'Edge computing': los datos vivirán en el filo de la computación

La cámara de seguridad de la oficina, la pulsera que registra nuestro ejercicio, el navegador del coche o docenas de aplicaciones instaladas en el ‘smartphone’. También las cámaras de tráfico, los sensores que controlan el funcionamiento de un parque eólico o los que miden la lluvia caída en un determinado tiempo y lugar. Hablemos de productos de consumo o de infraestructuras, son numerosísimos los dispositivos inteligentes, conectados a la red y, con esta, a la nube. Y cada vez serán más: hay estimaciones que calculan entre 20.000 y 50.000 millones los artefactos encuadrados dentro del Internet de las Cosas (IoT en inglés) en un momento tan cercano como 2020.

Dispositivos inteligentes más inteligentes

Cada uno de ellos envía los datos que recoge, en bruto, a la nube, para que allí sean procesados; después, en muchas ocasiones, la nube devuelve directrices en función de lo analizado. Hablamos de una cantidad ingente de información, que consume mucho ancho de banda y además, cuando los datos son de ida y vuelta, puede provocar una latencia que afecte al correcto funcionamiento de los aparatos. Más previsiones: en 2025, el volumen de datos de este tipo en circulación será 10.000 veces mayor que el actual.

Por eso se trabaja desde hace algún tiempo en el ‘edge computing’, computación en el borde o computación en la periferia. Se trata de la idea de que esos dispositivos inteligentes lo sean aún más, que no se limiten a recoger datos y enviarlos a la nube, sino que sean capaces de analizarlos, al menos en cierta medida. Y cuando no son los propios artefactos, que sean pequeños nodos, intermediarios entre aquellos y los gigantescos centros de datos en la nube actuales.

Todo ello supondría pasar del actual sistema centralizado a uno distribuido. Los grandes ‘data centers’ en la nube seguirán siendo necesarios, por su mayor potencia de cálculo, pero gracias a la computación en la periferia verán reducida su carga de trabajo, con las labores de filtro y procesamiento que harán los propios artilugios del IoT (se calcula que solo alrededor de un tercio de la información que recogen es realmente útil, el resto son datos redundantes o que caducan rápido).

¿Qué sectores se verán beneficiados?

Prácticamente todos los sectores en los que interviene el IoT se verán beneficiados por los avances en ‘edge computing’, pero para algunos será más importante que para otros. Hablamos, por ejemplo, del coche autónomo. Un vehículo de este tipo genera cuatro TB de datos al día, solo sus cámaras envían a la nube entre 20 y 40 Mb por segundo. Para estos coches resulta fundamental reducir los tiempos de latencia: un milisegundo de más a la hora de tomar una decisión puede ser fatal. No puede esperar mucho a que la nube procese la información y le devuelva su conclusión.

O los aviones comerciales. Cada aeronave produce 70 TB de datos por cada hora de vuelo, que al aterrizar son analizados para saber las labores de mantenimiento necesarias. Cuando esa información sea procesada en el mismo avión, se podría reducir el tiempo que debe estar parado en tierra.

También infraestructuras como las redes eléctricas. Si desde los sensores de los parques eólicos a los contadores inteligentes de los paneles instalados en viviendas pueden trabajar sus propios datos, la respuesta de la red a la demanda de cada instante será más rápida y eficiente.

No todo es color de rosa en la computación de periferia. Se precisan mayores avances en el 5G, por la mayor velocidad y menor latencia que traerá, para su total implantación. Y la seguridad es otra gran preocupación: aunque por un lado habrá menos datos viajando de uno a otro lado, por otro se puede considerar que cada uno de los dispositivos conectados es más vulnerable que un centro de datos blindado. Por eso también se esperan mejoras en seguridad, como la criptografía cuántica, para proteger esa información.

Todas estas mejoras llegarán y, con ellas, un ‘upgrade’ en la inteligencia de millones de dispositivos y un pequeño pero importante cambio de paradigma: si hasta ahora los datos debían desplazarse para ser computados, ahora la computación irá hacia los datos.