computación de borde

La computación de borde es un modelo de computación distribuida que acerca la computación y el almacenamiento de datos a las fuentes de datos. En términos más generales, se refiere a cualquier diseño que acerca físicamente la computación al usuario, con el fin de reducir la latencia en comparación con cuando una aplicación se ejecuta en un centro de datos centralizado . ^{[ 1 ]}

El término comenzó a usarse en la década de 1990 para describir las redes de distribución de contenido (CDN), que se utilizaban para distribuir contenido web y de vídeo desde servidores ubicados cerca de los usuarios. ^{[ 2 ]} A principios de la década de 2000, estos sistemas ampliaron su alcance para alojar otras aplicaciones, ^{[ 3 ]} dando lugar a los primeros servicios de computación de borde. ^{[ 4 ]} Estos servicios podían realizar tareas como encontrar distribuidores, gestionar carritos de compra, recopilar datos en tiempo real y publicar anuncios.

El Internet de las cosas (IoT), donde los dispositivos están conectados a Internet , a menudo se vincula con la computación de borde. ^{[ 5 ]}

La computación de borde implica ejecutar programas informáticos que proporcionan respuestas rápidas cerca del lugar donde se realizan las solicitudes . Karim Arabi, durante una conferencia magistral en IEEE DAC 2014 ^{[ 6 ]} y posteriormente en un seminario de MIT MTL en 2015, describió la computación de borde como la computación que se realiza fuera de la nube , en el borde de la red, particularmente para aplicaciones que necesitan procesamiento de datos inmediato. ^{[ 7 ]}

La computación de borde se suele equiparar con la computación en la niebla , especialmente en configuraciones más pequeñas. ^{[ 8 ]} Sin embargo, en implementaciones más grandes, como las ciudades inteligentes , la computación en la niebla actúa como una capa distinta entre la computación de borde y la computación en la nube, y cada capa tiene sus propias responsabilidades. ^{[ 9 ] [ 10 ]}

El informe "The State of the Edge" explica que la computación de borde se centra en servidores ubicados cerca de los usuarios finales. ^{[ 11 ]} Alex Reznik, presidente del comité de estándares ETSI MEC ISG, define "borde" de forma amplia como cualquier cosa que no sea un centro de datos tradicional. ^{[ 12 ]}

En los juegos en la nube , los nodos de borde, conocidos como "gamelets", suelen estar a uno o dos saltos de red del cliente, lo que garantiza tiempos de respuesta rápidos para los juegos en tiempo real. ^{[ 13 ]}

La computación de borde podría utilizar tecnología de virtualización para simplificar la implementación y la gestión de diversas aplicaciones en servidores de borde. ^{[ 14 ]}

En 2018, se esperaba que los datos del mundo crecieran un 61 por ciento hasta alcanzar los 175 zettabytes para 2025. ^{[ 15 ]} Según la firma de investigación Gartner, alrededor del 10 por ciento de los datos generados por las empresas se crean y procesan fuera de un centro de datos centralizado tradicional o la nube. Para 2025, la firma predice que esta cifra llegará al 75 por ciento. ^{[ 16 ]} El aumento de dispositivos IoT en el borde de la red está produciendo una cantidad masiva de datos; almacenar y utilizar todos esos datos en centros de datos en la nube lleva los requisitos de ancho de banda de la red al límite. ^{[ 17 ]} A pesar de las mejoras en la tecnología de red , los centros de datos no pueden garantizar tasas de transferencia y tiempos de respuesta aceptables, lo que a menudo es un requisito crítico para muchas aplicaciones. ^{[ 18 ]} Además, los dispositivos en el borde consumen constantemente datos provenientes de la nube, lo que obliga a las empresas a descentralizar el almacenamiento de datos y el aprovisionamiento de servicios, aprovechando la proximidad física al usuario final.

De manera similar, el objetivo de la computación de borde es trasladar la computación desde los centros de datos hacia el borde de la red, aprovechando objetos inteligentes , teléfonos móviles o pasarelas de red para realizar tareas y proporcionar servicios en nombre de la nube. ^{[ 19 ]} Al trasladar los servicios al borde, es posible proporcionar almacenamiento en caché de contenido , entrega de servicios, almacenamiento persistente de datos y gestión de IoT, lo que resulta en mejores tiempos de respuesta y tasas de transferencia. Al mismo tiempo, la distribución de la lógica a diferentes nodos de red introduce nuevos problemas y desafíos. ^{[ 20 ]}

Los servicios de aplicaciones de borde reducen los volúmenes de datos que deben transferirse, el tráfico resultante y la distancia que deben recorrer los datos. Esto proporciona una menor latencia y reduce los costos de transmisión. La descarga de computación para aplicaciones en tiempo real, como los algoritmos de reconocimiento facial, mostró mejoras considerables en los tiempos de respuesta, como se demostró en investigaciones anteriores. ^{[ 28 ]} Investigaciones posteriores mostraron que el uso de máquinas ricas en recursos llamadas cloudlets o microcentros de datos cerca de los usuarios móviles, que ofrecen servicios que normalmente se encuentran en la nube, proporcionó mejoras en el tiempo de ejecución cuando algunas de las tareas se descargan al nodo de borde. ^{[ 29 ]} Por otro lado, la descarga de todas las tareas puede resultar en una ralentización debido a los tiempos de transferencia entre el dispositivo y los nodos, por lo que, dependiendo de la carga de trabajo, se puede definir una configuración óptima.

Un sistema de red eléctrica basado en IoT permite la comunicación de electricidad y datos para monitorear y controlar la red eléctrica, ^{[ 30 ]} lo que hace que la gestión de la energía sea más eficiente.

Otras aplicaciones notables incluyen coches conectados , coches autónomos , ^{[ 31 ]} ciudades inteligentes , ^{[ 32 ]} Industria 4.0 , automatización del hogar , ^{[ 33 ]} misiles , ^{[ 34 ]} sistemas satelitales ^{[ 35 ]} , así como marcos como MediaPipe . El creciente campo de la inteligencia artificial de borde (IA de borde o inteligencia de borde, a veces denominada "IA local" o "IA en el dispositivo") implementa la inteligencia artificial en un entorno de computación de borde, en el dispositivo o cerca de donde se recopilan los datos. ^{[ 36 ] [ 37 ]}