Todos hemos experimentado latencia de alguna forma. Desafortunadamente, es algo con lo que estamos muy familiarizados. Incluso hemos llegado a considerarla como una parte normal, aunque indeseable, de la experiencia del usuario. A pesar de los avances en los últimos años, todavía existe y es tan molesta como siempre.
La cuestión es que, por muy exasperante que sea la latencia, no siempre tiene “consecuencias nefastas”, al menos no para el usuario de tecnología ocasional. Las ramificaciones de la latencia en este caso suelen limitarse a la experiencia del usuario. Admito que es una mala imagen para quien desarrolló el producto o servicio, pero el usuario no va a perder nada aparte de su paciencia. Por el contrario, los efectos de la latencia podrían ser mucho más graves en otros casos.
Tomemos como ejemplo un vehículo autónomo. Este es uno de los mejores ejemplos de una forma de tecnología que requiere la menor latencia posible. Los datos recopilados por los muchos sensores del vehículo deben procesarse en el menor tiempo posible para que los computadores incorporados puedan tomar decisiones en una fracción de segundo mientras están en movimiento. No necesita que le explique lo que podría pasar si la horrible latencia aparece cuando un vehículo autónomo está en una autopista. Es una receta para el desastre.
Hoy en día, las empresas ofrecen una amplia gama de servicios. ¿Pero qué pasa si usted es una gran corporación que requiere que los datos se transmitan y procesen instantáneamente? En este caso, la latencia puede convertirse en un problema que debe resolverse.
La buena noticia es que, aunque la latencia no se puede eliminar, se puede minimizar. Aquí es donde entra la computación perimetral.
¿Qué es exactamente la computación perimetral?
En una arquitectura tradicional de computación en la nube, los datos se transmiten desde su fuente a un centro de datos centralizado y complejo. Posteriormente, estos datos se procesan y envían de vuelta al usuario o aplicación que los solicitó.
La computación perimetral es un modelo de computación emergente en el que microcentros de datos especializados con capacidades de almacenamiento y computación relativamente limitadas se configuran lo más cerca posible de la fuente de los datos para permitir un procesamiento más rápido y confiable.
Este modelo de computación es mucho más simple en comparación con la computación en la nube tradicional. Los datos no tienen que pasar por tantos saltos. En consecuencia, la latencia se reduce.
Y este no es el único beneficio.
La palabra clave es descentralización
A medida que el volumen de datos a nuestra disposición continúa aumentando a un ritmo exponencial y el Internet de las cosas (IoT) se vuelve más común, pronto llegaremos a un punto en el que ya no será viable depender exclusivamente de los centros de datos centralizados.
Aquí es donde entra en juego la computación perimetral. Al procesar datos brutos de forma local, podemos aligerar la carga sobre el servidor de datos central. Esto significa que solo la información relevante —la que requiere mayores capacidades de procesamiento— se transmite al centro para continuar con el trabajo. Es como un filtro que mantiene la basura u otros datos irrelevantes fuera del servidor en la nube.
Dado que estos microcentros de datos son altamente especializados y se encuentran cerca de la fuente de datos, pueden trabajar con datos sensibles con una latencia mínima. Además, el centro de datos central ya no tiene que desperdiciar recursos y ancho de banda en datos brutos.
Lo que estamos viendo no es un futuro en el que la computación perimetral reemplazará totalmente a los modelos tradicionales de computación en la nube. En su lugar, veremos que la computación perimetral y en la nube se complementarán para mejorar la eficiencia.
La computación perimetral es más que una solución a los problemas de latencia y ancho de banda
Ya hemos analizado cómo la computación perimetral puede reducir la latencia y ayudar a las organizaciones a optimizar el ancho de banda de su red. Sin embargo, sus beneficios no terminan ahí.
Proporciona mayor seguridad
La computación perimetral tiene ciertas ventajas sobre la nube. Mientras que los servidores en la nube están diseñados con varias funciones interconectadas, la computación perimetral es más especializada.
Cuando un dispositivo perimetral es hackeado, solo se puede extraer información relativa a esa función o proceso específico. En el caso de la computación en la nube, una brecha de seguridad puede comprometer información relacionada con todos los procesos realizados en el servidor.
Como si no fuera suficiente, la computación perimetral reduce la cantidad y frecuencia de los datos transmitidos a la nube. Esto resulta en menos oportunidades de interceptar datos en la transmisión.
Es más rentable
Si bien la inversión inicial puede ser sustancial, la configuración de los servidores perimetrales es más barata que la de los servidores en la nube. Esto se debe a que no requiere tanta potencia de procesamiento debido a la naturaleza más especializada de los datos.
