Edge Computing: clave en IoT, IA y automatización industrial
La adopción del Edge Computing está creciendo rápidamente en diversas industrias debido a sus múltiples beneficios, como la reducción de la latencia, la mejora en la seguridad y la eficiencia operativa. En la industria manufacturera, por ejemplo, el Edge Computing permite el monitoreo en tiempo real y el mantenimiento predictivo, lo que mejora la eficiencia y reduce los costos operativos
En el sector de la salud, el Edge Computing está revolucionando la forma en que se manejan los datos de los pacientes. Los dispositivos médicos conectados pueden procesar datos en tiempo real, lo que permite a los profesionales de la salud tomar decisiones más rápidas y precisas. Esto es crucial en situaciones de emergencia donde cada segundo cuenta. Según datos de Gartner, el uso de Edge Computing en la salud puede mejorar la eficiencia del tratamiento en un 30%.
El transporte es otra industria que se beneficia enormemente del Edge Computing. Los vehículos autónomos, por ejemplo, dependen de la capacidad de procesar datos en el borde para tomar decisiones en fracciones de segundo. Esto no solo mejora la seguridad, sino que también optimiza las rutas y reduce el consumo de combustible. Un estudio de IBM destaca que el Edge Computing puede reducir la latencia en la toma de decisiones de los vehículos autónomos en un 90%.
Además, las ciudades inteligentes están adoptando Edge Computing para gestionar infraestructuras críticas como el suministro de agua, la gestión de residuos y el control del tráfico. Al procesar los datos localmente, las ciudades pueden responder más rápidamente a las necesidades de sus ciudadanos y mejorar la calidad de vida. Según un informe de IDC, se espera que el mercado de Edge Computing en ciudades inteligentes crezca a una tasa anual del 35% hasta 2025.
Víctor Gago destaca la adopción en todas estas industrias mencionadas, según él, estos sectores están integrando infraestructuras Edge para mejorar la resiliencia y la eficiencia de sus operaciones, “Las empresas están buscando soluciones de Edge Computing que permitan gestionar operaciones remotas, superar limitaciones de espacio y ancho de banda, y garantizar la resiliencia operativa, facilitando la monitorización de operaciones en tiempo real, lo que mejora tanto la seguridad como la eficiencia energética”.
Las ciudades inteligentes están adoptando Edge Computing para gestionar infraestructuras críticas como el suministro de agua, la gestión de residuos y el control del tráfico
Por su parte, Alexandre Bento de Lenovo añade que “se prevé que esta tendencia al alza del uso del edge continúe en los próximos años. Un informe de Grand View Research publicado en 2021 indica que el mercado global de Edge Computing experimentará un crecimiento notable, con una tasa compuesta anual del 38.4% desde 2021 hasta 2028”. Bento también menciona que “en el sector sanitario, la implementación de Edge Computing está revolucionando la atención al paciente, permitiendo análisis de datos en tiempo real que mejoran la eficiencia y la precisión en el diagnóstico y tratamiento”.
Este crecimiento del que hablamos, se debe en parte, como bien menciona Carlos Milán, Arquitecto Senior de Soluciones en AWS España, por la capacidad para proporcionar un procesamiento de datos más rápido y eficiente, “Estas ventajas son especialmente útiles en industrias como la fabricación, la energía, la salud y los vehículos autónomos, donde la velocidad y la capacidad de respuesta son críticas
Papel del Edge Computing en la evolución del IoT
En el contexto del IoT, el Edge Computing permite que los dispositivos conectados funcionen de manera más autónoma. Por ejemplo, en una fábrica, los sensores pueden detectar anomalías en las máquinas y tomar medidas correctivas sin necesidad de enviar datos a un servidor central. Esto no solo mejora la eficiencia, sino que también reduce el riesgo de fallos catastróficos.
Además, el Edge Computing mejora la seguridad y la privacidad de los datos en aplicaciones IoT. Al procesar los datos localmente, se reduce la cantidad de información que necesita ser transmitida a través de la red, lo que disminuye el riesgo de interceptación y manipulación de datos. Según datos de Run.ai, el procesamiento local de datos puede reducir los riesgos de seguridad en un 40%.
Víctor Gago señala que “el Edge Computing proporciona un soporte robusto para las operaciones conectadas en el paradigma ‘digital-first’. A través de infraestructuras Edge, las empresas pueden almacenar, analizar y transmitir datos operativos de manera segura, optimizando procesos y mejorando la colaboración interna”.
Alexandre Bento coincide en que “el papel que juega es fundamental, ya que al procesar los datos directamente en el dispositivo IoT (o cerca de él) en lugar de enviarlos a la nube, el Edge Computing reduce la latencia y mejora la velocidad de respuesta, permitiendo que el análisis de datos sea más eficiente”.
