Cómo la computación en el borde libera el potencial del IoT

El Internet de las cosas (IoT) está transformando sectores como la salud, la manufactura, las ciudades inteligentes e incluso los vehículos autónomos, hiperconectando nuestra vida diaria. Sin embargo, a medida que más dispositivos se conectan, depender únicamente de la computación en la nube puede generar tiempos de respuesta lentos, altos costos de ancho de banda y riesgos de seguridad.

La infraestructura tradicional basada en la nube tiene dificultades para satisfacer las demandas de procesamiento de datos en tiempo real, baja latencia y seguridad proactiva y preventiva. En pocas palabras, la computación en el borde procesa los datos justo donde se generan, en lugar de enrutarlos a centros de datos remotos. Este manejo local acelera la toma de decisiones y minimiza los retrasos, una ventaja esencial en el IoT, donde innumerables dispositivos recopilan e intercambian información continuamente. Por ejemplo, los sistemas de salud que monitorean los signos vitales de los pacientes en tiempo real.

‘Con el manejo local de datos, la computación en el borde no solo mejora los tiempos de respuesta, sino que también mejora la seguridad y reduce la carga en los servidores centrales, haciéndolos más eficientes. Sin embargo, este enfoque innovador también presenta desafíos, como la gestión de redes descentralizadas y la garantía de una comunicación fluida entre dispositivos’, afirman desde Check Point.

La ventaja del edge computing | Por qué el IoT necesita inteligencia local

Una de las ventajas más significativas del edge computing es su capacidad para procesar datos localmente. En lugar de enviar todos los datos sin procesar a servidores centralizados en la nube, los dispositivos edge pueden analizarlos, filtrarlos y actuar sobre ellos localmente. Esto reduce la latencia, la congestión del ancho de banda y mejora la toma de decisiones en tiempo real.

• Reducción de la latencia: Aplicaciones como los vehículos autónomos y la robótica industrial exigen una toma de decisiones ultrarrápida y precisa. El procesamiento tradicional en la nube introduce una latencia que puede resultar inaceptable en estos entornos donde el tiempo es crucial. El procesamiento de datos directamente en la fuente, como ocurre con el edge computing, permite respuestas casi instantáneas, lo que garantiza un rendimiento y una seguridad óptimos.
• Optimización del ancho de banda: Los ecosistemas del IoT generan grandes cantidades de datos, lo que supone una carga significativa para las infraestructuras de red. Con el edge computing inteligente y el procesamiento de datos en el edge, solo la información esencial se transmite a la nube, lo que reduce el consumo de ancho de banda y los costes asociados. Este enfoque no solo alivia la congestión de la red, sino que también garantiza una experiencia de usuario fluida, donde un ancho de banda fiable es crucial.
• Seguridad mejorada: La transmisión de datos confidenciales a través de redes aumenta la exposición a ciberamenazas. La computación en el borde reduce la necesidad de transmisión de datos, minimizando así las superficies de ataque y reforzando el cumplimiento de las normas de privacidad. Además, solo se pueden compartir datos de telemetría, mientras que la información confidencial permanece cifrada, lo que mejora aún más la seguridad.

Industrias como la salud (para la monitorización de pacientes en tiempo real), la manufactura (para el mantenimiento de máquinas) y las ciudades inteligentes (para el control del tráfico) se benefician de la computación en el borde. El uso de redes híbridas con inteligencia distribuida aumenta aún más la eficiencia de estos sistemas.

Datos en el Edge | Desafíos de la computación perimetral del IoT

A pesar de todos los beneficios, existen algunos desafíos que deben considerarse.

