Descripción: La computación perimetral en red es un paradigma de computación distribuida que acerca la computación y el almacenamiento de datos al lugar donde se necesita, es decir, en el ‘perímetro’ de la red. 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. A medida que el Internet de las Cosas (IoT) y las aplicaciones en tiempo real se han vuelto más prevalentes, la computación perimetral ha ganado relevancia, ya que permite a las organizaciones manejar grandes volúmenes de datos generados por dispositivos conectados sin depender completamente de la nube. Las características principales de la computación perimetral incluyen la capacidad de realizar análisis de datos en tiempo real, la optimización del ancho de banda al minimizar la cantidad de datos que se envían a la nube y la mejora de la seguridad al mantener los datos sensibles más cerca de su origen. Este enfoque no solo mejora la velocidad de respuesta de las aplicaciones, sino que también permite una mayor autonomía en la toma de decisiones, lo que es crucial en entornos donde el tiempo es un factor crítico, como en la atención médica, la manufactura y la automoción.
Historia: La computación perimetral comenzó a ganar atención a mediados de la década de 2010, impulsada por el crecimiento del Internet de las Cosas (IoT) y la necesidad de procesar datos en tiempo real. Empresas como Cisco y Microsoft comenzaron a explorar soluciones que permitieran el procesamiento de datos en el borde de la red, lo que llevó al desarrollo de plataformas específicas para este propósito. En 2016, la Fundación OpenFog fue establecida para promover la adopción de la computación perimetral, y desde entonces, ha habido un aumento significativo en la implementación de esta tecnología en diversas industrias.
Usos: La computación perimetral se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo la automatización industrial, donde los sensores y dispositivos conectados generan grandes volúmenes de datos que necesitan ser procesados rápidamente. También se aplica en el ámbito de la salud, permitiendo el monitoreo en tiempo real de pacientes a través de dispositivos conectados. En el sector del transporte, se utiliza para gestionar flotas de vehículos conectados, optimizando rutas y mejorando la seguridad. Además, en el ámbito de las ciudades inteligentes, la computación perimetral ayuda a gestionar el tráfico y los servicios públicos de manera más eficiente.
Ejemplos: Un ejemplo de computación perimetral es el uso de dispositivos de análisis en fábricas inteligentes, donde se procesan datos de máquinas en tiempo real para predecir fallos y optimizar el rendimiento. Otro caso es el monitoreo de salud en tiempo real mediante dispositivos portátiles que analizan datos biométricos y envían alertas inmediatas a los profesionales médicos. En el ámbito del transporte, las plataformas de gestión de flotas utilizan computación perimetral para procesar datos de ubicación y estado de los vehículos al instante, mejorando la logística y la seguridad.
