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El Edge Computing, o cómputo en el borde, es una tecnología emergente que busca llevar la potencia de procesamiento y el almacenamiento de datos lo más cerca posible de los dispositivos y usuarios finales, en lugar de enviarlos a través de una red centralizada a una nube o centro de datos remoto.
En lugar de depender de una infraestructura de red centralizada, el Edge Computing se basa en una arquitectura distribuida en la que los datos se procesan y almacenan en dispositivos cercanos al borde de la red, como routers, gateways, servidores perimetrales, dispositivos IoT o móviles, y otros nodos de red. Esto permite que los datos se procesen y se actúe sobre ellos en tiempo real, reduciendo la latencia y mejorando la eficiencia y el rendimiento de las aplicaciones. Según un informe de Gartner, se espera que para 2025, el 75% de los datos generados por empresas se creen y procesen fuera de los centros de datos tradicionales, lo que indica la importancia creciente del Edge Computing.
El Edge Computing es especialmente relevante para aplicaciones que requieren una baja latencia, una alta velocidad de procesamiento y una gran cantidad de datos en tiempo real, como la inteligencia artificial, la realidad virtual, los vehículos autónomos, la automatización industrial, las ciudades inteligentes, el monitoreo ambiental, la salud y muchas otras áreas.
El Edge Computing y el Cloud Computing son dos tecnologías que comparten algunos aspectos comunes, pero que difieren significativamente en su enfoque y alcance. A continuación, se presentan algunas de las principales diferencias entre estas dos tecnologías:
El Edge Computing se ha convertido en una tecnología cada vez más importante debido a su capacidad para procesar y almacenar datos en tiempo real en dispositivos perimetrales cercanos a los usuarios.
El Edge Computing es fundamental para la IoT, ya que permite el procesamiento de datos y el análisis en tiempo real en los dispositivos perimetrales, mejorando la eficiencia y la seguridad en las aplicaciones IoT.
El Edge Computing se está utilizando cada vez más en aplicaciones de automatización industrial para la monitorización de maquinarias y la detección de fallos en tiempo real, lo que reduce el tiempo de inactividad y los costos operativos.
Los vehículos autónomos requieren una gran cantidad de datos en tiempo real para tomar decisiones de manera autónoma, por lo que el Edge Computing se está utilizando para procesar y analizar estos datos en los dispositivos perimetrales cercanos a los vehículos, reduciendo la latencia y mejorando la seguridad.
El Edge Computing se utiliza en servicios de streaming de video para reducir la latencia y mejorar la calidad del servicio al procesar y almacenar el contenido en dispositivos perimetrales cercanos a los usuarios.
El Edge Computing se está utilizando en aplicaciones de ciudades inteligentes para el procesamiento y análisis de datos en tiempo real, mejorando la eficiencia y la seguridad en áreas como el transporte, la energía y la gestión de residuos.
En cuanto a las tendencias, se espera que el Edge Computing sea una tecnología fundamental en la próxima generación de redes de comunicación 5G, lo que permitirá la entrega de servicios y aplicaciones en tiempo real en una variedad de industrias. Además, la integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el Edge Computing se espera que ofrezca nuevas oportunidades para la innovación.
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