Se está produciendo un crecimiento explosivo de los datos generados por diversos dispositivos IoT, así como la inteligencia artificial o el 5G, entre otras tecnologías. Trasladar estos datos a un data center centralizado o a la nube tiene efectos directos negativos en términos de latencia y ancho de banda. Es aquí donde entra en escena el Edge Computing.

¿Qué es y para qué sirve?

Esta tecnología básicamente consiste en llevar el procesamiento de datos lo más cerca posible de los dispositivos que crean esta información, de la ubicación física del usuario, disminuyendo la latencia entre estas transferencias. Edge computing utiliza datos generados localmente para lograr una capacidad de respuesta en tiempo real lo que repercute positivamente a nivel comercial al mismo tiempo que controla los datos confidenciales y reduce los costes de transmisión de datos a la nube. En suma, se trata de ejecutar menos procesos en la nube y trasladar procesos a lugares locales o a dispositivos Edge tales como un dispositivo IoT o un servidor en el borde cercano.

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Fuente: Accenture

Algo muy importante que cabe mencionar y aclarar, en opinión de Claudia Villanueva Gallegos, Technical Consultant IoT & Edge Computing de IBM, es que el Edge Computing “no viene a reemplazar a la nube y sus servicios sino, que el Edge Computing se complementa con Cloud Computing para una mejora exponencial o “extensión” de las tecnologías de Internet de las Cosas”.

En muchos sentidos, como indican desde HPE, la computación perimetral es la próxima evolución de la computación en la nube, con el auge de las redes 5G en todo el mundo. Ahora, más empresas que nunca pueden aprovechar el análisis completo de datos sin la infraestructura de TI necesaria en generaciones anteriores.

Para que el Edge Computing pueda funcionar se instalan pequeños servidores robustos y compactos que tienen la capacidad para hacer parte del procesamiento local. Al enviar menos datos a los data centers en la nube, repercute en reducir el robo de información porque cuentan con cifrado de datos, disminuyen los costos de banda y electricidad, minimiza la latencia de datos y tiene un bajo costo de mantenimiento, etc. Como apunta la experta de IBM, también depende de las necesidades a cubrir, ya que estos servidores sirven para diferentes propósitos: “Para mantener y concentrar la conectividad entre dispositivos, otros tienen mayor capacidad de procesamiento y analizan grandes cantidades de datos; otros son especiales para ambientes hostiles, etc”.

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How are data center requirements for the life sciences sector changing and what’s driving this?

Del mismo modo, el procesamiento en el borde tiene muchas aplicaciones posibles, que incluyen seguridad y monitoreo médico, vehículos autónomos, salud, videoconferencias y experiencias mejoradas para los clientes. Claudia Villanueva, desde IBM, hace alusión a un ejemplo para explicar el uso de esta tecnología. Concretamente, en una fábrica armadora de carros, las máquinas que están destinadas a la soldadura de las partes metálicas de los autos ya están equipadas con cámaras inteligentes y sensores que son capaces de detectar en tiempo real la calidad de las soldaduras y tomar una acción inmediata al respecto: ya sea para enviarlos al área de calidad o retrabajar las piezas. “Para este caso solo los datos importantes serían enviados a la nube para que un analista, algún algoritmo, los revise y detecte puntos claves de mejoras para la calidad de sus productos. O incluso con esta información las mismas máquinas podrían beneficiarse de los mismos datos que producen aprendiendo como mejorar las soldaduras y/o detectar otro tipo de fallas”.

Sector de la salud: un campo con mucho crecimiento por delante

En la industria de la salud se generan grandes cantidades de datos de pacientes procedentes de sensores, historiales clínicos, ultrasonidos, monitores cardíacos y otros numerosos equipos portátiles para proporcionar a los profesionales información precisa sobre el estado del paciente.

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Esto supone un reto a nivel global y para responder a este desafío, el sector ha estado implementando tecnologías como el IoT para entender y predecir los resultados de atención médica. Precisamente, Rafael Garrido, vicepresidente para Latam de Vertiv, señala a este respecto que estaremos viendo un cambio importante hacia los dispositivos IoT en el borde. “Las organizaciones del sector están moviéndose hacia centros de datos en el borde, porque brindan la capacidad de calcular, procesar y analizar datos con el mismo nivel de calidad que la nube, pero sin la tan temida latencia. Esto hace que se reduzcan los costos, aumente la eficiencia y mejore la experiencia del paciente”. Es decir, en lugar de enviar todos estos datos generados por los diferentes dispositivos a un data center central, se procesan en el borde y así los médicos pueden obtener resultados en tiempo real y realizar diagnósticos más rápidos sin necesidad de asignar citas adicionales, descongestionando a su vez la atención sanitaria.

De hecho, en un informe de Vertiv, llamado Arquetipos del borde de la red 2.0: Modelos de infraestructura listos para implementar, analizan la adopción del dispositivo edge por verticales y se desprende que el cuidado de la salud es uno de los sectores con una alta tasa de adopción de un dispositivo en el borde, ya que muchos casos de uso necesitarán detectar situaciones potencialmente mortales de forma rápida y fiable, tanto si el paciente estuviera en el hospital o recibiera atención de forma remota.

