“Edge Analytics es un método de análisis de datos que se realiza cerca del origen de los datos, en el “borde” de la red, en lugar de realizarlo en un centro de datos centralizado. Implica el procesamiento y análisis de datos directamente a través de dispositivos inteligentes o sensores de IoT, y forma parte de la aplicación del Edge Computing, un paradigma de computación más amplio que abarca el procesamiento de datos en el borde, mientras que Edge Analytics se enfoca específicamente en el análisis de datos en ese mismo borde”
¿Qué es Edge Analytics?
Edge Analytics (“análisis en el borde de la red o análisis perimetral”) es un modelo de análisis de datos en el que los flujos de datos entrantes se analizan en un punto no centralizado del sistema, como un conmutador, un nodo periférico, un dispositivo o un sensor conectado.
Se trata de analizar los datos justo donde se generan, es decir, en el mismo dispositivo o cerca de él, en lugar de enviarlos a un servidor lejano o a la nube para su procesamiento.
Los datos brutos recogidos se preprocesan localmente, se filtran y se preparan para realizar el análisis de forma inmediata, de esta forma, se limpian, se muestrean, se normalizan y se preparan los datos que hay que transferir, garantizando su calidad antes del análisis. Una vez concluida esta fase inicial, el análisis de los datos se realiza también in situ, en el perímetro de la red, utilizando algoritmos y modelos previamente desplegados en dispositivos o servidores locales.
Real Time Analytics
- Procesa datos en tiempo real, puede ser en centro remoto o cloud
- Requiere infraestructura capaz de consumir y analizar datos vía streaming
- Suele escalar mejor para grandes volúmenes centralizados
Edge Analytics
- Procesa datos localmente, en el dispositivo o en el borde de la red
- Orientado a reducir latencia y tráfico de red, optimiza recursos locales
- Ideal para escenarios donde la conectividad es limitada o se necesita reacción ultrarrápida
A diferencia de los modelos analíticos tradicionales, Edge Analytics hace hincapié en la velocidad y la descentralización y, por tanto, ignora los métodos normales de recopilación típicos de Big Data. El concepto es relativamente nuevo y está estrechamente ligado a la aparición de Internet de las Cosas (IoT) como tecnología para el futuro.
El paradigma de Edge Analytics se ha hecho más factible a medida que la conectividad a Internet ha mejorado gracias a la capacidad de procesamiento de las infraestructuras y de las redes de comunicación (5G).
Los sensores, la tecnología inteligente y otros dispositivos conectados no serían eficaces si todo su proceso de análisis implicara devolver la información a una ubicación central y esperar a que se procese y se devuelva. En cambio, la analítica perimentral optimiza el proceso gestionando la mayor parte del análisis in situ y transmitiendo solo los datos más importantes a un servidor central.
Sin duda, es una revolución silenciosa que está cambiando la forma en que las organizaciones analizan los datos.
Edge Computing vs. Edge Analytics
Ciertamente, Edge Computing y Edge Analytics suelen ir de la mano, pero no son lo mismo. Puedes tener Edge Computing sin Analytics (solo ejecutando cosas), pero Edge Analytics necesita del Edge Computing para existir. Por tanto, ambos se complementan.
Utilizando un lenguaje más coloquial, podríamos decir que Edge Computing es un músculo (relevante) de nuestro cuerpo, mientras que Edge Analytics es el cerebro que lo dirige.
Por ejemplo, un gran centro comercial podría usar Edge Computing para capturar imágenes de cámaras locales repartidas en los distintos espacios, y utilizará Edge Analytics para analizar la afluencia de clientes, ajustar la iluminación y la temperatura ambiente en tiempo real, o prevenir robos o daños en su mobiliario a partir de ciertos patrones de comportamiento.
Edge Computing
Es la capacidad de procesar datos cerca del entorno donde se generan, sin depender de los servidores ubicados en la nube. Es infraestructura local que permite ejecutar aplicaciones, almacenar datos y responder rápidamente.
Edge Analytics
Edge Analytics es el siguiente paso: usar esa capacidad para analizar datos en tiempo real y tomar decisiones inteligentes justo en el punto de origen.
Principales ventajas de Edge Analytics
Aunque las ventajas resultan evidentes, algunas tendencias apuntan a que Edge Analytics será el cerebro “en campo” de las empresas del futuro. No reemplazará la nube, pero sí la complementará para crear negocios más inteligentes, inmediatos y conectados a la realidad en tiempo real.
Velocidad de reacción, tiempo real pero real
Detectar un fallo en una máquina y actuar en milisegundos o reconocer una cara en una cámara y abrir una puerta al instante (o bloquearla si puede resultar un riesgo de acceso no deseado).
Menor dependencia de la nube
No necesitas enviar todos los datos a servidores externos, por lo que se ahorra en ancho de banda, costes de almacenamiento y latencia.
