[23/06/2021] Ansiosos por aprovechar el enorme potencial del almacenamiento y el análisis de datos basados en la IoT, los proveedores de nubes públicas se están lanzando de cabeza al mercado de la IoT, ofreciendo a las empresas todo tipo de servicios, desde bloques individuales hasta servicios totalmente gestionados, pasando por todas las combinaciones intermedias.
La cantidad de datos que se espera que generen los dispositivos IoT es asombrosa. IDC predice que en el 2025 habrá 55.900 millones de dispositivos conectados en todo el mundo, el 75% de los cuales estarán conectados a una plataforma de IoT. IDC estima que la cantidad de datos generados por los dispositivos IoT será de 79,4 zettabytes en el 2025.
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Los hiperescaladores tienen sin duda la capacidad de manejar esa cantidad de datos, así como la experiencia en aprendizaje automático e IA para realizar los análisis. La mayoría de las empresas no la tienen; e incluso si la tuvieran, las organizaciones se dan cuenta de que los datos generados por las máquinas son fundamentalmente diferentes a los generados por los humanos, y deben ser manejados de una manera diferente.
Por ejemplo, los datos empresariales (datos de clientes, datos de procesos empresariales, datos de desarrollo de aplicaciones y software) tienen un valor intrínseco. Es necesario clasificarlos, protegerlos y almacenarlos; también es necesario que estén disponibles, que se puedan buscar y recuperar. Pero en muchos escenarios de la IoT, los datos generados por las máquinas solo son relevantes cuando hay una excepción, como el sobrecalentamiento de un motor o la detección de un intruso en la videovigilancia. El resto del tiempo esos datos tienen poco valor, por lo que probablemente no tenga sentido asignar los valiosos recursos del centro de datos a este tipo de uso.
El enfoque preferido es realizar la mayor parte posible de los análisis cerca de donde se generan los datos de IoT, es decir, en el borde. La IoT en el borde permite a las empresas obtener resultados en tiempo real, evitar problemas de ancho de banda, y reducir los costos asociados a la transmisión de todos esos datos de ida y vuelta a la nube.
Disruptores como ClearBlade, FogHorn y Crosser ya están ahí, ofreciendo plataformas de IoT "nativas de los bordes", agnósticas para la nube, de bajo código o sin código, que resultan atractivas porque ofrecen flexibilidad, personalización, bajos costos y herramientas sencillas para los desarrolladores, y evitan la dependencia del proveedor de la nube.
Pero la competencia a la que se enfrentan los proveedores de la nube no termina ahí. Empresas como SAP, Salesforce y Nutanix cuentan con plataformas de IoT. Cisco y Huawei abordan la IoT desde el punto de vista de los dispositivos y las redes. En el ámbito de la IoT industrial, PTC, Siemens, Rockwell, Schneider Electric y Emerson Electric tienen sus propias plataformas de IoT.
En respuesta, los titulares de la nube -Microsoft Azure, Amazon AWS e IBM Watson- han ampliado las capacidades de sus plataformas de IoT desde la nube hasta el borde, y hoy cuentan con ofertas completas de IoT.
"Hay más de 400 proveedores de plataformas de IoT que ofrecen un conjunto de servicios para crear una solución de IoT, pero solo AWS, IBM y Microsoft han conseguido crear una pila tecnológica de IoT con la mayor amplitud", afirma Kateryna Dubrova, analista de ABI Research. Esa pila incluye conectividad de dispositivos, gestión de dispositivos, gestión y almacenamiento de datos, procesamiento y transmisión de datos, gestión de eventos, análisis, aprendizaje automático, IA y visualización.
Por ejemplo, Amazon ofrece un conjunto de servicios que incluyen el sistema operativo FreeRTos para la programación de microcontroladores; Greengrass para la computación local, la mensajería, el almacenamiento en caché de datos y la inferencia de aprendizaje automático; IoT Core para la conectividad; Device Defense para la seguridad; la gestión de dispositivos IoT; y herramientas de análisis como IoT Analytics, Events, SiteWise y Things Graph.
