Descripción: La computación perimetral es un paradigma de computación distribuida que acerca la computación y el almacenamiento de datos a la ubicación donde se necesita. Este enfoque se centra en procesar datos en el ‘borde’ de la red, es decir, cerca de los dispositivos que generan la información, en lugar de depender exclusivamente de servidores centralizados en la nube. Esto permite una reducción significativa en la latencia, ya que los datos no tienen que viajar largas distancias para ser procesados. Además, la computación perimetral mejora la eficiencia del ancho de banda, ya que solo se envían a la nube los datos que realmente necesitan ser almacenados o analizados a gran escala. Este modelo es especialmente relevante en un mundo donde el Internet de las Cosas (IoT) está en constante expansión, ya que miles de dispositivos generan datos en tiempo real que requieren respuestas rápidas. La computación perimetral también ofrece ventajas en términos de seguridad, ya que los datos pueden ser procesados localmente, minimizando el riesgo de exposición durante la transmisión. En resumen, la computación perimetral representa un cambio significativo en la forma en que se gestionan y procesan los datos, optimizando la interacción entre dispositivos y sistemas en un entorno cada vez más conectado.
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 grandes volúmenes de datos generados por dispositivos conectados. Empresas como Cisco y Microsoft comenzaron a explorar este enfoque como una solución para reducir la latencia y mejorar la eficiencia del ancho de banda. En 2016, el término ‘computación perimetral’ se popularizó en la industria tecnológica, y desde entonces ha evolucionado con el desarrollo de tecnologías como 5G, que permiten una conectividad más rápida y eficiente.
Usos: La computación perimetral se utiliza en diversas aplicaciones, incluyendo la automatización industrial, donde los sensores y dispositivos en fábricas procesan datos localmente para optimizar la producción. También se aplica en vehículos autónomos, que requieren decisiones en tiempo real basadas en datos de sensores. Además, se utiliza en la salud, donde los dispositivos médicos pueden analizar datos de pacientes en el lugar, mejorando la atención y reduciendo la necesidad de enviar datos a la nube.
Ejemplos: Un ejemplo de computación perimetral es el uso de dispositivos de IoT en ciudades inteligentes, donde las cámaras y sensores recopilan datos sobre el tráfico y el medio ambiente, procesándolos localmente para gestionar semáforos y sistemas de transporte. Otro ejemplo es el uso de gateways en fábricas que analizan datos de maquinaria en tiempo real para predecir fallos y optimizar el mantenimiento.
