No obstante, el modelo de la Nube, que implica el procesamiento y almacenamiento en grandes centros de datos ubicados en locaciones distantes, comienza a ser cuestionado por la dinámica natural del avance de las tecnologías. ¿Cómo es esto? Con el mayor despliegue del paradigma de Internet de las Cosas y la necesidad de optimizar el data management, por ejemplo, aparece necesidad de llevar el poder de cómputo y de análisis más cerca de los dispositivos IoT, de modo tal de evitar la latencia que supone manejarse con los data centers remotos y también ganar disponibilidad y capacidad de resolución en real time. Es decir: aparece la necesidad de avanzar hacia un esquema distribuido donde parte del procesamiento y del almacenamiento pueda tener lugar “en los bordes”.
Una investigación reciente evidenció que el 81% de las organizaciones tiene al menos una aplicación o una parte de su infraestructura informática en la Nube. Más de la mitad (55%) de las compañías actualmente usa múltiples nubes públicas, y el 21% dice que usan tres o más.
Otro análisis confirma que la computación en la Nube está firmemente establecida como la nueva norma para TI empresarial; no obstante, también indica que para 2023 los principales proveedores de servicios Cloud “tendrán una presencia distribuida similar a un cajero automático para atender un subconjunto de sus servicios para requisitos de aplicaciones de baja latencia”. De hecho un informe de esta misma consultora de fines de 2018 indicaba que por entonces solo el 10% de los datos generados por empresas se creaban y procesaban fuera de un centro de datos centralizado tradicional o en la Nube; pero predecía que para 2025 ese porcentaje alcanzaría al 75%.
Antes de analizar y comparar los beneficios que aporta cada uno de los modelos –el centralizado o arquitectura Cloud, y el distribuido o edge computing-, conviene repasar muy brevemente las características de cada uno, tal como se los define en este artículo que recomendamos leer.
Modelos bajo la lupa
Como decíamos, la estrategia de Cloud computing supone el uso de data centers centralizados para almacenar, procesar, efectuar las tareas de cómputo y analizar grandes cantidades de datos. El modelo también implica la entrega de diferentes servicios vía Web, incluidos los de redes y software, bases de datos, servidores y almacenamiento. Como los data center suelen estar asentados en locaciones remotas, existe un intervalo de tiempo entre la recopilación y el procesamiento de datos, que en la mayoría de los casos puede ser imperceptible (milisegundos), pero que en aplicaciones que involucran mucha urgencia puede generar inconvenientes. Además la transferencia de datos desde donde se generan estos últimos hasta el servidor central (para su procesamiento) y luego al usuario final, consume bastante ancho de banda, genera costos y puede ralentizar los tiempos.
El modelo de edge computing (o computación de borde), en cambio, lleva el poder de cómputos, la red y parte del almacenamiento a la fuente de datos (por ejemplo, a los dispositivos IoT). Esto permite reducir significativamente el tiempo de viaje y la latencia, habilita tiempos de respuesta más veloces y disminuye los volúmenes de datos que deben transferirse.
Ventajas y desventajas
Teniendo en cuenta las pautas anteriores, las ventajas y desventajas de la Nube y de edge computing se podrían sintetizar como sigue:
√ Cloud computing en su versión de infraestructura como servicio (IaaS) ofrece alta disponibilidad, elasticidad, escalabilidad, movilidad, resistencia a la carga de trabajo, flexibilidad de la migración, amplio acceso a la red, recuperación ante desastres y pago por uso.
√ Edge computing aprovecha directamente los propios objetos inteligentes, los smartphones y los puertos de enlace de red para llevar la capacidad informática cerca del usuario Al reducir los volúmenes de datos y el tráfico respectivo, proporciona una latencia más baja y reduce los costos de transmisión. Además ofrece ofrecen mejores tiempos de respuesta y optimiza el análisis en real time.
La conclusión es que ambos modelos pueden convivir y de hecho son perfectamente complementarios, ya que tienen funciones distintas. La computación perimetral es ideal para aplicaciones donde cada milisegundo cuenta, mientras que la arquitectura Cloud computing funciona mejor para aplicaciones que no son sensibles al tiempo.
En esta nota encontrarás el análisis más en detalle.
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