Además, la mayoría de la computación en la nube que hacemos hoy en día es posible gracias a los proveedores de servicios en la nube (CSP). Estos eliminan la necesidad de configurar sus propios servidores de nube privada y actúan como proveedores de infraestructura como servicio (IaaS). Desafortunadamente, esto puede ser costoso a largo plazo.
¡Es hora de cambiarse a los servidores perimetrales! A pesar de los altos costos iniciales, pueden ayudar a reducir los costos generales de procesamiento de datos. Esto se debe a que la mayoría del proceso se realiza internamente mientras se envían muy pocos datos a la nube.
…y mucho más confiable
Al procesar datos de forma local, las organizaciones no tienen que permanecer conectadas a Internet 24/7. En otras palabras, no necesitan preocuparse por las fluctuaciones de la red. Los datos pueden procesarse incluso en ubicaciones remotas con conectividad limitada.
La computación perimetral permite que las operaciones de red no tengan que girar en torno a un servidor central. Como resultado, incluso cuando hay un fallo en un dispositivo periférico particular, la red restante no se verá afectada. Esto es diferente en el caso de la computación en la nube, donde el servidor central puede actuar como un punto central de fallo.
¿Dónde es más útil la computación perimetral?
La computación perimetral tiene numerosas aplicaciones, pero hemos reducido esta lista a los casos de uso que consideramos más relevantes.
Vehículos autónomos
Volvamos al ejemplo de los vehículos autónomos. Ya hemos analizado las consecuencias de la latencia en este caso. Aquí, la computación perimetral se puede utilizar para procesar instantáneamente las grandes cantidades de datos generados por los varios sensores a bordo del vehículo. Y si bien la computación perimetral no tiene tanta potencia de procesamiento como un servidor en la nube, lleva la ventaja —en lo que respecta a los vehículos autónomos— gracias a su latencia casi nula. Esto le permite tomar decisiones rápidas en la carretera.
Ciudades inteligentes
La ciudad inteligente del futuro es aquella en la que se integran diversas tecnologías en los procesos urbanos para facilitar un monitoreo efectivo, una mejor toma de decisiones y una mejor optimización de los procesos. En última instancia, esto puede resultar en una mayor calidad de vida.
Varios procesos de ciudades inteligentes, como la gestión automatizada del tráfico y la energía, implican procesar de forma instantánea un flujo continuo de información. Recopilar esta información y transmitirla a un servidor central no va a funcionar por varias razones. Por supuesto, la latencia es un problema que viene a la mente. Sin embargo, también hay inconvenientes relacionados con la lejanía de las ubicaciones e incluso las limitaciones del servidor de datos central.
Al implementar varios procesadores perimetrales en toda la ciudad, las tareas de datos simples y repetitivas se pueden completar sin problemas o retrasos. Simultáneamente, las funciones más complejas se pueden enviar al servidor central para su posterior procesamiento.
Procesamiento remoto de datos
Las organizaciones que tienen activos u operaciones en áreas remotas pueden aprovechar las capacidades de procesamiento instantáneas de la computación perimetral. Como se mencionó, estos datos pueden procesarse en la periferia. No importa si la conectividad es limitada.
Las organizaciones que tienen entornos operativos en áreas remotas —tales como minas o plataformas petrolíferas en alta mar— pueden monitorear y procesar constantemente los datos de estas operaciones en tiempo real, independientemente de las limitaciones de la red.
Servicios de transmisión
Con la computación perimetral, los servicios de transmisión pueden aprovechar sus capacidades para mejorar la entrega de contenido.
A medida que el número de dispositivos conectados en todo el mundo continúa aumentando, ya no tiene sentido que los servicios de transmisión sigan invirtiendo recursos para mejorar su infraestructura en la nube. Aquí, la solución es crear una red de servidores perimetrales descentralizados más cerca de los usuarios. Esto puede permitir que los servicios de streaming transmitan un mayor volumen de datos con una latencia significativamente reducida, ya que estos servidores perimetrales tienen que lidiar con menos distancias y tráfico.
Como resultado, los servicios de transmisión pueden realizar una serie de mejoras en tiempo real. Estas pueden incluir calidad de vídeo mejorada y poco o ningún almacenamiento en búfer. Lo anterior garantiza una experiencia de usuario mejorada.
Conclusión
Si bien los beneficios más inmediatos de la computación perimetral se refieren a la reducción de la latencia, también hemos analizado otros beneficios que proporciona. Hay una razón por la que la computación perimetral es una de las tecnologías de las que más se habla hoy en día y no es exagerado decir que la mayoría de los datos pronto se procesarán en el borde.
