Considere la molécula, que contiene átomos en varias órbitas que giran alrededor de un núcleo. Ahora, supongamos que la molécula es nuestro entorno informático. En casos empresariales normales, la potencia informática se distribuye a un centro de datos central (el núcleo). Los átomos en las órbitas periféricas alrededor del núcleo significan dispositivos edge que toman su dirección desde el centro de datos.

Sin embargo, en las arquitecturas de edge computing, esos dispositivos edge no tienen interacción directa con el centro de datos. En cambio, las interacciones entre estas fuentes de datos en órbita tienen lugar donde están ubicadas físicamente o cerca, es decir, dentro del límite de una red de acceso, en el borde de la red. Debido a que la distancia que recorren esos datos se acortó significativamente, esto conduce a tasas de latencia sustancialmente reducidas.

La infraestructura de edge computing suele ser gestionada por varios proveedores de servicios que suelen colocar recursos informáticos dentro de la capa de ejecución en el límite de una red de acceso. La capa de ejecución es una banda que se encuentra cerca del borde exterior de un entorno informático que gestiona la asignación, el rendimiento y la finalización de las tareas informáticas. La colocación de activos cerca de la capa de ejecución permite que el edge computing ofrezca un rendimiento de tareas más rápido.

Los diversos proveedores de servicios, que juntos crean un ecosistema digital, pueden incluir proveedores, aplicaciones y proveedores de servicios de datos de terceros. Los dispositivos edge también se pueden usar on-premises.

Los vehículos autónomos (AV) son automóviles y camiones autónomos que utilizan el edge computing para ayudar a los sistemas de navegación de automóviles a recopilar e interpretar el flujo interminable de datos suministrados por varias entradas de sensores (como radar, LiDAR y cámaras de tráfico). Dado que las situaciones de tráfico cambian por el momento, es importante que el sistema de navegación sea capaz de interpretar y actuar sobre estos datos en tiempo real.

El Departamento de Energía define los AV como vehículos dotados de la tecnología necesaria para hacerlos funcionar sin el control directo del conductor. En la actualidad, hay al menos 25 fabricantes de automóviles que ya comenzaron a implantar algún tipo de AV. El grupo incluye fabricantes líderes como BMW, Ford, Mercedes-Benz Group AG, Tesla y Cadillac.

Ahora, entramos en la fase de implementación en la que los fabricantes están probando sus prototipos. Hay numerosos aspectos que hacen que esta etapa de desarrollo sea especialmente complicada.

Por un lado, los vehículos autónomos se probaron y se están probando en condiciones reales de tráfico, donde las circunstancias de conducción pueden cambiar casi instantáneamente. Y ahora, a medida que los fabricantes de automóviles están incorporando tecnologías que seguramente harán que algunos controladores presten menos atención a las tareas de conducción reales, también están tratando de agregar funciones para asegurar que los controladores de vehículos autónomos no se distraigan demasiado .

Por ejemplo, el sistema Mercedes Drive Pilot tiene una cámara en el tablero que se enfoca en la cara del conductor. Entonces, si bien es cierto que el controlador puede entretenerse jugando un juego de video real en el tablero, si la cámara detecta que dejó el asiento del controlador o está incapacitado (debido a que se quedó dormido), el sistema se apaga. Este sistema se está probando como un programa de inicio en Nevada, donde se pueden manejar estos automóviles, pero solo a velocidades inferiores a 40 MPH.

Otro gran punto a considerar es el la administración del tráfico. El edge computing aborda los problemas de gestión del tráfico mediante el procesamiento local de datos recopilados en las intersecciones de tráfico. Esto tiene varios beneficios, como una mayor seguridad para los peatones, mejores condiciones de tránsito y una coordinación de ruta más suave para los vehículos de emergencia.

El edge computing incluso admite la "agrupación" de convoyes de camiones, en la que un operador humano puede manejar un camión líder mientras los camiones detrás de él permanecen conectados en una conexión en serie virtual y en completo sincronismo mediante el control de señales de radio.

Además de poder navegar por las rutas, los AV deben estar capacitados para compartir la carretera y tener en cuenta momentáneamente la mala conducción de los controladores humanos, así como de otros AV. Además, hay que tener en cuenta que esta tecnología conlleva otros costos de infraestructura, como el gasto de adaptar las características de tráfico con dispositivos periféricos como sensores de IoT para comunicarse instantáneamente con los VA que pasan y actualizarlos con los cambios en los patrones de tráfico y la construcción o las advertencias meteorológicas.

