{"id":4373,"date":"2019-04-15T08:41:28","date_gmt":"2019-04-15T06:41:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/?p=4373"},"modified":"2023-12-26T17:56:18","modified_gmt":"2023-12-26T16:56:18","slug":"el-edge-computing-como-complemento-para-las-infraestructuras-cloud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/el-edge-computing-como-complemento-para-las-infraestructuras-cloud\/","title":{"rendered":"El Edge Computing como complemento para las infraestructuras cloud"},"content":{"rendered":"

El Internet de las Cosas<\/strong> est\u00e1 creciendo a pasos agigantados. Cada vez son m\u00e1s las empresas que se sumergen en esta tecnolog\u00eda y plantean y llevan a cabo proyectos que requieren despliegues IoT. Esto supone un crecimiento exponencial del n\u00famero de dispositivos que cuentan con conexi\u00f3n a Internet, hasta tal punto que se calcula que para el 2024 ser\u00e1n 4 billones los dispositivos conectados \u00fanicamente en entornos IoT.<\/p>\n

La enorme dimensi\u00f3n de esta cifra amenaza a las arquitecturas cloud tradicionales<\/strong> en t\u00e9rminos de latencia, consumo de ancho de banda y congesti\u00f3n en la red. Las nuevas tecnolog\u00edas requieren, adem\u00e1s, tiempos de respuesta cada vez m\u00e1s cortos, sobre todo aquellas relacionadas con la realidad virtual y realidad aumentada.<\/p>\n

Un ejemplo claro de un tipo de proyecto IoT donde el tiempo de respuesta es cr\u00edtico es el coche aut\u00f3nomo<\/strong>. \u00bfTiene sentido que toda la informaci\u00f3n monitorizada y analizada por un coche aut\u00f3nomo pase por la nube para luego regresar al coche en forma de una respuesta a las condiciones del entorno?<\/p>\n

Es por ello que el Edge Computing<\/strong><\/em> puede tomar un papel importante en esta ecuaci\u00f3n. A grandes rasgos, esta tecnolog\u00eda pretende acercar la capacidad de c\u00f3mputo a los dispositivos, preprocesando los millones de datos que generan los sensores para, posteriormente, enviar a la nube una cantidad reducida de los mismos, en caso de ser necesario. Esto se traduce en, por ejemplo, que sea un dispositivo dentro del propio coche aut\u00f3nomo, el encargado de analizar toda la informaci\u00f3n recibida por los sensores y tomar una decisi\u00f3n.<\/p>\n

Por poner otro ejemplo sencillo: imaginemos una smarthome<\/em>.<\/strong> En esta casa se han desplegado, entre otro tipo de sensores, unos cuantos que monitorizan la temperatura cada diez minutos. A lo largo de un d\u00eda, cada uno de estos sensores capturan 144 valores. Y si hay un sensor por habitaci\u00f3n, al d\u00eda pueden generar 720 valores \u2013suponiendo cinco sensores a lo largo de toda la casa-. Actualmente, esos 720 valores son llevados a la nube. Ahora, multipliquemos esos 720 valores por cada casa conectada. Vemos entonces que es una cifra desorbitada, y que adem\u00e1s supone una parte muy peque\u00f1a de la totalidad de datos que pueden generarse diariamente en despliegues IoT.<\/p>\n

El Edge Computing<\/em> pretende reducir esa cifra. Para ello, act\u00faa como frontera o borde entre los sensores y los sistemas cloud<\/strong>. En este dispositivo de borde, lo que se realiza es un c\u00f3mputo que reduce el n\u00famero de datos enviados, pues no env\u00eda todos los datos registrados sino los resultados del propio an\u00e1lisis realizado sobre los mismos.<\/p>\n

