¿Por qué Edge Computing está creciendo tan rápido?

Edge Computing

El mundo y la tecnología avanzan a pasos agigantados. Ya tuvimos la llegada de la computación en la nube, ahora, nuevos modelos de computación comienzan a sonar en el mercado. Esto debido al crecimiento tanto de internet como de la tecnología misma.

Un ejemplo perfecto de esto lo encontramos en la llamada Edge Computing o computación en la frontera la cual surgió como un paradigma para aprovechar mejor la creciente tecnología del internet de las cosas. Pero, ¿Por qué el Edge Computing está cobrando tanta relevancia? ¿Qué es lo que hace que sean tan especial? ¡Aquí te lo contamos!

¿Qué es el Edge Computing?

La mejor forma de describir al Edge Computing o computación en la frontera es como un modelo de computación que se ubica a medio camino del dispositivo y la nube. Es decir, Edge Computing se ubica entre el largo trayecto que recorren los datos cuando salen de un dispositivo y viajan hacia el servidor de una plataforma en la nube.

Este modelo busca acortarlos tiempos en el procesamiento de dato. Explicar qué es Edge Computing a fondo es un tanto complicado. Esto se debe a que este modelo es más bien un paradigma computacional. Su entendimiento a fondo puede ser un tanto difícil.

¿Por qué está cobrando tanta popularidad?

1) Internet de las cosas

La primera razón por la cual Edge Computing está cobrando tanta relevancia está en el internet de las cosas. Y es que el uso generalizado de dispositivos inteligentes con conexión a internet es cada vez mayor.

Estos dispositivos se caracterizan por tener la capacidad de generar cientos de millones de datos que no se aprovechan del todo. El objetivo de Edge Computing es aprovechar toda esta data haciendo más eficiente su procesamiento.

2) Procesamiento de datos

Debido a que la cantidad de datos producidos por el internet de las cosas es enorme, masivo, su procesamiento puede dificultarse. Es por eso que Edge Computing surge como una alternativa para hacer más fácil el procesamiento de toda esa data.

En lugar de tener que recorrer todo el trayecto hasta los servidores en la nube, los datos son procesados a mitad de camino entre la nube y el dispositivo. Esto hace que el internet de las cosas sea más eficiente. Además, los datos generadores por el internet de las cosas se pueden aprovechar mejor. Se reducen costos y desafíos en el procesamiento de la información.

3) Seguridad

Otra gran ventaja está en la seguridad que ofrece el Edge Computing. Esto debido a que se encuentra en medio del servidor de la nube y el dispositivo.

Si se combina con otros métodos de seguridad digital, su potencial como medida de protección es enorme. Puedes usar una VPN como complemento, por ejemplo. Aquí puedes consultar la lista de VPN gratis para PC que se pueden usar con este modelo de computación. También se puede complementar con un antivirus alojado en la nube. Esto crea un escudo de protección más robusto.

4) Números de dispositivos

El modelo de Edge Computing promete aumentar la capacidad para procesar la información y soportar los dispositivos conectados al internet de las cosas. Solo basta con ver que existen miles de millones de dispositivos inteligentes para entender el por qué este punto es fundamental.

Si el Edge Computing promete soportar la carga de dispositivos al internet de las cosas su potencial será brutal. Además, no solo se trata de soportar a los dispositivos sino los millones de TB en datos que generarán todos los días lo cual puede ser suficiente para colapsar un servidor pequeño.

5) Eficiencia

Por último, debes de saber que la eficiencia que ofrece Edge Computing es la principal razón por la cual este modelo está cobrando tanta fuerza. Solo basta con ver cómo es que promete procesar más datos en menos tiempo aprovechando así toda la información generada por el internet de las cosas.

En caso de ejecutarse de forma adecuada y desarrollarse una computación en la frontera que sea funcional, los resultados y aplicaciones podrían ser muchas. Será posible obtener más datos sobre cada usuario, procesarlos en menor tiempo y obtener conclusiones que sean útiles para todo tipo de aplicaciones, todo mucho más fácilmente.

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