Edge Computing como solución para lograr la convergencia entre IT, OT y ET

Tras más de 8 años trabajando en la implantación de soluciones IoT en entornos industriales de diferentes sectores, desde plantas de tratamiento de residuos y desaladoras hasta refinerías y plantas químicas, he podido comprobar de primera mano lo complicado que es conectar los mundos OT e IT. Y no digamos ya si queremos incorporar las disciplinas ET a la ecuación. Pero empecemos por definir qué es qué en este ámbito.

¿Qué es IT?

IT (Information Technology) se refiere a la Tecnología de la Información, que incluye todo lo relacionado con la informática tal y como la entendemos genéricamente: software (aplicaciones, sistemas operativos, plataformas, etc.) y hardware (ordenadores, servidores, equipos de red, etc.). Es la tecnología que utilizamos para almacenar, recuperar, transmitir y manipular datos.

¿Qué es OT?

OT (Operational Technology) hace referencia a las Tecnologías Operativas, que incluyen cualquier tipo de sistema que se utilice para controlar o interactuar con eventos físicos, tanto las propias máquinas físicas (robots, sensores, actuadores, maquinaria industrial, etc.) como los sistemas de control que las supervisan e interactúan con ellas. En resumen, es el hardware y el software necesarios para supervisar y controlar los procesos industriales.

¿Qué es ET?

ET (Engineering Technology) se refiere a las Tecnologías de la Ingeniería, que son aquellas aplicadas en la resolución de problemas de ingeniería como el diseño y construcción de soluciones técnicas (software de diseño asistido por ordenador, herramientas de simulación, sistemas de control y monitorización, etc.). Se trata de herramientas utilizadas por los ingenieros para realizar su trabajo en entornos industriales.

¿Qué es Edge Computing?

Edge Computing es un modelo de procesamiento de datos que permite almacenarlos y procesarlos cerca del lugar donde se generan. Resulta especialmente útil en situaciones en las que la latencia debe ser mínima o cuando hay que procesar grandes cantidades de datos y resulta demasiado costoso y lento hacerlo en la nube.

Ahora que ya estamos familiarizados con estos términos, veamos la cuestión de la convergencia entre IT, OT y ET, y las barreras históricas que han dificultado su integración. Existen ciertos retos cuando se intenta integrar sistemas que tradicionalmente han estado separados y, por tanto, se han desarrollado de forma independiente sin tener en cuenta estas posibles integraciones.

Si además tenemos en cuenta que los escenarios en los que hay que hacer converger las tecnologías IT, OT y ET suelen ser infraestructuras industriales en las que la seguridad es esencial y en las que cualquier fallo o vulnerabilidad puede costar enormes cantidades de dinero o incluso poner en riesgo la seguridad de las personas, estos retos se vuelven aún más "interesantes".

Veamos algunos de los retos más importantes:

• La seguridad. Uno de los mayores retos es garantizar la seguridad de los sistemas. Las tecnologías OT más antiguas que aún se utilizan no fueron diseñadas para conectarse a Internet, lo que las hace vulnerables a los ciberataques. Por otro lado, las tecnologías de la información suelen estar más preparadas para los ataques, pero también mucho más expuestas a ellos. La convergencia entre ambas tecnologías puede aumentar el riesgo de exposición a nuevas vulnerabilidades si no se gestiona correctamente.

• Integración de sistemas.Normalmente, los sistemas de OT están diseñados para tareas específicas y pueden no ser fácilmente compatibles o adaptables a la infraestructura de IT disponible. En estos casos, la inversión en tiempo y recursos que puede requerir la integración puede resultar inviable.

• Gestión de datos. Aunque cada tecnología por separado ya puede generar enormes cantidades de datos, la convergencia implica la gestión de muchos más datos que pasan de un sistema a otro, por lo que este tipo de proyectos de integración exigen que las empresas dispongan de las competencias y herramientas adecuadas para almacenar, gestionar y analizar los datos con eficacia.

• Privacidad. Cuantos más sistemas tengamos conectados entre sí, más complejo será gestionar la privacidad de los datos de los usuarios o incluso de los datos empresariales, y más necesario será garantizar el cumplimiento de las leyes y normativas sobre privacidad.

• Estándares. Dado que las IT, ET y OT son sistemas que no han sido diseñados para trabajar juntos, hay una falta general de normas para la integración, lo que dificulta la interoperabilidad y el intercambio de información entre los sistemas.

