Descripción: La latencia en el borde se refiere al retraso experimentado en la transmisión y procesamiento de datos en el borde de la red, es decir, en los dispositivos y servidores que están más cerca de los usuarios finales. Este concepto es crucial en el contexto de la inferencia en el borde, donde los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático se ejecutan localmente en dispositivos como cámaras, sensores y teléfonos inteligentes, en lugar de depender de servidores remotos. La latencia en el borde se mide en milisegundos y puede influir significativamente en la experiencia del usuario, especialmente en aplicaciones que requieren respuestas rápidas, como la realidad aumentada, la conducción autónoma y la telemedicina. Al reducir la latencia, se mejora la eficiencia del procesamiento de datos y se permite una interacción más fluida y en tiempo real. La latencia en el borde también ayuda a optimizar el uso del ancho de banda, ya que minimiza la necesidad de enviar grandes volúmenes de datos a través de la red, lo que es especialmente importante en entornos con conectividad limitada o inestable. En resumen, la latencia en el borde es un factor crítico que determina la rapidez y efectividad de las aplicaciones que dependen de la inferencia en el borde, haciendo que la tecnología sea más accesible y eficiente para los usuarios finales.
Historia: El concepto de latencia en el borde ha evolucionado con el desarrollo de la computación en la nube y el Internet de las Cosas (IoT). A medida que más dispositivos se conectaron a Internet, la necesidad de procesar datos más cerca de la fuente se volvió evidente. En la década de 2010, con el auge de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se comenzó a explorar la inferencia en el borde como una solución para reducir la latencia y mejorar la eficiencia. Empresas de tecnología han invertido en tecnologías de edge computing para ofrecer servicios que minimizan la latencia y optimizan el procesamiento de datos.
Usos: La latencia en el borde se utiliza en diversas aplicaciones, como la vigilancia inteligente, donde las cámaras procesan imágenes localmente para detectar movimientos o reconocer rostros sin necesidad de enviar datos a un servidor central. También se aplica en vehículos autónomos, donde la toma de decisiones en tiempo real es crucial para la seguridad. En la atención médica, permite el monitoreo remoto de pacientes, procesando datos de dispositivos médicos en el lugar para alertar a los profesionales de salud de inmediato.
Ejemplos: Un ejemplo de latencia en el borde es el uso de cámaras de seguridad que analizan video en tiempo real para detectar intrusos, evitando el retraso de enviar datos a un servidor. Otro ejemplo es el uso de dispositivos de monitoreo de salud que procesan datos de signos vitales localmente, permitiendo alertas instantáneas en caso de anomalías.
