Procesamiento en Borde: La Revolución de la Computación Distribuida

El procesamiento en borde, o edge computing, es una arquitectura de computación que acerca el procesamiento de datos a la fuente de generación, en lugar de depender de un centro de datos centralizado. Esta tecnología ha ganado popularidad en los últimos años debido al aumento de dispositivos conectados a Internet y la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Hoy exploraremos qué es el procesamiento en borde, sus beneficios, aplicaciones y su futuro en el mundo digital.

¿Qué es el Procesamiento en Borde?

El procesamiento en borde se refiere a la capacidad de un dispositivo en Red o IoT para procesar datos autónomamente, en lugar de enviarlos a un servidor central. Esto significa que los datos se pueden analizar y procesar más cerca de donde se generan, lo que reduce costos de infraestructura y aumenta la eficiencia de las redes.

Diferencias entre Procesamiento en Borde y Procesamiento en Nube

El procesamiento en borde se refiere a la capacidad de un dispositivo en Red o IoT para procesar datos autónomamente, en lugar de enviarlos a un servidor central. Esto significa que los datos se pueden analizar y procesar más cerca de donde se generan, lo que reduce costos de infraestructura y aumenta la eficiencia de las redes.

Beneficios del Procesamiento en Borde

1. Reducción de la Latencia

Uno de los principales beneficios del procesamiento en borde es la reducción de la latencia. Al procesar datos más cerca de su origen, se minimiza el tiempo que tardan en viajar a un servidor central. Esto es crucial para aplicaciones que requieren respuestas instantáneas, como la realidad aumentada y los sistemas de control industrial.

2. Ahorro de Ancho de Banda

El procesamiento en borde también ayuda a reducir el uso del ancho de banda. En lugar de enviar grandes volúmenes de datos a la nube, solo se envían los datos relevantes o procesados. Esto no solo ahorra costos, sino que también mejora la eficiencia de la red.

3. Mayor Seguridad y Privacidad

Al mantener los datos más cerca de su origen, se puede mejorar la seguridad y la privacidad. Al procesar la información localmente, se reduce el riesgo de que los datos sensibles sean interceptados durante la transmisión a un servidor remoto. Esto es especialmente importante en sectores como la salud y la banca, donde la protección de la información es fundamental.

4. Escalabilidad

El procesamiento en borde permite una mayor escalabilidad, ya que se pueden agregar más dispositivos en la periferia sin sobrecargar un servidor central. Esto facilita la expansión de redes y sistemas, adaptándose a un número creciente de dispositivos conectados.

Aplicaciones del Procesamiento en Borde

El procesamiento en borde tiene una amplia gama de aplicaciones. Algunas de las más destacadas incluyen:

• IoT (Internet de las Cosas): Dispositivos como sensores y cámaras pueden procesar datos localmente, lo que permite una respuesta rápida y eficiente.
• Vehículos Autónomos: Estos vehículos necesitan procesar grandes cantidades de datos en tiempo real para tomar decisiones instantáneas, lo que hace que el procesamiento en borde sea esencial.
• Monitoreo de Salud: Dispositivos médicos pueden analizar datos en tiempo real, mejorando la atención al paciente y la respuesta ante emergencias.

El futuro del Procesamiento en Borde

A medida que la tecnología avanza y el número de dispositivos conectados sigue creciendo, el procesamiento en borde se volverá cada vez más relevante. Se espera que su adopción aumente en diversas industrias, impulsando la innovación y mejorando la eficiencia operativa.

En resumen, el procesamiento en borde representa una revolución en la forma en que manejamos y procesamos datos, ofreciendo beneficios significativos en términos de latencia, ancho de banda, seguridad y escalabilidad.

En un panorama digital que evoluciona rápidamente, la necesidad de soluciones de seguridad más inteligentes, rápidas y eficientes nunca ha sido más significativa. Hoy en día, los concurridos centros urbanos son monitoreados constantemente por cientos de cámaras, cada una capturando vastas cantidades de datos y de imágenes cada segundo.

Los sistemas tradicionales luchan por procesar estos datos rápidamente, y a menudo se utilizan solo para análisis forense, lo que podría significar situaciones de seguridad desatendidas, respuestas fuera de tiempo y posibles vulnerabilidades. Una encuesta de McKinsey reveló que el 84% de los ejecutivos de telecomunicaciones citaron la vigilancia por video como el principal interés para desarrollar aplicaciones de edge computing. Esta estadística revela un cambio significativo en la industria. Es una tendencia clara hacia tecnologías que procesan datos en tiempo real nativamente en dispositivos autónomos.