• Barreras culturales. Más allá de los retos técnicos que hemos repasado hasta ahora, hay que tener en cuenta un importante factor cultural. Como las tres tecnologías han funcionado históricamente de forma aislada, cada una con su propia cultura y conjunto de competencias, en los proyectos de convergencia suele haber resistencia al cambio y a la colaboración entre equipos. Además, puede haber un desfase de capacidades, ya que los profesionales de cada campo pueden necesitar aprender nuevas competencias para trabajar eficazmente en un entorno convergente.

Para responder a estos retos y lograr una convergencia satisfactoria entre estas tecnologías, habrá que adoptar diferentes medidas. Desde el punto de vista tecnológico, la computación de borde se perfila como la tecnología capaz de tender puentes entre las IT, OT y ET.

Edge Computing es una disciplina que, más allá de las ventajas que puede ofrecer a la hora de facilitar la convergencia entre tecnologías, es una tecnología clave para casos de uso en los que es necesario manejar grandes cantidades de datos de forma ágil, garantizando al mismo tiempo la optimización de costes. La idea es acercar la capacidad de almacenamiento y computación a la fuente de datos, en lugar de depender de la nube o de centros de datos remotos.

En este sentido, Edge Computing es el que más ayuda a integrar las tecnologías de la información, la operación y la ingeniería, ya que convierte los datos en información válida para la toma de decisiones en tiempo real y puede relacionar datos procedentes de sistemas de IT, OT y ET, que pueden ser complicados de integrar debido a sus orígenes tan diferentes.

Disponer de capacidad informática y de almacenamiento, dónde se generan los datos y dónde hay que relacionarlos e integrarlos entre sistemas puede marcar la diferencia entre lograr la convergencia con éxito o no.

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Si revisamos los retos anteriores a los que se enfrenta la convergencia desde el punto de vista de la adopción de soluciones Edge Computing, podemos entender cómo esta tecnología ayuda específicamente en cada uno de los siguientes puntos:

• Seguridad. Al poder procesar los datos en el borde y, por tanto, reducir la cantidad de datos que hay que enviar a la nube o a plataformas remotas, minimizamos los riesgos de seguridad y conseguimos sistemas mucho más robustos frente a ciberataques. Lo que conseguimos en este punto con el uso de sistemas Edge Computing es acercar las tecnologías IT a los sistemas OT y ET que normalmente están más controlados y son más seguros al trabajar con menor exposición a Internet.

• Integración de sistemas. Disponer de capacidad informática allí donde se generan los datos y donde convergen las tecnologías facilita la integración y traducción de datos procedentes de distintos sistemas.

• Gestión de datos. Como ya hemos mencionado, el Edge Computing no sólo acerca la capacidad de computación al lugar donde se generan los datos, sino también la capacidad de almacenamiento, por lo que, en sistemas que tienen que gestionar gran cantidad de datos, facilita el uso de los mismos y las tareas de traducción, procesamiento y estructuración de la información.

• Privacidad. En la misma línea que lo explicado en el ámbito de la seguridad, al controlar los datos localmente, es mucho más fácil cumplir la la legislación y la normativa sobre privacidad que afectan a la región en la que operamos.

• Estándares. El problema de las normas es uno de los más complicados de resolver hasta que los sistemas empiecen a diseñarse conjuntamente o se adopten normas aplicables a las distintas disciplinas de IT, OT y ET. Hasta que esto ocurra, tendremos que buscar soluciones de traducción que nos permitan pasar de un estándar y/o protocolo a otro. Y aquí, una vez más, el uso del Edge Computing puede ayudar en estas tareas de traducción, al proporcionar capacidad de computación y almacenamiento allí donde se producen e intercambian los datos. En este sentido, el componente Edge Computing podría entenderse como un HUB de conexión y traducción entre sistemas, que proporcionaría capacidad de sobra para este tipo de tareas.

• Barreras culturales. En este caso, al tratarse de un reto que no está directamente relacionado con la tecnología en sí, sino con la forma de trabajar de las personas, la contribución del Edge Computing no es tan evidente. Para la integración del Edge Computing en la convergencia de tecnologías, también será necesario formar a profesionales de distintos campos y lograr la colaboración entre equipos. Sin embargo, si la implantación de soluciones Edge Computing ayuda a reducir los retos mencionados, seguramente también disminuirán las barreras culturales, ya que los operarios y trabajadores verán las mejoras que pueden obtenerse.

