La evolución de la computación en el borde: desde micro-edge hasta multi-access edge

Primero, estaban los cables. Luego, la Tierra se enfrió y obtuvimos redes y los primeros servicios de tablón de anuncios que funcionaban como un precursor de lo que se convirtió en la World Wide Web. Después, nos dimos cuenta de que podíamos usar una palabra en lugar de tres, y comenzamos a referirnos a la web como Internet.

Después del cambio de milenio, la popularización de la computación en la nube y el tan necesario renacimiento de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, comenzamos a crear conectividad a Internet no solo en nuestros escritorios, sino también en las llamadas máquinas inteligentes. Estos dispositivos tenían capacidad de computación y almacenamiento propios, y sus puntos de aplicación eventual serían ubicuos y multifacéticos.

Aunque existen tostadoras inteligentes habilitadas para redes sociales y refrigeradores capaces de escanear automáticamente y enviar un correo electrónico a los propietarios cuando la leche está a punto de caducar, la aplicación del mundo real de las máquinas inteligentes conectadas se ha centrado principalmente en casos de uso industrial, desde sensores hasta interruptores y sismógrafos.

Esta breve historia del Internet de las cosas nos ha dado el edge computing. Como Newsmatic ha aclarado y explicado antes, nuestro uso del término edge computing nos permite distinguirlo de IoT en el sentido de que es "lo que sucede en los dispositivos IoT", en lugar de ser sinónimo de IoT como otro término para el entorno en general.

Con el edge computing siendo la acción, el proceso y los flujos de trabajo asociados con dispositivos que son capaces de recopilar, procesar, analizar y generar datos in situ, ahora podemos hablar de edge como ese elemento de computación que no ocurre en un entorno informático centralizado, como un centro de datos en la nube.

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La pista está en el nombre

Hoy sabemos que el edge computing ocurre a menudo en tiempo real y como una entidad digital independiente en el amplio conjunto de IT empresarial. La clave realmente está en el nombre: el edge computing sucede en los bordes.

Pero ¿dónde encontramos el edge hoy en día? ¿Qué forma tiene? ¿Cómo diferenciamos entre las diversas formas de edge? ¿Cuál es la diferencia entre micro-edge, mini-edge, medium-edge, heavy-edge y multi-access edge?

La noción de micro-edge y mini-edge describe el uso de dispositivos que llegan hasta el uso de una placa de circuito impreso e incluso un solo microcontrolador. Si bien los dispositivos más grandes en este nivel pueden ejecutar un sistema operativo PC tradicional, o quizás más probablemente Linux, los microcontroladores individuales existen como un circuito integrado básico diseñado para supervisar una operación específica en un sistema informático de edge integrado. Tanto los dispositivos micro-edge como los mini-edge pueden beneficiarse de la aceleración de IA para acelerar su capacidad de rendimiento.

"A medida que cada vez más cómputo se realiza más cerca del edge, es lógico que veamos cómo el micro-edge y el mini-edge computing se desarrollan como una tendencia en rápido crecimiento que ayuda a las empresas a mejorar el rendimiento de la red, reducir la congestión de la red y aumentar la seguridad", dijo Erwan Paccard, jefe de productos de Traefik Labs, una empresa conocida por su tecnología de pila de aplicaciones nativas de la nube.

Hoy podemos ver que las soluciones de código abierto como Rancher K3s y Traefik son cada vez más populares en cuanto a su uso para implementar y gestionar estos tipos de aplicaciones de micro-edge y mini-edge. Estos dispositivos tienen una capacidad de procesamiento y almacenamiento limitada, pero están diseñados para manejar tareas simples como la recopilación de datos, el preprocesamiento y el análisis básico.

De medio a bien hecho

Moviendo lógicamente hacia arriba, llegamos al medio-edge, un modelo de implementación de dispositivos que se caracteriza por agrupar varios dispositivos en un clúster. Aunque requiere el uso de algún tipo de tecnología de gestión y orquestación de clústeres, como Kubernetes, obviamente, la implementación resultante tiene más capacidad de procesamiento y almacenamiento que las implementaciones de micro-edge y mini-edge, y por lo tanto puede manejar tareas más complejas.

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"Encontramos dispositivos de cómputo de medium-edge implementados en el edge 'físico' de nuestras redes, como a nivel de ciudad o regional", dijo Wayne Carter, vicepresidente de ingeniería en la empresa de bases de datos en la nube NoSQL Couchbase. "Los dispositivos en este modelo de implementación están diseñados para manejar tareas más complejas como el procesamiento de datos, análisis y aprendizaje automático, así como aplicaciones más avanzadas como realidad aumentada y realidad virtual".

