Computación en niebla versus computación de borde: ¿Cuál es la diferencia?

El creciente interés en IIoT ha introducido una gran variedad de tecnologías y estrategias a la hora de abordar todos los datos relacionados con la producción en IIoT. Si bien muchas de estas tecnologías no son nuevas, no son familiares en la industria y requieren explicación. Y esto es claramente lo que ocurre con los términos de computación de borde y computación en niebla. Según Matt Newton, director de Opto 22, “ambos tipos de computación tienen que ver con llevar la inteligencia y las capacidades de procesamiento más cerca de donde se originan los datos”, o sea bombas, motores, sensores, relés, etc. La diferencia clave entre las dos arquitecturas es exactamente dónde se coloca esa inteligencia y poder computacional: 	La computación en niebla coloca la inteligencia a nivel de red de área local de la arquitectura de red, procesando los datos en un nodo de niebla o gateway IoT. 	La computación de borde coloca la inteligencia, el poder de procesamiento y las capacidades de comunicación de un gateway de borde directamente en dispositivos como controladores de automatización programables (PACs). Por su parte, David King, CEO de FogHorn Systems, señala que “muchos en la industria usan los términos de computación en niebla y computación de borde (o procesamiento de borde) de manera intercambiable.”  La computación de borde es en realidad una expresión que precede al término de computación en niebla. A modo de antecedentes, Cisco creó el término computación en niebla años atrás para describir una capa de computación en el borde de la red que permitía que los datos preprocesados pudieran ser transportados de manera rápida y segura a la nube. “Si bien Cisco dominó los aspectos de transporte seguro de la computación en niebla ya desde los primeros días de IoT, muy poco se ha hecho hasta ahora para llevar el procesamiento de datos de la computación en niebla a las aplicaciones de IIoT del mundo real,” comentó David King.  Entrando en más detalles para diferenciar los dos términos, hay que explicar el proceso de transporte de datos de la computación en niebla. Según Newton, los datos provenientes del programa del sistema de control son enviados a un servidor OPC o gateway de protocolo, que convierte los datos en un protocolo que entienden los sistemas Internet, tales como MQTT o HTTP.  Luego, los datos son enviados a otro sistema, por ejemplo un nodo de niebla o gateway IIoT en la LAN, que recolecta los datos y realiza el procesamiento y análisis de mayor nivel. Este sistema filtra, analiza, procesa e incluso almacena los datos para su transmisión a la nube o WAN en una fecha posterior. La arquitectura de la computación en niebla se basa en numerosos enlaces en una cadena de comunicación que mueve los datos desde el mundo físico de activos al mundo digital de IT. Cada uno de estos enlaces es un potencial punto de falla. De acuerdo a Newton, la computación de borde “simplifica esta cadena de comunicación y reduce el número de puntos potenciales de falla a la hora de cablear activos físicos, tales como bombas y motores, en un PAC inteligente para recolectar, analizar y procesar datos provenientes de los activos físicos mientras corre el programa del sistema de control. Los PACs utilizan luego las capacidades de la computación de borde para definir qué datos deben ser almacenados localmente o enviados a la nube para un posterior análisis. En la computación de borde, la inteligencia es llevada literalmente al borde de la red, donde los activos físicos están conectados juntos por primera vez y donde se originan los datos de IoT.” Como su nombre lo sugiere, FogHorn Systems es un defensor de la computación en niebla, pero con una nueva vuelta de tuerca en cuanto a proceso. King señala que están mejorando el concepto de computación en niebla teniendo en cuenta que “la computación de borde no es escalable y no permite ver a través de múltiples máquinas o procesos. El nuevo concepto es acercarse lo más que se pueda a la fuente sin quedar atrapados en el nivel de la máquina individual.” La tecnología de FogHorn va más allá de filtrar los datos y normalizar los datos, y no usa una lógica de motor de reglas básicas como conector local para la analítica basada en la nube. Aplica una nueva capa inteligente en o cerca de la fuente de los datos en un gateway de niebla para filtrar y normalizar los datos antes de pasarlos a la nube.

