Cómo aprovechar Edge Computing para aprovechar al máximo las soluciones de IoT empresarial

Jan 26, 2024

En este artículo, PSA explica qué entornos requieren informática perimetral, qué casos de IoT + tándem perimetral son los más prometedores y cómo distribuir las cargas de trabajo de manera competente en el ecosistema IoT.

El Internet de las cosas ha suscitado significativamente el interés por el tema de la computación perimetral en los últimos años. El hecho es que la computación perimetral tiene grandes esperanzas de liberar el potencial del volumen cada vez mayor de datos que producen los dispositivos IoT. Para 2025, se espera que este volumen alcance la friolera de 73,1 ZB, pero para extraer valor de él, los flujos de datos deben asignarse, administrarse y analizarse de manera competente, respectivamente. Los dispositivos perimetrales pueden ser útiles aquí. Como muestran las estadísticas, la computación perimetral ya se usa en la mayoría de las aplicaciones de IoT de una forma u otra. Más allá de los enrutadores y los cortafuegos, la computación perimetral le permite realizar una automatización inteligente y un mantenimiento predictivo, optimizar el ciclo de vida de los datos y, por lo tanto, reducir los costos. Si bien el borde inteligente es una aplicación nueva, ya es posible observar más de cerca cómo se manifestó en la industria, el transporte, la atención médica y otras soluciones comunes de IoT empresarial para aprovecharlo al máximo. En este artículo, PSA determina qué entornos requieren informática perimetral, qué casos de IoT + tándem perimetral son los más prometedores y cómo distribuir las cargas de trabajo de manera competente en el ecosistema IoT.

La arquitectura tradicional de las soluciones Enterprise IoT asume que los datos se recopilan de cosas, como productos en una cinta transportadora o equipos en un taller; luego se transfiere a la nube para su posterior procesamiento y análisis. En dicho sistema, los dispositivos de borde se utilizan de la manera tradicional: para distribuir datos a través de la red y controlar el tráfico de la red. Los enrutadores, los cortafuegos, los multiplexores y los conmutadores se encuentran entre los dispositivos en los que estos últimos permiten que la empresa se conecte a dispositivos industriales. En general, le permiten establecer IoT en toda la empresa, independientemente de su ubicación. Para las soluciones de automatización de IoT, las ideas generadas por IA en la nube se envían de regreso al campo para inducir alguna acción. Seguramente, este enfoque adolece de una falta de velocidad y rendimiento, lo que se vuelve crítico para la arquitectura ampliamente distribuida y una gran cantidad de datos que deben procesarse. Aquí es donde entran en juego los dispositivos de borde inteligentes, asumiendo el procesamiento, el análisis y la acción. Su beneficio se revela a través de su proximidad a la fuente de datos, lo que les permite reducir la latencia mediante la delegación de algunas credenciales básicas para la toma de decisiones en ellos.

Así, al colocar ciertas cargas en el borde, el sistema ahorra tiempo en la comunicación con la nube, lo que permite una rápida respuesta a la situación en campo. Además, se brinda mayor disponibilidad y confiabilidad, así como seguridad ya que los datos no van más allá del almacenamiento local. Para que esta configuración sea rentable, es crucial no sobrecargar la nube.

