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On Edge computing: preguntas y respuestas con David Nguyen

Publicado originalmente por Roberto Zicari en ODBMS.org

 

Q1. ¿Qué es la computación perimetral?

La computación perimetral está realizando cálculos y acciones de computación con dispositivos de baja potencia ubicados en el borde de la conectividad de la red. Está acercando el proceso lo más posible a la fuente de los datos que se generan y luego se consumen. Evita la necesidad de que todos los datos se vuelvan a enviar a un sistema de base de datos en la nube. A medida que el hardware de borde continúa volviéndose más poderoso y eficiente en energía, estos dispositivos continúan siendo capaces de hacer cada vez más. En algunos casos, la potencia de cálculo adicional permite que los propios dispositivos filtren datos innecesarios o realicen otros cálculos relacionados con ML o AI, asumiendo que tienen una forma lo suficientemente rápida de acceder y almacenar sus datos.

Q2. ¿Por qué deberíamos preocuparnos por eso?

Para obtener la respuesta más rápida de los datos, es necesario consumirlos en la fuente o con algo directamente conectado a ellos, particularmente en los casos en que la IA es de misión crítica. Estamos viendo muchos casos de uso en la conducción autónoma en los que el retraso en el envío de datos a través de una red a un potente motor de cómputo en la nube y luego de regreso no sería lo suficientemente rápido. Una aplicación de autoconducción que se ejecuta en un automóvil debe poder ver y procesar todos los datos entrantes de múltiples cámaras, LIDAR, RADAR, ultrasonidos y combinarlos rápidamente con datos de mapas relevantes y posibles entradas del usuario. Este cálculo debe ocurrir en el propio automóvil, ya que es totalmente posible que un automóvil se encuentre en una situación sin acceso a datos celulares o que aún no se hayan configurado las redes 5G necesarias. Sin 5G, la demora entre la comunicación entre la nube y el automóvil sería demasiado grande para la respuesta inmediata requerida. En el sector sanitario, todos los dispositivos médicos tienen ahora poder de procesamiento y pueden hacer que la información relevante e importante esté inmediatamente disponible para el usuario del dispositivo al filtrar y procesar la información que está generando.

Q3. ¿Qué tipo de infraestructura (s) se necesita (s) para admitir la computación perimetral?

El dispositivo de borde debe ser capaz de cierta potencia de cálculo y tener una forma de almacenamiento de datos compatible. Ya sea RAM pura o un medio de almacenamiento físico conectado. A partir de ahí, una conexión desde el dispositivo de borde a otros dispositivos de borde o un backend en la nube es ideal. Sin embargo, la conexión no tiene que ser constante. Esto permitiría al dispositivo utilizar los datos que está generando, pero también enviar retroalimentación / información importante hacia arriba en la cadena para un análisis adicional o respuesta humana.

Q4. En un entorno basado en la nube, todos los datos van a la nube donde se procesan. En Edge Computing, solo una pequeña parte de los datos terminan en los centros de datos en la nube. ¿A dónde va el resto de los datos?

El resto de los datos se consume y se utiliza para la computación en el propio dispositivo de borde, lo que evita la necesidad de transferir los datos a la nube. A medida que ingresan los datos, una base de datos perimetral permitiría que los datos se almacenen y luego se filtren. Entonces se pueden tomar acciones basadas en esos datos. Desde allí, solo la información importante se puede enviar al centro de datos en la nube y el resto se descarta. Se puede descartar de forma segura ya que ya se han tomado las acciones necesarias debido a la capacidad de cálculo de borde de los dispositivos.

Q5. ¿Cuál es el papel que juega Raima en la informática de borde?

Raima es el sistema de base de datos de borde de mayor rendimiento. Ayuda a liberar el procesador y la memoria RAM en un dispositivo de cómputo de borde porque Raima solo requiere cantidades mínimas de potencia de procesamiento de CPU y RAM (200 kb) para almacenar datos de manera eficiente y compacta al tiempo que permite una búsqueda y recuperación rápida y altamente eficiente de esos datos. Con esta CPU y RAM liberadas, el desarrollador de la aplicación ahora puede dedicar parte de la potencia de cálculo del dispositivo de borde para actuar sobre esos datos importantes.

Qx. ¿Algo más que desee agregar?

Con las enormes cantidades de datos que se están recopilando en el mundo, la computación en la nube no será suficiente para mantenerse al día. La computación perimetral es necesaria para actuar como un primer filtro de estas grandes cantidades de datos entrantes, de modo que solo la información importante se envíe hacia arriba.

 

David Nguyen es el Director de Ingeniería y Control de Calidad de Raima. Comenzó su carrera como ingeniero de software de control de calidad trabajando en la creación y mantenimiento de un marco de control de calidad de pruebas totalmente automatizado y un sistema de compilación diario completo. Como Director de Ingeniería, lidera el desarrollo en la modernización de la línea de productos de base de datos con un enfoque de funciones en IA, conducción autónoma e IoT perimetral, al tiempo que garantiza que la experiencia del cliente sea lo más sencilla y fácil de usar posible. David tiene una licenciatura en Matemáticas y Ciencias de la Computación de la Universidad de Washington.