IoT Edge Computing, nodos edge y casos de uso industrial

La evolución de la IoT en la vida cotidiana

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

En la actualidad, más de la mitad de los dispositivos electrónicos fabricados en el mundo son dispositivos de la Internet de las Cosas (IoT), es decir, capaces de comunicar datos a través de redes informáticas; y esta cifra aumentará exponencialmente de aquí a 2025. Se prevé que la base total instalada de dispositivos conectados a la IO en todo el mundo alcance los 30 900 millones de unidades en 2025, según Statista.

Cabe afirmar que prácticamente todos los datos necesarios para que una empresa refuerce u optimice su toma de decisiones o sus procesos operativos están disponibles en sus redes informáticas a un nivel u otro.

Impacto de los nodos periféricos en las empresas

En 2011, el sector acuñó el término "lago de datos" para definir las bases de datos de las empresas que centralizan los datos de una amplia gama de dispositivos conectados, sin estructuras rígidas que puedan desarrollar fácilmente para cualquier uso de esos datos.

Siguiendo 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 forma óptima y eficiente para su posterior uso.

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

Imaginemos, 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 procedentes de miles de sensores es tan complicada que el retorno de la inversión puede resultar inviable. Sin embargo, a través del Edge Computing, cada subestación puede analizar la información en tiempo real y sólo comunicarse con la infraestructura centralizada sobre las desviaciones clave que tendrán un impacto significativo en la red.

Tipos de Edge Computing

El edge computing está adquiriendo un interés significativo con nuevos casos de uso, especialmente desde la introducción del 5G. El informe State of the Edge 2021 de la Linux Foundation predice que la capitalización del mercado mundial de infraestructuras de computación de borde superará los 800.000 millones de dólares en 2028.

Las grandes empresas han realizado una gran labor para definir y explicar qué es el Edge Computing y sus diferentes casuísticas, lo que ha dado lugar a una serie de definiciones y clasificaciones. Todas ellas agrupan los distintos tipos de Edge en función de la ubicación en la que tiene lugar 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.

Borde lejano o borde fino

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 1m y 100m, y se lleva a cabo mediante Edge Nodes de menor potencia, a 1GHz y no más de 8GB de RAM, que en muchos casos actúan como concentradores de datos, pasarelas IoT, o incluso equipos inteligentes de automatización industrial.

Micro-Edge

Por último, cuando el procesamiento está embebido en el propio equipo IoT, hablamos de "Micro-Edge", que suele tener funcionalidades reducidas ya que los dispositivos suelen tener una capacidad de computación muy limitada para evitar incrementos de precio o consumo de batería.

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Los retos de la informática de borde de IoT

No cabe duda de que IoT at the Edge es uno de los nuevos habilitadores que acelerarán la transformación digital en las empresas. Sin embargo, no está exento de retos que cualquier organización debe tener en cuenta en la fase de diseño e implementación. Los retos más importantes que hemos identificado son:

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

‍- 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 Edge Nodes pueden añadir costes ocultos de despliegue hasta el punto de ser financieramente inviables. En el caso concreto de las instalaciones industriales, que tienen una vida útil extremadamente larga, es esencial disponer de herramientas que faciliten esta gestión del ciclo de vida de los Edge Nodes 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 efectivas de las distintas partes con la infraestructura existente. Deben evitarse las soluciones monolíticas y cerradas con elevados costes de integración.

Industrias que más se benefician del IoT Edge Computing

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

En este sentido, están claramente posicionados:

- Servicios públicos: La continuidad del negocio es clave para el sector crítico de los servicios de electricidad, gas o agua. Supervisar sus activos para detectar -o incluso prevenir- fallos es una funcionalidad operativa básica. Sin embargo, a menudo los activos se encuentran en ubicaciones remotas. En este caso, Edge Computing permite realizar análisis en tiempo real, con un procesamiento mucho más cercano al activo, lo que significa una dependencia mucho menor de la conectividad y mejores tiempos de respuesta.

- Energías renovables: La computación de borde puede tener un gran impacto en la gestión sostenible de los limitados recursos energéticos renovables, como la energía solar y eólica. De nuevo, en un entorno remoto y altamente distribuido, puede evitar la alta dependencia de la conectividad y aportar solidez y seguridad a 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 valoran cada vez más positivamente el uso de Edge Computing combinado con la nube en este sentido.

- Red inteligente: Con la aparición de recursos energéticos distribuidos, como coches eléctricos, cargadores, baterías, paneles solares de autoconsumo y otros elementos, la toma de decisiones a nivel local puede suponer mejoras de eficiencia energética muy elevadas para empresas o grandes comunidades. Dada la complejidad y las variables que intervienen en este tipo de gestión, no se espera que se deje en manos de los usuarios y, por 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, Edge Computing se posiciona 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 que son móviles, existe una tendencia creciente en el uso de tecnología Far-Edge con nodos de computación a bordo de los vehículos. Desde los casos más básicos de sensorización para asegurar cargas o 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 global del sistema son aspectos fundamentales a la hora de situar la computación en el punto más cercano a los activos.

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

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