Tener la información de imágenes de Rayos X o ultrasonidos en la mano de manera inmediata es fundamental, por lo que, es importante que cada hospital tenga un edge para que dicha infraestructura tenga la capacidad de atender a ese hospital.

“En México no tenemos una infraestructura de internet 100% eficiente. Por esta poca eficiencia de red, es indispensable que cada clínica tenga su data center de respaldo. Se vuelven sitios críticos para pacientes, ya que la información tiene que estar a la mano y esto lo conseguimos con estos edge con los que se puede almacenar, procesar esa información y que los colaboradores accedan a la misma rápidamente”, dice Oscar Cuevas, Country Brand Coordinator & Financial Consultant, de PS Service.

“El sector de la salud es clave para nosotros y hay mucho interés en general. La pandemia aceleró la necesidad de estos servicios”, afirma Alejandro Perez Quintero, Americas Edge Solutions Leader de Lenovo.

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“El sector salud es uno de los principales donde hemos visto mayor crecimiento”, Alejandro Pérez, Lenovo

Edge Computing aporta múltiples beneficios a los pacientes, a los empleados de los hospitales y obviamente al equipo médico otorgando una interconectividad hombre-máquina, máquina-máquina como nunca se había visto, tal y como explica Claudia Villanueva de IBM. Entre alguno de sus beneficios podemos encontrar que para los pacientes se puede monitorear su estado de salud en tiempo real por medio de sensores, tener asistencia médica remota con los especialistas y tomar consultas desde cualquier lugar. Las ambulancias podrían estar dotadas de estos centros de datos, procesar el estado clínico e ir “preparando” al hospital para la llegada del paciente, indica Villanueva como ejemplo.

Además, la cirugía asistida por robot hace que la experiencia sea más fácil para los cirujanos y los procedimientos menos invasivos y más cortos para los pacientes. Edge computing en este contexto da como resultado varios cambios pequeños que se suman para generar un gran impacto: las incisiones son más pequeñas y el cirujano ya no necesita estar de pie, tiene una mejor vista del sitio y puede usar controles que son más naturales e intuitivos. Acerca de este ejemplo en el ámbito de las cirugías es donde hace hincapié Claudia Villanueva, quien menciona que se está produciendo una gran transformación. “El que un cirujano pueda operar a un paciente a miles de kilómetros de distancia, lo que antes era imposible, ahora es una realidad con la ayuda de brazos robóticos especializados, guantes con comunicación táctil (retroalimentación háptica), que le ofrecen la misma experiencia de tacto sobre un paciente al cirujano especialista. Los escenarios donde los videos, sonidos e imágenes y donde se requieren tareas como la monitorización fisiológica, la monitorización intraoperatoria, por ejemplo, son procesados y analizados en tiempo real en el quirófano exactamente donde los datos son creados y utilizados para una operación remota exitosa”, explica.

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“El sector de la salud, con la implementación de Internet de las Cosas, Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático (ML) está siendo beneficiado exponencialmente por medio de Edge computing y el análisis en el borde”, Claudia Villanueva, IBM

Como cuentan desde la compañía de telecomunicaciones, Digi, las soluciones de Edge Computing equipadas con IA y ML pueden identificar datos atípicos para que los profesionales médicos puedan responder a las necesidades de salud en tiempo real con un mínimo de falsas alarmas. Además, al procesar los datos localmente, los dispositivos de computación de borde pueden ayudar a resolver los problemas de privacidad de los datos y de confidencialidad de los pacientes. También, se pueden monitorizar a los pacientes más vulnerables mediante cámaras y sensores para reducir el riesgo de caídas.

Hoy en día existe una gran demanda de conectividad mejorada y edge computing en entornos rurales para brindar atención médica de calidad. De esta forma, a través de dispositivos portátiles de Edge Computing se pueden recopilar, almacenar y almacenar datos críticos de los pacientes sin tener que estar en contacto con una infraestructura de red. Un caso de uso que subrayan en el informe State of the Edge 2022 es el de la telemedicina, que tuvo un gran auge durante la pandemia, cuando los centros sanitarios tuvieron que seguir atendiendo a los ciudadanos al tiempo que mitigaban la propagación del virus. “La telemedicina tiene el potencial de transformar por completo el acceso a la sanidad rural”, apunta el citado estudio.

Las citas realizadas a través de telesalud pueden aumentar la eficiencia de los centros sanitarios que atienden grandes superficies rurales, lo que supone poder dar atención a más personas al día, aumentar el acceso a los especialistas que normalmente están en la clínica local, a la vez que se ahorra tiempo, energía y dinero a los pacientes al ver a su médico de manera virtual en su casa.

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Pero el edge computing también es un aliado para el área de nutrición y dieta humana. Los datos de Edge se pueden utilizar para generar análisis de pacientes y alinearlos con los datos de dieta y nutrición para crear nuevas capacidades de atención predictiva. El personal de atención médica puede ajustar, recalibrar los ejercicios en función de la dieta y la nutrición existentes y propuestas para los pacientes.

En definitiva, telemedicina, monitorización de pacientes, almacenamiento de sus datos… El edge computing está presente en todas y otras muchas actividades en el sector de la salud, que persigue ante todo mejorar la vida de los pacientes.


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