El edge computing da un nuevo giro a Content Delivery Networks, ayudando a los artistas y sus talentos a llegar a un espectro más amplio de audiencia. Lo hace mediante el uso de un caché para mantener sus sitios web, música y contenido de transmisión de video en edge. Así es como el edge computing puede reducir los niveles de latencia y garantizar una reproducción de video y audio de mejor calidad cuando el consumidor está transmitiendo contenido.

El mismo principio básico está siendo empleado por los editores que ofrecen experiencias de juego basadas en la nube, donde los juegos se juegan en servidores remotos que enrutan la acción del juego a la pantalla del jugador. Estos editores y sus juegos también se benefician de la latencia reducida del edge computing, lo que ayuda enormemente a las aplicaciones de realidad virtual (VR).

Quizás el uso más importante del edge computing ocurre en hospitales y otras instalaciones médicas, donde la velocidad de la información puede significar literalmente la diferencia entre la vida y la muerte. El edge computing combate la latencia a través del procesamiento de datos local, de modo que los datos clave de los pacientes se pueden enviar instantáneamente a los profesionales de la salud para el análisis en tiempo real de la información de salud.

Con edge computing, los médicos pueden obtener la información que necesitan en tiempo real y el personal de enfermería puede crear cuadros de mando completos para cada paciente. Este acceso a los datos se vuelve aún más crítico con la gravedad de un procedimiento quirúrgico, y los hospitales dependen del edge computing durante los procedimientos controlados a distancia, como las cirugías asistidas por robots.

El edge computing también tiene otros beneficios para la salud. Tal como está, existen infinidad de situaciones en los hospitales donde no se conectan diversos dispositivos de monitoreo y otros equipos de diagnóstico. La alternativa para que los proveedores de atención médica pierdan ese flujo constante de datos útiles normalmente sería almacenar los datos en una nube de terceros.

Pero otra área clave que surgió en los últimos años es la privacidad del paciente. Las leyes y estándares que se aplican a través de los protocolos de la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA) (el enlace se encuentra fuera de ibm.com) se diseñaron en parte para ayudar a garantizar los derechos de privacidad de datos de los ciudadanos estadounidenses. El edge computing respalda esos estándares al permitir que los datos se procesen localmente, en lugar de hacerlo en una nube de terceros, que puede sufrir riesgos de seguridad.

Las fábricas están llenas de oportunidades para emplear el edge computing. El edge computing ayuda a coordinar los esfuerzos de automatización y a garantizar que haya un suministro suficiente de activos en bruto necesarios para la fabricación.

Una forma valiosa en que el edge computing ayuda a los esfuerzos de fabricación es a través del machine learning diminuto (tinyML), que respalda las prácticas de mantenimiento predictivo al encontrar anomalías de fabricación. Los resultados positivos de tinyML incluyen la detección temprana de cualquier procedimiento de mantenimiento necesario, menores periodos de inactividad, latencia limitada y costos operativos reducidos.

La tecnología wearable depende del edge computing para equipar a los usuarios finales con ropa de vanguardia que realice funciones tecnológicas, como chaquetas que contienen puertos de carga para dispositivos electrónicos.

La agricultura a menudo se analiza en el contexto de la sustentabilidad, pero también está el aspecto manufacturero de la agricultura. El edge computing ayuda a las granjas en ubicaciones rurales a obtener acceso consistente a conectividad de alta velocidad, que necesitan desesperadamente para aprovechar las aplicaciones agrícolas avanzadas. El edge computing permite a los agricultores utilizar redes inalámbricas privadas en áreas rurales, lo que respalda su uso de automatización y análisis de datos. Al dar a los agricultores acceso a información en tiempo real, se pueden maximizar los rendimientos de los cultivos y mejorar su eficiencia.

Cuando se trata de ofrecer una experiencia del cliente agradable, los minoristas siempre buscan una ventaja competitiva. El edge computing ofrece a los proveedores minoristas varias formas de establecer experiencias de usuario inolvidables. Para muchos minoristas, la computación de red ofrece otra forma de adelantarse a la competencia, especialmente dentro del espacio del comercio electrónico. La computación de red es un tipo de computación distribuida en la que un grupo de máquinas o redes trabajan juntas para un propósito informático común.