Eliza Casapopol de Microsoft añade que “el Edge Computing es esencial en la evolución del Internet de las Cosas (IoT) ya que permite procesar datos cerca del dispositivo de origen, reduciendo la latencia y la necesidad de ancho de banda. Esto es crucial para aplicaciones que requieren respuestas inmediatas como vehículos autónomos o sistemas industriales automatizados”. Casapopol también menciona que el Edge Computing es especialmente útil en ubicaciones donde la conectividad supone un reto, como las explotaciones petrolíferas en zonas alejadas de infraestructuras o el análisis de datos climáticos en zonas con conectividad limitada.
Influencia de la IA en las estrategias de Edge Computing
La inteligencia artificial (IA) está transformando las estrategias de Edge Computing al permitir el procesamiento y análisis de datos en el borde de la red. Esto facilita la toma de decisiones en tiempo real y mejora la eficiencia operativa. La IA en el borde también reduce la necesidad de enviar grandes volúmenes de datos a la nube, lo que disminuye los costos y mejora la seguridad.
Sin duda, la inteligencia artificial está redefiniendo las estrategias de Edge Computing, convirtiéndolo en una herramienta esencial para los CIO que buscan agilidad y eficiencia operativa. Como destaca Víctor Gago, al combinar la IA con el Edge, se potencia la capacidad de procesamiento de datos en tiempo real cerca de su origen, “lo que no solo reduce la latencia, sino que también mejora la capacidad de respuesta ante eventos críticos”.
La automatización de procesos es otro beneficio clave del Edge Computing en la industria
Y no solo se convierte en una herramienta para los CIOs, si no que, en palabras de Alexandre Bento, la combinación de IA y Edge Computing puede mejorar la seguridad y la privacidad de los datos, “ya que la información sensible puede ser procesada localmente”.
En el caso de Cisco, la compañía utiliza IA para optimizar el rendimiento, reducir tiempos de inactividad y predecir problemas antes de que ocurran. “Con soluciones de computación como Cisco UCS y FlexPod y nuestras plataformas habilitadas para IA, ayudamos a las empresas a implementar modelos de aprendizaje automático que operan localmente en dispositivos Edge”, resalta Rocío Dantart, Directora de IoT Industrial para EMEA en Cisco.
Casos de uso y beneficios en la automatización de procesos en el sector industrial
El mantenimiento predictivo es uno de los principales casos de uso del Edge Computing en la industria. Los sensores instalados en las máquinas pueden monitorear continuamente su estado y predecir fallos antes de que ocurran. Esto permite a las empresas realizar el mantenimiento de manera proactiva, evitando costosos tiempos de inactividad y prolongando la vida útil de los equipos.
Por ejemplo, como comentan desde AWS España, Volkswagen está utilizando servicios de IoT, ML y periferia de AWS para conectar datos de más de 120 plantas de fabricación, “lo que mejora la eficiencia y el tiempo de actividad de sus instalaciones, aumenta la flexibilidad de la producción e impulsa los estándares de calidad de los vehículos. Los beneficios de la automatización de procesos incluyen una mayor productividad, una mejor calidad y una mayor flexibilidad en la producción”, señala Milán.
La automatización de procesos es otro beneficio clave del Edge Computing en la industria. Los sistemas de control industrial pueden procesar datos en tiempo real y ajustar los parámetros de operación para optimizar la producción. Esto no solo mejora la eficiencia, sino que también reduce el desperdicio y mejora la calidad del producto.
Por su parte, la gestión de energía es otro área donde el Edge Computing puede hacer una gran diferencia. Al monitorear y controlar el consumo de energía en tiempo real, las empresas pueden identificar oportunidades para mejorar la eficiencia energética y reducir los costos operativos. Según un estudio de McKinsey, la gestión de energía mediante Edge Computing puede reducir el consumo de energía en un 10-15%.
Entre los beneficios generales destacan la reducción de tiempos de inactividad no planificados, el aumento de la eficiencia operativa y la mejora de la calidad de los productos. “Además, el Edge Computing facilita la implementación de estrategias de sostenibilidad mediante la optimización del uso de recursos y la integración de energías renovables, y permite reducir las emisiones de gases de efecto invernadero”, resaltan desde Schneider Electric Iberia.
Retos principales para implementar el Edge Computing
Implementar Edge Computing presenta varios retos. La gestión de la infraestructura distribuida es uno de los principales retos. A diferencia de la computación en la nube, donde los recursos están centralizados, el Edge Computing requiere la gestión de múltiples dispositivos y nodos distribuidos. Esto puede ser complejo y costoso, especialmente para las empresas que no tienen experiencia en la gestión de infraestructuras distribuidas. Según un informe de phoenixNAP, la gestión de la infraestructura distribuida puede aumentar los costos operativos en un 15-20%.
