Si un monitor cardíaco no puede mantener una conexión constante con la estación de enfermeras, ¿el paciente está estable o en apuros? Si un enlace WAN a una tienda minorista se cae, ¿puede el punto de venta seguir procesando tarjetas de crédito? Si las cabezas de pozo de gas pierden metano y la conexión LTE no está disponible, ¿cuánta contaminación no se rastrea? Estas aplicaciones críticas son candidatas para el procesamiento de Edge Computing. A medida que las organizaciones diseñan nuevas aplicaciones que incorporan dispositivos remotos que acumulan datos de tiempo crítico para el análisis en el centro de datos o en la nube, es necesario llevar parte del procesamiento al límite para disminuir las cargas de red al tiempo que aumenta la capacidad de respuesta. Si bien es posible utilizar nubes públicas para proporcionar potencia de procesamiento para analizar los datos de borde, existe una necesidad real de tratar la conectividad y el procesamiento de los dispositivos periféricos de manera diferente para minimizar el tiempo de valor para los proyectos de transformación digital.
Las cargas de trabajo de Edge COmputing son excepcionalmente exigentes
Hay tres atributos en particular que necesitan una consideración cuidadosa cuando las aplicaciones de borde de red.
Muy alto ancho de banda
La videovigilancia y el reconocimiento facial son probablemente las implementaciones más visibles. Las cámaras HD operan al límite y generan grandes volúmenes de datos, la mayoría de los cuales no son útiles. Un proceso local en la cámara puede activar la transmisión de un segmento notable (movimiento, luces) sin alimentar toda la secuencia de vuelta al centro de datos. Pero agregue reconocimiento facial y la complejidad del procesamiento aumenta exponencialmente, lo que requiere una comunicación mucho más rápida y frecuente con los análisis faciales en la nube o en el centro de datos. Por ejemplo, sin procesamiento local en el borde, una cámara de reconocimiento facial en una sucursal necesitaría acceso a un ancho de banda costoso para comunicarse con las aplicaciones analíticas en la nube. Al empujar el procesamiento de reconocimiento a los dispositivos periféricos, o sus puntos de acceso, en lugar de transmitir todos los datos a la nube para su procesamiento, disminuyó la necesidad de un gran ancho de banda al tiempo que aumentaba los tiempos de respuesta.
Latencia y fluctuación
Las aplicaciones sofisticadas de experiencia móvil crecerán en importancia en los dispositivos que operan en edge. Las aplicaciones para realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR) requieren un ancho de banda alto y una latencia muy baja (inferior a 10 milisegundos). VoIP y telepresencia también necesitan una calidad de servicio (QoS) superior para proporcionar la experiencia correcta. Esperar niveles satisfactorios de servicio de aplicaciones basadas en la nube a través de Internet es una ilusión. Si bien algunas de estas aplicaciones se ejecutan sin problemas en entornos de campus, su costo es prohibitivo en la mayoría de las sucursales y organizaciones minoristas distribuidas que utilizan enlaces WAN tradicionales. El procesamiento de bordes puede proporcionar los niveles de servicio necesarios para aplicaciones AR y VR.
Alta disponibilidad y confiabilidad
Muchos casos de uso para la informática de IoT van a ser en el sector industrial con dispositivos tales como sensores de temperatura / humedad / químicos que operan en entornos hostiles, lo que dificulta mantener una conectividad en la nube confiable. Dispositivos como los sensores de presión del campo de gas pueden no necesitar conexiones en tiempo real, sino comunicaciones de ráfagas confiables para advertir sobre posibles fallas. Por el contrario, los monitores de pacientes en hospitales y clínicas de campo necesitan conectividad constante para garantizar que se reciban alertas cuando los pacientes experimentan angustia. Las tiendas minoristas necesitan alta disponibilidad y baja latencia para el procesamiento de pagos en el punto de venta y para almacenar en caché el contenido multimedia enriquecido para una mejor experiencia del cliente.