Descripción: La computación en la periferia, o edge computing, es un paradigma de computación distribuida que acerca la computación y el almacenamiento de datos a la ubicación donde se necesita. Este enfoque permite procesar datos más cerca de la fuente de generación, lo que reduce la latencia y mejora la eficiencia en la transmisión de información. En lugar de depender exclusivamente de centros de datos centralizados, la computación en la periferia utiliza dispositivos locales, como sensores y gateways, para realizar análisis y procesamiento en tiempo real. Esto es especialmente relevante en el contexto del Internet de las Cosas (IoT), donde una gran cantidad de dispositivos generan datos continuamente. Al procesar estos datos en el borde de la red, se optimiza el uso del ancho de banda y se minimizan los tiempos de respuesta, lo que resulta en una experiencia más fluida y efectiva para el usuario final. Además, la computación en la periferia permite una mayor seguridad y privacidad, ya que los datos sensibles pueden ser procesados localmente sin necesidad de ser enviados a la nube. Este enfoque también facilita la implementación de aplicaciones críticas que requieren decisiones rápidas, como en el caso de vehículos autónomos o sistemas de monitoreo industrial.
Historia: El concepto de computación en la periferia comenzó a ganar atención a finales de la década de 2010, impulsado por el crecimiento del Internet de las Cosas (IoT) y la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos generados por dispositivos conectados. A medida que la conectividad y la capacidad de los dispositivos aumentaron, se hizo evidente que depender únicamente de la nube para el procesamiento de datos no era eficiente. En 2014, empresas como Cisco comenzaron a formalizar el término ‘computación en la periferia’ y a desarrollar soluciones específicas para este enfoque. Desde entonces, ha evolucionado rápidamente y se ha integrado en diversas industrias, desde la manufactura hasta la atención médica.
Usos: La computación en la periferia se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo la automatización industrial, donde los sensores y dispositivos de control procesan datos en tiempo real para optimizar la producción. También se aplica en el ámbito de la salud, permitiendo el monitoreo remoto de pacientes y el análisis de datos médicos en el lugar. En el sector del transporte, se utiliza para vehículos autónomos que requieren decisiones rápidas basadas en datos de sensores. Además, se emplea en la gestión de ciudades inteligentes, donde se procesan datos de tráfico y servicios públicos para mejorar la eficiencia urbana.
Ejemplos: Un ejemplo de computación en la periferia es el uso de cámaras de seguridad inteligentes que procesan video localmente para detectar movimientos sospechosos antes de enviar alertas a la nube. Otro caso es el de los dispositivos de monitoreo de salud que analizan datos biométricos en tiempo real, permitiendo a los médicos tomar decisiones rápidas sin depender de la conectividad constante a la nube. En la industria automotriz, los vehículos autónomos utilizan computación en la periferia para procesar datos de sensores y tomar decisiones instantáneas sobre navegación y seguridad.
