El mercado del Edge Computing
En las Tecnologías de la Información (IT, por sus siglas en inglés), el término Edge se refiere a un modelo informático que hace posible el procesamiento de datos en el lugar donde se obtienen o en una ubicación relativamente cercana. Permite enviar a la nube datos -No requeridos en tiempo real- para su almacenamiento a largo plazo, analítica de Big Data, análisis de historiales y otras necesidades. El Edge Computing ha progresado gracias a los avances en informática móvil, el veloz desarrollo del Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) y el abaratamiento de los componentes de las computadoras.
Markets and Markets afirma que el tamaño del mercado del Edge Computing pasará de USD 2,800 a 9,000 millones para 2024, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR, por sus siglas en inglés) de 26,5 %. Según Grand View Research, se espera que el mercado global del Edge Computing alcance un tamaño de USD 28.840 millones para 2025 y una CAGR del 54,0 %. Por su parte, Allied Markets Research estima USD 16.557 millones para el año 2025 con una CAGR de un 32,8 % entre 2018 y 2025.
Las cifras anteriores muestran un incremento constante y significativo con base en la importancia que ha adquirido la tecnología Edge Computing. A continuación describiremos algunos de sus principios, características y beneficios para la gestión de flotas.
En el borde, en la niebla, en la nube y… ¿En la lluvia?
Bueno, en la lluvia no… al menos no por ahora. Sin embargo, la tecnología Edge Computing (traducida como «Borde») así como la Fog Computing («Niebla») son tecnologías enfocadas en la solución de problemas relacionados con el procesamiento en la Nube como son las limitaciones de ancho de banda, los problemas de latencia (cuánto tiempo tarda un paquete de datos en viajar de un punto a otro) y demoras de procesamiento.
Para enfrentar esos desafíos, las empresas instalan pequeños centros de procesamiento de datos cerca de sus puntos de origen. El nivel intermedio que hay entre la Nube (Los centros de datos) y el Edge (Funcionalidad a nivel de dispositivo) se conoce como Fog Computing (Operación en servidores ubicados fuera de la Nube). En una forma simplificada, el flujo de información en este sistema de tres niveles se podría describir como un dispositivo que contiene algunos sensores programados, de tal manera, que toma lecturas en cada determinado período de tiempo.
El Edge Computing es una modalidad donde un dispositivo combina las lecturas de varios sensores en un único punto de datos y posteriormente, en cada cierto periodo de tiempo, las envía a la “Niebla” (Fog). Por su parte, la Niebla permite que los datos se obtengan del punto más cercano de su origen y se compilen en un informe diario que se envía al centro de datos. En otras palabras, el Fog Computing ayuda a extender el alcance de la Nube por medio de la transmisión de los cálculos hacia el Borde de la red (Edge).
Arquitectura del Edge Computing
Sin duda, el Edge Computing es una de las principales tecnologías disponibles que podrían contribuir a revelar todo el potencial del IoT, al trasladar algunas funciones de procesamiento más cerca del usuario final.
Veamos la arquitectura de referencia del Edge Computing en un diagrama elaborado por el Edge Computing Consortium (ECC) que se basa en los principios de Ingeniería Dirigida por Modelos (IDM). Como se puede observar, existen interfaces abiertas basadas en modelos para cada nivel permitiendo una total apertura. Verticalmente, la arquitectura emplea Servicios de Datos Completos con Ciclo de Vida, Servicios de Seguridad y Servicios de Administración con procesos inteligentes. Horizontalmente, contiene cuatro estructuras que son: 1. Servicio Inteligente (Smart Service), 2. Capa de Servicios (Service Fabric o SF), 3. Capa de Conectividad y Procesamiento (Connectivity and Computing Fabric o CCF) y 4. Nodos Inteligentes de Cómputo en el Borde (Edge Computing Nodes o ECN).
En el primer nivel, el Servicio Inteligente se basa en el marco de servicios unificado dirigido por modelos, mientras que la Estructura de Servicios de Desarrollo y de Operación permiten una coordinación inteligente entre el desarrollo de servicios y su implementación. Estas estructuras posibilitan las interfaces de desarrollo de software coherentes así como servicios automáticos de implementación y operaciones.
Tanto la Capa de Servicios como el Servicio Inteligente definen un flujo de servicio E2E y posibilitan una mayor agilidad de servicio. El objetivo de la Capa de Conectividad y Procesamiento (CCF, por sus siglas en inglés) es posibilitar una arquitectura simplificada y facilitar la arquitectura de inteligencia distribuida en el Borde para los servicios. De igual forma permite la coordinación entre servicios de recursos de Edge Computing y las necesidades de servicio de las industrias.
Los nodos inteligentes de cálculos en el Borde (ECN, por sus siglas en inglés) ofrecen un hardware integrado y seguridad de software, permitiendo el procesamiento y la respuesta en tiempo real, ambos son compatibles con un amplio rango de conexiones heterogéneas. El concepto de Edge Computing abarca la infraestructura de cálculo, red y almacenamiento (un sitio Edge) y también las aplicaciones y cargas de trabajo que realmente se ejecutan en esta infraestructura.
