Thin Edge Computing vs Thick Edge Computing

10 de junio de 2022, by Jaime Vélez

El crecimiento de la tecnología Edge, está provocando una revolución en la transición a la industria 4.0 y a su vez surge la necesidad de distinguir diferentes partes del EDGE con distintas funcionalidades.

Conceptos como el thin edge y el thick edge surgen a raíz del crecimiento exponencial de una tecnología, el Edge Computing, que todos los expertos de la industria destacan como clave en la transformación digital de las infraestructuras críticas industriales. 

A medida que surgen nuevos casos de uso, la diversificación del edge continúa expandiéndose de la mano de la tecnología y los requisitos de negocio. 

Para entender mejor estos conceptos, queremos comprender en primer lugar lo que significan, para posteriormente comparar ambos extremos y por último analizar algunos de sus requisitos técnicos para implementaciones industriales.

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¿Thick Edge o Thin Edge? ¿Cuál es la diferencia?

La distinción entre un caso de uso de thin edge y thick edge se reduce a dónde se procesan los datos y se genera la inteligencia.

Entonces, ¿cómo sabemos qué utilizar y dónde para mejorar nuestro proceso industrial? Este es uno de los principales debates dentro de los equipos de desarrollo. ¿Tus dispositivos necesitan thick edge, con un poder de procesamiento altamente analítico? ¿O thin edge con computación más liviana y por lo tanto menos costosa?

Industria 4.0

Thick Edge

Cuando el procesado de los datos se realiza en el punto más cercano a la red y más lejano a los dispositivos, hablamos de “Thick-Edge”. Eso ocurre a una distancia de entre 100 m hasta 40 km de los dispositivos, y es llevado a cabo por Nodos Edge de potencia muy alta, o en algunos casos incluso embebidos en el propio equipamiento del core de la red. Este es el caso por ejemplo de algunas torres de comunicaciones 5G, que pueden realizar almacenamiento y procesado de datos evitando latencias innecesarias cuando los dispositivos comunicados están en la misma red. 

Los dispositivos thick edge pueden realizar análisis extremadamente intensivos para un entorno completo de activos conectados. Son óptimos para situaciones que desean un análisis completamente autónomo y de alto rendimiento y visualización operativa y donde el tamaño, la potencia y la adición de un nuevo componente físico no son un problema.

Pero hay muchas situaciones en las que el tamaño, el coste y la potencia son limitaciones importantes.

Es aquí donde entra con fuerza la tecnología thin edge.

Lectura recomendada: IoT Edge Computing, Nodos Edge y casos de uso en el sector industrial

Thin Edge

Si el procesado de datos se realiza en equipos de red o agregadores de datos situados en la propia red local, hablamos de “Thin Edge”. Las distancias físicas en estos casos pueden oscilar entre 1 y 100 metros, y se caracteriza por ser llevado a cabo por Nodos Edge de potencia media, 1GHz y no más de 8GB de RAM, que en muchos casos hacen a su vez de concentradores de datos, gateways IoT, o incluso equipos de automatización industrial inteligentes.

Las implementaciones thin edge suelen ser mucho más ligeras que las thick edge en términos de tamaño físico, coste del producto, requisitos de energía y complejidad de la instalación. Además funcionan con recursos mínimos en dispositivos informáticos pequeños y livianos, como los de los enrutadores de red modernos, los decodificadores o las unidades de visualización.

Los dispositivos thin edge hasta ahora podían realizar análisis menos intensivos en un solo o pequeño número de activos conectados, pero lo hacían de manera semiautónoma. En caso de detectar un problema, el dispositivo «pedía ayuda», alertando a las plataformas en línea de la existencia de vibraciones o mediciones de humedad, por ejemplo, fuera de los umbrales manejables localmente.

Recientemente existe una tendencia clara por integrar más inteligencia en dispositivos más pequeños, gracias a plataformas como Barbara, capaces de habilitar aplicaciones de Inteligencia Artificial también en estos dispositivos.

Gráfico de los distintos tipos de edge computing thin edge y thick edge

 

Dispositivos perimetrales ligeros y de bajo consumo para entornos de trabajo duros y de baja conectividad, son clave para la automatización y mejora de procesos, así como la habilitación de nuevas vías de negocio.

En muchas industrias, como la IIoT, estos dispositivos se encuentran lejos de donde se procesan los datos. Por lo tanto, cualquier dato que provenga de estos dispositivos remotos generalmente se retrasa y es irregular. En algunas industrias de servicios de alto impacto o grandes costes esta espera es crítica.

¿La solución? Computación en el thin edge que permite el procesamiento de datos de uso en tiempo real: analizando los datos más cerca de la fuente, reduciendo la latencia y ahorrando costes de traslado y almacenamiento en el cloud.

Las industrias necesitan poder extraer aún más valor de sus productos a través de un mayor tiempo de actividad, inteligencia operativa adicional y una experiencia de usuario mejorada y han visto en el edge una oportunidad perfecta para conseguirlo.

Pero hay muchos matices de edge y todos coexisten para proporcionar inteligencia sobre activos remotos individuales o grupos de activos ubicados en el mismo lugar, según sea necesario.

Plataforma Barbara Edge

 

Si bien un número cada vez mayor de casos de uso de IoT exigen un mayor grado de procesamiento edge, las soluciones en el edge todavía están lidiando con los desafíos de la conectividad segura y la administración de aplicaciones. Aquí es donde entra en juego Barbara: nuestra plataforma para nodos edge concebida con la seguridad por diseño que permite desplegar, gestionar y configurar en los nodos aplicaciones de forma centralizada y en un solo click. 

A través de la Plataforma Edge Barbara podemos desde un punto centralizado, desplegar aplicaciones de inteligencia artificial.  Esas aplicaciones pueden ser algoritmos de protección y control, algoritmos de monitorización, algoritmos sobre balance energético, etc… Además en cada nodo edge podemos desplegar hasta 5 aplicaciones diferentes de distintos autores y estamos siendo capaces de comunicar un nodo con otro de manera que evitamos infraestructuras centralizadas con mayores costes y con peligros de seguridad.

Estamos pasando de un modelo donde la inteligencia estaba en los equipos industriales, en el hardware, a un modelo donde la inteligencia reside en el Software.

El edge computing sigue una tendencia clara en la digitalización industrial orientada a dotar de inteligencia a los elementos distribuidos, y es fundamental contar para ello con proveedores especializados cómo Barbara


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