• Escalabilidad y gestión: Implementar, actualizar y monitorizar miles de nodos perimetrales distribuidos requiere herramientas de orquestación avanzadas debido a la escala y complejidad de gestionar una red tan grande y diversa. Los dispositivos perimetrales suelen operar en entornos remotos o diversos, lo que requiere monitorización y actualizaciones continuas para mantener la funcionalidad y la seguridad. Las organizaciones deben adoptar marcos de gestión escalables y resilientes para afrontar estos desafíos, garantizando operaciones fluidas y mitigando los riesgos de seguridad. Una amenaza importante es el IoT en la sombra: dispositivos no autorizados o no gestionados que pueden introducir vulnerabilidades en la red. Detectar y gestionar estos riesgos se vuelve más difícil sin las herramientas de seguridad adecuadas, especialmente al trabajar con una combinación de diferentes dispositivos y protocolos. Para garantizar la resiliencia, la fiabilidad y la seguridad a largo plazo, los sistemas de gestión deben ser adaptables, seguros y capaces de gestionar las complejidades de las implementaciones perimetrales a gran escala.
• Riesgos de seguridad: Si bien la computación perimetral mitiga ciertas vulnerabilidades basadas en la nube, también plantea nuevos desafíos de seguridad. Los dispositivos edge suelen implementarse en ubicaciones remotas o inseguras, lo que aumenta su exposición a manipulaciones físicas, accesos no autorizados y ciberataques. Sin las medidas de seguridad adecuadas, estos endpoints distribuidos pueden convertirse en puntos de entrada para atacantes, comprometiendo toda la red.
• Problemas de interoperabilidad: Las redes IoT comprenden una amplia gama de dispositivos con hardware, arquitecturas y protocolos propietarios variables, cada uno con requisitos y capacidades únicos. Estas diferencias, que abarcan desde diversas arquitecturas de sistema (p. ej., ARM, x86) hasta protocolos de comunicación propietarios, plantean desafíos significativos al integrar dispositivos de múltiples fabricantes. La falta de estándares unificados complica aún más la interoperabilidad. En consecuencia, lograr una integración fluida entre diversas plataformas de computación edge sigue siendo un desafío importante, ya que requiere superar estas barreras técnicas para garantizar una comunicación fluida y eficiente, y un procesamiento de datos en tiempo real.
• Consumo de energía: Ejecutar cálculos complejos en el edge aumenta la demanda energética, lo que hace que la gestión eficiente de la energía y el hardware de bajo consumo sean esenciales para mantener la sostenibilidad. Los dispositivos edge suelen realizar tareas con uso intensivo de datos localmente, lo que puede sobrecargar los recursos energéticos, especialmente en entornos remotos o distribuidos. Equilibrar el alto rendimiento con la eficiencia energética se convierte en un desafío, ya que los dispositivos más potentes suelen consumir más energía. Además, muchos dispositivos periféricos se implementan en zonas con acceso limitado a fuentes de energía fiables, lo que requiere sistemas de gestión energética altamente eficientes. Garantizar la sostenibilidad a largo plazo requiere abordar estos desafíos de consumo energético sin perder el rendimiento.

Profundicemos en algunos de estos beneficios menos comentados:

1. Aprendizaje federado en el borde | Una nueva era para la IA y la privacidad

El aprendizaje federado se refiere a una técnica de aprendizaje automático que permite entrenar modelos de IA directamente en dispositivos descentralizados, como dispositivos IoT, en lugar de enviar datos sin procesar a un servidor central. Esto no solo ayuda a proteger la privacidad del usuario, sino que también reduce la necesidad de transmitir grandes cantidades de datos a la nube, lo que reduce los costos de ancho de banda.

• Por qué es importante: La preocupación por la privacidad está creciendo, y la computación en el borde con aprendizaje federado aborda estas preocupaciones al mantener los datos confidenciales localizados. Por ejemplo, el teclado Gboard de Google utiliza el aprendizaje federado para mejorar el texto predictivo sin enviar sus datos personales de escritura a sus servidores.
• Ejemplo real: Un dispositivo IoT para el sector sanitario utilizado en hospitales podría entrenar sus modelos para predecir los resultados de los pacientes basándose en datos locales, manteniendo esa información almacenada de forma segura en el dispositivo, eliminando la transferencia de datos de salud confidenciales.

2. Beneficios del cumplimiento normativo | Navegando por la Soberanía de Datos

En una era de crecientes regulaciones de datos (RGPD, CCPA), las empresas deben garantizar que los datos de los usuarios se procesen y almacenen de conformidad con las leyes regionales y nacionales. La computación en el borde desempeña un papel fundamental al permitir que los datos se procesen más cerca de la fuente, potencialmente dentro de la misma región geográfica, lo cual es crucial para cumplir con los requisitos de soberanía de datos y privacidad.

