IA y Edge Computing: 7 formas en las que la IA está destinada a cambiar el futuro

marzo 9

La informática de borde es una arquitectura de tecnología de la información distribuida en la que los datos del cliente se procesan en la periferia de la red, lo más cerca posible de la fuente de origen. El movimiento hacia la informática de punta está impulsado por la informática móvil, el costo decreciente de los componentes de la computadora y la gran cantidad de dispositivos en red en el mundo de IoT. Dependiendo de la implementación, los datos sensibles al tiempo en una arquitectura de computación de borde pueden ser procesados en el punto de origen por un dispositivo inteligente o enviados a un servidor intermediario ubicado en una proximidad geográfica cercana al cliente. Los datos que son menos sensibles al tiempo se envían a la nube para análisis históricos, análisis de big data y almacenamiento a largo plazo.

 

Los dispositivos inteligentes se han vuelto aún más inteligentes y autónomos con inteligencia artificial (IA). Dado que la inteligencia artificial está creciendo rápidamente en el borde de la red, decidimos armar una lista que pueda leer fácilmente y ver cómo está cambiando el futuro de la computación perimetral.

IA en el borde2

Reducción de gastos y mejora de la eficiencia del sistema

En un entorno basado en la nube, todos los datos van a la nube donde se procesan. Gracias a la informática de borde, solo una pequeña parte de los datos terminan en los centros de datos en la nube, mientras que la mayor parte permanece distribuida en los nodos de la red que residen en bases de datos perimetrales.

 

Al procesar los datos, las herramientas de software utilizan los recursos de la red informática de borde. Con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, estos procesos se pueden optimizar para reducir la carga en los centros de datos en la nube.

 

En la mayoría de los casos, es mucho más eficiente procesar datos cerca de su fuente y enviar solo los datos que tienen valor a través de la red a un centro de datos remoto. En lugar de transmitir continuamente datos sobre el nivel de aceite en el motor de un automóvil, por ejemplo, un sensor automotriz podría simplemente enviar un resumen de datos a un servidor remoto periódicamente. O un termostato inteligente solo puede transmitir datos si la temperatura aumenta o cae fuera de los límites aceptables. O bien, una cámara de seguridad Wi-Fi inteligente dirigida a la puerta de un ascensor podría usar análisis de bordes y solo transmitir datos cuando un cierto porcentaje de píxeles cambia significativamente entre dos imágenes consecutivas, lo que indica movimiento.

 

La computación perimetral también puede beneficiar a las organizaciones y entornos de oficinas remotas / sucursales que tienen una base de usuarios geográficamente dispersa. En tal escenario, se pueden instalar centros de microdatos intermediarios o servidores Raima de alto rendimiento en ubicaciones remotas para replicar los servicios en la nube localmente, mejorando el rendimiento y la capacidad de un dispositivo para actuar sobre datos perecederos en fracciones de segundo.

 

Con el tiempo, la IA podrá delegar la carga necesaria para el procesamiento de datos de manera eficiente, lo que liberará los centros de datos en la nube y los pondrá a disposición para otras tareas.

 

Al hacerlo, la IA reducirá los costos asociados con la necesidad constante de transferir datos desde los dispositivos a la nube y viceversa y mejorará la eficiencia del sistema en general.

 

Procesamiento avanzado de datos y la importancia de la gestión de datos

Cuantos más dispositivos tenga en el entorno de computación perimetral, más datos tendrá que manejar. Los estándares de datos no estructurados, inexactos e inconsistentes pueden hacer que toda esa potencia informática sea inútil y privarlo de información procesable.

 

Dado que la IA está ahí para automatizar las cosas y acelerar el flujo de trabajo de procesamiento de datos, las empresas deben asegurarse de que los datos estén listos para el procesamiento avanzado de datos las 24 horas, los 7 días de la semana.

 

De ahí la importancia de la gestión de datos. El centro de borde de datos no está en un solo lugar. Es una red de dispositivos. Un DBMS como Raima Database Manager está hecho para aplicaciones a nivel de dispositivo en el borde que se ejecutan en combinaciones extrañas de hardware y software con recursos limitados. AI accede a la base de datos para analizar los datos y generar informes.

 

Cuando los datos se distribuyen en miles de sitios y nodos, se vuelve demasiado complejo incluso para que la IA los analice de manera eficiente. Las innovaciones en las bases de datos de borde y las prácticas de gestión de datos permiten a los operadores y desarrolladores tener una visión holística de los datos, incluso si se encuentran dispersos por todas partes.

 

Con buenas prácticas de gestión de datos y una base de datos de borde sólida, la IA hará que los entornos de computación de borde sean más confiables y eficientes. Por ejemplo, AI podrá asignar recursos automáticamente para cumplir con los tiempos de respuesta requeridos y devolver los datos a aplicaciones y dispositivos cuando sea necesario.

