Edge Computing vs Cloud Computing: ¿Dónde procesar mis datos?
La nube no sirve para control en tiempo real. Entiende cuándo procesar en el borde (Edge) y cuándo enviar datos a la nube para analítica histórica.
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Años 60: Todo en el Mainframe central. Años 80: Computación distribuida (PCs). Años 2010: "Todo a la nube". Años 2020: "Espera, necesitamos procesamiento local otra vez". Bienvenido al Edge Computing.
¿Qué es Edge Computing? #
Edge Computing significa procesar datos cerca de donde se generan (en la "orilla" de la red), en lugar de enviarlos a un datacenter remoto. En industrial, el "edge" es un gateway, un PLC avanzado, o una mini-PC en la planta.
¿Por qué NO todo puede ir a la nube? #
1. Latencia
Un lazo de control PID necesita responder en milisegundos. Enviar datos a AWS, procesarlos, y recibir la respuesta toma 100-500ms. Demasiado lento.
Ejemplo: Control de temperatura de un horno. Si la nube tarda 200ms en responder, el horno ya se quemó.
2. Ancho de Banda
Una cámara industrial genera 10 MB/s. Si tienes 20 cámaras, son 200 MB/s = 1.6 Gbps. Enviar eso a la nube 24/7 cuesta miles de dólares al mes. Mejor procesar localmente (detección de defectos) y enviar solo alertas.
3. Confiabilidad
Si tu conexión a internet se cae, ¿tu planta se detiene? Con Edge, el procesamiento crítico sigue funcionando offline. Los datos se sincronizan cuando vuelve la conexión.
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¿Qué SÍ va a la nube? #
- Analítica histórica: Tendencias de meses/años.
- Machine Learning: Entrenar modelos con datos de múltiples plantas.
- Dashboards corporativos: KPIs para gerencia.
- Almacenamiento a largo plazo: Cumplimiento regulatorio (7 años de datos).
Arquitectura Híbrida: Lo Mejor de Ambos Mundos #
La solución moderna es una arquitectura de 3 capas:
- Edge (Planta): Control en tiempo real, detección de anomalías, agregación de datos.
- On-Premise (Datacenter local): Almacenamiento de corto plazo (30-90 días), dashboards de planta.
- Cloud: Analítica avanzada, ML, almacenamiento histórico.
Caso Real: Visión Artificial en Línea de Envasado #
Un cliente necesitaba inspeccionar 100 botellas/minuto para detectar etiquetas mal pegadas.
Opción Cloud: Enviar 20 imágenes/segundo a AWS Rekognition. Costo: $5,000 USD/mes. Latencia: 150ms (demasiado lenta).
Opción Edge: Jetson Nano ($100) corriendo modelo YOLO localmente. Costo: $0/mes. Latencia: 30ms. Solo envía a la nube las imágenes con defectos (5% del total) para reentrenamiento del modelo.
Conclusión: Edge + Cloud, no Edge vs Cloud #
No es una batalla. Es una colaboración. El Edge procesa lo urgente y crítico. La nube procesa lo complejo y estratégico. Juntos, crean un sistema resiliente, rápido y escalable.
"El Edge es el músculo. La nube es el cerebro. Necesitas ambos."
