El Internet de las cosas (IoT), concepto que utilizamos para explicar la conexión de diferentes tipos de dispositivos entre sí, ha alcanzado un lugar destacado en el escenario mundial, incluso en países de América Latina. Al tener la capacidad de habilitar la comunicación entre cosas, intercambiar y transmitir datos y derivar acciones, los objetos que alguna vez fueron simples se vuelven inteligentes y generan insights para las empresas debido a la diversidad de posibilidades, además de facilitar los procesos de trabajo y brindar formas de entretenimiento.
Cada vez es más común encontrar dispositivos IoT en diferentes situaciones, desde utensilios domésticos hasta máquinas agrícolas, después de todo, cualquier objeto puede incorporar esta tecnología. Esto es posible a través del procesamiento de datos en la nube, que devuelve información relevante que se traduce en órdenes para que las cosas realicen funciones inteligentes.
En el contexto de América Latina, la adopción de IoT está creciendo, pero uno de los mayores desafíos son los problemas de conectividad que aún enfrentamos. Para que esta tecnología funcione con eficiencia, el proceso de transferencia de datos debe ser rápido, o sea, la latencia debe ser baja.
En este sentido, el edge computing puede ayudar a afrontar estos retos, siendo una de las soluciones clave para impulsar el uso de IoT definitivamente.
Edge computing y su uso en dispositivos de IoT
Para 2024, IDC prevé que las inversiones en computación de borde alcancen los 250 mil millones de dólares. Así, analizando cómo funciona, diría que esta solución está muy bien relacionada con otras tecnologías, como la nube híbrida y el 5G. Pero, debido a la aceleración de IoT, creo que el edge computing será necesario en los procesos que dependen de Internet para promover cambios, incluso en el entorno organizacional.
Esta tecnología tiene la capacidad de realizar el procesamiento de datos en la ubicación física del dispositivo o cerca de la fuente, geográficamente más cerca de donde se recopilaron. Como resultado, la latencia disminuye, reduciéndose a casi cero, permitiendo un uso optimizado, además de ahorrar en ancho de banda. Esto solo es posible porque se usan chipsets aceleradores especializados, que son capaces de ejecutar algoritmos de aprendizaje automático más sofisticados, diferenciándose de los servidores centralizados en la nube tradicional. Este tipo de solución, que es más avanzada, ayuda a aumentar la utilización y la eficiencia de los dispositivos de IoT.
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