Edge computing o informática de borde es un modelo de computación que optimiza los dispositivos de Internet y las aplicaciones web llevando la informática al lugar donde se generan los datos. De esta manera, se minimiza la necesidad de establecer comunicaciones de larga distancia entre el cliente y el servidor, lo que reduce la latencia y el uso de ancho de banda.
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Edge computing es una filosofía de red enfocada en llevar la informática lo más posible al origen de los datos para reducir la latencia y el uso del ancho de banda. Dicho de otra forma, edge computing significa ejecutar menos procesos en la nube y trasladar esos procesos a entornos locales, como la computadora de un usuario, un dispositivo IoT o un servidor perimetral. Llevar la computación al perímetro de la red minimiza la cantidad de comunicación a larga distancia que se tiene que establecer entre un cliente y un servidor.
Para los dispositivos de Internet, el perímetro de la red es donde el dispositivo, o la red local que contiene al dispositivo, se comunica con Internet. El perímetro es un término un poco impreciso. Por ejemplo, la computadora de un usuario o el procesador dentro de una cámara IoT pueden considerarse el perímetro de la red, pero también el enrutador del usuario, el proveedor de servicios de Internet (ISP) o el servidor perimetral local. Lo importante es que el perímetro de la red esté geográficamente cerca del dispositivo, a diferencia de los servidores de origen y los servidores en la nube, que pueden estar muy lejos de los dispositivos con los que se comunican.
Las primeras computadoras eran máquinas grandes y aparatosas a las que solo se podía acceder directamente o a través de terminales que eran básicamente una extensión de la computadora. Con la invención de las computadoras personales, la informática pudo realizarse de forma mucho más distribuida. Durante un tiempo, la informática personal era el modelo dominante. Las aplicaciones se ejecutaban y los datos se almacenaban localmente en el dispositivo del usuario, o a veces en un centro de datos local.
La informática en la nube, un avance más reciente, ofreció una serie de ventajas sobre la informática local. Los servicios en la nube están centralizados en una "nube" que gestiona un proveedor (o grupo de centros de datos) y se puede acceder a ellos desde cualquier dispositivo a través de Internet.
Sin embargo, la informática en la nube puede generar latencia debido a la distancia entre los usuarios y los centros de datos donde se alojan los servicios en la nube. Edge computing acerca la informática a los usuarios finales para minimizar la distancia que los datos tienen que recorrer, a la vez que conserva la naturaleza centralizada de la informática en la nube.
En resumen:
Piensa en un edificio protegido con docenas de cámaras de video de IoT de alta definición. Estas son cámaras "poco eficientes" que simplemente emiten una señal de video en bruto y transmiten continuamente esa señal a un servidor en la nube. En el servidor en la nube, la salida de video de todas las cámaras se realiza a través de una aplicación de detección de movimiento para garantizar que solo se guarden los clips de actividad en la base de datos del servidor. Esto significa que existe una carga constante y significativa en la infraestructura de Internet del edificio, ya que se consume un ancho de banda considerable por el alto volumen de grabación de video que se transfiere. Además, hay una enorme carga en el servidor de la nube que tiene que procesar las secuencias de video de todas las cámaras simultáneamente.
Ahora imagina que la computación del sensor de movimiento se traslada al perímetro de la red. ¿Qué pasa si cada cámara utiliza su propia computadora interna para ejecutar la aplicación de detección de movimiento y luego envía la grabación al servidor en la nube cuando sea necesario? El resultado sería una importante reducción del uso del ancho de banda, ya que gran parte de las grabaciones de las cámaras nunca tendrán que viajar al servidor en la nube.
Además, el servidor en la nube ahora solo sería responsable de almacenar la grabación relevante, lo que significa que el servidor podría comunicarse con una mayor cantidad de cámaras sin sufrir una sobrecarga. Así es edge computing.
Edge computing puede incorporarse a una gran variedad de aplicaciones, productos y servicios. Algunas posibilidades incluyen:
Como muestra el ejemplo anterior, edge computing ayuda a reducir el uso del ancho de banda y los recursos del servidor. El ancho de banda y los recursos de la nube son limitados y cuestan dinero. Los hogares y oficinas cada vez más, están equipados con cámaras, impresoras, termostatos e incluso tostadoras inteligentes. Conforme a una predicción de Statista, para el 2025 habrá más de 75 000 millones de dispositivos IoT instalados en todo el mundo. Para darles soporte, habrá que trasladar al perímetro volúmenes significativos de computación.
Otra ventaja importante de trasladar los procesos al perímetro es la reducción de la latencia. Cada vez que un dispositivo necesita comunicarse con un servidor lejano en algún lugar, se genera un retraso. Por ejemplo, dos compañeros de trabajo en la misma oficina que hablan a través de una plataforma de mensajería instantánea podrían experimentar un retraso considerable porque cada mensaje tiene que enrutarse fuera del edificio, comunicarse con un servidor que se encuentra en algún lugar del mundo y recuperarse antes de que aparezca en la pantalla del destinatario. Si ese proceso se acerca al perímetro y el enrutador interno de la empresa se encarga de transferir los chats entre oficinas, no habría ningún retraso.
Del mismo modo, cuando los usuarios de todo tipo de aplicaciones web se encuentran con procesos que tienen que comunicarse con un servidor externo, sufrirán retrasos. La duración de estos retrasos variará según el ancho de banda disponible y la ubicación del servidor, pero se pueden evitar por completo al llevar más procesos al perímetro de la red.
Además, el modelo de edge computing puede proporcionar una nueva funcionalidad que antes no estaba disponible. Por ejemplo, una empresa puede utilizar este modelo para procesar y analizar sus datos en el perímetro, lo que permite hacerlo en tiempo real.
Recapitulando, las principales ventajas del modelo de edge computing son:
Uno de los inconvenientes del edge computing es que puede aumentar los vectores de ataque. Con la incorporación de más dispositivos "inteligentes", como los servidores perimetrales y los dispositivos IoT que incorporan sólidas computadoras, se abren nuevas oportunidades para que los atacantes en ruta malintencionados pongan en riesgo estos dispositivos.
Otro inconveniente de este modelo es que requiere más hardware local. Por ejemplo, mientras que una cámara IoT necesita una computadora integrada para enviar sus datos de video sin procesar a un servidor web, este dispositivo necesitaría ahora una computadora mucho más sofisticada y con mayor capacidad de procesamiento para poder ejecutar sus propios algoritmos de detección de movimiento. Sin embargo, el abaratamiento del hardware está haciendo que sea más económico desarrollar dispositivos más inteligentes.
Una forma de mitigar completamente la necesidad de hardware adicional es aprovechar los servidores perimetrales. Por ejemplo, con la red de Cloudflare de 330 ubicaciones perimetrales distribuidas geográficamente, nuestros clientes pueden ejecutar código en el perímetro en todo el mundo con Cloudflare Workers.