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Blog Innovación y Tecnología

Fog Computing: En tecnología como en la ropa, todas las modas vuelven

La semana pasada, mi mujer decidió que había llegado el momento de devolver al armario la ropa de primavera. Un inconfesable número de prendas aparecieron apiladas en las cajas, como si de un outlet de Zara se tratara, esperando pacientemente a ser colgadas de nuevo, una temporada más, en las perchas.

Entre todas ellas, me fije en una pila de pantalones, muchos de ellos no se los había puestos en años. Algunos no se los había visto nunca, como si de ropa por estrenar se tratara. Pantalones largos, cortos, de campana, de colores, de rayas… Pantalones de todas las modas y tendencias pasadas salieron de la caja, con la esperanza de, este año sí, cumplir su misión.

La pregunta fue obvia.

  • ¿Por qué guardas toda esa ropa antigua año tras año, si nunca te la pones? ¿Por qué no la tiras?
  • Porque está como nueva.
  • Pero ya no se lleva.
  • En la moda, todo vuelve!

Os preguntareis porque empiezo este post con esta pequeña anécdota. Pues porque en la computación como en la ropa, toda moda vuelve.

DE VUELTA AL FUTURO.

En los 60-80, la computación estaba basada en el paradigma del mainframe. Estos grandes ordenadores corporativos daban soporte a miles de terminales donde los operadores ordenaban miles de transacciones al día. Eran los tiempos de la computación centralizada.

Llegó el PC en los 80 y supuso un cambio de paradigma a una computación Cliente/Servidor. Millones de PCs se desplegaron en el mundo, llevando la computación a todo tipo de empresas y a las casas. El aumento de la capacidad de cálculo de los PC y su caída de precio supuso el cambio de computación centralizada a computación distribuida con millones de PC dando servicio a sus usuarios personales o corporativos.

En el 2010, Apple presento su iPhone. Fue el comienzo de la era mobile. Ya no millones, sino Miles de Millones de personas tenían capacidad de computación en su mano. Smartphones que se llevan siempre encima, y que se utilizan intensivamente. Las empresas que desarrollan aplicaciones y servicios para esos smartphones ya no tenían que dar servicio a miles o incluso millones de usuarios, sino a un mercado potencial de 5.000.000.000 de personas. A la ver que se han multiplicado en número de personas habidas de utilizar sus aplicaciones favoritas en el teléfono, se han multiplicado el número de aplicaciones disponibles. Startups de todo el mundo tratan de conseguir penetrar ese mercado potencial. Startups que no se pueden permitir implantar un CPD propio en garaje de casa, con la capacidad y escalabilidad necesaria para dar servicio a sus usuarios. Llega la Computación en la Nube. No solo las startups se suben a las nubes de Amazon, IBM, Google, o Microsoft; también el mundo corporativo descubre las ventajas de utilizar estas infra-estructuras. Hoy en la nube se ejecutan millones de aplicaciones y servicios, de cientos de miles de empresas grandes y pequeñas, que dan servicio a 5.000 Millones de usuarios.  Podríamos llamarlo la Computación Hiper-centralizada.

¿Y mañana? … Mañana llega la explosión de IoT (Internet de las cosas).

En el mundo hay 6 mil millones de personas, pero ¿Cuántas cosas hay en el mundo?

Cualquier cosa fabricada por el hombre tiene el potencial de convertirse en una “cosa inteligente”. Coches, cafeteras, frigoríficos, semáforos, ropa, robots, maquinaria, drones, … todo!

El mercado futuro no será de miles de millones, sino de Billones con B, de dispositivos conectados, inteligentes, autónomos. Dispositivos que recogerán ingentes cantidades de información del mundo real. Información que tendrán que analizar, procesar y tomar decisiones para actuar sobre su entorno.

Esta explosión supondrá un stress para las infra-estructuras de comunicaciones y la capacidad de cálculo, que ni el 5G ni el cloud será capaz de satisfacer.

La solución será el llamado Fog Computing o Edge Computing.

Fog computing significa básicamente volver a llevar la computación al dispositivo. Es decir volver a un paradigma de computación distribuida. En este caso, podríamos llamarlo Computación hiper-distribuida.

ESCENARIOS DE COMPUTACIÓN EDGE COMPUTING.

Esto no significa que la computación en cloud vaya a desaparecer, ni que toda la computación se lleve al extremo. Por el contrario, tendremos 3 escenarios de computación en función de los requisitos de complejidad de computación, necesidad de tiempo real  y volumen de ingesta de datos. Tres escenarios con distintos niveles de exigencia.

Nivel de máxima exigencia.

Serán aquellos sistemas que recojan cantidades masivas de datos de entorno (vídeo, imágenes, datos…), y que tengan que analizarlos y tomar decisiones en tiempo real. Estos sistemas no se podrán permitir el lujo de mandar gigas por segundo al cloud y esperar a que este analice y decida la actuación. En estos sistemas toda la ingesta, curación, análisis, toma de decisión y actuación se realizará en el dispositivo, dejando al cloud como repositorio de información para análisis y aprendizaje posterior. Un ejemplo claro lo tenemos en el coche autónomo. Si el coche espera que el cloud le resuelva si tiene que parar o no en el paso de cebra, ya ha atropellado al peatón y su perro.

Niveles de exigencia media.

Serán dispositivos que recogen grandes cantidades de información de su entorno, pero que ni tienen requisitos de tiempo real exigentes, ni tienen la capacidad extraordinaria de computación del dispositivos del nivel anterior. Estos dispositivos dispondrán de cierta capacidad de computación  que se focalizará en la curación de datos de ingesta, analizando estos y convirtiéndolos en información para ser procesada en el cloud. Será el cloud quien aporte la inteligencia artificial y genere las respuestas en tiempo real o semi-real para que el dispositivo actúe. Un ejemplo son los sistemas de traducción de voz automática en tiempo real. El dispositivo recoge la voz de un idioma, lo convierte en texto y lo envía al cloud para su traducción por la IA. Esta le devuelve el texto traducido y el dispositivo lo convierte de nuevo a voz en el otro idioma. Es un sistema exigente y tiempo real, pero si el sistema tarda 2 segundos en traducir no se atropella a nadie.

Niveles de exigencia baja.

El mundo de IoT estará lleno de sensores de todo tipo. Sensores de contaminación, humedad, presencia, acelerómetros, sensores de luz, brújulas, sensores de presión, …

La mayoría de estos sensores no son exigentes en la ingesta de datos, no es lo mismo una cámara de vídeo que un sensor de CO2 tomando una medida cada minuto. Por otra parte no tienen más que una mínima capacidad de procesamiento, ni unos requerimientos de tiempo real.

Este tipo de aplicaciones estarán basadas en el cloud para realizar la computación. Tanto en técnicas de Fast Data para decisiones en tiempo real, como en Big Data para análisis batch.

CONCLUSIONES

Bien le llamemos Edge Computing, Fog Computing o Cloud Extendida, el nuevo paradigma vuelve a llevar parte o toda la computación de la nube al dispositivo… otra vez.

En la computación como en la moda… todo vuelve.

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