La combinación de servicios cloud en entornos IaaS junto con el edge computing va a permitir el desarrollo de aplicaciones con muy baja latencia que no pueden ser desplegadas en las arquitecturas actuales, centralizadas, de los servicios de cloud públicos.
¿Qué es Edge Computing?
Este concepto se refiere, básicamente, a un modelo de arquitectura IT en el que el almacenamiento y el procesamiento de datos tiene lugar en una ubicación lo más próxima posible al usuario, dispositivo o servicio que va a consumir esos datos.
Esta arquitectura tiene tres beneficios clave:
- Reduce drásticamente la latencia de las aplicaciones.
- Reduce la posibilidad de errores.
- Ofrece ventajas a nivel de seguridad.
Uno de los casos de uso es el de los coches autónomos, que necesitan de un tráfico de datos constante para monitorizar el estado del vehículo, gestión del tráfico y comunicación entre vehículos. Pero principalmente los servicios edge son usados por dispositivos de la internet de las cosas (Internet of Things, IoT), uno de los componentes clave de las smart cities, y por la inteligencia artificial aplicada a la industria en cadenas de montaje.
El 5G y la nube llevan al edge a nuevos límites
El despliegue de redes 5G, aún en proceso, multiplicará el volumen de datos procesados en entornos edge y permitirá un crecimiento explosivo en comunicaciones máquina a máquina de la internet de las cosas.
Según datos de Cisco, para 2023 la mitad de las conexiones en internet serán máquina a máquina. Un aspecto importante de este tipo de conexiones es que sus requerimientos de latencia son mucho más exigentes que los de un usuario medio, ya que no pueden superar los 20 milisegundos.
En ciertos casos de uso, como los de automatización industrial o transporte autónomo estos requerimientos pueden ser aún más exigentes, llegando a latencias de 1ms o menos.
Arquitecturas híbridas cloud y edge
Una arquitectura híbrida de servicios IaaS interconectados con ubicaciones cercanas al usuario permite a una empresa el poder combinar ambos enfoques, cloud y edge, de forma que puedan aprovechar la baja latencia del edge computing y combinarlo con el alto rendimiento, seguridad y flexibilidad de un cloud privado.
La interconexión entre dispositivos edge y una plataforma IaaS permite una gestión sencilla de múltiples localizaciones. Poder gestionar y acceder a los datos desde cualquier ubicación geográfica en cualquier momento también favorece políticas de trabajo remoto.
Para ello es imprescindible contar con un partner capaz de ofrecer conectividad neutral, para poder aprovechar la conexión más fiable, rápida y apropiada para cada ubicación. Una ventaja adicional es el poder escalar la conectividad manteniendo la simplicidad de gestión de tratar con un único proveedor.
Aún contando con el alto rendimiento de un entorno IaaS y con una conectividad 5G de alta velocidad y fiabilidad, para poder hacer realidad de forma efectiva este modelo de arquitectura necesitamos una capa edge capaz de actuar como nodos autónomos distribuidos que puedan analizar y actuar en base a los datos en tiempo real. De esa forma solo se enviarán los datos necesarios a la infraestructura principal en una instancia IaaS.
Un ejemplo de este tipo de arquitectura es el propuesto por Microsoft, con una gama de dispositivos edge capaces de ejecutar aplicaciones y modelos inteligentes que incorporan inteligencia artificial, machine learning y algoritmos capaces de analizar datos y actuar en tiempo real aún en ausencia de conectividad.
Pero los datos se transmiten también a la nube, donde se puede aprovechar la capacidad superior de computación para actualizar los algoritmos y entrenarlos antes de enviarlos de vuelta a los dispositivos edge.
Y es que las ventajas de los dispositivos IoT, como una mayor calidad de análisis para mejorar la toma de decisiones, la capacidad de detectar problemas en una cadena de producción antes de que ocurra, o poder optimizar y mejorar la eficiencia y la rentabilidad de las operaciones solo son posibles con el análisis del gran volumen de datos generado por estos dispositivos.
Para ello, un entorno cloud en una infraestructura IaaS resulta imprescindible, por su capacidad superior de almacenamiento y computación, para poder analizar grandes volúmenes de datos. Además, la elasticidad de una solución IaaS permite redimensionar la infraestructura para adaptarla a los momentos de más necesidad, aumentando los recursos para poder realizar el procesamiento de los datos, y reduciéndolos una vez el análisis ha finalizado. Esto permite que la infraestructura se adapte al presupuesto del que disponemos, pagando solo por los recursos utilizados.
Trabajar con un entorno IaaS, con conectividad directa con los dispositivos edge reduce además de manera significativa la superficie de ataque. Los datos, aplicaciones y dispositivos críticos, como por ejemplo los de una cadena de montaje automatizada, disponen de un mayor nivel de protección que si trabajamos con una conexión con un cloud público.
El futuro está en arquitecturas híbridas
El futuro de la infraestructura IT no se encuentra en una dicotomía falsa entre edge, nube o on premise, sino en arquitecturas híbridas, que aprovechan lo mejor de cada enfoque, adaptándolo al caso concreto de cada empresa.Combinando las ventajas del edge computing en la captación de datos con las capacidades en almacenamiento y procesamiento de la nube, las empresas pueden aprovechar al máximo las ventajas del análisis de datos para potenciar sus capacidades de innovación y optimización, a la vez que gestionan de forma eficaz sus dispositivos IoT en el edge.
Este artículo ha sido escrito por
Emilio Moreno
Arquitecto Soluciones Cloud - IaaS