Descripción: El modelo de computación en el borde, o Edge Computing, se refiere a un marco conceptual que permite entender cómo se procesan y gestionan los datos en la periferia de la red, en lugar de depender exclusivamente de centros de datos centralizados. Este enfoque busca reducir la latencia y mejorar la eficiencia al acercar el procesamiento de datos a la fuente de generación, como dispositivos IoT, sensores y otros equipos. Al realizar el procesamiento en el borde, se minimiza la necesidad de enviar grandes volúmenes de datos a la nube, lo que no solo optimiza el uso del ancho de banda, sino que también permite respuestas más rápidas y una mejor experiencia del usuario. Las características principales de este modelo incluyen la capacidad de operar en tiempo real, la mejora en la seguridad de los datos al mantener información sensible más cerca de su origen y la posibilidad de operar en entornos con conectividad limitada. La relevancia de la computación en el borde ha crecido exponencialmente con el aumento de dispositivos conectados y la necesidad de procesar datos de manera eficiente y efectiva, especialmente en aplicaciones críticas como la automatización industrial, la salud digital y las ciudades inteligentes.
Historia: El concepto de computación en el borde comenzó a tomar forma a finales de la década de 1990 y principios de 2000, cuando la proliferación de dispositivos conectados y la necesidad de procesar datos en tiempo real se hicieron evidentes. Sin embargo, fue en la década de 2010 cuando el término ‘Edge Computing’ se popularizó, impulsado por el crecimiento del Internet de las Cosas (IoT) y la necesidad de soluciones que pudieran manejar la gran cantidad de datos generados por estos dispositivos. Empresas como Cisco y Amazon comenzaron a desarrollar soluciones específicas para la computación en el borde, lo que llevó a una mayor adopción en diversas industrias.
Usos: La computación en el borde se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo la automatización industrial, donde los sensores y dispositivos de maquinaria procesan datos localmente para optimizar la producción. También se aplica en el ámbito de la salud, permitiendo el monitoreo en tiempo real de pacientes a través de dispositivos conectados. Otras áreas incluyen la gestión de tráfico en ciudades inteligentes, donde los datos de sensores se procesan para mejorar la movilidad urbana, y en el sector del entretenimiento, donde se utilizan para mejorar la experiencia del usuario en servicios de streaming.
Ejemplos: Un ejemplo de computación en el borde 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 uso de dispositivos de monitoreo de salud que analizan datos biométricos en tiempo real, permitiendo a los médicos recibir información inmediata sobre el estado de sus pacientes. Además, en la industria automotriz, los vehículos conectados utilizan computación en el borde para procesar datos de sensores y tomar decisiones instantáneas sobre la conducción.
