Descripción: La analítica en el borde se refiere a la práctica de procesar datos en el borde de la red, es decir, cerca de donde se generan, en lugar de enviarlos a un servidor centralizado para su análisis. Esta metodología busca reducir la latencia y el uso de ancho de banda, lo que resulta en una respuesta más rápida y eficiente en tiempo real. Al realizar el análisis en el borde, se pueden tomar decisiones inmediatas basadas en datos frescos, lo que es crucial en aplicaciones donde el tiempo es un factor crítico, como en la conducción autónoma, la atención médica y la manufactura inteligente. Además, la analítica en el borde permite manejar grandes volúmenes de datos generados por dispositivos IoT (Internet de las Cosas) sin saturar las redes, optimizando así el rendimiento general del sistema. Esta práctica se ha vuelto cada vez más relevante en un mundo donde la conectividad y la velocidad son esenciales, y donde la capacidad de procesar información de manera local puede marcar la diferencia en la operativa de negocios y en la experiencia del usuario.
Historia: La analítica en el borde comenzó a ganar atención a mediados de la década de 2010, impulsada por el crecimiento exponencial de dispositivos IoT y la necesidad de procesar datos de manera más eficiente. A medida que más dispositivos se conectaban a Internet, se hizo evidente que enviar todos los datos a la nube para su análisis no era práctico ni eficiente. Empresas como Cisco y IBM comenzaron a desarrollar soluciones que permitieran el procesamiento de datos en el borde, lo que llevó a la creación de arquitecturas de red más sofisticadas que integran capacidades de análisis local.
Usos: La analítica en el borde se utiliza en diversas aplicaciones, como la monitorización de salud en tiempo real, donde los dispositivos portátiles analizan datos biométricos localmente para alertar a los usuarios sobre anomalías. También se aplica en la industria automotriz, donde los vehículos autónomos procesan datos de sensores en tiempo real para tomar decisiones rápidas. En el ámbito de la manufactura, permite el mantenimiento predictivo al analizar datos de maquinaria localmente para prever fallos antes de que ocurran.
Ejemplos: Un ejemplo de analítica en el borde es el uso de cámaras de seguridad inteligentes que analizan video en tiempo real para detectar intrusos sin necesidad de enviar todos los datos a la nube. Otro caso es el de los dispositivos de monitoreo de salud que procesan datos de ritmo cardíaco y actividad física localmente para proporcionar retroalimentación instantánea al usuario. En la agricultura, los sensores de suelo pueden analizar condiciones en tiempo real para optimizar el riego y el uso de fertilizantes.
