Los servicios en la nube están en todas partes. Desde usuarios que usan servicios de video de transmisión libre (OTT) para maratones de series hasta empresas que despliegan software como un servicio (SaaS), los servicios en la nube son la forma en que las personas y las organizaciones consumen contenidos y datos. Durante años, las grandes arquitecturas centralizadas de nube y centros de datos han ofrecido acceso a estos servicios.

Hoy surge una nueva generación de aplicaciones nativas en la nube en categorías como entretenimiento, manufactura, automotores y el sector minorista, que en muchos casos serán más sensibles a la latencia y harán un mayor uso de la computación. Las tradicionales arquitecturas en la nube centralizadas no pueden cumplir con las expectativas de calidad de la experiencia (QoE) para estas aplicaciones y casos de uso y requerirán un modelo de nube más dinámico y distribuido.

Por eso, los recursos de computación y almacenamiento en la nube tendrán que ubicarse más cerca del borde de la red, donde los contenidos son creados y consumidos tanto por humanos como por máquinas, para cumplir con la QoE esperada. Este nuevo enfoque se conoce como Edge Cloud, en el cual el almacenamiento y la computación se trasladan al borde de la red.

Este es el primer blog de una serie de blogs que analiza los impulsores, los desafíos y las oportunidades de Edge Cloud en el sector, y explica cómo los actores del ecosistema deben prepararse para el cambio de algunas funcionalidades de nube centralizadas hacia el borde.

¿Qué es Edge Cloud?

Ciena define Edge Cloud como un ecosistema en la nube, que físicamente se encuentra más cerca de los usuarios finales, humanos y máquinas, y comprende componentes de computación y almacenamiento listos para usar junto con componentes de redes programables y sumamente escalables. Estos componentes se interconectan para formar un Edge Cloud que está interconectado al resto de la red de centros de datos tradicionalmente centralizados a nivel global, y por lo tanto, debe estar centrado en la aplicaciones para que la identificación y adaptación a las necesidades cambiantes puedan realizarse de manera segura y en tiempo real.  

Otra forma de entender el Edge Cloud es hacer una analogía del mundo físico.   Cuando empresas de ecommerce como Amazon comenzaron a operar, enviaban todos sus productos desde un depósito hasta sus oficinas centrales como Seattle.  Esto funcionó bien a nivel regional, pero a medida que se expandieron a nivel nacional, los tiempos de envío no cumplían con las expectativas de sus clientes.  Para reducir significativamente los tiempos de envío (comparable con la latencia de red) construyeron depósitos en todo el territorio de Estados Unidos, cerca de los clientes y mantenían stock localmente (comparable con el contenido).  Sus depósitos locales serían el equivalente físico a un centro de datos en el borde.   Llevaron ese concepto a su máxima expresión con la creación de depósitos más chicos en Manhattan para reducir los tiempo de envío de días a horas, para un subconjunto de sus productos.

¿Cuáles son las aplicaciones que impulsan la necesidad de Edge Cloud?

Un mayor número de aplicaciones requieren latencia en tiempo real. Los impulsores del negocio para estas aplicaciones no solo son el comportamiento del consumidor sino también las empresas que mejoran sus operaciones o monetizan experiencias de cliente superiores. Los nuevos casos de uso en estas áreas que dependen del ancho de banda y de la baja latencia incluyen:

Edge+Compute+Service+Revenues+by+Year

Veamos algunas de estas aplicaciones en mayor detalle que abarcan tanto las aplicaciones de los consumidores como de las empresas:

1) Streaming de video/entrega de contenidos

A medida que los consumidores transmiten cada vez más contenido de video en vivo y grabado tanto en casa como en dispositivos móviles, existe una mayor necesidad de acercar este contenido a los usuarios para mejorar el rendimiento y optimizar los costos de redes de larga distancia. Las redes de distribución de contenidos (CDN) y el almacenamiento en caché local han sido un caso de uso tradicional para el almacenamiento en el borde, en el que los contenidos favoritos se almacenan en centros de datos en el borde, más cercanos al lugar donde los usuarios finales consumen sus contenidos.

2) Videojuegos en la nube

En un escenario de videojuegos en la nube, los jugadores ya no necesitan hardware dedicado como una consola de juegos tradicional. Continuarían jugando usando controladores de juegos, pero estarían conectados a una aplicación de juegos en su dispositivo preferido (tableta, computadora o teléfono inteligente). En un modelo de computación en el borde, los videojuegos ahora se transmiten al dispositivo del jugador desde un servidor en un centro de datos de computación en el borde. Para igualar al rendimiento de una configuración de juegos local, tanto la baja latencia de estas conexiones como el ancho de banda requerido por los videojuegos, que usan 4K cada vez más, deben proporcionarse desde el borde en la nube.

Cloud+gaming+network+diagram

3) Tiendas sin cajeros

Este nuevo enfoque donde las tiendas (por ejemplo, los locales de Amazon Go) colocan cámaras en los techos para capturar las imágenes de los clientes comprando productos. Estas imágenes se analizan mediante IA para determinar qué productos han adquirido los clientes y eliminar la necesidad de que los clientes pasen por un cajero en la línea de cajas, mientras sus compras se facturan a sus tarjetas de crédito directamente. Se necesitarán importantes recursos informáticos y de almacenamiento ya sea en las tiendas comerciales o en el borde para realizar el procesamiento de imágenes casi en tiempo real para brindar una experiencia de cliente de calidad.

Cashierless+retail+network+example

(Image source: https://www.youtube.com/watch?v=yeS8TJwBAFs)

4) Conducción autónoma

Aunque se espera que los vehículos autónomos procesen grandes cantidades de datos a partir de sensores dentro del auto, por ejemplo, es necesario procesar un subconjunto de estos datos con los de otros autos cercanos y de los sensores en la calle para el soporte de la congestión del tráfico, las condiciones de la carretera y la gestión de accidentes. La latencia para procesar y retransmitir datos a los autos para ejecutar acciones debe completarse en milisegundos, lo que requiere un centro de datos en el borde muy cercano al usuario para cumplir con estos requisitos de SLA de la aplicación.

5) IoT industrial/fabricación inteligente

Esta es una iniciativa en torno a la Industria 4.0 donde el proceso de fabricación es altamente personalizable y automatizado. Las líneas de fabricación están ocupadas por robots industriales cuyas funciones están cuidadosamente controladas por recursos informáticos locales que utilizan el aprendizaje automático y la IA para detectar defectos identificados en el proceso de fabricación y realizar los ajustes necesarios casi en tiempo real. Para simplificar la conectividad en la planta, los robots industriales inteligentes se conectarán a través de 5G (privada o administrada por operador) y requerirán un rendimiento de red de baja latencia, y a menudo de alta capacidad, para garantizar defectos de fabricación bajos y maximizar la seguridad de los trabajadores locales.

Todas estas aplicaciones comparten uno de los siguientes atributos de servicio en la nube que impulsan la necesidad de computación en el borde:

  • Grandes requerimientos de almacenamiento y computación para el procesamiento de datos mediante IA y aprendizaje automático
  • Rendimiento de baja latencia (inferior a 10 ms) cuando se requiere rápida respuesta del usuario

Para conocer más sobre cómo puede expandir su Edge Cloud, descargue nuestro libro blanco, Adaptive Network: una estructura para entender las implicancias de Edge Cloud para la red.