Cloud y Edge computing

Clud Computing son servicios (especialmente de hosting) alojados a través de Internet-, que ha dado lugar a los modelos de “Fog Computing” y de “Edge Computing”, precisamente para resolver la problemática de comunicaciones que surge con el IoT.

El “Fog Computing” consiste en extender la computación en la nube al borde de la red de una empresa y el “Edge Computing” consiste en que el procesamiento de datos se produce donde éstos se generan.

Un ejemplo ilustrativo del uso de las tres capas sería el de los vehículos autónomos, donde cada vehículo toma decisiones en tiempo real como frenar, acelera o cambiar de carril en función de parámetros internos del coche -EDGE-, del entorno en que se encuentra -FOG- y de los datos generales de tráfico o meteorológicos, así como de nuevos algoritmos generados desde la nube -CLOUD-.

Los sistemas IoT son, por sus características de multitud de dispositivos y multitud de protocolos, candidatos a ser gestionados desde la nube. La mayor sofisticación de los dispositivos, y la necesidad de que se comuniquen entre ellos sin intervención humana, está haciendo que se potencie el uso de Edge Computing.

El propio concepto de Edge Computing ha resurgido con fuerza precisamente por las soluciones de IoT, ya que el aumento de dispositivos IoT en el “borde de la red” está produciendo una gran cantidad de datos que deben ser enviados y procesados a los centros de datos, llevando los requisitos de ancho de banda de la red al límite. A pesar de las mejoras en la tecnología de red, los centros de datos no pueden garantizar tasas de transferencia y tiempos de respuesta aceptables, lo que podría ser un requisito crítico para muchas aplicaciones.

El objetivo de Edge Computing es alejar la computación de los centros de datos hacia el borde de la red, utilizando objetos inteligentes, teléfonos móviles o gateways para realizar tareas y proporcionar servicios en nombre de la nube. Al mover los servicios cerca de los dispositivos, es posible proporcionar almacenamiento, entrega de servicios y gestión de dispositivos IoT con mucho mejores tiempos de respuesta y tasas de transferencia.


Se está aplicando este modelo en ámbitos como los vehículos conectados y autónomos, ciudades inteligentes y hogares inteligentes.
Tenemos soluciones Cloud y Edge Computing que nos facilitan la integración de soluciones IoT con Big Data, con Inteligencia Artificial y con Blockchain, pues estas mismas plataformas tienen ofertas de servicios en todos estos ámbitos tecnológicos. Por ejemplo, AWS (las soluciones Cloud de Amazon), nos ofrecen además de la solución para IoT, AWS IoT, Amazon Managed Blockchain, Amazon SageMaker (para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático), Amazon Forecast (para predicciones y previsiones) y las soluciones de Big Data (Amazon EMR, Amazon Redshift y Amazon Kinesis). Además de la solución Edge Computing específicamente desarrollada para soluciones IoT, denominada AWS IoT Greengrass. Casos parecidos podemos encontrar en las ofertas tanto de Microsoft como de Google.


Una ventaja importante de este tipo de aproximación es que la propia plataforma se encarga de resolver los problemas de seguridad, autentificando y cifrando los datos de dispositivos en las comunicaciones en la nube y locales. De este modo, nunca se intercambian datos entre dispositivos y la nube sin una identidad demostrada. También se puede aprovechar el cifrado integral asegurado por hardware para los mensajes enviados entre un dispositivo Edge y la nube, y los mensajes entre un dispositivo Edge y otros dispositivos locales con un SDK (Software Development Kit, o Kit de desarrollo de software) que se facilita para los dispositivos Edge.