El edge computing, fundamental en el despliegue del IoT
El edge computing es una tecnología clave para el desarrollo de un internet de las cosas más rápido, seguro y eficiente.
Aunque todavía no ha empezado a mostrar nada más que una fracción de su potencial, el internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) está llamado a transformar industrias como la salud, la manufactura, las ciudades inteligentes o los vehículos autónomos. Y en esta evolución, el edge computing va a adquirir un gran protagonismo.
“A diferencia de la infraestructura tradicional basada en la nube, el edge computing procesa los datos en el punto donde se generan. En lugar de enviar todos los datos sin procesar a servidores centralizados en la nube, los dispositivos de borde pueden analizarlos, filtrarlos y actuar sobre ellos de forma local. Esto reduce la latencia, disminuye la congestión del ancho de banda y mejora la toma de decisiones en tiempo real”, explica Check Point Software.
De este modo, el edge computing es fundamental para reducir la latencia. “Aplicaciones críticas como los vehículos autónomos y la robótica industrial requieren decisiones en fracciones de segundo. Al procesar la información más cerca de su origen, el edge computing permite respuestas instantáneas y mejora el rendimiento y la seguridad”, especifica la compañía.
También ayuda a optimizar el ancho de banda. “La cantidad masiva de datos generados por el IoT puede sobrecargar las infraestructuras de red. Con edge computing, sólo la información relevante se transmite a la nube, reduciendo costos y descongestionando la red”.
Asimismo, mejora la seguridad, ya que el edge computing disminuye la transmisión de datos sensibles por la red, por lo que reduce los riesgos de ciberataques y mejora el cumplimiento normativo.
Además, Check Point destaca otras ventajas que ofrece esta tecnología, como el aprendizaje federado, que permite entrenar modelos de IA en dispositivos locales sin comprometer la privacidad del usuario; el cumplimiento normativo, al procesar datos dentro de la misma jurisdicción para cumplir con regulaciones como el RGPD; los microcentros de datos, que facilitan el procesamiento en ubicaciones remotas reduciendo la latencia y la dependencia de la nube; y la seguridad impulsada por IA, que detecta amenazas en tiempo real y mejora la ciberresiliencia”.
Finalmente, reseña que la gravedad de los datos impulsa la inversión en procesamiento local, ya que mover grandes volúmenes de datos se vuelve menos viable.
Sin embargo, reconoce que la adopción del edge computing también presenta varios retos. Por ejemplo, en cuanto a escalabilidad y gestión, puesto que administrar miles de dispositivos descentralizados requiere herramientas avanzadas de orquestación y actualización remota.
Además, se presentan nuevos riesgos de seguridad, porque los dispositivos edge suelen estar en ubicaciones remotas y pueden ser vulnerables tanto a ataques físicos como cibernéticos.
También nos enfrentamos al desafío de la interoperabilidad, ya que la diversidad de hardware y protocolos dificulta la integración entre dispositivos de distintos fabricantes.
Por último, hay que tener en cuenta el consumo energético. “Ejecutar procesamiento de datos a nivel local exige un equilibrio entre rendimiento y eficiencia energética”, especifica Check Point.
