El término “Edge Computing” (en español “computación en la frontera”) era tomado anteriormente en el mundo empresarial como algo meramente teórico, sin verdadera aplicación práctica. Pero ahora, con el advenimiento pleno de las tecnologías digitales, las cosas han tomado un nuevo rumbo.
Una fábrica necesita una gran inversión para adquirir la maquinaria necesaria para procesar y almacenar el caudal enorme de datos provenientes de su proceso de montaje (compuesto a su vez de muchos artefactos con conexión propia a internet y también vinculados entre sí), que a su vez le permitirá aumentar la eficiencia de su producción al detectar zonas donde haya más carencias o defectos.
Obviamente una inversión de esta magnitud no es posible para una pyme, por lo que la Edge Computing se le presenta como una solución plausible y más barata al permitir procesar y examinar información liviana (no tan grande) usando las capacidades de análisis de la propia infraestructura de red.
Para lograrlo, se implementaron nuevos equipos industriales para comunicaciones, optimizados con un hipervisor integrado, una máquina virtual y un sistema operativo liviano como Linux (a diferencia de otros Windows, más exigentes y pesados). Con todo esto se pudieron compilar aplicaciones en contenedores Docker, susceptibles de instalarse en las máquinas virtuales y memorias de los aparatos. Así, pueden efectuarse ejecuciones de algoritmos, aplicaciones o softwares para la prevención de ataques de hackers.
Cuáles son sus beneficios
Si se observa cuántos beneficios pueden obtenerse dentro del negocio, la Edge Computing permite:
– Disminuir precios y tiempos al procesar datos ligeros.
– Usar el análisis de estos datos para mejorar el proceso de producción (esto contempla el ahorro de energía, el ajuste automático de variables o la efectividad general del equipamiento con el que se cuenta).
– Protegerse de ciberataques con un sensor de seguridad.
– Optimizar ágilmente el proceso.
En un futuro cercano, los negocios y los procesos productivos tendrán esta característica ineludible de manejarse mediante los datos obtenidos de las manufacturas. Y para guiar este fenómeno, será vital que se implementen también tecnologías como el edge computing, el “machine learning” (aprendizaje automatizado propio de las mismas máquinas), la inteligencia artificial y el “deep learning” (aprendizaje profundo). Será solo cuestión de que las empresas adopten estos nuevos conceptos para obtener así una producción más rápida, barata y eficiente.
