Borde grueso o borde fino: ¿cuál es la diferencia?

A medida que surgen nuevos casos de uso, la diversificación de los bordes sigue ampliándose junto con los requisitos tecnológicos y empresariales. A continuación se explican estos conceptos, antes de comparar los dos extremos y examinar después algunos de sus requisitos técnicos para las implantaciones industriales.

La diferencia entre los casos de uso del thin edge y del thick edge se reduce a dónde se procesan los datos y dónde se genera la inteligencia.

Entonces, ¿cómo saber qué usar y dónde usarlo para mejorar nuestros procesos industriales? Este es uno de los principales debates en el seno de los equipos de desarrollo: ¿necesitan sus dispositivos la tecnología thick edge y su potencia de procesamiento altamente analítica, o la thin edge, que ofrece una computación más ligera y, por tanto, menos costosa?

¿Qué es el Thick Edge?

Cuando el procesamiento de datos se realiza en el punto más cercano a la red y más alejado de los dispositivos, se habla de "Thick Edge". Como los dispositivos pueden estar a una distancia de entre 100 m y 40 km, el procesamiento lo llevan a cabo nodos Edge de alta potencia o, en algunos casos, incluso integrados en los propios equipos de la red principal. Un ejemplo de ello son algunas torres de comunicaciones 5G, que pueden realizar el almacenamiento y procesamiento de datos, evitando latencias innecesarias cuando los dispositivos en comunicación están en la misma red.

Los dispositivos Thick Edge pueden realizar análisis extremadamente intensivos para un entorno de activos totalmente conectado. Son ideales para situaciones que requieren análisis totalmente autónomos de alto rendimiento y visualización operativa, y en las que el tamaño, la potencia y la adición de nuevos componentes físicos no son un problema.

Dicho esto, hay muchas situaciones en las que el tamaño, el coste y la potencia son limitaciones importantes.

Aquí es donde entra en juego la tecnología thin edge.

¿Qué es Thin Edge?

Si el procesamiento de datos tiene lugar en equipos de red o agregadores de datos situados en la propia red local, se trata de tecnología "Thin Edge". Aquí hablamos de distancias físicas de 1 a 100 metros, y el procesamiento lo realizan Edge Nodes de menor potencia, con 1GHz y no más de 8GB de RAM, que en muchos casos también actúan como concentradores de datos, pasarelas IoT o incluso equipos inteligentes de automatización industrial.

Las implementaciones de Thin Edge suelen ser mucho más ligeras que las de Thick Edge en términos de tamaño físico, coste del producto, requisitos energéticos y complejidad de la instalación. También funcionan utilizando recursos mínimos en dispositivos informáticos pequeños y ligeros, como los modernos routers de red, decodificadores o unidades de visualización.

Hasta ahora, los dispositivos thin edge podían realizar análisis menos intensivos de uno o varios activos conectados, pero lo hacían de forma semiautónoma. Por ejemplo, al detectar un problema, el dispositivo "pedía ayuda", alertando a las plataformas en línea de las mediciones de vibración o humedad, fuera de los umbrales gestionables localmente.

Más recientemente, sin embargo, hemos visto una clara tendencia hacia la integración de más inteligencia en dispositivos más pequeños -gracias a plataformas como Barbara- capaces de habilitar aplicaciones de IA también en estos dispositivos.

Los dispositivos perimetrales ligeros y de bajo consumo para entornos de trabajo duros y de baja conectividad son la clave para automatizar y mejorar los procesos y permitir nuevas aventuras empresariales.

En muchos sectores, como el IoT, estos dispositivos se encuentran lejos del lugar donde se procesan los datos. Esto significa que los datos recibidos tienden a llegar con retraso y de forma irregular. En algunas industrias de servicios de alto impacto o coste, esta espera es crítica.

Canto grueso frente a canto fino

¿Cuál es la solución óptima? Thin Edge Computing que admite el procesamiento de datos de uso en tiempo real: analizando los datos más cerca de la fuente, reduciendo la latencia y ahorrando el coste de trasladar y almacenar los datos en la nube.

Las industrias necesitan poder extraer aún más valor de sus productos mediante un mayor tiempo de actividad, inteligencia operativa adicional y una experiencia de usuario mejorada. El sector ve ahora en el edge un medio perfecto para conseguirlo.

Sin embargo, el Edge Computing tiene muchos matices y los diferentes tipos coexisten para proporcionar inteligencia procesable sobre activos remotos: individuales o grupos de activos coubicados, según sea necesario.

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Aunque cada vez más casos de uso de IoT exigen un mayor grado de procesamiento en el borde, las soluciones en el borde siguen lidiando con los retos de la conectividad segura y la gestión de aplicaciones. Aquí es donde Barbara puede ayudar: nuestra plataforma de diseño seguro para nodos periféricos permite desplegar, gestionar y configurar aplicaciones periféricas de forma centralizada con un solo clic.

Conclusión

El modelo está cambiando. Estamos pasando de la inteligencia que reside en los equipos industriales -el hardware- a la inteligencia que reside en el software. Edge Computing sigue una clara tendencia en la digitalización industrial para generar inteligencia en elementos distribuidos, y por eso proveedores especializados como Barbara son esenciales.

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