Aquí cumplen un rol protagonista el Edge Computing y el Edge AI: tecnologías que están revolucionando la manera en que abordamos la seguridad y las operaciones comerciales. Estas innovaciones reducen la latencia, mejoran el rendimiento y permiten una toma de decisiones inmediata e inteligente al procesar los datos más cerca de donde se generan.

¿Qué es Edge Computing y Edge AI?

El Edge Computing es un paradigma de computación distribuida que acerca el procesamiento y almacenamiento de datos a la fuente de información. En lugar de enviar todos los datos a un servidor centralizado o a la nube para su procesamiento — lo que puede causar problemas de ancho de banda y latencia — el edge computing procesa los datos directamente en la fuente, como dentro de las cámaras de seguridad.

Al mover el procesamiento de datos al “borde” de la red, la latencia se reduce significativamente. Esto significa que las aplicaciones de seguridad pueden responder más rápidamente a posibles amenazas. Por ejemplo, detectar accesos no autorizados o actividades sospechosas es crucial en los sistemas de vigilancia. El Edge Computing permite estas respuestas en tiempo real al eliminar los retrasos en la transmisión de datos hacia y desde servidores distantes.

El Edge AI combina la inteligencia artificial (IA) con el Edge Computing, incorporando algoritmos de IA directamente en los dispositivos, lo que permite el análisis de datos en tiempo real en el sitio sin necesidad de conectividad constante a servidores centrales. En aplicaciones específicas, la transición del procesamiento centralizado al edge computing significa la siguiente etapa en la evolución de modelos de IA. Mientras que en 2023 la tendencia de desarrollo de IA se centró principalmente en el entrenamiento de modelos fundamentales, se espera que en los próximos años las empresas empiecen a implementar estos modelos a gran escala para tareas de inferencia Conforme la baja latencia se vuelve crucial para ciertas aplicaciones, se prevé que las cargas de trabajo de inferencia se desplacen hacia el borde, permitiendo a las empresas ejecutar sus modelos de IA de manera más eficiente y rápida, sin depender de la infraestructura centralizada.

Con capacidades de IA integradas, las cámaras pueden analizar las transmisiones de video instantáneamente, identificando objetos, comportamientos o anomalías a medida que ocurren. Esta inteligencia en el dispositivo mejora la capacidad de respuesta y permite acciones inmediatas —como activar alarmas, bloquear puertas o notificar al personal de seguridad— sin necesidad de realizar un análisis con transmisión desde o hacia la nube.

Problemas y soluciones

Los sistemas de seguridad tradicionales enfrentan varias limitaciones que obstaculizan su efectividad en los entornos dinámicos de hoy. Uno de los principales problemas es el alto costo operativo de la transmisión de datos para procesamiento en centros de datos locales o servicios en nube. El envío continuo de grandes cantidades de datos desde dispositivos de seguridad, como cámaras, a servidores centralizados genera un enorme consumo de ancho de banda, lo que incrementa significativamente los gastos en infraestructura de red y almacenamiento.

Además, la gestión y mantenimiento de estos servidores centralizados requieren inversiones considerables. Si bien los tiempos de respuesta también se ven afectados por la latencia al procesar los datos de forma remota, es el costo asociado a la transmisión y procesamiento centralizado lo que representa la mayor barrera, especialmente cuando la cantidad de dispositivos aumenta en entornos complejos como ciudades inteligentes o instalaciones industriales.
La necesidad de transmitir grandes cantidades de datos a través de redes requiere una capacidad sustancial de ancho de banda y almacenamiento, lo que conduce a gastos empresariales aumentados y al procesamiento limitado de los datos recopilados (en algunos casos, menos del 25% de los datos generados por dispositivos IoT).

Procesar datos localmente reduce la necesidad de redes de alto ancho de banda y soluciones extensas de almacenamiento en la nube, lo que disminuye los gastos operativos. Minimizar la transmisión de información sensible a través de redes mejora la seguridad de los datos. Dado que los datos se procesan y almacenan en el borde, el riesgo de intercepción o ciberataques durante la transmisión se reduce significativamente. La mejora en la escalabilidad del sistema también es un beneficio clave. Las empresas pueden agregar fácilmente más dispositivos edge a sus redes sin tener que reformar toda su infraestructura, lo que permite un crecimiento flexible y rentable.