Carter sugiere que los dispositivos de medium-edge se encuentran en entornos de ciudades inteligentes, como semáforos, cámaras de seguridad y todo tipo de sensores. Esta categoría también podría incluir dispositivos médicos, como dispositivos ponibles y equipos de diagnóstico, lo que permite el monitoreo y análisis en tiempo real de los datos de salud de los pacientes.

Couchbase también informa trabajar con casos de uso de medium-edge en el sector minorista, donde los dispositivos se utilizan para analizar datos de cámaras, sensores y otros dispositivos de seguimiento en la tienda, lo que permite el monitoreo en tiempo real del comportamiento de los clientes y la gestión de inventario.

Poniéndose pesado

Si te preguntas por qué aún no hemos mencionado el Internet de las cosas industrial (IIoT) y el desarrollo de instalaciones de edge pesadas que representan espacios informáticos comparativamente grandes, ahora lo hacemos. A veces ubicado en una instalación industrial, otras veces en el propio centro de datos en la nube en las instalaciones del cliente y otras veces en un centro de datos en la nube público, heavy-edge describe un conjunto combinado de hardware y software.

"Heavy-edge se refiere a la implementación de edge computing en entornos de cómputo de alto rendimiento y gran escala, como en entornos de fabricación o industriales", confirmó Dominique Bastos, vicepresidente senior de la nube en la empresa de ingeniería digital Persistent Systems.

Grados de proximidad

Extendiendo todas estas sutilezas del edge un nivel más, Bastos también señala el multi-access edge.

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"En el espacio de multi-access edge, nos referimos a la implementación de edge computing en múltiples puntos de acceso, como en una red celular, para proporcionar servicios de baja latencia y alta capacidad de ancho de banda", dijo Bastos. "La diferencia principal entre todos estos términos de edge es el grado de proximidad al usuario final y el nivel de potencia de cálculo y almacenamiento de datos en el edge".

Este concepto de "grado de proximidad" puede ser el elemento más definitorio de este conjunto de definiciones aún en evolución. Después de todo, aunque estos términos no han sido ratificados por algún consorcio internacional de mejores prácticas de redes, son parte del mismo conjunto de terminologías de facto que usamos para gran parte de cómo la computación en la nube continúa creciendo cada día.

Según Fawad Qureshi, CTO de campo de la especialista en datos en la nube Snowflake, a menudo es difícil definir concretamente micro-edge, mini-edge, medium-edge, heavy-edge y multi-access edge, principalmente porque lo que hoy es mini o medio, bien podría convertirse en pesado o de acceso múltiple mañana.

"Si seguimos la premisa de la Ley de Moore sobre la evolución tecnológica, es decir, que el número de transistores en un circuito integrado se duplica cada dos años, es difícil no ver cómo estas nociones de edge pueden evolucionar rápidamente", señaló Qureshi.

Un nuevo desafío de ingredientes en la receta

A medida que los dispositivos de edge continúan obteniendo más capacidad de procesamiento, computación, análisis y almacenamiento, es posible que nos enfrentemos a un nuevo desafío en los ingredientes de una receta: para cualquier implementación de edge determinada, cómo combinar diferentes tecnologías en función de los requisitos de procesamiento, el acuerdo de nivel de servicio en mano y la factibilidad de hacerlo en primer lugar.

"En general, las decisiones se toman más cerca del edge cuando la toma de decisiones no implica un procesamiento contextual histórico significativo", dijo Qureshi. "Por ejemplo, un automóvil autónomo que se encuentra con un obstáculo y necesita detenerse. Esa decisión no se puede tomar con ningún retraso. Enviar un mensaje de regreso a la nube tarda unos milisegundos en completarse, momento en el cual el vehículo ya puede haber chocado".

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¿Qué nos depara el futuro en cuanto a la proliferación, la segmentación y la clasificación del edge? Intel aspira a poner un billón de transistores en un solo dispositivo para 2030, por lo que el límite está en el cielo, o al menos en la web y la columna vertebral de la nube.

¿Qué tipo de subgénero de edge estaremos definiendo y codificando a continuación? Podemos esperar el eco-wellbeing-edge, un tipo de modelo de implementación de dispositivos remoto con credenciales ambientales ejemplares, un modelo de implementación de carbono cero y una opción funcional básica para evaluar los niveles de estrés personal y el estado de ánimo de los usuarios.

Bromeamos, por supuesto, pero el edge para el bien no es algo malo. Apoyemos eso también.

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