IoT y Edge Computing

Extracción de información en tiempo real

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Hasta USD 11,1 billones por año

El mercado de IoT tendrá un impacto económico potencial total de USD 3,9 billones a USD 11,1 billones al año para 20251.

507,5 ZB en 2020

Para el año 2020, se utilizarán más de cinco millones de sensores inteligentes y otros dispositivos de IoT en todo el mundo, que generarán al menos 507,5 zettabytes de datos2.

47 000 millones en 2021

Se estima que habrá 47 000 millones de dispositivos conectados para el año 20213.

La posibilidad de ejecutar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático es lo que hace que el análisis de borde en tiempo real sea posible o incluso preferido, no solo en la actualidad sino en los próximos años. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son cada vez más complejos, versátiles y sofisticados en el análisis en tiempo real en el borde, en el centro y, en última instancia, en la nube, para obtener más valor de todos los datos de IoT recopilados. Se pueden enviar los datos a la nube, donde el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son capaces de detectar patrones y obtener información de grandes conjuntos de datos a lo largo del tiempo.

FUENTE: UNTAPPED DATA – GETTING MORE FROM IOT DATA AT THE EDGE AND IN THE CLOUD (DATOS SIN EXPLOTAR: MAYOR OBTENCIÓN DE DATOS DE IOT EN EL BORDE Y EN LA NUBE), POR CHRISTOPHER BERGEY, WESTERN DIGITAL (BLOG DE WESTERN DIGITAL, 6/5/2018)

CÓMO EXTRAER VALOR DE LOS DATOS DE BORDE

La IoT impulsa el análisis en tiempo real en el borde de la red

Para muchas aplicaciones de IoT, resulta esencial que se examinen y se analicen los datos, e incluso que se transformen, en el lugar donde se generan, desde sensores en un automóvil hasta cámaras de videovigilancia, drones, dispositivos personales, robots, puertas de enlace, etc. La capacidad de ofrecer análisis en tiempo real en el borde de la red puede mejorar las eficiencias operativas, proporcionar una conducción de automóviles más segura, crear entornos más seguros, prever el próximo mantenimiento, identificar los comportamientos de compra de los clientes y ofrecer un mundo de oportunidades.

La latencia de la red es un desafío. El almacenamiento y el envío datos, cuyo valor existe ahora, toma demasiado tiempo. El almacenamiento de borde administra las capturas de datos y proporciona capacidades informáticas que agregan y analizan esos datos en tiempo real, para brindar información inmediata y procesable a nivel de dispositivo.

EL VALOR DEL ANÁLISIS DE BORDE

El análisis de borde brinda valor en tiempo real

La inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (AA), el reconocimiento de imágenes, de voz y de gestos, y otras tecnologías implementadas en dispositivos de borde interactúan con los datos capturados en tiempo real para brindar información valiosa. La digestión completa de los análisis se puede transferir a la nube, donde se puede utilizar para entrenar aún más los modelos de IA para el aprendizaje automático o archivarla para utilizarla en el futuro. En última instancia, la capacidad de acceder a esta información en tiempo real crea un negocio, una operación o un entorno más eficiente y eficaz, lo que permite mayores oportunidades de monetización de la aplicación de IoT.

Habilitación del potencial y las posibilidades de los datos en el borde

Western Digital ofrece un amplio portafolio de productos, desde dispositivos hasta sistemas y plataformas diseñados para permitir el potencial y las posibilidades de los datos controlados por IoT y Edge Computing.

Los expertos de IoT coinciden

Desde el punto de vista de ABI Research, una de las tendencias más significativas en Internet de las cosas (o el mundo conectado como un todo, Internet de todo) es el equilibrio cambiante entre la informática de borde y la informática en la nube. Los comienzos de IoT y de su precursor conceptual, máquina a máquina (M2M), se caracterizaron por el papel fundamental de las plataformas en la nube como habilitadores de aplicaciones. Los sistemas inteligentes se basan en gran medida en el nivel de la nube para su inteligencia, y los dispositivos reales que los componen son relativamente poco sofisticados. En la actualidad, esta vieja premisa se está revirtiendo, ya que las capacidades informáticas en el nivel de borde avanzan más rápido que las del nivel de la nube.

FUENTE: EDGE ANALYTICS IN IOT (ANÁLISIS DE BORDE EN IOT), ABI RESEARCH, 2015.

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Divulgaciones
1. Fuente: Unlocking the potential of the Internet of Things (Liberación del potencial de Internet de las cosas), por James Manyika, Michael Chui, Peter Bisson, Jonathan Woetzel, Richard Dobbs, Jacques Bughin y Dan Aharon (McKinsey Global Institute, junio de 2015)
2. Fuente: Edge computing: A cheat sheet (Edge computing: hoja de información clave), por Mary Shacklett (TechRepublic, 21 de junio de 2017)
3. Fuente: IoT numbers vary drastically: devices and spending in 2020 (Cambios drásticos en los números de IoT: dispositivos y gastos en 2020), por Dennis Knacke (We Speak IoT, 6/10/2017)
4. Fuente: Gartner Says 8.4 Billion Connected “Things” Will Be in Use in 2017, Up 31 Percent From 2016 (Según Gartner, 8400 millones de “cosas” estarán en uso en 2017, un 31 % más que en 2016), comunicado de prensa (Gartner, 7/2/2017)
5. Fuente: Cisco Visual Networking Index: Forecast and Methodology, 2016–2021 (Cisco Visual Networking Index: predicción y metodología de 2016 a 2021), (Cisco, 15/9/2017)