Los riesgos de seguridad de datos son otra preocupación significativa con las configuraciones convencionales. Transmitir información sensible a través de redes a ubicaciones descentralizadas la expone a potenciales intercepciones o ciberataques. De allí que las regulaciones de datos tomen un lugar central en todo el mundo y más de 60 países implementen requisitos de protección de datos.

Esta vulnerabilidad puede comprometer el sistema de seguridad y cualquier dato personal o propietario transmitido. Los desafíos de escalabilidad agravan aún más estos problemas. Expandir un sistema de seguridad tradicional típicamente demanda inversiones significativas en infraestructura adicional y puede sobrecargar los recursos de red existentes, haciendo que sea complejo y costoso escalar las operaciones según sea necesario.

El Edge Computing y el Edge AI abordan estos puntos de dolor al acercar el procesamiento de datos a la fuente. Al permitir el procesamiento y la acción inmediatos a nivel del dispositivo, eliminan los retrasos en el envío de datos a servidores centralizados. Por ejemplo, una cámara habilitada para edge puede analizar imágenes en tiempo real y alertar instantáneamente al personal de seguridad o desencadenar respuestas automatizadas cuando detecta actividad sospechosa. Esta inmediatez mejora la capacidad de respuesta general del sistema de seguridad.

Beneficios al incorporar Edge AI en proyectos de seguridad

Demanda de respuestas en tiempo real

En las operaciones de seguridad, cada segundo cuenta. Las respuestas retrasadas pueden llevar a oportunidades perdidas para prevenir robos, vandalismo u otras brechas de seguridad. El Edge AI proporciona la capacidad de procesar y actuar sobre los datos al instante, asegurando que las medidas de seguridad sean proactivas en lugar de reactivas.

Gestión del volumen de datos y ancho de banda

La vigilancia de video en alta definición genera enormes cantidades de datos. Transmitir todos estos datos a un servidor central para su procesamiento puede sobrecargar el ancho de banda de la red y aumentar los costos. El Edge Computing reduce esta carga al procesar los datos localmente y enviar solo información o alertas relevantes a través de la red, optimizando el consumo de ancho de banda.

Avances en la tecnología de IA

Los avances recientes en IA y aprendizaje automático han hecho posible desplegar algoritmos sofisticados en dispositivos más pequeños y basados en el borde. Estas tecnologías permiten directamente un reconocimiento de objetos más preciso, extracción de atributos y análisis de comportamiento dentro de los sistemas de seguridad.

El impacto del Edge AI en las industrias:

Retail

El análisis en tiempo real del comportamiento de los compradores puede ayudar a prevenir robos y mejorar la gestión de activos. Las cámaras habilitadas con Edge AI pueden recopilar información sobre el tráfico de clientes para experiencias de compra personalizadas y alertar sobre el robo de carritos de compras, mejorando la seguridad proactiva.

Vigilancia pública

El Edge Computing facilita mejores medidas de seguridad pública al monitorear patrones de tráfico, detectar accidentes con prontitud y gestionar respuestas de emergencia de manera más efectiva. Este procesamiento de datos en tiempo real contribuye a reducir la congestión y a una planificación urbana más eficiente.

Banca

Las implementaciones de aplicaciones de análisis de video en borde mantienen la privacidad de datos personales, reducen el consumo de ancho de banda, y habilitan alertas tempranas de riesgos de seguridad para la ejecución de automatizaciones para disuasión.

Manufactura y logística

Los beneficios obtenidos del Edge AI en aplicaciones de industria incluyen mejoras en el monitoreo de maquinaria y cumplimiento de normas de seguridad. Los análisis en tiempo real en el borde permiten un mantenimiento predictivo y una mayor seguridad para los trabajadores, reduciendo el tiempo de inactividad y aumentando la eficiencia operativa.

Nueva generación de soluciones

Hanwha Vision está a la vanguardia de esta transformación tecnológica. Como líder en innovación de visión, estamos comprometidos con integrar el Edge Computing y el Edge AI en nuestras soluciones de seguridad. Si desea contactar a nuestro equipo comercial y recibir una asesoría personalizada, registre sus datos a continuación: