¿Qué es la computación perimetral?

Edge Computing es una arquitectura de tecnología de la información distribuida (TI) en la que los datos del cliente se procesan en la periferia de la red, lo más cerca posible de la fuente de origen. El movimiento hacia la informática de vanguardia está impulsado por la informática móvil, el costo decreciente de los componentes de la computadora y la gran cantidad de dispositivos en red en Internet de las cosas (IoT). Dependiendo de la implementación, los datos sensibles al tiempo en una arquitectura de computación perimetral pueden procesarse en el punto de origen mediante un dispositivo inteligente o enviarse a un servidor intermediario ubicado en una proximidad geográfica cercana al cliente. Los datos que son menos sensibles al tiempo se envían a la nube para su análisis histórico, análisis de big data y almacenamiento a largo plazo.

La transmisión de grandes cantidades de datos en bruto a través de una red supone una carga tremenda para los recursos de la red. En algunos casos, es mucho más eficiente procesar datos cerca de su fuente y enviar solo los datos que tienen valor a través de la red a un centro de datos remoto. En lugar de transmitir continuamente datos sobre el nivel de aceite en el motor de un automóvil, por ejemplo, un sensor automotriz podría simplemente enviar datos de resumen a un servidor remoto de forma periódica. O un termostato inteligente solo puede transmitir datos si la temperatura sube o baja fuera de los límites aceptables. O una cámara de seguridad inteligente con Wi-Fi dirigida a la puerta de un ascensor podría usar análisis de bordes y solo transmitir datos cuando un cierto porcentaje de píxeles cambia significativamente entre dos imágenes consecutivas, lo que indica movimiento.

Edge computing también puede beneficiar a entornos de oficinas remotas / sucursales (ROBO) y organizaciones que tienen una base de usuarios geográficamente dispersa. En tal escenario, se pueden instalar micro centros de datos intermedios o servidores de alto rendimiento en ubicaciones remotas para replicar servicios en la nube localmente, mejorando el rendimiento y la capacidad de un dispositivo de actuar sobre datos perecederos en fracciones de segundo. Dependiendo del proveedor y la implementación técnica, se puede hacer referencia al intermediario por uno de varios nombres, que incluyen puerta de enlace perimetral, estación base, concentrador, cloudlet o agregador.

Una ventaja importante de la computación perimetral es que mejora el tiempo de acción y reduce el tiempo de respuesta a milisegundos, al tiempo que conserva los recursos de la red. Sin embargo, no se espera que el concepto de computación perimetral reemplace la computación en la nube. A pesar de su capacidad para reducir la latencia y los cuellos de botella de la red, la informática de borde puede plantear desafíos importantes de seguridad, licencias y configuración.

Desafíos de seguridad : la arquitectura distribuida de Edge computing aumenta la cantidad de vectores de ataque. Cuanta más inteligencia tenga un cliente perimetral, más vulnerable se vuelve a las infecciones de malware y las vulnerabilidades de seguridad.

Desafíos de licencia : los clientes inteligentes pueden tener costos de licencia ocultos. Si bien la versión base de un cliente perimetral puede tener inicialmente un precio de boleto bajo, las funcionalidades adicionales se pueden licenciar por separado y aumentar el precio.

Desafíos de configuración : a menos que la administración de dispositivos sea centralizada y robusta, los administradores pueden crear agujeros de seguridad inadvertidamente al no cambiar la contraseña predeterminada en cada dispositivo perimetral o al no actualizar el firmware de manera consistente, lo que provoca un cambio de configuración.

El nombre “edge” en edge computing se deriva de diagramas de red; típicamente, el borde en un diagrama de red significa el punto en el que el tráfico ingresa o sale de la red. El borde también es el punto en el que el protocolo subyacente para el transporte de datos puede cambiar. Por ejemplo, un sensor inteligente podría usar un protocolo de baja latencia como MQTT para transmitir datos a un agente de mensajes ubicado en el borde de la red, y el agente usaría el protocolo de transferencia de hipertexto (HTTP) para transmitir datos valiosos del sensor a un control remoto servidor a través de Internet.