Ahora que está claro que el uso de Edge Computing puede ser un factor decisivo para lograr la convergencia de las tecnologías, veamos algunos ejemplos reales para captar todo su potencial.

El primer ejemplo es para entornos de fabricación, en los que Edge computing puede ayudar a integrar IT y OT al permitir que los datos de los sensores y la maquinaria de la planta (OT) se procesen localmente y que los procesos de Machine Learning y mantenimiento predictivo (IT) se apliquen sobre ellos para facilitar la toma de decisiones en tiempo real. Además, en este escenario, los datos procesados pueden enviarse a la nube para su posterior análisis con el fin de entrenar modelos de IA que luego podrían ejecutarse en el Edge. Muchos fabricantes de maquinaria industrial están trabajando en esta dirección junto con proveedores de servicios en la nube para desarrollar este tipo de soluciones.

Otro ejemplo menos "industrial" podría ser el seguimiento de contenedores en barcos y en lugares remotos, donde la conectividad es muy limitada. En estos casos, pueden utilizarse sensores y datos de los propios sistemas de control del barco para controlar en tiempo real factores como la temperatura, la humedad y la ubicación de los contenedores.

Dado que la conectividad puede no estar garantizada durante largos periodos de tiempo, esta monitorización en tiempo real tendría que realizarse en un sistema de computación de borde que se encargaría de comunicar los diferentes sistemas OT e IT para procesar todos los datos procedentes de ambos sistemas y también se encargaría de tomar decisiones para actuar sobre los contenedores en caso de que tuvieran que cumplir ciertas condiciones, como mantener rangos de temperatura máximos y mínimos. Todos los datos procesados podrían almacenarse localmente a la espera de llegar al puerto o a la zona de cobertura, desde donde podrían enviarse a la nube para su posterior procesamiento o elaboración de informes.

Si nos centramos en la tecnología ET que se utiliza para desarrollar proyectos de ingeniería industrial, un buen ejemplo de convergencia con IT y OT sería el desarrollo de modelos Digital Twin. Un Gemelo Digital es una representación digital de un objeto o sistema físico que se utiliza para simular, predecir y mejorar el rendimiento y las características de su homólogo físico. De este modo, los Gemelos Digitales combinan datos en tiempo real, simulación, algoritmos de aprendizaje automático y análisis para proporcionar una visión detallada y precisa del estado, el rendimiento y la eficiencia de un sistema o proceso.

Para lograr estos objetivos, se apoyan en datos de Ingeniería como inventarios de piezas industriales, modelado 3D de infraestructuras y representaciones virtuales o de realidad aumentada, que complementarían los datos de sensores y sistemas de control de los sistemas OT y los procesos de Machine Learning, Inteligencia Artificial, servicios en la nube o IoT de los sistemas IT. Todos estos datos pueden ser procesados en la capa Edge para conseguir robustos sistemas Digital Twin que gestionen y relacionen datos de las 3 tecnologías para soluciones de Mantenimiento Predictivo y simulación de comportamientos complejos.

Estos son solo algunos ejemplos de operación y convergencia de OT, ET e IT con el apoyo de tecnologías de procesamiento Edge, pero los casos de uso son innumerables, especialmente en entornos industriales, y cada vez veremos más propuestas de integración de diferentes tecnologías para conseguir soluciones más y más complejas y que solucionarán muchos de los problemas y retos a los que se enfrentan los entornos tecnológicos que requieren la gestión de cada vez más volúmenes de datos, y datos cada vez más diversos.

Larga vida al Edge Computing.

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Sobre el autor:

Daniel Garrote, es Ingeniero Informático por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y Máster en Industria 4.0 por la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Cuenta con más de 15 años de experiencia liderando procesos de Transformación Digital y la estrategia de integración de tecnologías emergentes en grandes corporaciones del IBEX como BBVA, Ferrovial y Cepsa, y los últimos 8 años se ha dedicado plenamente a liderar el desarrollo e implantación de soluciones IoT en entornos industriales. Es Global Head Expert y Director del Máster IoT en Nuclio Digital School, Embajador y profesor en programas de Transformación Digital, IoT y Blockchain en el MIT y profesor en el Máster IoT de la EOI.

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