Además, hay una nueva tecnología que permite emplear la tecnología de reconocimiento facial con los clientes. Cuando esté completamente integrada, esta tecnología permitirá a las tiendas mantener las líneas de pago en funcionamiento.

Otro argumento poderoso para el uso del edge computing implica los esfuerzos de reabastecimiento para garantizar que el inventario se mantenga al ritmo de la demanda de la tienda. Esto se puede lograr mediante el uso de cámaras y etiquetas RFID y el despliegue de software de reconocimiento de objetos junto con la información del producto existente.

Además, a medida que estos consumidores navegan en la tienda, pueden recibir recordatorios útiles y recomendaciones de productos sobre compras anteriores. Esta atención al detalle ayuda a crear una experiencia de compra más rica y personalizada.

No hay problema más importante en torno a la informática que la seguridad de los datos, y el edge computing está diseñada específicamente para mejorar la seguridad. Comienza en la "puerta principal" al intentar evitar que el malware infecte los sistemas informáticos de las organizaciones mediante la implementación de protocolos de ciberseguridad que evitan que el malware llegue a sus objetivos previstos dentro de un sistema.

Es probable que todas las industrias tengan al menos alguna necesidad de medidas de ciberseguridad adicionales. Pero algunos sectores (como los contratistas de defensa) tienen una necesidad especial de seguridad que prevalece sobre cualquier otra consideración. Para las compañías que operan dentro de un espacio de este tipo, el edge computing ofrece lo último en seguridad por medio del procesamiento local de datos para mantener la información confidencial alejada de las posibles exposiciones que plantea la computación en la nube.

Por supuesto, una mayor seguridad también es clave para las organizaciones financieras, y una forma en que el edge computing está ayudando a las compañías de tecnología financiera son las capacidades mejoradas de detección de fraude. Cuando el procesamiento de datos se produce más cerca de su fuente original, se acelera el análisis de datos y las transacciones fraudulentas se pueden detectar más rápido.

Debido a que posee tantos beneficios potenciales para las compañías, puede ser sorprendente saber que el edge computing también puede ayudar al medio ambiente. Una forma es emplear el edge computing para monitorear especies protegidas de vida silvestre que habitan en lugares remotos. El edge computing puede ayudar a los funcionarios de vida silvestre y a los guardaparques a identificar y detener las actividades de caza furtiva, a veces incluso antes de que se produzcan estos delitos.

Otro uso muy significativo del edge computing es la gestión de la energía. El edge computing respalda el uso de redes inteligentes, que pueden distribuir energía de manera más eficiente y ayudar a las compañías a dejar un footprint de carbono más pequeño. La computación de red es un tipo de computación distribuida en la que un grupo de máquinas o redes trabajan juntas para un propósito informático común. Los recursos se emplean de forma optimizada, reduciendo así la cantidad de desperdicio que puede producir cuando se consumen grandes cantidades de energía.

En cuanto a gestión de energía, el edge computing también admite el monitoreo remoto de activos de petróleo y gas, y eso no es poca cosa dados algunos de los lugares accidentados donde se extrae petróleo (por ejemplo, un fondo marino). El edge computing fomenta el uso de análisis en tiempo real y lo acerca al activo específico, lo que limita la necesidad de conectividad en la nube.

A medida que los ingenieros civiles elaboran diseños urbanos, un número cada vez mayor de ellos incluye ciudades inteligentes en su planeación para ayudar a impulsar la innovación cívica y una mayor sustentabilidad. Del mismo modo, los ingenieros urbanos están empleando el edge computing para ayudarlos a calcular mediciones relacionadas con el mantenimiento predictivo de estructuras, así como aplicaciones relacionadas con su estado estructural general.

Para los municipios, el edge computing ayuda a los gobiernos locales, las agencias de tráfico y diversas entidades de transporte ayudándoles a gestionar sus flotas de vehículos urbanos empleando las últimas condiciones en tiempo real. Las plataformas de edge computing también se pueden emplear para analizar los patrones de tráfico y aliviar la congestión en esas áreas.

Además de esos servicios, los dispositivos edge se pueden usar para procesar datos de uso en el campo, dondequiera que existan. El personal municipal puede usar dispositivos edge para capturar datos de infraestructura pública, redes eléctricas y otras fuentes de datos que puedan significar que se necesita una acción urgente.