El consorcio OpenFog usa el término computación de niebla para describir la computación de borde. La palabra “niebla” tiene la intención de transmitir la idea de que las ventajas de la computación en la nube deben acercarse a la fuente de datos. (En meteorología, la niebla es simplemente una nube que está cerca del suelo). Los miembros del consorcio incluyen Cisco, ARM, Microsoft, Dell, Intel y la Universidad de Princeton.

Cualquier entorno industrial donde la latencia sea un problema, sin mencionar cosas como aviones no tripulados y automóviles autónomos, encontrará valor en un enfoque de vanguardia.

Los centros de microdatos con red de malla procesan o guardan datos importantes localmente y fuerzan varios datos recibidos en el centro de datos central con un espacio de menos de 100 pies cuadrados.

En los casos de uso de IOT, generalmente se refiere a dispositivos de borde para recopilar datos en momentos de grandes cantidades de ellos y ofrecer todo a un centro de datos o nube con el fin de procesarlos.

En los casos de uso de IoT, generalmente se refiere a grandes cantidades de datos que se recopilan y envían a través del centro de datos o la nube para su procesamiento. Los datos se clasifican localmente mediante la computación perimetral, por lo tanto, pocos de ellos se procesan localmente al disminuir el tráfico de backhaul del repositorio central.

Los dispositivos IoT transfieren los datos a un dispositivo local que tiene conectividad de almacenamiento, computación y red en un factor de forma diminuto.

En el borde, los datos se procesan y todos o parte de ellos se envían al depósito central de almacenamiento o procesamiento.

Los centros de microdatos con red de malla procesan o guardan datos importantes localmente y fuerzan varios datos recibidos en el centro de datos central con un espacio de menos de 100 pies cuadrados.

En los casos de uso de IOT, generalmente se refiere a dispositivos de borde para recopilar datos en momentos de grandes cantidades de ellos y ofrecer todo a un centro de datos o nube con el fin de procesarlos.

En los casos de uso de IoT, generalmente se refiere a grandes cantidades de datos que se recopilan y envían a través del centro de datos o la nube para su procesamiento. Los datos se clasifican localmente mediante la computación perimetral, por lo tanto, pocos de ellos se procesan localmente al disminuir el tráfico de backhaul del repositorio central.

Los dispositivos IoT transfieren los datos a un dispositivo local que tiene conectividad de almacenamiento, computación y red en un factor de forma diminuto.

En el borde, los datos se procesan y todos o parte de ellos se envían al depósito central de almacenamiento o procesamiento.

Los centros de microdatos con redes de malla procesan o guardan datos importantes localmente y fuerzan varios datos recibidos en el centro de datos central con un espacio de menos de 100 pies cuadrados.

En los casos de uso de IOT, generalmente se refiere a dispositivos de borde para recopilar datos en momentos de grandes cantidades de ellos y ofrecer todo a un centro de datos o nube con el fin de procesarlos.

En los casos de uso de IoT, generalmente se refiere a grandes cantidades de datos que se recopilan y envían a través del centro de datos o la nube para su procesamiento. Los datos se clasifican localmente mediante la computación perimetral, por lo tanto, pocos de ellos se procesan localmente al disminuir el tráfico de retorno del repositorio central.

Los dispositivos IoT transfieren los datos a un dispositivo local que tiene conectividad de almacenamiento, computación y red en un factor de forma diminuto.

En el borde, los datos se procesan y todos o parte de ellos se envían al depósito central de almacenamiento o procesamiento. Más detalles sobre la computación de borde están aquí.

Edge computing está localizando cierto tipo de análisis y capacidades de toma de decisiones que permiten un tiempo de respuesta más rápido, menos afectado por la latencia de la red, tráfico reducido y distribución de inteligencia entre la nube y los dispositivos de borde. Aborda la seguridad de la red y el desafío computacional. Por lo tanto, ayuda a realizar el potencial informático completo de la plataforma conectada completa.

Consulte este enlace para obtener una comprensión detallada utilizando el caso de uso:

IoT: Cloud @ Edge