¿Por qué el Edge Mesh es el próximo tema de moda para la inteligencia distribuida?

Edge Mesh, como nuevo modelo, propone que todas las tareas informáticas y los datos se compartan utilizando una red mallada de dispositivos y routers de borde, lo que ofrece muchas ventajas, como el procesamiento distribuido, la baja latencia, la tolerancia a los fallos, una mayor escalabilidad y una seguridad y privacidad mejoradas.

Tecnología

Estas ventajas son fundamentales para las aplicaciones críticas que requieren procesamiento en tiempo real, mayor fiabilidad o soporte de movilidad.

Como sabemos, el Internet de las cosas (IoT) está revolucionando la industria al conectar todos sus activos a los sistemas operativos a través de aplicaciones. La mayoría de las aplicaciones de IoT pueden agruparse en torno a cuatro tipos de funciones: detección, comunicación, computación y actuación. Un solo dispositivo no suele soportar todas las capacidades, por lo que hasta ahora la mayoría de los sistemas utilizaban dispositivos finales para percibir el entorno, mientras que las responsabilidades de comunicación y red eran asumidas por las pasarelas y la computación solía realizarse en un servidor centralizado tipo nube, que enviaba la información generada, durante el procesamiento, a dispositivos seleccionados que posteriormente actuaban como ejecutores.

Sin embargo, este modelo de computación centralizada no es eficiente para las aplicaciones que hacen un uso intensivo de la informática y en las que el tiempo es crítico, como los operadores de energía y redes, el sector de los servicios públicos, la industria del agua, así como las empresas con activos críticos, por ejemplo

Según Statista, se prevé que el número de dispositivos del Internet de las cosas (IoT ) en todo el mundo casi se triplique, pasando de 9.700 millones en 2020 a más de 29.000 millones de dispositivos IoT en 2030.

Si nos fijamos en el IoT industrial, un estudio de Juniper Research ha descubierto que el número global de conexiones del IoT industrial aumentará de 17.700 millones en 2020 a 36.800 millones en 2025. A medida que aumenta el número de dispositivos, también lo hace el volumen de datos y la importancia de generar información útil. La computación es una parte importante del IoT industrial, ya que conduce a la generación de nuevos conocimientos, que se utilizan para optimizar los procesos industriales de forma mucho más inteligente. Un buen ejemplo de esto último, son los nuevos procesos industriales inteligentes que han evolucionado hasta el punto de poder entender el entorno y actuar en consecuencia.

Este nuevo escenario de objetos conectados ha propiciado la aparición de nuevos sistemas de gestión de dispositivos edge, también conocidos como nodos edge, aplicaciones y datos, como Barbara's Edge Platform. nodos de bordeBarbara's Edge Platform, que permiten responder y gestionar en tiempo real activos muy críticos en entornos muy distribuidos.

La toma de decisiones en estos escenarios se realiza dentro de la red compartiendo datos y cálculos entre los dispositivos en lugar de enviar todos los datos a un servidor. Este nuevo sistema distribuido está cambiando la forma en que se realiza la computación centralizada, en la que los dispositivos de borde solo se utilizaban para recoger y enviar datos a un servidor para su procesamiento.

Ahora, con plataformas de Edge Computing como la de Barbara, los nodos de borde se utilizan para permitir la inteligencia distribuida en el IoT industrial. No solo el Edge Mesh es el nuevo paradigma de la inteligencia distribuida, sino que también permite la capacidad de "autocuración", de modo que si un nodo falla en la comunicación puede redirigir alrededor de él, permitiendo que la red siga funcionando y, por tanto, aumentando la fiabilidad.

Lectura recomendada: IoT Edge Computing, nodos de borde y casos de uso industrial

De la computación en nube a la computación distribuida, complementaria y cooperativa

¿Cómo puede el modelo Edge Mesh de computación distribuida y cooperativa responder a los problemas de la nube? El modelo de computación en la nube presenta 4 problemas principales: problemas de latencia, seguridad, privacidad y escalabilidad.

Edge Mesh tiene dos objetivos principales:

  • Integrar y permitir la cooperación entre los diferentes tipos de dispositivos de la red, incluidos los dispositivos finales, las pasarelas, los routers, la nube, etc.
  • Habilitar la inteligencia distribuida en el IoT industrial

Latencia: Los dispositivos de borde aumentan cada día sus capacidades de computación, almacenamiento y comunicación, lo que ha dado lugar a un nuevo modelo de cooperación oportunista, en el que los servidores de borde pueden hacer uso de los dispositivos circundantes para las tareas de procesamiento. Esto resuelve uno de los grandes problemas de la nube: la sobrecarga. A menudo, los dispositivos se sobrecargan con múltiples tareas mientras otros están infrautilizados, lo que no sólo conduce a una distribución desigual de las tareas, sino también a un mayor consumo de energía y latencia.

Seguridad y privacidad: al controlar los datos desde su ubicación de origen y, por tanto, decidir qué y cuándo enviar a la nube, se reducen los riesgos de ciberseguridad por robo o acceso indebido a la información. No obstante, al tratarse de una red de recursos distribuidos, conectados en muchos casos a elementos críticos, su diseño de seguridad, protección y monitorización es fundamental y esto es de mucha mayor relevancia cuando los Edge Nodes pueden operar los equipos conectados,

Escalabilidad: a nivel de Micro-Edge, el número de dispositivos desplegados puede ser muy grande (de miles a decenas de miles). Por lo tanto, la instalación, el aprovisionamiento y el mantenimiento de los Edge Nodes pueden elevar los costes ocultos del despliegue hasta el punto de ser antieconómicos. Especialmente en el caso de las instalaciones industriales, que tienen una vida útil extremadamente larga, es esencial disponer de herramientas que faciliten esta gestión del ciclo de vida de los Edge Nodes de forma remota, centralizada y escalable .

