IoT es una de las principales vías para capturar datos sobre los que se basan los algoritmos de inteligencia artificial. El creciente uso de la IA y Machine Learning suponen un empuje al uso de la Computación en el Edge computing en IoT.
A qué llamamos “edge” en IoT
Lo primero es sentar las bases y aclarar a qué nos referimos con “edge”. Conviene de hecho destacar que el término edge computing no es siempre igualmente entendido en todas las industrias (es especialmente notorio el caso de la industria de las telecomunicaciones, donde el “edge” suele ser literalmente el “borde” de la red, es decir, un nodo de la propia red).
En IoT Industrial, por lo general, la consideración más extendida y la que usamos nosotros es que el “edge” es el nivel más cercano al mundo físico. Es la “T” en IoT: los dispositivos. Esto incluye tanto el conjunto de sensores y actuadores que interactúan con el mundo físico, como los gateways, concentradores y otros nodos IoT que se comunican localmente con los primeros.
El edge es la contraposición a la nube.
Mientras que ésta representa un conjunto de servicios y sistemas que están remotos y alejados de la toma de datos, el edge es todo lo contrario. Es el plano local y el conjunto de elementos más cercanos a la captura de información y de interacción con nuestra realidad física.
Que quiere decir “edge computing”
El término “edge computing” o computación en el edge se utiliza para referirnos al conjunto de técnicas orientadas al tratamiento, análisis y explotación de los datos que se capturan a través de los diferentes elementos que forman parte del propio edge.
De nuevo, en contraposición al “cloud computing” o computación en la nube, la ejecución de algoritmos y la toma automatizada de decisiones se realiza en el edge, sin necesidad de enviar toda la información a la nube. Traslada toda la potencia de computación de la nube al edge, pasando de un modelo de explotación de datos central a uno descentralizado.
El principal impacto de esto es un ahorro en ancho de banda que en muchos casos es importante. Además evita problemas de latencia: al explotar los datos (o parte de ellos) cerca de la fuente, nos ahorramos el viaje de ida y vuelta, lo que permite la toma de decisiones mucho más rápida.
Todo esto además suele redundar en un ahorro de costes al usar menos recursos en la nube y menos ancho de banda, el pago a los proveedores correspondientes se reduce considerablemente.
Por qué se ha vuelto tan popular Edge Computing en IoT
Además de las características e impactos mencionados anteriormente, las tecnologías de explotación de datos, cada vez con mayor frecuencia, aprovechan las posibilidades que les ofrece el edge computing. Tecnologías de Inteligencia Artificial y “Machine Learning” se benefician de este modelo de inteligencia distribuida.
Las tecnologías de Inteligencia Artificial se basan en la ejecución de múltiples algoritmos complejos que permita a las máquinas “pensar”, por consiguiente tomar decisiones sin necesidad de una intervención humana, simplemente a partir de los datos que procesan. Y muchos de estos algoritmos se pueden ejecutar cerca de la fuente de esos datos, en el edge.
IoT es una de las principales vías para capturar esos datos sobre los que se basan los algoritmos de inteligencia artificial. Por eso, el creciente uso de estas tecnologías suponen un empuje importante al uso de edge computing en IoT.
Juan Pérez- Bedmar
La ciberseguridad, el principal reto del IOT edge
El conjunto de elementos que conforman el edge es, con mucho, el punto más vulnerable de toda la cadena de ciberseguridad en IoT. Y la principal razón es la falta de actualizaciones de su firmware.
Como usuarios en sectores tan maduros como el de los ordenadores personales y el de la telefonía móvil, estamos más que acostumbrados a recibir notificaciones de nuevas versiones disponibles, parches de seguridad, etc. Sin embargo, en el mundo IoT esto dista mucho de ser la norma.
Hay, principalmente, dos realidades que explican por qué no se están actualizando los dispositivos IoT en el edge de la misma forma que sí lo hacen nuestros teléfonos y ordenadores:
1. La inmadurez del mercado del IoT industrial hace que haya otras preocupaciones anteriores a la ciberseguridad que las empresas quieren atender
2. Gestionar un entorno distribuido, remoto y tremendamente heterogéneo puede ser muy complejo sin las herramientas adecuadas
El edge computing sigue una tendencia clara en la digitalización industrial orientada a dotar de inteligencia a los elementos distribuidos, y es fundamental contar para ello con proveedores especializados.