 

El creciente interés en IIoT ha introducido una gran variedad de tecnologías y estrategias a la hora de abordar todos los datos relacionados con la producción en IIoT. Si bien muchas de estas tecnologías no son nuevas, no son familiares en la industria y requieren explicación. Y esto es claramente lo que ocurre con los términos de computación de borde y computación en niebla.

Según Matt Newton, director de Opto 22, “ambos tipos de computación tienen que ver con llevar la inteligencia y las capacidades de procesamiento más cerca de donde se originan los datos”, o sea bombas, motores, sensores, relés, etc. La diferencia clave entre las dos arquitecturas es exactamente dónde se coloca esa inteligencia y poder computacional:

  • La computación en niebla coloca la inteligencia a nivel de red de área local de la arquitectura de red, procesando los datos en un nodo de niebla o gateway IoT.
  • La computación de borde coloca la inteligencia, el poder de procesamiento y las capacidades de comunicación de un gateway de borde directamente en dispositivos como controladores de automatización programables (PACs).

Por su parte, David King, CEO de FogHorn Systems, señala que “muchos en la industria usan los términos de computación en niebla y computación de borde (o procesamiento de borde) de manera intercambiable.

La computación de borde es en realidad una expresión que precede al término de computación en niebla. A modo de antecedentes, Cisco creó el término computación en niebla años atrás para describir una capa de computación en el borde de la red que permitía que los datos preprocesados pudieran ser transportados de manera rápida y segura a la nube. “Si bien Cisco dominó los aspectos de transporte seguro de la computación en niebla ya desde los primeros días de IoT, muy poco se ha hecho hasta ahora para llevar el procesamiento de datos de la computación en niebla a las aplicaciones de IIoT del mundo real,” comentó David King.

Entrando en más detalles para diferenciar los dos términos, hay que explicar el proceso de transporte de datos de la computación en niebla. Según Newton, los datos provenientes del programa del sistema de control son enviados a un servidor OPC o gateway de protocolo, que convierte los datos en un protocolo que entienden los sistemas Internet, tales como MQTT o HTTP.

Luego, los datos son enviados a otro sistema, por ejemplo un nodo de niebla o gateway IIoT en la LAN, que recolecta los datos y realiza el procesamiento y análisis de mayor nivel. Este sistema filtra, analiza, procesa e incluso almacena los datos para su transmisión a la nube o WAN en una fecha posterior. La arquitectura de la computación en niebla se basa en numerosos enlaces en una cadena de comunicación que mueve los datos desde el mundo físico de activos al mundo digital de IT. Cada uno de estos enlaces es un potencial punto de falla.

De acuerdo a Newton, la computación de borde “simplifica esta cadena de comunicación y reduce el número de puntos potenciales de falla a la hora de cablear activos físicos, tales como bombas y motores, en un PAC inteligente para recolectar, analizar y procesar datos provenientes de los activos físicos mientras corre el programa del sistema de control. Los PACs utilizan luego las capacidades de la computación de borde para definir qué datos deben ser almacenados localmente o enviados a la nube para un posterior análisis. En la computación de borde, la inteligencia es llevada literalmente al borde de la red, donde los activos físicos están conectados juntos por primera vez y donde se originan los datos de IoT.

Como su nombre lo sugiere, FogHorn Systems es un defensor de la computación en niebla, pero con una nueva vuelta de tuerca en cuanto a proceso. King señala que están mejorando el concepto de computación en niebla teniendo en cuenta que “la computación de borde no es escalable y no permite ver a través de múltiples máquinas o procesos. El nuevo concepto es acercarse lo más que se pueda a la fuente sin quedar atrapados en el nivel de la máquina individual.

La tecnología de FogHorn va más allá de filtrar los datos y normalizar los datos, y no usa una lógica de motor de reglas básicas como conector local para la analítica basada en la nube. Aplica una nueva capa inteligente en o cerca de la fuente de los datos en un gateway de niebla para filtrar y normalizar los datos antes de pasarlos a la nube.

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