1. ¿Qué es el Edge Computing?
🔹 Definición: Procesamiento de datos en el «borde» (edge) de la red, cerca de la fuente de generación (dispositivos IoT, sensores, routers, etc.).
🔹 Diferencia clave vs. Cloud Computing:
- Cloud: Datos viajan a servidores remotos → Procesamiento → Respuesta.
- Edge: Datos se procesan localmente → Solo lo relevante va a la nube.
Ejemplo cotidiano:
- Smartwatch: Analiza tu ritmo cardíaco en tiempo real (Edge) y solo envía alertas importantes a la nube.
2. 3 industrias que ya están usando Edge Computing
🔹 Manufactura inteligente
- Caso real: Siemens usa Edge en sus fábricas para analizar datos de sensores de máquinas y predecir fallos antes de que ocurran, reduciendo paradas en un 30%.
- Beneficio: Decisión en milisegundos vs. segundos/minutos en la nube.
🔹 Retail personalizado
- Ejemplo: Amazon Go almacenan procesan videos de cámaras in-store con Edge para detectar qué productos tomas, sin depender de internet.
- Beneficio: Privacidad (los videos no salen de la tienda) + velocidad de cobro automático.
🔹 Salud conectada
- Caso: Quirófanos con robots que analizan imágenes médicas en tiempo real durante cirugías.
- Beneficio: Sin riesgo de latencia que ponga en peligro al paciente.
3. Ventajas clave frente a la nube tradicional
✅ Velocidad: Menos latencia (crítico para vehículos autónomos o realidad aumentada).
✅ Seguridad: Datos sensibles no viajan por internet.
✅ Eficiencia: Reduce costos de ancho de banda (ej.: una cámara de seguridad con Edge puede enviar solo clips con movimiento).
✅ Confiabilidad: Funciona sin conexión a internet estable.
4. Ejercicio práctico: ¿Necesita tu negocio Edge Computing?
Paso 1: Identifica tus flujos de datos
- Lista dispositivos/sensores que generan datos (ej.: cámaras, máquinas, apps móviles).
- Anota cuántos GB envían a la nube mensualmente.
Paso 2: Evalúa según estos criterios
- ¿Requieres respuestas en tiempo real (ej.: <100ms)?
- ¿Tienes ancho de banda limitado o costoso?
- ¿Manejas datos sensibles que no deberían salir de tu locación?
Paso 3: Prueba una herramienta Edge
- Opción A: AWS IoT Greengrass (para conectar dispositivos locales).
- Opción B: Microsoft Azure Edge (para procesamiento de video/analítica).
5. Herramientas clave para implementar Edge
| Herramienta | Mejor para | Nivel técnico |
|---|---|---|
| NVIDIA Jetson | Procesamiento de imágenes/video en IA | Avanzado |
| Raspberry Pi | Prototipado económico | Intermedio |
| Google Coral | Edge AI con bajo consumo | Intermedio |
6. Desafíos a considerar
⚠️ Costos iniciales: Hardware especializado puede ser caro.
⚠️ Gestión descentralizada: Más complejo que servidores en la nube.
⚠️ Seguridad física: Los dispositivos Edge pueden ser robados/manipulados.
