Descripción: La escalabilidad temporal en el contexto de Edge AI se refiere a la capacidad de un sistema para manejar cantidades crecientes de datos que se generan y procesan en función del tiempo. Esto implica que el sistema no solo debe ser capaz de procesar datos en tiempo real, sino también de adaptarse a un aumento en la cantidad de datos a medida que se generan. La escalabilidad temporal es crucial en aplicaciones donde los datos fluyen continuamente, como en la vigilancia, el monitoreo de salud y la gestión de tráfico. Un sistema que posee esta característica puede ajustar su capacidad de procesamiento y almacenamiento de manera dinámica, garantizando que la latencia se mantenga baja y que las decisiones se tomen rápidamente. Esta capacidad es especialmente relevante en entornos de Edge AI, donde los dispositivos locales procesan datos cerca de la fuente de generación, minimizando la necesidad de enviar grandes volúmenes de datos a la nube. La escalabilidad temporal permite a estos sistemas no solo manejar picos de datos, sino también optimizar el uso de recursos, lo que resulta en una operación más eficiente y efectiva. En resumen, la escalabilidad temporal es un componente esencial para garantizar que los sistemas de Edge AI puedan operar de manera efectiva en un mundo cada vez más interconectado y basado en datos.
