Internet de las cosas (IoT)
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Analisis de Datos:¿que es el Edge?

La inteligencia del IoT se puede desarrollar en tres niveles. Si medimos la distancia desde los equipos centralizados, el primer nivel es el más lejano y viene definido por la capacidad de los dispositivos de procesar información, el segundo nivel lo dan las pasarelas (Gateways) que agrupan tráfico de diferentes dispositivos y el tercer nivel esta en las infraestructuras de las empresas o las plataformas centralizadas a la que los dispositivos y los Gateways mandan la información.

 

Los dos primeros podemos decir que son el Edge y la tercera es la Cloud, un sistema que solo tenga Cloud es un sistema de inteligencia centralizada, mientras otra que tenga Cloud procesos en el Edge se le denomina de inteligencia distribuida.

 

Hoy la mayor parte del análisis de IoT ocurre en la nube, esto se deben a que la oferta de los suministradores/ fabricantes están basadas en ella, que con su centralidad ofrece más capacidad de computación y almacenaje y un único desarrollo.

 

Pero cada vez tiene más sentido pensar en qué tipo de análisis se puede hacer en el “Edge” (perímetro).

 

En el Análisis tenemos 4 fases:  descriptivo, predictivo, en streaming y prescriptivo (como se puede ver en más detalle: Analisis de datos en IoT).

 

La discusión está ahora en saber cuál de esas fases se pueden hacer en el “Edge” (perímetro) y cuales se pueden hacer en la Cloud (Centralizado).

 

Las cadenas de valor del Análisis en las IoT’s consisten en los siguientes 5 términos:

  • Recepción y almacenamiento de datos en grandes Bases de Datos, en tiempo real y en términos de largo plazo, incluyendo las necesidades de HW que se tiene para ello.
  • Integración de datos, supone la agregación e integración de los datos de una manera lógica para que su tratamiento posterior sea los más fácil, rápido y util posible.
  • Análisis o proceso de datos, procesa los datos con sus aplicaciones para sacar conclusiones y tomar acciones sobre ellos, en este apartado están incluidas las 4 clases que hemos definido antes (descriptivo, predictivo, streaming y prescriptivo).
  • Presentación de datos, como salida del tratamiento hecho en la fase anterior, que puede ser en forma de report, gráficos, visualización en pantalla….
  • Servicios profesionales, trabajos de expertos posiblemente externos a la compañía propietaria de los datos que desarrollan las aplicaciones o diseña los flujos de decisión sobre los datos recibidos para proveer de inteligencia a las acciones que se realicen a partir de estos.

¿Dónde el Análisis en el Edge puede aportar valor?.

 

Para ello podemos definir tres tipos de Edge: lejano ( Extreme Edge), cercano( Near Edge) y la niebla ( fog).

 

Extreme Edge.- Un sensor o una maquina trabaja separadamente, hoy esos dispositivos tienen limitadas sus funcionalidades de recolección de datos, seguridad y memoria, quizás en un futuro con el avance de los semiconductores podrían tener más capacidades y ciertas funciones del análisis se podrían hacer allí.

 

Near Edge.-  Se refiere a la pasarelas conectadas a los dispositivos donde esta la mayor parte del análisis del Edge debido a que es el único sitio donde hay oferta de suministradores.

 

Fog.- Aquí se refiere a las infraestructuras de telecomunicaciones donde se permite una capacidad de análisis, que están muy definidas según las necesidades locales y regulatorias, y que tiene un claro ejemplo de aplicación en las ciudades inteligentes( Smart Cities).

 

En los tres tipos de Edge se tiene que trabajar en construir valor dando más capacidad de análisis, para que se pueda ser más autónomo, rápido y seguro, y se vaya a la Cloud con los datos realmente valiosos y cuando sea necesario.

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