[21/04/2022] La computación de borde o edge computing se está despojando rápidamente de su reputación de concepto marginal, y tanto los adoptantes como los proveedores están centrando sus miras en el siguiente objetivo de la tecnología: el despliegue y la operación totalmente autónomos.
La experiencia de despliegue del borde se está acercando a la sencillez de sacar de la caja un nuevo teléfono móvil, señala Teresa Tung, tecnóloga jefe de la nube de la empresa de asesoramiento y consultoría de TI, Accenture. "Estamos viendo tecnología automatizada que simplifica el manejo de la complejidad única del borde para las implementaciones de aplicaciones, redes y seguridad".
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La capacidad de crear y gestionar aplicaciones en contenedores permite un desarrollo y despliegue sin problemas en la nube, y el borde simplemente se convierte en una ubicación especializada con restricciones de recursos más estrictas, anota Tung. "Los protocolos de comunicaciones de malla inalámbrica autoorganizados y autorreparados, como Zigbee, Z-Wave, ISA100.11a o WirelessHART pueden crear redes en las que los dispositivos pueden desplegarse ad hoc y autoconfigurarse".
La descentralización de los entornos de TI para abarcar los sistemas de borde viene con desafíos específicos, comenta Matteo Gallina, consultor principal de la firma global de investigación y asesoramiento tecnológico, ISG. "La gestión de dispositivos y servicios tiene que hacerse fuera de la esfera de gestión tradicional, incluyendo la gestión de dispositivos físicamente inaccesibles, una gran variedad de soluciones y sistemas operativos, diferentes requisitos de seguridad, etc.", afirma. "Cuanto más grandes y dispersos son los sistemas, más importante es el papel que desempeña la automatización para garantizar la eficacia y la fiabilidad".
Innovación en tecnología de automatización liderada por las comunidades de código abierto
La tendencia hacia la automatización de los despliegues de borde no es diferente del viaje hacia la IA, donde las innovaciones son lideradas por grupos de código abierto, fabricantes de infraestructura y proveedores de servicios en la nube, sostiene Tung. Señala que las comunidades de código abierto -como LF Edge- están liderando las innovaciones y construyendo definiciones de estándares críticos en áreas como la comunicación, la seguridad y la gestión de recursos.
"Los proveedores de infraestructura están creando soluciones que permiten que la computación se ejecute en cualquier lugar y se integre en cualquier cosa", afirma Tung. "Incluye nuevas capacidades de hardware que son de ultra bajo consumo, ultra rápidas, conectadas en cualquier lugar, y ultra seguras y privadas". Y añade: "El 5G abre nuevas oportunidades para que los proveedores de equipos de red y los operadores de telecomunicaciones innoven con redes privadas y públicas con capacidades de computación de borde incrustadas".
Al mismo tiempo, las innovaciones de los proveedores de la nube están facilitando la extensión de las prácticas de gestión y DevOps de la nube centralizada al borde. "Al igual que [la] nube central facilita a cualquier desarrollador el acceso a los servicios, ahora estamos viendo que ocurre lo mismo con tecnologías como el 5G, la robótica, el gemelo digital y la IoT", afirma Tung.
La integración definida por software de múltiples servicios de red ha surgido como el enfoque tecnológico más importante para automatizar los despliegues de borde, señala Ron Howell, arquitecto de red gerente de Capgemini Americas. La seguridad de la red, equipada con métodos de despliegue de confianza cero que incorporan características de borde SASE, puede mejorar significativamente la automatización, y simplificar lo que se necesita para desplegar y supervisar una solución de computación de borde. Además, cuando se despliegan, las herramientas y métodos de observabilidad de la pila completa que incorporan AIOps, ayudarán a mantener proactivamente los datos y los recursos del edge computing disponibles y fiables.
La IA aplicada al borde de la red se considera ahora como el camino a seguir en la disponibilidad del borde de la red. "Las AIOps, cuando se utilizan en forma de observabilidad de pila completa, son una mejora clave", afirma Howell.
Ya hay una variedad de opciones disponibles para ayudar a las organizaciones que buscan avanzar hacia la autonomía del borde. "Éstas comienzan con la incorporación y gestión de activos físicos y funcionales, e incluyen actualizaciones automáticas de software y seguridad, y pruebas automatizadas de dispositivos", explica Gallina. Si un dispositivo funciona con alguna forma de funcionalidad ML o AI, se necesitarán AIOps, tanto a nivel de dispositivo para mantener el modelo ML local actualizado -y garantizar que se tomen las decisiones correctas en cualquier situación- como dentro de cualquier ML/AI troncal que pueda estar ubicada en las instalaciones o en sistemas de borde centralizados.
Las experiencias físicas y digitales se unen en el borde
Tung utiliza el término "phygital" para describir el resultado cuando las prácticas digitales se aplican a las experiencias físicas, como en el caso de la gestión autónoma de los centros de datos de borde. "Consideramos que el objetivo final es crear experiencias phygital altamente personalizadas y adaptables", señala. "En un mundo phygital, cualquiera puede imaginar una experiencia, construirla y escalarla".
En un entorno de computación de borde que integra procesos digitales y dispositivos físicos, la gestión práctica de la red se reduce significativamente o se elimina hasta el punto de que las fallas y el tiempo de inactividad de la red se detectan y resuelven automáticamente, y las configuraciones se aplican de forma coherente en toda la infraestructura, lo que hace que el escalado sea más sencillo y rápido.
El control automático de la calidad de los datos es otro beneficio potencial. "Esto implica una combinación de datos de sensores, análisis de borde o procesamiento del lenguaje natural (NLP) para controlar el sistema y entregar los datos in situ", afirma Gallina. Otra forma en que un entorno de borde autónomo puede beneficiar a las empresas es con el aprovisionamiento de hardware remoto "sin contacto" a escala, con el sistema operativo y el software del sistema descargados automáticamente desde la nube.