Nube híbrida + borde Dado que el valor principal de una nube híbrida revela la oportunidad de cambiar las cargas de trabajo entre varios entornos, la extensión de dicha infraestructura a las soluciones de borde parece lo más natural posible. Al conectar dispositivos perimetrales, aparecen más opciones sobre cómo optimizar las cargas de trabajo. Esto permite una escalabilidad rentable y una mayor resistencia en caso de que el sistema funcione mal. En entornos híbridos, el componente perimetral proporciona flexibilidad adicional a todo el sistema, mientras que el componente de nube aumenta la coherencia entre los activos distribuidos. Cuando se trata de una cantidad excesiva de datos que circulan por el ecosistema de IoT, obtiene más valor al llevar la computación en tiempo real al borde, dejando atrás el análisis profundo de la computación en la nube. Al mismo tiempo, la nube se puede utilizar como centro de gestión proporcionando transparencia para todo el sistema. Dado que no recurrirá a un especialista para cada nodo si algo sale mal, el tándem Hybrid Cloud + Edge permite aumentar la capacidad de control. Los proyectos de código abierto como Micro Shift ayudan a extender las plataformas de misión crítica como Kubernetes hasta el borde y mantenerlas consistentes.Informática perimetral + IA/ML Llevar la IA a Edge está ganando cada vez más popularidad, ya que Edge puede superar los límites de velocidad impuestos en la nube. A veces, es la única forma de implementar el ecosistema de IoT habilitado para IA, ya que es posible que no haya una conexión a Internet disponible o en caso de una mayor seguridad de los datos. De todos modos, amplía las posibilidades de procesamiento de datos sin procesar en el campo, que es indispensable para soluciones de automatización de tiempo crítico y para sistemas altamente distribuidos. Incluir la Nube en esta cadena se vuelve no solo lento sino costoso, ya que requiere recursos significativos en forma de ancho de banda del canal de Internet, tráfico, energía adicional, etc. Por ejemplo, procesar información de sensores en una refinería de petróleo genera más de 1 TB de datos sin procesar por día, lo que requiere recursos excesivos para procesarlos. Los algoritmos de IA puestos en los dispositivos perimetrales traen nuevos casos de uso, como el monitoreo remoto, el mantenimiento predictivo y la automatización avanzada. La visión artificial desplegada en el perímetro también sigue cobrando impulso. Pero de todos modos, implementar IA en el ecosistema de IoT requiere la cooperación entre la nube y el perímetro. El entrenamiento de la IA todavía se lleva a cabo en la nube, ya que necesitamos una potencia informática excesiva para esta operación, mientras que la implementación se establece en el borde. El creciente éxito de este modelo nos permite hablar de AIoT (Internet artificial de las cosas).Informática perimetral + 5G La combinación de edge y 5G promete mejorar la principal ventaja de edge computing: realizar operaciones casi en tiempo real. Hasta ahora, no podemos hablar sobre la respuesta deseada de 1 milisegundo, pero 5G ya es 16 veces más rápido que LTE1. Esta velocidad permite implementar fácilmente varias aplicaciones en la nube, como el monitoreo en tiempo real de robots, control de drones, vehículos automatizados e incluso servicios de cirugía y MRP remotos. La tasa máxima de transferencia de datos de 20 Gbps le permite crear aplicaciones de realidad aumentada y operar con datos pesados, como video 4k. En general, 5G permite a la empresa implementar dispositivos periféricos de menor potencia al tiempo que proporciona mayores capacidades informáticas. ¡El ancho de banda de dicha red le permite conectar hasta 100 veces más dispositivos que a través de tecnologías 4G o LTE! Tales capacidades abren el camino para las aplicaciones más increíbles del Internet de las cosas, como las fábricas oscuras.Recolección de energía en la computación perimetral A medida que se expanden las soluciones de IoT empresarial, surge el problema de alimentar los dispositivos, ya que los sensores y otros dispositivos periféricos pueden operar fuera del área de cobertura de las redes inalámbricas o de malla para cubrir toda la superficie monitoreada. Afortunadamente, las tecnologías de recolección de energía están avanzando y ofrecen diferentes tecnologías de recolección de energía para diferentes aplicaciones de IoT, lo que extenderá significativamente la vida útil de la batería de los dispositivos de bajo consumo. Por ejemplo, los sistemas de recolección de energía basados ​​en energía solar o vibraciones se aplican a los dispositivos incorporados en los automóviles para las comunicaciones entre el automóvil y la infraestructura, mientras que las fuentes de recolección de energía de los sensores de energía térmica o de luz se utilizan con éxito para la automatización del lugar de trabajo. Entre los últimos desarrollos, podemos distinguir un módulo NB-IoT autónomo que utiliza la energía de la luz ambiental. La solución se basa en células solares y PMIC con función MPPT.

Julia Mitchell, gerente de operaciones comerciales de Professional Software Associates (PSA), está ansiosa por resolver los desafíos comerciales de los clientes mediante la creación de ecosistemas de IoT completos. Con más de 8 años de experiencia en la industria del desarrollo de EIoT, participa en proyectos en los sectores de la automoción, la energía, la logística y otros dominios. PSA, con sede en Clearwater, Florida, es una empresa de ingeniería de software líder en los Estados Unidos que desarrolla soluciones de software. y brinda servicios integrales de desarrollo en el dominio Enterprise IoT.

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