La computación distribuida y la computación de borde han nacido para hacer frente a los problemas de latencia, movilidad, seguridad y el cuello de botella del ancho de banda de la computación en nube tradicional. Sin embargo, ambos tienen sus ventajas e inconvenientes, pero pueden funcionar de forma complementaria entre sí para satisfacer los múltiples requisitos de las aplicaciones industriales actuales.

Se impone entonces un nuevo modelo que pretende descomponer las aplicaciones en microservicios y utilizar los recursos tanto en el borde como en la nube para satisfacer alternativamente los requisitos de las diferentes aplicaciones.

Lectura recomendada: Cómo debe protegerse una "utility" de ciberataques como el sufrido por Colonial Pipeline

La dificultad de la gestión de los sistemas informáticos distribuidos y la interoperabilidad de los datos

Un modelo totalmente distribuido implica un enorme esfuerzo de gestión. La diversidad de dispositivos y aplicaciones del IoT hace casi imposible que un único modelo satisfaga todos los requisitos de las aplicaciones. Esto se resuelve con el modelo Edge Mesh que implica la integración de diferentes sistemas.

La interoperabilidad de los datos es clave para hacer posible la inteligencia distribuida, ya que nos enfrentamos a sistemas distribuidos con problemas de sincronización, consenso, cooperación y heterogeneidad de dispositivos y aplicaciones.

Además, en el mundo industrial no existen protocolos de comunicación totalmente generalizados ni estructuras de datos comunes. Por lo tanto, es importante que el despliegue de una red mesh de edge computing se base en tecnologías abiertas, idealmente estándar o ampliamente utilizadas por la industria, que permitan la integración efectiva y la evolución de las diferentes partes con la infraestructura desplegada. Deben evitarse las soluciones monolíticas y cerradas con altos costes de integración.

¿Qué sectores pueden beneficiarse más de Edge Mesh?  

Las ventajas de la red Edge Mesh, como el procesamiento distribuido, la tolerancia a los fallos y la baja latencia, tienen un gran impacto en las empresas con activos críticos que están dispersos y que generan datos con gran frecuencia. Un ejemplo es el uso de Red Mesh de Edge Computing para Centros de Transformación Eléctrica dispersos por todo el país.  

Cuando se trata de digitalizar una subestación eléctrica, surgen varias preguntas:

¿Cómo se puede garantizar la interoperabilidad de los diferentes proveedores de servicios eléctricos que operan en cada subestación?

¿Cómo se coordinan las subestaciones adyacentes?

¿Cómo se puede garantizar la ciberseguridad de los datos y los equipos en un entorno tan extendido y crítico?

En este entorno, el Edge Computing permite la integración de equipos, sensores y actuadores para computar datos en tiempo real de forma distribuida, y es una mejor alternativa al Cloud Computing. Mediante la implementación de Edge Computing, los Centros de Transformación pueden procesar datos localmente desde diferentes fuentes, y tomar decisiones autónomas rápidamente, sin necesidad de pasar por sistemas centralizados como SCADA o Cloud. Esto, en la red de media y baja tensión, supone un inmenso salto en las posibilidades de operación y mantenimiento, con un gran impacto en la mejora de los costes, los tiempos de respuesta, la escalabilidad, la continuidad y la fiabilidad en el nuevo paradigma de la Smart Grid.

Descargue el caso de uso completo aquí: Red Mesh de Edge Computing para centros de transformación.

Bárbara, la plataforma industrial Cybersecure Edge

La plataforma Industrial Edge de Barbara está diseñada para desplegar la Inteligencia Artificial en el Edge de forma cibersegura. Permite la ejecución de la Inteligencia Artificial sobre el terreno, de modo que los interesados pueden abstraerse de los marcos de conectividad y comunicación, la ciberseguridad y la infraestructura informática y centrarse en la ejecución y gestión de sus algoritmos.

Barbara ofrece una serie de tecnologías alternativas únicas aplicables a la digitalización, virtualización y comunicación de los Centros de Transformación:

- Permite la instalación "plug and play" de Nodos Edge en Centros de Transformación. Estos Nodos son capaces de procesar en tiempo real los datos procedentes de equipos multifabricantes, del propio centro o de centros adyacentes ("Edge-Mesh

informática").

- Envía los resultados procesados, o las alarmas derivadas, a los sistemas del operador a través de protocolos cercanos a los sistemas del operador a través de protocolos cercanos a la industria, como OPC-UA, o nuevos protocolos como MQTT o API REST/HTTP.

- También integra otros datos procedentes de sistemas industriales como SCADA, Historians, bases de datos relacionales, para una estructura de aprendizaje automática.

- Permite la ejecución de complejos algoritmos de Inteligencia Artificial entrenados fuera del Nodo. Estos algoritmos pueden ser de diferentes autores, ya que la tecnología de Barbara los aísla en contenedores independientes dentro del Nodo, en una arquitectura de microservicios.

Este modelo de comunicación rompe con la arquitectura de comunicaciones tradicional, en la que los Centros de Transformación se comunican normalmente a través de PLC o redes de fibra punto a punto con los Centros de Transformación inmediatamente anteriores o posteriores, para pasar a una arquitectura de comunicación mallada para la ejecución de algoritmos y tareas locales que pueden tener una respuesta en tiempo real.

Si el artículo le ha parecido interesante y quiere saber más, póngase en contacto con nosotros y solicite una demostración o consulta personalizada.