En una casa conectada, el dispositivo de borde se encargar\u00eda de realizar alg\u00fan c\u00e1lculo estad\u00edstico <\/strong>sobre estos datos. Por ejemplo, la media de temperatura diaria de la casa, las temperaturas m\u00e1ximas y m\u00ednimas registradas y alg\u00fan modelo predictivo para futuros c\u00e1lculos. As\u00ed vemos que hemos reducido dr\u00e1sticamente la cantidad de informaci\u00f3n enviada a la nube.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n, se va a introducir una peque\u00f1a aproximaci\u00f3n al Edge Computing a trav\u00e9s de un servicio de virtualizaci\u00f3n ligero, Docker<\/strong>, ejecutado en un ordenador de bajas prestaciones.<\/p>\n

Docker sobre un Single Board Computer<\/em><\/strong><\/h2>\n

Uno de los puntos clave de un dispositivo de borde ha de ser, al igual que sucede con los sensores, que sea de bajo consumo. Al final, este dispositivo va a estar conectado las 24 horas del d\u00eda, por lo que para ciertos entornos es inviable contar con un ordenador convencional para cumplir esta tarea.<\/p>\n

Ah\u00ed entran en juego los Single Board Computers <\/em>(SBC).<\/strong> Son ordenadores de bajo coste y de tama\u00f1o reducido; por tanto, tienen unas prestaciones reducidas, entre ellas, la capacidad de c\u00f3mputo. Sin embargo, cuentan con una ventaja muy importante: su consumo<\/strong> tambi\u00e9n es muy bajo<\/strong>. Por tanto, s\u00ed es viable tener un dispositivo de estas caracter\u00edsticas funcionando a tiempo completo, en t\u00e9rminos de costes energ\u00e9ticos y econ\u00f3micos.<\/p>\n

Sus limitaciones han de tenerse en cuenta a la hora de desplegar servicios dentro de ellos. Si se quiere desplegar m\u00e1s de un servicio, ha de hacerse de tal manera que no sobrecarguen las capacidades del sistema. Docker se convierte en una soluci\u00f3n ideal para estos escenarios, pues se trata de una plataforma que contaneriza <\/em>los servicios y los despliega y ejecuta aisladamente, aun compartiendo por debajo los recursos del ordenador.<\/p>\n

Esto supone dos ventajas:<\/strong><\/h4>\n
    \n
  • Por un lado, estos programas son independientes,<\/strong> por lo que en caso de que uno falle, el resto no se ve afectado.<\/li>\n<\/ul>\n
      \n
    • Por otro lado, por c\u00f3mo est\u00e1 desarrollada la plataforma, el consumo de los recursos del ordenador es menor a, por ejemplo, desplegar un servicio a trav\u00e9s de una m\u00e1quina virtual. Esto se debe a que Docker hace uso del kernel<\/em><\/strong> del sistema para ejecutar cada contenedor, mientras que una m\u00e1quina virtual virtualiza, para cada instancia, su propio kernel<\/em>.<\/li>\n<\/ul>\n

      Una vez m\u00e1s, de vuelta al ejemplo de las casas conectadas, con esta soluci\u00f3n tendr\u00edamos los sensores conectados a nuestro SBC,<\/strong> por ejemplo, una Raspberry Pi. En este ordenador de bajas prestaciones, gracias a Docker, tenemos desplegados varios servicios: uno que sirva de gateway para los sensores, para manejarlos y llevar a cabo tareas de provisioning<\/em>; otro para leer estos datos y virtualizar una librer\u00eda de an\u00e1lisis de datos como, por ejemplo, TensorFlow<\/em>; y otro que sirva como gateway para conectar con la nube y enviar los datos ya procesados.<\/p>\n

      En conclusi\u00f3n, hay que destacar que el Edge Computing no trata de sustituir las arquitecturas cloud, sino que ha nacido para complementarse con estas. Es un campo todav\u00eda por explotar, por lo que la soluci\u00f3n expuesta es una de las muchas que, actualmente, est\u00e1n siendo desarrolladas y probadas por los investigadores.<\/p>\n

      S\u00ed cabe destacar que ser\u00e1n de gran utilidad las ventajas que ofrece, y que se postula como una de las tecnolog\u00edas del futuro<\/strong>.<\/p>\n

       <\/p>\n

       <\/p>\n

      Art\u00edculo redactado por Francisco Javier Pacheco<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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