El salto hacia la tercerización del procesamiento fue debido a la utilización actual de la nube. Esto abrió la puerta a un sin fin de dispositivos que no necesitaban altas capacidades de cómputo para trabajar y permitió la conexión entre máquinas y una internet cada vez más poblada. Sin embargo, los tiempos de respuesta o velocidad que se necesitan en algunas operaciones es mayor que lo que la nube puede dar. Algunos procesos críticos y de gran tamaño necesitan un poder computacional cada vez más efectivo y rápido, sin tener que conectarse a alguna red: aquí entra el Edge Computing.
Edge computing se refiere a cómo los procesos computacionales se realizan en el interior de los dispositivos edge: aparatos loT con capacidad de análisis y procesamiento como routers o gateways de red, la periferia edge de la red. Al procesar la información obtenida cerca de donde fue creada, sin tener que enviarla a centros de datos lejanos se reducen latencias, se consume menos ancho de banca y se puede analizar y evaluar inmediatamente la información creada por los sensores y dispositivos.
Octavio Delgado, director técnico de Ingenium, empresa costarricense de consultoría IT, explica que en los últimos 30 años los procesadores han aumentado su rendimiento en un factor de 1,000 veces. El ancho de banda de las redes de datos ha aumentado un factor 3,000 veces. Pero, la latencia de red solo ha mejorado en un factor de 30 veces.
También indica que a pesar de los avances en comunicaciones y electrónica, el tiempo que un paquete de información tarda en viajar del punto A al B solo ha mejorado de 2-3 milisegundos en un promedio de 80 a 150 microsegundos, con latencias arriba de los 500 microsegundos en el caso de distancias grandes.
El ejecutivo señala que debido al auge de IoT, “la cantidad de información que se genera en el punto final de la red y la necesidad de analizar y tomar decisiones en tiempo real sobre esa información ha generado que muchas aplicaciones sean hipersensibles a la latencia”. Ejemplos de estas aplicaciones son la telemedicina, la gestión de flotas de vehículos, los camiones auto-pilotados, el reconocimiento de voz, la realidad aumentada, entre otras. Mientras que las aplicaciones que no son sensibles a la latencia son: email, ERPs, CRMs, e-commerce, backups, etcétera.
Según el portal de Opensource.con históricamente se puede hablar de Edge Computing desde la década de los 90, cuando Akamai lanzó su red de distribución de contenidos. Esto significó que hubiera nodos en ubicaciones cercanas al usuario final; dichos nodos almacenaban contenido de caché estático como imágenes y videos. En 1997, el científico Brian Noble demostró cómo la tecnología móvil podía usar Edge Computing para reconocimiento de voz. Con el tiempo, se denominó “forrajeo cibernético” a la técnica de computación en la que los dispositivos móviles con pocos recursos descargan parte de su trabajo pesado en máquinas sustitutas más fuertes en los alrededores. Esto se ha mejorado y es básicamente el proceso que utilizan Siri, de Apple y los servicios de reconocimiento de discurso de Google.
El Edge Computing Consortium en el 2016 se estableció en China como una iniciativa de Huawei Technologies, el Instituto Shenyang de Automatización de la Academia China de Ciencias, la Academia China de Tecnologías de Información y Comunicaciones (CAICT), Intel, ARM y iSoftStone. Su objetivo es impulsar el Edge computing en buenas prácticas industriales, promover su implantación, buscar garantías en materia de seguridad y menores consumos energéticos.
Desde un punto de vista económico, la firma de investigación Stratistics MRC pronosticó en un reporte que para 2023 el mercado global de Edge computing alcanzará un valor de $13,630 millones de dólares. Esta compañía considera dentro de Edge computing elementos como gateways, plataformas, hardware, micro centros de datos, soluciones, software y servicios. Según Stratistics, los factores que impulsarán este crecimiento son las aplicaciones inteligentes, la tecnología IoT, así como la adopción cada vez mayor de teléfonos y relojes inteligentes y otros wearables.
Imad Sousou, vice presidente del Grupo de software y servicios así como director del Centro de Tecnología Open Source de Intel Corporation, destacó en una entrevista cuatro razones por las cuales Edge computing ha sido exitoso:
Velocidad. Edge computing reduce la latencia porque los datos no tienen que viajar sobre la red a un centro de datos remoto o a través de la nube para ser procesados.
Seguridad. Al permanecer cerca de donde fueron creados, se mejora la seguridad de los datos.
Escalabilidad. Edge computing es fundamentalmente cómputo distribuido, lo que significa mejorar la resiliencia, reducir las cargas de red y que es más fácil de escalar.
Costos bajos. Los costos de transmisión de datos son mejores porque es reducida la cantidad de datos transferidos hacia una ubicación central para almacenarlos.