Gallina señala que un número cada vez mayor de dispositivos de borde están ahora empaquetados con sistemas operativos dedicados y varios otros tipos de herramientas de apoyo. "Empiezan a estar disponibles aplicaciones y mercados de borde listos para usar, así como un número creciente de proyectos de código abierto", afirma.
Los proveedores están trabajando en soluciones para gestionar sin problemas activos de borde de casi cualquier tipo y con cualquier tecnología subyacente. Los proyectos de software de código abierto orientados a los bordes, por ejemplo, como los alojados por la Fundación Linux, pueden impulsar aún más la adopción a escala, afirma Gallina.
El hardware optimizado para la inteligencia artificial es una tecnología de computación de borde muy prometedora, añade Gallina, con muchos productos que ofrecen interoperabilidad y resiliencia. "Es probable que las soluciones y servicios para la recopilación de datos en el borde -control de calidad, gestión y análisis- se expandan enormemente en los próximos años, al igual que lo han hecho las aplicaciones nativas de la nube", sostiene.
Los líderes de la automatización de la IA en el borde
Ya hay numerosas tecnologías disponibles para las empresas que se plantean la automatización del borde, incluidas las ofertas de los desarrolladores de hiperescaladores y otros proveedores especializados. Un ejemplo es KubeEdge, que ofrece Kubernetes, un sistema de código abierto para automatizar el despliegue, el escalado y la gestión de aplicaciones en contenedores.
Gallina señala que, en el 2021, ISG clasificó a los integradores de sistemas Atos, Capgemini, Cognizant, Harman, IBM y Siemens como líderes mundiales en tecnología de IA en el borde. Entre los principales proveedores de computación de borde están los hiperescaladores (AWS, Azure, Google), así como los proveedores de plataformas de borde ClearBlade e IBM. En el mercado de las telecomunicaciones, destaca Verizon.
Las características específicas de los bordes ofrecen autonomía y fiabilidad
Los proveedores están incorporando a sus ofertas funciones de disponibilidad digital y física en un esfuerzo por hacer que la tecnología de borde sea más autónoma y fiable. Los proveedores suelen utilizar dos métodos para proporcionar autonomía y fiabilidad: sensores internos y componentes de hardware redundantes, afirma Gallina.
Los sensores internos, por ejemplo, pueden utilizar la supervisión in situ para controlar el entorno, detectar e informar de las anomalías, y pueden combinarse con componentes de conmutación por error para obtener el nivel de redundancia necesario.
Tung enumera otros enfoques:
- Características físicas resistentes a la manipulación diseñadas para proteger los dispositivos del acceso no autorizado.
- Identificadores seguros incorporados a los conjuntos de chips que permiten autenticar los dispositivos de forma fácil y fiable.
- Protocolos de red autoconfigurables, basados en redes ad hoc y de malla, para garantizar la conectividad siempre que sea posible.
- Configuraciones de arranque divididas para que las actualizaciones puedan aplicarse sin riesgo de que los dispositivos se bloqueen si la instalación sale mal.
- Capacidades de vigilancia del hardware para garantizar que los dispositivos se reinicien automáticamente si dejan de responder.
- Comprobación de la integridad en el momento del arranque desde una raíz de confianza segura, que protege los dispositivos contra la instalación de hardware malicioso.
- Entornos de computación de confianza y ejecución segura para garantizar que la computación aprobada se ejecute en datos protegidos y privados.
- Firewall con detección de anomalías que detectan comportamientos inusuales, indicativos de fallas emergentes o accesos no autorizados.
Autooptimización e IA
Las redes requieren un número casi interminable de ajustes de configuración y puesta a punto para funcionar de forma eficiente. "Las redes Wi-Fi deben ajustarse en función de la intensidad de la señal, los firewalls deben actualizarse constantemente con soporte para nuevos vectores de amenaza y los routers de borde necesitan cambiar constantemente las configuraciones para hacer cumplir los acuerdos de nivel de servicio (SLA)", afirma Patrick MeLampy, miembro de Juniper Networks. "Casi todo esto se puede automatizar, ahorrando trabajo humano, y errores humanos".
La autooptimización y la IA son necesarias para operar en el borde y determinar cómo manejar el cambio, anota Tung. Por ejemplo, ¿qué debe ocurrir si la red se cae, se va la luz o se desajusta una cámara? ¿Y qué debe ocurrir cuando se solucione el problema? "El borde no escalará si estas situaciones requieren intervenciones manuales cada vez", advierte. La resolución de problemas puede abordarse simplemente implementando una regla para detectar las condiciones y priorizar el despliegue de la aplicación en consecuencia.
Puntos clave
El borde no es una sola tecnología, sino una colección de tecnologías que trabajan juntas para apoyar una topología completamente nueva que puede conectar sin esfuerzo los datos, la IA y las acciones, indica Tung. "Las mayores innovaciones están por venir", añade.
Mientras tanto, el péndulo se está moviendo hacia centros de borde de red más numerosos, pero más pequeños, ubicados más cerca de las necesidades del cliente, complementados por servicios de nube más grandes que pueden manejar cargas de trabajo adicionales que son menos sensibles al tiempo, menos críticas para la misión y menos sensibles a la latencia, anota Howell. Señala que el único factor que permanece inmutable es que la información debe estar altamente disponible en todo momento. "Esta primera regla de los centros de datos no ha cambiado: servicios de alta calidad que estén siempre disponibles".
Basado en el artículo de John Edwards (Network World) y editado por CIO Perú
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