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Vivimos en una era donde cada segundo cuenta. Desde autos autónomos hasta ciudades inteligentes, las tecnologías actuales necesitan respuestas inmediatas.
Aquí es donde el edge computing cambia las reglas del juego: procesa los datos justo donde se generan, reduciendo la latencia y potenciando el rendimiento.
¿Qué es el edge computing?
El edge computing es un modelo de computación que propone procesar y almacenar los datos lo más cerca posible del lugar donde se generan, es decir, en el “borde” de la red. A diferencia del enfoque tradicional, que envía la información a centros de datos lejanos, este sistema descentraliza el procesamiento para reducir tiempos de respuesta.Diferencias clave entre edge computing y cloud computing
Aunque ambos modelos comparten el objetivo de gestionar y procesar datos, presentan diferencias importantes:
1. Ubicación de los recursos
En el edge computing, la infraestructura de procesamiento se encuentra cerca de los dispositivos que generan los datos. En cambio, el cloud computing centraliza los recursos en centros de datos remotos, que pueden estar ubicados a gran distancia.2. Latencia
El edge computing ofrece tiempos de respuesta más rápidos, ya que la información no necesita recorrer largas distancias para ser procesada. Por su parte, el cloud computing suele presentar mayor latencia debido al traslado de datos hacia y desde servidores lejanos.3. Escalabilidad y capacidad
Mientras que la nube dispone de gran capacidad de procesamiento centralizado y prácticamente ilimitado, el edge computing distribuye recursos en múltiples dispositivos, lo que puede implicar menor potencia individual, pero mayor eficiencia local.Ventajas del edge computing
Además de la rapidez en el procesamiento, este modelo presenta diversos beneficios alineados con redes de nueva generación como 5G y redes definidas por software (SDN), que priorizan velocidad y eficiencia.1. Reducción de la latencia
Al procesar datos en el punto de origen, se logran respuestas inmediatas, fundamentales en aplicaciones que requieren decisiones en tiempo real.2. Ahorro de ancho de banda
El filtrado y procesamiento local de la información reduce la cantidad de datos enviados a la nube, lo que evita congestiones y optimiza el uso de la red.3. Mayor seguridad
Mantener los datos cerca de su fuente disminuye la exposición a amenazas externas y limita la circulación de información sensible por la red.4. Uso eficiente de recursos
La carga de trabajo se distribuye entre distintos dispositivos periféricos, lo que mejora el aprovechamiento de la infraestructura disponible.5. Escalabilidad y flexibilidad
Permite adaptarse con rapidez a cambios en la demanda, añadiendo capacidad de procesamiento en distintos puntos de la red según sea necesario.Relación con el análisis de datos y la inteligencia artificial
El edge computing está estrechamente vinculado al análisis de datos y a la inteligencia artificial, ya que posibilita el procesamiento inmediato de grandes volúmenes de información en el mismo lugar donde se generan. Esto facilita la ejecución de algoritmos de IA en tiempo real, lo que resulta clave para aplicaciones que requieren respuestas automáticas e instantáneas.Ejemplos de aplicación del edge computing
Vehículos autónomos
En el sector automotriz, se utiliza para procesar en tiempo real la información captada por cámaras, radares y sensores. Esto permite que los vehículos tomen decisiones críticas de forma inmediata, sin depender de la nube y evitando retrasos que podrían comprometer la seguridad.
Ciudades inteligentes
En entornos urbanos, el edge computing analiza datos provenientes de cámaras de vigilancia, sensores ambientales y sistemas de control de tráfico. Así, las autoridades pueden optimizar la movilidad, reforzar la seguridad pública y mejorar la eficiencia energética mediante decisiones más rápidas y precisas.Artículo adaptado y traducido de ISDI.