Más allá de sus propios servicios, la estrategia adoptada por los proveedores de la nube es construir un rico ecosistema de asociaciones, mercados, plataformas de desarrollo y API, de modo que puedan ofrecer la mayor flexibilidad y el mayor número de vías posibles, siempre que los datos que requieren un procesamiento de nivel superior acaben en su nube, afirma Dilip Sarangan, director senior de investigación de Frost & Sullivan.
Neil Shah, vicepresidente de Counterpoint Research, dice que los principales actores de la nube están ofreciendo despliegues de IoT totalmente gestionados y de extremo a extremo para "capturar el máximo valor". Pero también están cubriendo sus bases ofreciendo interfaces abiertas y asociándose con otros actores en respuesta a las preocupaciones de las empresas sobre la dependencia de los proveedores.
Este enfoque "a su manera" tiene sentido si se tienen en cuenta los distintos tipos de escenarios de IoT y los diferentes tipos de datos generados por los autos conectados, las ciudades inteligentes, los hogares inteligentes, la fabricación, los sectores verticales como el petróleo y el gas o la sanidad, la videovigilancia, etc.
Dubrova añade que lo único que les falta a los proveedores de la nube es la experiencia de dominio en verticales específicas. "Los conjuntos de herramientas de análisis de los proveedores de la nube tienden a ser muy horizontales y limitados; ahí es donde las asociaciones están jugando un papel clave de diferenciación". Por otro lado, los creadores de software y las empresas del ecosistema IoT pueden aprovechar su condición de nicho ofreciendo sus servicios bajo el paraguas de un gran proveedor de servicios en la nube.
Desde el punto de vista de las empresas, Dilip afirma que hay múltiples puntos de entrada. Algunas empresas podrían ampliar sus relaciones preexistentes con IBM, Microsoft o Amazon y optar por un servicio completamente gestionado. Otras trabajarán con sus proveedores de software o hardware actuales como parte de un ciclo de actualización o una iniciativa de transformación digital, y dejarán que ellos se encarguen de la logística de fondo. Algunas empresas pueden comprar una aplicación de IoT llave en mano a una startup; otras pueden subcontratar su proyecto de IoT a un tercero como Accenture o DXC.
Y a veces una empresa puede embarcarse en su viaje de IoT con una cerveza artesanal, como fue el caso de Joe Vogelbacher, fundador y director general de Sugar Creek Brewing Co. en Charlotte, Carolina del Norte.
La fabricación de cerveza belga se une a la IoT y la IA
Situada cerca del aeropuerto de Charlotte, la cervecería Sugar Creek es un popular punto de encuentro para los viajeros de negocios. Un día, un grupo de ejecutivos de IBM y de la empresa alemana de ingeniería Bosch, que estaban visitando las instalaciones de un cliente, pasaron por allí y Vogelbacher les llevó a visitar la fábrica de cerveza.
Les explicó que su empresa perdía 30 mil dólares al mes por culpa de los vertidos y las incoherencias en el llenado de las botellas. Algunas tenían demasiada espuma, otras no la suficiente. Algunas se llenaban en exceso y otras en defecto. La conversación se convirtió en una tormenta de ideas en la que los representantes de IBM y Bosch, que tiene su propia plataforma de software IoT, dijeron que podrían ayudar. Se llegó a un acuerdo en el que los expertos en tecnología y los fabricantes de cerveza trabajarían juntos para ayudar a mejorar el proceso de fabricación mediante el uso de la IoT.
El equipo de IBM/Bosch dedicó tiempo a conocer los problemas específicos del proceso de fabricación que debían abordarse y a determinar qué tipos de sensores debían desplegarse y dónde. Según Vogelbacher, IBM creó una red inalámbrica independiente y segura. A continuación, instalaron una serie de cámaras para tomar imágenes de cada botella a medida que salía de las líneas de montaje. Las imágenes se analizan en la nube de IBM y la información casi en tiempo real se transmite a los cerveceros de Sugar Creek, lo que permite a los maestros cerveceros ajustar las máquinas para reducir los derrames.
