Edge Analytics

Edge Analytics (o analítica en el borde) no tiene nada que ver con científicos de datos realizando cálculos complejos al borde de agrestes acantilados. ¿En qué consiste y por qué es tan importante este concepto? En esencia, es determinante para monitorear la red de forma eficaz. Esta es la teoría:

  • edge.jpgLas empresas necesitan minimizar la cantidad de datos que se deben manejar y almacenar, porque:
    • las comunicaciones, el procesamiento y el almacenamiento tienen un costo; y
    • recopilar cantidades ingentes de datos no sirve de nada, lo importante es la información útil que se extrae de esos datos.
  • Las empresas necesitan maximizar la duración de las baterías de los sensores, porque además de no ser baratas, el costo de reemplazarlas sobre el terreno también es elevado.

Por tanto, en lugar de recopilar todos los datos posibles y enviarlos tal cual a un repositorio centralizado para procesarlos y almacenarlos, todas estas acciones se pueden llevar a cabo lo más cerca posible del «borde» de la red. Está claro que procesar y almacenar los datos en el borde también tiene un coste, así que hay sopesar bien cómo equilibrar la carga de toda la arquitectura de la solución.

IDC, en su informe FutureScape for IoT, concluye que «en 2019, al menos el 40 % de los datos generados por el IoT se almacenarán, procesarán, analizarán y usarán en el borde de la red, o cerca de él».

Nuestro consejo es que no es necesario aumentar la frecuencia de la transmisión de datos procedentes de los loggers, porque esto puede encarecer los costos y generar una cantidad abrumadora de datos. Lo ideal es usar una solución que distribuya la analítica adecuadamente en toda la arquitectura para rentabilizar al máximo la solución.