Edge Computing: ventajas y desventajas

El edge computing es una tecnología que permite procesar y almacenar datos cerca del lugar donde se generan o se consumen, en lugar de enviarlos a un centro de datos centralizado para su procesamiento y almacenamiento.

En otras palabras, el edge computing lleva el poder de procesamiento y almacenamiento de datos más cerca del usuario o dispositivo. De esta forma, se permite una respuesta más rápida y eficiente, así como un mayor control sobre los datos. Esto es particularmente importante en casos de uso en los que la latencia es crítica. Como por ejemplo, en la industria del IoT (Internet de las cosas), la realidad aumentada o la conducción autónoma.

En resumen, el edge computing es una tecnología que permite procesar y almacenar datos en la periferia de la red, en lugar de enviarlos a una ubicación centralizada. De lo anterior, resulta en una mejor eficiencia y rendimiento para ciertos casos de uso.

Ventajas y desventajas del Edge Computing

Ventajas:

  1. Reducción de la latencia: Al procesar y almacenar datos en el borde de la red, se reduce significativamente el tiempo que tarda la información en viajar desde el dispositivo hasta el centro de datos y de vuelta. Así se permite una respuesta más rápida y eficiente.
  2. Mayor seguridad: Al mantener los datos cerca del lugar donde se generan o se consumen, se reduce la necesidad de enviar información sensible a través de la red, lo que aumenta la seguridad de los datos.
  3. Ahorro de ancho de banda: Al procesar y almacenar datos en el borde de la red, se reduce la cantidad de información que se necesita enviar a través de la red, lo que resulta en un ahorro de ancho de banda y una mejor eficiencia de la red.
  4. Mayor resiliencia: Al tener múltiples puntos de procesamiento y almacenamiento de datos distribuidos en la red, se mejora la resiliencia del sistema. Esto, ya que los fallos en un punto no afectan al resto del sistema.
  5. Menor costo: Al reducir la necesidad de enviar información a través de la red y mantener los datos más cerca del lugar donde se generan o se consumen, se reduce el costo de ancho de banda y almacenamiento.

Desventajas:

  1. Mayor complejidad: El edge computing implica la gestión de múltiples dispositivos y sistemas distribuidos en la red. Lo anterior, puede aumentar la complejidad de la gestión y el mantenimiento.
  2. Requerimientos de energía y refrigeración: La implementación de sistemas de edge computing puede requerir un mayor consumo de energía y la necesidad de sistemas de refrigeración para evitar el sobrecalentamiento de los dispositivos.
  3. Menor capacidad de procesamiento y almacenamiento: Los dispositivos de edge computing suelen tener una capacidad de procesamiento y almacenamiento limitada en comparación con los centros de datos centralizados, lo que puede limitar su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos.
  4. Menor escalabilidad: La implementación de sistemas de edge computing puede ser más limitada en términos de escalabilidad en comparación con los centros de datos centralizados, lo que puede limitar su capacidad para crecer y adaptarse a las necesidades cambiantes del negocio.
  5. Mayor complejidad de seguridad: La gestión de la seguridad en los sistemas de edge computing puede ser más compleja debido a la necesidad de proteger múltiples dispositivos y sistemas distribuidos en la red.

Es decir, aunque el edge computing ofrece muchas ventajas, también presenta desventajas, como una mayor complejidad, requerimientos de energía y refrigeración, menor capacidad de procesamiento y almacenamiento, menor escalabilidad y mayor complejidad de seguridad. Estas desventajas deben ser cuidadosamente evaluadas y gestionadas para garantizar una implementación exitosa del edge computing.

Casos de uso de Edge Computing
  1. Industria del IoT (Internet de las cosas): el edge computing es fundamental para la gestión de dispositivos IoT, ya que permite procesar y almacenar datos cerca de donde se generan. Por ejemplo, en una fábrica, el edge computing puede utilizarse para controlar la maquinaria y la producción en tiempo real, detectar fallos de manera más rápida y mejorar la eficiencia de la producción.
  2. Ciudades inteligentes: edge computing se puede utilizar en ciudades inteligentes para mejorar la gestión del tráfico, el alumbrado público, el suministro de agua, entre otros. Por ejemplo, en la gestión del tráfico, se pueden utilizar cámaras y sensores de tráfico en tiempo real, con el fin de optimizar las rutas y reducir la congestión.
  3. Conducción autónoma: es esencial en los sistemas de conducción autónoma. Permite procesar datos de sensores en tiempo real para tomar decisiones críticas de conducción en fracciones de segundo. Los datos son procesados en el borde de la red, lo que posibilita una respuesta rápida y eficiente en situaciones de tráfico complejas.
  4. Salud digital: En la salud digital, el edge computing se puede utilizar para procesar datos de pacientes en tiempo real y realizar diagnósticos más precisos. Por ejemplo, en un hospital, puede utilizarse para monitorear los signos vitales de los pacientes y alertar al personal médico en caso de situaciones críticas.
  5. Videojuegos en la nube: El edge computing se utiliza para procesar los datos de los juegos y permitir que los usuarios jueguen sin retrasos. Por ejemplo, los servidores de juegos en la nube pueden estar ubicados en varios puntos geográficos, asegurando una baja latencia y rápida respuesta del servidor.

 


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