Mayor privacidad y seguridad
Al procesar los datos localmente en lugar de en un servidor centralizado, reduces el riesgo de exposición en tránsito, algo que resulta ideal para sectores regulados como salud, finanzas o defensa.
Operación en lugares sin conexión
Fábricas remotas, barcos, zonas rurales o plataformas petroleras: el análisis no se detiene solo porque no hay Wi-Fi.
¿Cómo puedo utilizar Edge Analytics?
Aunque el fenómeno de Edge Analytics es relativamente reciente y continua siendo una herramienta muy especializada, resulta útil en una gran variedad de industrias y sectores. Uno de los usos más comunes es en el análisis de datos conectados a dispositivos IoT, que permite a los controladores de red tener una imagen en tiempo real mucho más precisa de cómo están funcionando los dispositivos y sensores. En este caso, los dispositivos transmiten datos a una ubicación central, pero la mayor parte del análisis se realiza in situ.
Por ejemplo, un dispositivo que controla la temperatura de un frigorífico en un supermercado podría detectar, en cuestión de segundos, un cambio peligroso de la temperatura interna que podría dañar los productos. Si esos datos tuvieran que volver a un servidor central, procesarse y analizarse, y luego retransmitirse al sensor, los productos del frigorífico podrían estropearse rápidamente.
En algunas industrias, esta aplicación del análisis perimetral es muy útil para detectar o predecir averías o fugas en redes de distribución de agua o potenciales fisuras en las redes de distribución de gas que podrían provocar accidentes no deseados. Existen algunos mecanismos más avanzados que tratan de anticipar y detectar, en base a patrones, cuándo es conveniente realizar alguna intervención para prevenir que estos incidentes tengan impacto en los consumidores.
Con Edge Analytics, este tipo de problemas podría resolverse en cuestión de segundos y tomar decisiones con respecto a las posibles soluciones o intervenciones a desplegar.
Del mismo modo, las plantas de fabricación pueden utilizar la analítica perimetral para realizar un mejor seguimiento del estado de la maquinaria, el rendimiento de la producción, y estar preparados para hacer frente a cualquier crisis que surja en cuestión de segundos en lugar de minutos.
Algunas consideraciones a tener en cuenta
No hay duda sobre el valor que Edge Analytics puede aportar a aquellas organizaciones que gestionan infraestructuras de datos deslocalizadas, dispersas y con alta carga de dispositivos. Sea como sea, el despliegue no está exento de desafíos técnicos y operativos reales que suelen acompañar los proyectos de Edge Analytics. La implementación no es trivial, pues exige infraestructuras robustas, gestión avanzada de seguridad en múltiples nodos, control de calidad y gobernanza de datos distribuidos.
Otro de los elementos a considerar tiene relación con la ética algorítmica y la capacidad de comprender el contexto (analítica contextual), es decir, asegurarse de que la estrategia respeta las regulaciones locales, la diversidad cultural, sesgos y la transparencia. Y, como en la mayoría de las estrategias, todo lo relacionado con la sostenibilidad medioambiental, la eficiencia energética y el ciclo de vida de los dispositivos con el fin de evitar la obsolescencia y la generación innecesaria de residuos electrónicos que atenten contra el medio ambiente.
Por tanto, es necesario entender todo el conjunto de complejidades de integración o las limitaciones actuales de este tipo de estrategias, de este modo, evitar subestimar los desafíos que están detrás de este tipo de estrategias.
Principales riesgos
- Seguridad física y ciberseguridad. Los centros de datos Edge suelen estar descentralizados y no suelen estar gestionados, lo que aumenta los riesgos de accesos no autorizados, fallos no detectados a tiempo y ataques. Estos entornos multiplican los puntos vulnerables y requieren estrategias de seguridad específicas y escalables para proteger los datos y los dispositivos IoT conectados, incluyendo cifrado robusto y monitoreo constante.
- Complejidad de gestión. La dispersión y heterogeneidad de los nodos Edge complican la orquestación, la automatización y el mantenimiento, incrementando la probabilidad de errores o fallos operativos si no se gestionan adecuadamente.
- Calidad y fiabilidad de los datos. El procesamiento local exige validar la calidad de los datos y filtros adecuados para evitar decisiones basadas en información errónea o incompleta. Esto se agrava en entornos con múltiples puntos de captura diversos y fluctuantes.
Costes asociados
- Inversión en infraestructura especializada: Para soportar operaciones en ambientes hostiles se requieren armarios modulares, sistemas de refrigeración adecuados, fuentes de alimentación ininterrumpida y protección física avanzada. La infraestructura debe ser flexible para escalar y adaptarse a cambios tecnológicos sin generar costos excesivos o tiempos muertos mayores.
- Gastos en seguridad y monitoreo: La creciente superficie de ataque implica costes dedicados a tecnología de seguridad avanzada, sensores de monitoreo, integración de sistemas y protocolos de respuesta a incidentes específicos para entornos Edge.