Con el tiempo, el equipo añadió sensores Bosch adicionales y medidores de flujo que capturan información sobre parámetros clave en el proceso de fermentación, como la temperatura, el pH, la gravedad, la presión y la carbonatación. En lugar de que los trabajadores vayan de un lado a otro con portapapeles recopilando información, el sistema IoT recoge automáticamente múltiples puntos de datos por segundo, sostiene Vogelbacher. "Esto nos da la oportunidad de tomar mejores decisiones y solucionar problemas", añade.
Los datos del sensor IoT se transmiten a un gateway en la red privada Wi-Fi 5 (802.11ac), que utiliza una GPU integrada para hacer una inferencia a partir de la imagen y registrar el nivel de llenado de la botella. Los datos se sincronizan y se envían a través de una red pública a la nube de IBM mediante el protocolo MQTT. Una vez analizados los datos, los resultados se presentan a los maestros cerveceros de Sugar Creek en una pantalla de 60 pulgadas con ruedas, para que pueda desplazarse por las instalaciones.
Vogelbacher afirma que el sistema IoT ha ahorrado a su empresa al menos 10 mil dólares al mes en derrames, pero lo que es aún más importante, ha permitido a la empresa mejorar la calidad de la cerveza. "La calidad es nuestro valor principal", anota Vogelbacher. El sistema IoT permite a Sugar Creek identificar los aspectos de calidad de la cerveza -sabor, aroma, aspecto, sensación en boca- y vincular esas cualidades a parámetros de producción específicos.
Y Vogelbacher no se detiene ahí. Ahora está trabajando con IBM y el equipo de Watson para tomar los datos en bruto de las reseñas en línea, y traducir esa información de nuevo en parámetros de producción con el fin de producir lo que él llama "una cerveza totalmente generada por la IA".
AWS vs. Azure vs. IBM
Según Shah, de Counterpoint Research, Azure IoT de Microsoft ofrece la plataforma más completa. "Viniendo de un fuerte negocio de nube empresarial, Microsoft Azure IoT es la única plataforma de extremo a extremo que ha construido con éxito sus capacidades de IoT de borde y ofrece una mayor interoperabilidad con otros actores de la cadena de valor".
AWS ofrece una plataforma robusta de IoT en la nube y habilitación de aplicaciones, y ha estado construyendo sus capacidades de borde con Greengrass. Pero AWS va a la zaga de Microsoft y de los proveedores de edge-first cuando se trata de ofrecer un motor de análisis de datos de edge avanzado y escalable, según Counterpoint.
La gran baza de IBM es su plataforma de aprendizaje automático e inteligencia artificial Watson. Además, su adquisición de RedHat refuerza las ofertas de software de borde, seguridad y virtualización de IBM. Sin embargo, IBM se está poniendo al día en lo que respecta a su lista de socios y capacidades de análisis de borde, anota Shah.
En el análisis de Dubrova, AWS y Azure llevan la delantera a sus competidores porque siguen construyendo nuevos centros de datos en todo el mundo, acercando el borde a los clientes. También cuentan con los mejores modelos de aprendizaje automático preconstruidos y conjuntos de herramientas analíticas fáciles de usar, que son fundamentales. Recordemos el ejemplo de Sugar Creek, donde los modelos de aprendizaje automático tuvieron que ser entrenados para reconocer cuando una botella de cerveza tenía la cantidad correcta de espuma y estaba bien llena.
La buena noticia para las empresas es que hay opciones. Las empresas pueden establecer despliegues de IoT bloque a bloque, sin afectar a los recursos de infraestructura de TI, señala Dubrova. O bien, pueden tomar la ruta de los servicios gestionados. Los servicios analíticos y la experiencia de los socios de la nube están disponibles como una suscripción directamente desde los mercados de AWS, Azure e IBM, casi como una "compra con un solo clic", añade.
Shah afirma que el mercado de la IoT es todavía joven y tiene suficiente espacio para que todas las plataformas de la IoT tengan el potencial de crecer y tener éxito cuando millones de empresas inicien sus transformaciones digitales. "Es probable que veamos un modelo de competencia conjunta, ya que muchas de estas plataformas de gran capacidad compiten y se complementan entre sí para ayudar a crear una solución de IoT eficaz y eficiente", afirma.
Basado en el artículo de Neal Weinberg (Network World) y editado por CIO Perú