“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 de borde 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 o un dispositivo o sensor conectado.
En sínteses, es el análisis de los datos 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.
La analítica de aplicaciones web y móviles realiza un seguimiento constante de diversas métricas, tanto en el back-end como en el front-end de la arquitectura de la aplicación.
A diferencia de los modelos analíticos tradicionales, la analítica perimetral 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 y a la red ha mejorado gracias a la potencia de las infraestructuras y de las redes 5G. Es importante destacar que su evolución es debido a la necesidad de disponer de tiempos de respuesta y análisis de datos rápidos que imponen las redes IoT.
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, normalmente en un conmutador o dispositivo de red conectado cercano, y transmitiendo solo los datos más importantes a un servidor central.
El objetivo es proporcionar información analítica en tiempo real, o lo más cerca posible del tiempo real en que el dato es relevante, creando de esta forma un sistema de análisis efectivo y escalable. Y sin duda, es una revolución silenciosa que está cambiando la forma en que las organizaciones analizan los datos.
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.
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Parapentex Studios, 2024