- Costes operativos de mantenimiento y soporte: La multiplicidad de sitios remotos o distribuidos implica mayores costes de soporte, actualizaciones y control remoto, además de la necesidad de personal capacitado para su gestión.
Estrategia madura para su implementación
- Planificación integral y análisis de riesgos: La implementación debe considerar desde el inicio las condiciones ambientales, riesgos físicos y cibernéticos, y definir roles claros para el monitoreo y respuesta ante incidentes. No se puede replicar la estrategia de seguridad de un datacenter tradicional sin adaptarla a Edge Analytics.
- Flexibilidad y escalabilidad: Adoptar infraestructuras modulares que permitan añadir o reconfigurar componentes con rapidez y facilidad, así como sistemas de refrigeración y energía adaptados a cada localización.
- Seguridad desde el diseño (security by design): Incorporar mecanismos de seguridad física y lógica desde las primeras etapas, incluyendo cifrado, autenticación, monitoreo continuo, respuesta automática y actualización constante de protocolos.
- Integración con la nube y sistemas centrales: Asegurar que Edge Analytics y la nube trabajen de forma complementaria, orquestando flujos de datos y procesos para mantener coherencia, control y visibilidad total del sistema.
- Formación y cultura organizacional: Capacitar al personal en gestión de entornos distribuidos, fomentar la colaboración transversal y cultura de seguridad para enfrentar los desafíos propios de Edge Analytics.
Teniendo en cuenta lo anterior, añadimos algunas recomendaciones a la hora de considerar el despliegue de Edge Analytics:
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Abordar una evaluación híbrida: es vital clasificar qué procesos son críticos en latencia y/o autonomía frente a los que pueden seguir permaneciendo centralizados.
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Diseñar un plan de gobernanza para modelos distribuidos: versionado, despliegues remotos, monitorización, seguridad.
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Asegurar la disposición de hardware adecuado, arquitectura escalable y protocolos para actualizar en campo.
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Medir con indicadores específicos de Edge Analytics como, por ejemplo, tiempo entre evento y acción (latencia operativa), porcentaje de decisiones automáticas válidas, reducción de tráfico de datos, coste de mantenimiento local vs. coste nube.
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Realizar pruebas piloto en entornos realistas (fábricas, sensores, dispositivos remotos) antes de escalar.
¿Cuál es el futuro que nos espera?
Sin duda, este tipo de tecnologías no solo medirá cosas. Ahora interpretará, decidirá y actuará con modelos de inteligencia artificial embebidos. Hablamos de cámaras que detectan emociones, sensores que predicen fallos antes de que ocurran, o vehículos que aprenden y se ajustan en tiempo real.
Edge + IA = Inteligencia Instantánea
Ya no solo medirá cosas. Ahora interpretará, decidirá y actuará con modelos de inteligencia artificial embebidos. Hablamos de cámaras que detectan emociones, sensores que predicen fallos antes de que ocurran, o vehículos que aprenden y se ajustan en tiempo real.
En síntesis: lo que antes era la analítica predictiva en la nube, ahora será prescriptiva en el borde de la red.
Nano-Decisiones descentralizadas
En lugar de enviar millones de datos para un análisis centralizado, cada dispositivo tomará pequeñas decisiones por sí mismo. Esto dará lugar a sistemas más autónomos, más rápidos y más seguros (by Design)
En esencia: los datos se quedan donde se generan y trabajan allí mismo.
Microinfraestructuras inteligentes
Con la expansión del 5G, IoT y chips más potentes, veremos drones que analizan cultivos en vuelo, semáforos que aprenden del tráfico o dispositivos médicos que monitorizan y actúan automáticamente.
En resumen: la nube no desaparece, pero su papel cambia: pasa de ser el centro de operaciones a ser el director estratégico.
Analítica contextual y ética
Los algoritmos necesitarán comprender el contexto local (cultura, idioma, condiciones, regulaciones) para tomar decisiones relevantes. Además, se hablará más de transparencia algorítmica y se exigirá mayor control sobre la privacidad de los datos in situ.
Edge Analytics será más que inteligencia: será inteligencia situada y ética.
Nuevas métricas para medir el éxito
Las organizaciones exitosas no solo tendrán en cuenta el volumen de datos analizados, en cambio, medirán:
- El tiempo entre el dato y la acción.
- La precisión en la toma de decisiones locales.
- El impacto operativo en el punto de origen.
Si el futuro es cada vez más descentralizado, inteligente y en tiempo real, entonces Edge Analytics no solo es una opción a considerar: es el camino para que los datos empiecen a trabajar por nosotros, justo donde se necesitan. Y con Sisense, podemos ayudarte a iniciar este viaje apasionante.
¿Quieres saber cómo tu organización puede mejorar su enfoque para convertir los datos y el análisis en el borde de la red en un elemento clave para anticipar y tomar mejores decisiones inteligentes con total fiabilidad?
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Parapentex Studios, December 2024