundial de la infraestructura de Edge Computing superará los 800.000 millones de dólares en 2028.

Las grandes corporaciones han realizado un gran trabajo definiendo y explicando qué es el Edge Computing y sus diferentes casos de estudio, lo que ha dado lugar a una serie de definiciones y clasificaciones. Todas ellas agrupan los diferentes tipos de Edge en función del lugar donde se realiza el procesamiento de los datos.

Fog Computing

Cuando el procesamiento de datos se realiza en el punto más cercano a la red y más alejado de los dispositivos, hablamos de "Fog-Computing" (término acuñado por Cisco) o "Thick-Edge". Esto ocurre a distancias de 100 m a 40 km de los dispositivos, y lo llevan a cabo nodos edge muy potentes o, en algunos casos, incluso incrustados en el propio equipo central de la red. Es el caso, por ejemplo, de algunas torres de comunicaciones 5G, que pueden realizar el almacenamiento y procesamiento de datos evitando latencias innecesarias cuando los dispositivos comunicantes están en la misma red.

Far Edge o Thin Edge

Si el procesamiento de datos se realiza en equipos de red o agregadores de datos ubicados en la propia red local, se denomina «Far-Edge» o «Thin-Edge». Las distancias físicas en estos casos pueden oscilar entre 1 m y 100 m, y se lleva a cabo mediante Edge Nodes de menor potencia, a 1 GHz y no más de 8 GB de RAM, que en muchos casos actúan como concentradores de datos, gateways IoT o incluso equipos inteligentes de automatización industrial.

Micro-Edge

Finalmente, cuando el procesamiento se integra en el propio equipo de IoT, hablamos del "Micro-Edge", que a menudo tiene una funcionalidad reducida, ya que los dispositivos suelen tener una capacidad de cálculo muy limitada para evitar aumentos de precio o consumo de batería.

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Los retos del IoT Edge Computing

No cabe duda de que el IoT en el Edge es uno de los nuevos habilitadores que acelerará la transformación digital en las empresas. Sin embargo, no está exento de desafíos que cualquier organización debe considerar en la fase de diseño e implementación. Los desafíos más importantes que hemos identificado son:

• Ciberseguridad: como red de recursos distribuidos, en muchos casos desatendidos y, a menudo, conectados a elementos críticos, el diseño, la protección y la supervisión de la seguridad requieren una atención especial. Más aún cuando los Edge Nodes pueden operar el equipo conectado.

‍• Escalabilidad: especialmente en los entornos informáticos “Far Edge” o “Micro-Edge”, el número de dispositivos desplegados puede ser muy grande (de miles a decenas de miles). Esto significa que el suministro, la instalación y el mantenimiento de los nodos Edge pueden añadir costes ocultos de implementación hasta el punto de ser económicamente inviables. En el caso de las instalaciones industriales, en particular, que tienen una vida útil extremadamente larga, es esencial disponer de herramientas que faciliten la gestión del ciclo de vida de los nodos Edge de forma remota, centralizada y escalable.

• Integración: la tipología de los dispositivos conectados, especialmente en la industria, está muy fragmentada. No existen protocolos de comunicación totalmente generalizados ni estructuras de datos comunes. Por lo tanto, es importante que un despliegue de edge computing se base en tecnologías abiertas, idealmente estándar o ampliamente utilizadas por la industria, para permitir una integración y evolución eficaz de las diferentes partes con la infraestructura existente. Deben evitarse las soluciones monolíticas y cerradas con altos costes de integración.

Industrias que se benefician más del IoT Edge Computing

En todos los sectores, las empresas industriales están experimentando procesos de transformación digital. Ser capaz de conectar dispositivos, así como recopilar y explotar estos datos, se está volviendo crucial para la competitividad. Las industrias donde IoT Edge puede tener el mayor impacto son aquellas que trabajan con un gran número de dispositivos conectados. El impacto también es exponencialmente mayor donde estos dispositivos se encuentran en ubicaciones distribuidas y generan datos a altas frecuencias.

En este sentido, están claramente posicionados:

• Utilities: La continuidad del negocio es clave para el sector de los servicios críticos de electricidad, gas o agua. La supervisión de sus activos para detectar – o incluso prevenir – fallos es una funcionalidad operativa básica. Sin embargo, los activos suelen estar en lugares remotos. En este caso, el Edge Computing permite el análisis en tiempo real, con un procesamiento mucho más cercano al activo, lo que significa mucha menos dependencia de la conectividad y mejores tiempos de respuesta.

• Energía renovable: El Edge Computing puede tener un gran impacto en la gestión sostenible de los recursos energéticos renovables limitados, como la energía solar y eólica. Una vez más, en un entorno remoto y muy distribuido, puede evitar una alta dependencia de la conectividad y proporcionar robustez y seguridad para un servicio tan crítico. Los algoritmos de Edge Computing pueden evaluar – e incluso predecir – en tiempo real, la oferta y la demanda de recursos energéticos, con mejoras sustanciales en el balance energético. Las empresas que buscan reducir las emisiones de carbono están considerando cada vez más el uso de Edge Computing combinado con la nube en este sentido.

• Smart Grid: Con la aparición de recursos energéticos distribuidos, como coches eléctricos, cargadores, baterías, paneles solares de autoconsumo y otros elementos, la toma de decisiones local puede conducir a mejoras muy elevadas de la eficiencia energética para las empresas o las grandes comunidades. Dada la complejidad y las variables que intervienen en este tipo de gestión, no se espera que se deje a los usuarios y, por lo tanto, debe tener un alto grado de automatización. Dado que la privacidad de los datos puede implicar restricciones de uso, la heterogeneidad de los dispositivos puede complicar su integración en plataformas en la nube, y la latencia o los errores pueden tener implicaciones para el caso de negocio, el Edge Computing se posiciona ahora como una solución arquitectónica de alto potencial.

• Logística y movilidad: En este caso, en el que los activos no sólo están distribuidos y son múltiples, sino también móviles, existe una tendencia creciente en el uso de la tecnología Far-Edge con nodos informáticos en el vehículo. Desde los casos más básicos de sensorización para asegurar las cargas o los inventarios de elementos críticos hasta la optimización avanzada de rutas o incluso la semiautomatización de la conducción, la respuesta de baja latencia y la fiabilidad general del sistema son aspectos fundamentales a la hora de situar la informática en el punto más cercano a los activos.

• Fabricación distribuida: Se entiende por fabricación distribuida, o descentralizada, la fabricación en la que el producto se elabora en una red de varias instalaciones más pequeñas y dispersas geográficamente, coordinadas a través de redes informáticas. Estas redes han tenido tradicionalmente costes de instalación y mantenimiento muy elevados debido a la necesidad de transferir grandes cantidades de datos con frecuencia entre varios sitios. Si bien la computación en la nube ha supuesto una mejora significativa en estos entornos, la combinación con algoritmos en el Edge puede optimizar la inversión, mejorar la seguridad de los datos y facilitar el cumplimiento de las normativas del sector que no encajan tan bien en los entornos de la nube.

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