Este enfoque por un lado distribuye las cargas de trabajo de procesamiento y la capacidad de almacenamiento más cerca del punto de origen de los datos, evitando que deban viajar hacia los centros de cómputo centralizados y que consuman ancho de banda y energía.
Pero, además, combinado con los avances del paradigma de Internet de las Cosas (IoT), el edge computing habilita a obtener conocimientos cerca de las fuentes de datos y en tiempo real. En nuestros días, los sensores y dispositivos de borde inteligente que monitorean y administran fábricas, depósitos, granjas, calles de ciudades y vehículos están formando el nuevo sistema nervioso central de la economía. Y a medida que asumen tareas críticas de análisis y toma de decisiones, favorecen la innovación e invitan a desplegar nuevas formas de hacer negocios.
Por otra parte, las capacidades de la computación de borde, sumadas a las de la inteligencia artificial (IA), propician la interpretación de patrones de datos, el aprendizaje y la toma de decisiones en tiempo real. En efecto: al facilitar el despliegue de IA y análisis avanzados directamente en los dispositivos y sistemas donde se necesitan los conocimientos en cualquier momento, edge computing habilita toda una serie de aplicaciones de automatización.
Pero el aporte de edge computing no se quedará allí: también sumará eficiencias en otro aspecto que resulta clave de cara al logro de la ansiada sustentabilidad: el factor energético.
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