Edge para flotas
El Edge Computing ofrece distintas posibilidades para los dueños de flotas. Por ejemplo, beneficia en la gestión por medio de la predicción de fallas, esto es que el camión puede informar al conductor de inmediato si alguna pieza está por fallar a partir de datos individualizados del camión, las condiciones de manejo y el comportamiento del conductor; o puede usarse para detectar signos de fatiga del conductor y manejo distraído analizando patrones de cambio de carriles obtenidos por video.
También puede contribuir en la prevención de colisiones en tiempo real por medio de alertas a los conductores cuando están cerca de otro vehículo en movimiento. Sin embargo, Edge Computing no está aquí para reemplazar los métodos tradicionales de procesamiento de datos, sino para proporcionar información más profunda e individualizada a los administradores de flotas y a los conductores en la carretera.
Actualmente están disponibles en el mercado las soluciones de administración de flotas que proporcionan oportunidades de procesamiento en el Borde. Por ejemplo, la Dell Edge Gateway 3002 es una puerta de enlace Edge que recopila datos de una variedad de sensores/activadores, convirtiendo los flujos de datos de tecnología operativa heredada a secuencias de datos IP adecuadas a las normas actuales, y emite comandos de control aguas abajo con la dirección de servidores Edge.
De igual forma, este dispositivo ofrece distintas opciones de conectividad desde bus CAN a Zigbee para malla, Bluetooth, WiFi hasta 3G/4G LTE. Está hecha con excepcional solidez y resistencia, equipada con diversos sensores entre los que se cuentan un GPS incorporado, un acelerómetro y un sensor de presión atmosférica.
Es evidente que el Edge Computing puede ahorrar muchos costos en las flotas mediante la asistencia para la prevención de averías en tránsito y colisiones. De igual forma, los dueños de flotas que utilizan Edge Computing tienen el potencial de ahorrar dinero en costos de transmisión y almacenamiento de datos. Además, pueden reducir la influencia de las zonas muertas ya que no es necesario enviar la totalidad de los datos hasta los centros de datos centralizados en la Nube para su procesamiento.
Para dar un ejemplo sobre cómo usar el Edge Computing para ahorrar dinero a los dueños de flotas, analicemos un caso real (ver vínculo [13]). En él, los autores utilizan AWS Lambda, AWS Greengrass y DragonBoard 410c como combinación de hardware y software para dotar de soporte a Greengrass en el Qualcomm® Snapdragon™ 410E, un sistema en chip (SoC, por sus siglas en inglés) diseñado para aplicaciones de IoT. En cuanto a la estimación de costos, los autores nos muestran cómo el Edge Computing con Greengrass, Lambda y Snapdragon no deja pasar la mayor parte del procesamiento y datos a través de la red. Los resultados de las estimaciones se muestran en la imagen a continuación.
Pensemos en una aplicación que contabiliza e informa la cantidad de asientos libres y ocupados en tiempo real en un vehículo de traslado, analizando un flujo de video y comparándolo con un diagrama de asientos.
El costo de enviar ese flujo de video a la nube, procesarlo allí y enviar los resultados al borde de la red podría costar alrededor de mil dólares por día para una flota de 20 vehículos. Pero cuando la aplicación se ejecuta en un dispositivo con procesador Snapdragon instalado en el mismo vehículo, puede hacerse el procesamiento in situ y enviar a la nube solo los resultados, reduciendo los costos de envío de datos a aproximadamente un dólar por día. Este ejemplo resulta muy interesante respecto al modo en que Edge Computing sirve para diversas tareas de una flota.
Edge Computing es una tecnología útil que puede contribuir a maximizar el potencial de la IoT llevando algunas de las funciones de procesamiento más cerca del usuario final. La tecnología Edge representa una modernización junto con el procesamiento en la Nube al permitir una reducción de los costos del hardware asociado y del desarrollo de la tecnología.
Cuando se trata de administración de flotas, Edge Computing puede ahorrar costos mediante la asistencia en la prevención de averías en tránsito y colisiones, así como costos relacionados con la transmisión y almacenamiento constante de datos de las flotas.
Referencias
- www.grandviewresearch.com
- www.marketsandmarkets.com
- www.alliedmarketresearch.com
- www.power-solutions.com
- https://searchdatacenter.techtarget.com/definition/edge-computing
- https://erpinnews.com/fog-computing-vs-edge-computing
- http://en.ecconsortium.net
- http://blog.relayr.io
- Moving to the Edge-Cloud-of-Things: Recent Advances and Future Research Directions, Bangui, H. et al., Electronics, 2018.
- Cloud, fog and edge: Cooperation for the future? Bierzynski, K. et al, Second International Conference on Fog and Mobile Edge Computing (FMEC), 2017.
- https://www.bloorresearch.com
- https://transportation.trimble.com
- www.developer.qualcomm.com/blog/aws-lambda-greengrass-dragonboard-410c-edge-computing-iot
- https://www.5gaa.org
- https://erpinnews.com/fog-computing-vs-edge-computing
- https://www.openstack.org
- https://innovationatwork.ieee.org/real-life-edge-computing-use-cases
- http://dell.iotdesign.embedded-computing.com/white-papers