• Por qué es importante: El cumplimiento normativo se facilita cuando los datos confidenciales nunca salen de las instalaciones o la jurisdicción donde se generaron. Esto no solo garantiza el cumplimiento de las leyes, sino que también ofrece tranquilidad a los clientes y a las partes interesadas sobre la seguridad de los datos.
• Ejemplo real: Una empresa europea de dispositivos IoT que utiliza computación en el borde podría procesar los datos de sus clientes localmente en los Países Bajos para cumplir con la normativa RGPD, en lugar de transferir los datos a un centro de datos en EE. UU., lo que generaría inquietudes sobre la protección de datos.

3. Microcentros de datos | Computación localizada para ubicaciones remotas

Los microcentros de datos son pequeños centros de computación localizados diseñados para gestionar las necesidades de procesamiento de datos en entornos que podrían no ser adecuados para centros de datos a gran escala. Estos son particularmente valiosos en entornos industriales remotos, zonas rurales o lugares donde la conectividad de red es inestable.

• Por qué es importante: Con la implementación de microcentros de datos, las industrias pueden continuar procesando datos localmente, lo que reduce la latencia y la dependencia de infraestructuras centrales en la nube, a la vez que garantiza que las operaciones no se interrumpan debido a problemas de conectividad.
• Ejemplo real: En sitios remotos de perforación petrolera, los microcentros de datos pueden procesar datos de sensores en tiempo real, lo que ayuda a los operadores a tomar decisiones inmediatas sin esperar a que los datos se envíen a un centro de datos en la nube remoto. Esto reduce tanto los retrasos operativos como el riesgo de tiempos de inactividad (de alto impacto).

4. Seguridad perimetral impulsada por IA | Mejora de la ciberresiliencia

Uno de los aspectos más atractivos de la computación perimetral es su capacidad de integración con la IA para mejorar la seguridad. La naturaleza distribuida de la computación perimetral permite la detección de anomalías en tiempo real, la identificación de amenazas y el mantenimiento predictivo a nivel de dispositivo, lo que la convierte en una herramienta esencial en la lucha contra las ciberamenazas.

• Por qué es importante: Los métodos de seguridad tradicionales pueden tener dificultades para responder a tiempo a amenazas de rápida evolución en sistemas distribuidos a gran escala. La IA en el borde permite reacciones más rápidas, reduciendo el tiempo de respuesta y mejorando la resiliencia ante ciberataques.
• Ejemplo real: En un entorno de IoT industrial, los dispositivos de borde impulsados ​​por IA podrían detectar comportamientos inusuales en los equipos de la fábrica, deteniendo automáticamente las operaciones o alertando a los técnicos antes de que se produzca una falla catastrófica. Asimismo, la seguridad de la IA basada en el borde puede identificar inmediatamente una intrusión o anomalía en la red, mitigando los riesgos potenciales sin necesidad de comunicarse con la nube para su análisis.

Un hecho menos conocido es la gravedad de los datos en el borde. Cuanto más cerca estén los datos del lugar de procesamiento, más difícil será moverlos, lo que lleva a las empresas a invertir en potencia de procesamiento localizada.

Edge Computing para IoT | Una nueva era de velocidad, seguridad y escalabilidad

El edge computing ha pasado de ser un concepto visionario a ser una piedra angular de las infraestructuras modernas de IoT. Con su capacidad para reducir la latencia, mejorar la seguridad y optimizar la gestión del ancho de banda, impulsa la próxima generación de dispositivos conectados. Sin embargo, para alcanzar su máximo potencial es necesario superar desafíos clave como los riesgos de seguridad, los problemas de interoperabilidad y las limitaciones energéticas. Mediante la adaptación de las mejores prácticas del sector, la inversión en arquitecturas edge escalables y el uso de soluciones de seguridad basadas en IA, las organizaciones pueden garantizar que sus ecosistemas de IoT no solo sean resilientes y eficientes, sino que también estén preparados para futuras innovaciones. A medida que el edge computing evoluciona, revolucionará las industrias, permitiendo la toma de decisiones en tiempo real en todos los sectores y transformando fundamentalmente la forma en que se aprovecha el IoT. Además, se abordan los problemas de residencia de datos. El edge computing puede ayudar a cumplir con las regulaciones de soberanía de datos al mantener los datos sensibles dentro de los límites nacionales o regionales.