Primeros pasos: Comprender los requisitos de la infraestructura Edge

Uno de los gastos más importantes y costosos a la hora de implantar una solución de Edge AI es la infraestructura. A diferencia de los centros de datos, la infraestructura de edge computing debe tener en cuenta consideraciones adicionales sobre rendimiento, ancho de banda, latencia y seguridad.

Comienza por examinar la infraestructura existente para comprender lo que ya existe y lo que es necesario añadir. Estos son algunos de los elementos de infraestructura que debes tener en cuenta para tu plataforma Edge AI.

1. Sensores: La mayoría de las organizaciones hoy en día confían en las cámaras como los principales dispositivos de borde, pero los sensores pueden incluir chatbots, radar, lidar, sensores de temperatura y más.

2. Nodos periféricos/sistemas informáticos: A la hora de dimensionar los sistemas informáticos, hay que tener en cuenta el rendimiento de la aplicación y las limitaciones de la ubicación edge, tales como el espacio, las restricciones de potencia y el calor. Una vez determinados estos factores limitantes, podrás comprender los requisitos de rendimiento de su aplicación.

3. Red: La principal consideración para la red es la rapidez de respuesta que se necesita para que el caso de uso sea viable, o la cantidad de datos y si los datos en tiempo real deben ser transportados a través de la red. Debido a la latencia y la fiabilidad, las redes cableadas se utilizan siempre que es posible, aunque las inalámbricas son una buena alternativa cuando no hay otra opción.

4. Gestión del Edge: El Edge Computing presenta retos únicos en la gestión de estos entornos. Las compañías deben considerar soluciones que resuelvan las necesidades del Edge AI, a saber, escalabilidad, rendimiento, gestión remota, resiliencia y seguridad.

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Consideraciones clave para los líderes tecnológicos que navegan por el panorama del Edge AI

1. COMPATIBILIDAD DE INFRAESTRUCTURAS

1.1 Integración de sistemas heredados: Muchas plantas de fabricación operan con sistemas heredados que pueden no ser directamente compatibles con las últimas tecnologías Edge AI. Adaptar estos sistemas para que se comuniquen con los dispositivos Edge modernos sin interrumpir las operaciones en curso es un reto técnico.

1.2 Arquitectura de red: La implantación de la IA Edge requiere una arquitectura de red robusta capaz de gestionar un mayor flujo de datos y garantizar la comunicación en tiempo real entre los dispositivos Edge y los servidores centrales. El diseño de una red que minimice la latencia y maximice la fiabilidad es crucial, especialmente en instalaciones repartidas por múltiples ubicaciones.

2. GESTIÓN Y TRATAMIENTO DE DATOS

2.1 Volumen y velocidad: La computación de borde implica el procesamiento de ingentes cantidades de datos generados en tiempo real por diversos sensores y dispositivos. Gestionar este volumen y velocidad de datos, garantizando un procesamiento y análisis oportunos, plantea importantes retos técnicos.

2.2. Calidad y normalización de los datos: La heterogeneidad de las fuentes de datos en la fabricación puede dar lugar a incoherencias en la calidad y el formato de los datos. La normalización de estos datos para un procesamiento y análisis eficaces por parte de los modelos de IA requiere estrategias sofisticadas de gestión de datos.

2.3 Dispositivo Edge / Nodo Edge: En el corazón de Edge AI están los dispositivos que acaban ejecutando los modelos. Todos ellos tienen diferentes arquitecturas, características y dependencias. Asegúrese de que las capacidades de su hardware se alinean con los requisitos de su modelo de IA, y asegúrese de que el software -como el sistema operativo- está certificado en el dispositivo de borde....

3. SEGURIDAD Y PRIVACIDAD

3.1 Vulnerabilidad a los ataques: Con la descentralización del procesamiento de datos, cada dispositivo de borde se convierte potencialmente en objetivo de ciberataques. Garantizar la seguridad de estos dispositivos y de los datos que procesan es una tarea compleja que requiere medidas avanzadas de ciberseguridad.

3.2 Privacidad de los datos: El procesamiento localizado de datos sensibles suele ser crítico para las aplicaciones de IA de borde. Para protegerse de posibles amenazas, es imprescindible adoptar medidas de seguridad sólidas, como el cifrado, los controles de acceso y la validación persistente de recursos. De ahí que la adopción de un marco de seguridad de confianza cero esté adquiriendo una importancia crítica para la IA Edge.

4. ESCALABILIDAD Y MANTENIMIENTO

4.1 Despliegue escalable: A medida que los fabricantes buscan desplegar Edge AI en múltiples ubicaciones, garantizar un despliegue escalable que pueda gestionarse y actualizarse fácilmente plantea desafíos técnicos. Esto incluye la capacidad de desplegar remotamente actualizaciones o nuevos modelos sin causar interrupciones. La flexibilidad en el despliegue a través de diversos casos de uso es crucial para el éxito a largo plazo.

4.2 Mantenimiento continuo: Los dispositivos Edge y los modelos de IA requieren una supervisión y un mantenimiento continuos para garantizar un rendimiento óptimo. Desarrollar un sistema de supervisión en tiempo real, resolución de problemas y actualización de dispositivos y modelos en múltiples ubicaciones exige una infraestructura técnica sofisticada. Gestionar y orquestar un gran número de nodos de computación de borde distribuidos con cero contacto es un requisito crítico de la computación de borde.

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Plataforma Barbara: Despliegue de la IA en la periferia

Barbara está a la vanguardia de la revolución de la IA. Con la ciberseguridad en el corazón, Barbara ayuda a las organizaciones a gestionar y orquestar un gran número de nodos informáticos distribuidos.

‍Barbaraes la plataforma Edge AI para organizaciones que buscan superar los retos de desplegar IA, en entornos de misión crítica. Con Barbara las empresas pueden desplegar, entrenar y mantener sus modelos en miles de dispositivos de forma sencilla, con la autonomía, privacidad y tiempo real que la nube no puede igualar.

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La pila tecnológica de Barbara se compone de:

- Conectores industriales para conectar dispositivos de borde a cualquier otro equipo heredado o de nueva generación.

- Orquestación por lotes para desplegar y controlar aplicaciones de borde nativas y basadas en contenedores en miles de ubicaciones distribuidas.

- Gestión de dispositivos para aprovisionar, configurar, actualizar, operar y desmantelar dispositivos Edge de forma cibersegura.

- MLOps para optimizar y empaquetar su modelo entrenado en cuestión de minutos.

- Marketplace de aplicaciones Edge en contenedores listas para ser desplegadas. El mercado incluye aplicaciones de terceros y un conjunto de microservicios de Barbara.

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