 

Fiabilidad operativa mejorada

Aunque es bastante confiable, la informática de borde todavía tiene algunas fallas que afectan en gran medida la confiabilidad de la red de informática de borde. El primer desafío es mantener un ancho de banda de red óptimo.

 

Cuando hay muchos datos en la red y las empresas quieren analizarlos, la solicitud dará como resultado un cambio de ancho de banda de la red. Algunos de los nodos pueden terminar cortándose, lo que da como resultado un análisis de datos inexacto.

 

Luego está la cuestión de la computación distribuida. La red tiene que funcionar como un gran cerebro para que toda la operación sea confiable. La distribución desigual de la computación significa más tiempo de procesamiento, lo que se traduce en mayores costos. Al utilizar una base de datos perimetral que almacena los datos localmente en cada dispositivo, puede garantizar la integridad de los datos incluso cuando la red es inestable.

 

La IA está destinada a resolver todos estos puntos débiles. Al aprender los patrones y tener acceso a la potencia de procesamiento de cada nodo en la red informática de borde, la IA puede optimizar automáticamente los procesos. Combine esto con un base de datos de borde para manejar los datos de manera eficiente y confiable para lograr un uso óptimo del ancho de banda, una distribución informática optimizada y sin latencia en el sistema.

 

Con el tiempo, la IA es capaz de aprender el intrincado diseño de los sistemas de computación de borde, los patrones de análisis de datos y predecir el ancho de banda y los requisitos de procesamiento para dedicar recursos sin problemas y mantener la red de computación de borde operativa en todo momento.

 

Predicciones en tiempo real hechas posibles

Imagine tener la capacidad de aprovechar todos los datos en la red informática de borde para generar instantáneamente un informe detallado. Estos tipos de solicitudes toman tiempo si no procesa previamente los datos en una base de datos perimetral. Llevar los datos de los nodos a un sistema en la nube para procesarlos extiende los recursos de la red informática de borde y lleva tiempo.

 

Gracias a la inteligencia artificial y los sistemas de gestión de bases de datos locales, las redes de computación de borde podrán realizar procesamiento de datos avanzado para entregar predicciones en tiempo real basadas en los parámetros que ingrese.

Latencia de red en la nube

Garantice la capacidad, la confiabilidad y la seguridad sin conexión

La mayoría de las aplicaciones perderán en algún momento su conexión a Internet y muchos casos de uso requieren capacidad fuera de línea, por ejemplo, vehículos autónomos, aplicaciones críticas, por ejemplo, las bases de datos Edge permiten que las aplicaciones funcionen siempre, sin importar si el dispositivo está conectado a Internet o no, lo que proporciona una experiencia de usuario perfecta. Al mismo tiempo, las bases de datos Edge como RDM aseguran que los datos se almacenen de manera confiable y nunca se pierdan con transacciones que cumplen con ACID, el estándar de oro en la administración de datos.

 

La IA ha encontrado su papel en la seguridad de los datos y ayudará a las organizaciones a afrontar los desafíos de la seguridad informática de punta. Con la capacidad de identificar debilidades y vulnerabilidades en la red, y alertar inmediatamente cuando se está explotando una, la IA hará que las redes informáticas de borde sean más seguras. Combine la inteligencia artificial con un sistema de base de datos rápido y seguro para mantener sus datos seguros en todo momento.

 

5G, bases de datos perimetrales y computación cuántica en línea para aumentar la eficiencia de la inteligencia artificial

Las tecnologías de computación cuántica y 5G están a un paso de llegar a nuestras vidas. 5G ya está disponible en algunas partes del mundo y las bases de datos perimetrales se vuelven más vitales.

 

Sabemos que 5g aumenta la cobertura y la capacidad de respuesta de la red al tiempo que reduce la latencia. Esto dará como resultado una inmensa cantidad de datos en el borde y será fundamental almacenar y procesar esos datos de forma segura en una base de datos de borde rápido.

 

5G, las bases de datos de borde y la computación cuántica permitirán que la IA sea aún más eficiente en los entornos de computación de borde en términos de delegar tareas, optimizar el ancho de banda, entregar predicciones en tiempo real y aumentar la seguridad del sistema.

 

La IA, sin ninguna duda, desempeñará un papel fundamental en las redes de computación de borde. La complejidad de la informática perimetral crece con la cantidad de nodos y la cantidad de datos.

 

Gracias a las bases de datos perimetrales y la capacidad de la inteligencia artificial para aprender y adaptarse, veremos una mayor confiabilidad operativa de las redes informáticas perimetrales, el procesamiento avanzado de datos en tiempo real y la computación perimetral más segura. Aprender más sobre Base de datos de borde de Raima y descargue una prueba gratuita.

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