En palabras de Rocío Dantart, otro de los retos recae en el despliegue del elemento software, “ se puede desplegar en un servidor industrial que recogerá los datos y los normalizará; si tiene suficiente capacidad de cómputo, los procesará y reducirá su volumen. Idealmente, este elemento software se desplegará en un elemento de red (switch or router) que realizará además la función de Edge Computing con el consecuente ahorro en infraestructura y en ancho de banda”.
Pero sin duda, el reto que más preocupa a las empresas es el de la seguridad de los datos. Y es que, al procesar datos en el borde, las empresas deben asegurarse de que estos, estén protegidos contra accesos no autorizados y ataques cibernéticos. Lo que se traduce en la implementación de medidas de seguridad robustas, como la autenticación multifactor y el cifrado de datos. Según Carlos Milán, AWS ayuda a superar estos desafíos al proporcionar una infraestructura segura, servicios escalables y herramientas de análisis avanzadas.
“Por ejemplo, AWS IoT Device Defender permite gestionar y auditar la configuración de seguridad de los dispositivos de IoT, así como identificar y responder incidencias a través de la detección de comportamientos anómalos. Por otro lado, también podemos encontrar AWS Storage Gateway, un servicio de almacenamiento en la nube híbrido que permite conectar y extender las aplicaciones locales al almacenamiento de la nube de AWS guardando en caché los datos de manera local para proporcionar un acceso de baja latencia. Esto ayuda a las empresas a manejar la escalabilidad de sus soluciones y a extraer valor de los datos generados en el borde”, indica.
Riesgos de seguridad en la implementación de Edge Computing
Uno de los principales riesgos de seguridad es la posibilidad de ataques cibernéticos. Los dispositivos en el borde pueden ser más vulnerables a los ataques debido a su ubicación y a la falta de medidas de seguridad adecuadas. Pues, los atacantes pueden explotar estas vulnerabilidades para acceder a datos sensibles o interrumpir las operaciones. Según un informe de CSO Online, los ataques cibernéticos en el borde pueden aumentar en un 40% si no se implementan medidas de seguridad adecuadas.
La protección de datos sensibles es otro desafío importante. Al procesar datos en el borde, las empresas deben asegurarse de que los datos estén protegidos contra accesos no autorizados. Esto puede requerir la implementación de medidas de seguridad adicionales, como el cifrado de datos y la segmentación de la red. Según datos de AKCP, el cifrado de datos en el borde puede reducir los riesgos de seguridad en un 30%.
La gestión de accesos es otro aspecto crítico de la seguridad en Edge Computing. Las empresas deben asegurarse de que solo las personas autorizadas tengan acceso a los datos y sistemas en el borde. Esto puede lograrse mediante la implementación de políticas de acceso estrictas y el uso de tecnologías de autenticación avanzadas.
Para mitigar estos riesgos, desde Cisco señalan que la IA y el aprendizaje automático ayudan a detectar comportamientos anómalos en la red. “Cisco, por ejemplo, utiliza IA/ML para detectar ciberataques en la red, con su solución Cyber Vision en los entornos industriales que proporciona una visibilidad completa de las redes industriales y de las políticas de seguridad OT, proporcionando la información necesaria para reducir la superficie de ataque, segmentar y aplicar las políticas de ciberseguridad”, comenta Rocío Dantart.
Y por supuesto, siempre hay que tener en cuenta el cumplimiento normativo. Alexandre Bento, destaca que las empresas deben adherirse a diversas regulaciones de seguridad y privacidad de datos, “y la no conformidad puede resultar en multas significativas y daño a la reputación de la empresa”.
Para hacer frente a estos desafíos de seguridad, desde Schneider Electric recomiendan las siguientes estrategias:
- Redundancia de recursos: es importante implantar una redundancia de hardware y software. Esto garantiza que si el Edge Computing falla, otro pueda hacerse cargo de las operaciones, minimizando la interrupción del servicio.
- Supervisión proactiva: utilizar sistemas de supervisión avanzados para controlar el rendimiento y la integridad del Edge Computing. Esto permite la detección temprana de problemas e intervenir antes de que se vea afectada la continuidad de las operaciones.
- Políticas de backup eficaces: Desarrollar políticas de backup adecuadas para los datos generados en las aplicaciones Edge Computing. Asegurar que los datos críticos estén protegidos y puedan recuperarse en caso de fallos.
- Seguridad: dar prioridad a la seguridad desde el principio del diseño de la aplicación Edge Computing. Utilizar cifrado, una autenticación fuerte y realizar actualizaciones periódicas para proteger los dispositivos y los datos.
- Formación y sensibilización: Formar a los equipos para hacer frente a situaciones disruptoras y orientar sobre las medidas que deben tomarse en caso de fallo. La sensibilización es fundamental para una respuesta eficaz.
- Pruebas periódicas de recuperación: realizar pruebas periódicas de recuperación en caso de catástrofe para garantizar la eficacia de las estrategias de continuidad. Esto ayudará a identificar posibles fallos y a mejorar los planes de recuperación.
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