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Edge Computing

Computación perimetral

¿Qué es la computación en el borde?

La computación en el borde es un tipo de arquitectura de red informática en la que el procesamiento se realiza lo más cerca posible de la fuente de los datos, con el fin de reducir la latencia y el consumo de ancho de banda. Su objetivo es disminuir la cantidad de procesamiento que debe llevarse a cabo en una ubicación centralizada y remota —es decir, la nube—, alejada de la fuente de los datos o del usuario que necesita el resultado del procesamiento. De este modo, se minimiza la cantidad de comunicaciones de larga distancia entre el cliente y el servidor. En los últimos años, los rápidos avances tecnológicos que han permitido miniaturizar y aumentar la densidad del hardware informático, así como la virtualización de software, han hecho más viable la computación en el borde.

A medida que adquiere mayor relevancia, el panorama del mercado de la computación en el borde también se expande rápidamente. Una investigación de IDC indica que se espera que el gasto mundial en soluciones de computación en el borde alcance casi $261 mil millones de dólares en 2025 y que crezca posteriormente a una tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) de 13.8%, hasta llegar a $380 mil millones de dólares en 2028.

Más información:
《¿Qué es la computación en el borde? Explicación de su definición y casos de uso.》

¿Por qué se necesita?

Ha habido un rápido aumento de dispositivos conectados en el extremo de las redes que generan grandes cantidades de datos (por ejemplo, dispositivos IoT en fábricas o ciudades inteligentes), consumen grandes cantidades de datos (como teléfonos celulares 5G para ver video en streaming 4K o dispositivos para videojuegos de realidad virtual) o ambas cosas (como los vehículos autónomos). El uso del modelo tradicional de «computación en la nube» requiere transmitir todos estos datos a un centro de datos centralizado para procesarlos y, posteriormente, devolverlos al dispositivo, lo que lleva los requisitos de ancho de banda de la red al límite. A pesar de las mejoras en la tecnología de redes, los centros de datos no pueden garantizar velocidades de transferencia ni tiempos de respuesta aceptables, lo cual puede ser un requisito crítico para muchas aplicaciones. Por ello, la computación perimetral lleva las capacidades de cómputo y almacenamiento al extremo de la red, de forma física, lógica o geográfica, cerca del dispositivo final. Esto reduce el uso del ancho de banda de la red y la latencia, y acorta los tiempos de respuesta. ¡La computación perimetral es un componente fundamental para hacer que Internet sea más rápido!

Más información:
《¿Qué es la IA perimetral y cómo funciona?》

¿Cómo ayuda GIGABYTE?

Toda la línea de servidores edge E-Series de GIGABYTE Technology fue diseñada específicamente para la computación en el edge. Estos servidores cuentan con chasis compactos y una increíble densidad de cómputo, lo que permite llevar las capacidades de procesamiento más avanzadas fuera de los centros de datos y a instalaciones ubicadas en el edge de la red. Pueden utilizar procesadores x86 convencionales, como los más recientes AMD EPYC™ 9004 o los CPU Intel® Xeon® de 4.ª generación, o admitir CPU ARM basados en RISC, que ofrecen la ventaja de utilizar el mismo "lenguaje de cómputo" que la mayoría de los dispositivos móviles y edge, contar con un gran número de núcleos y consumir menos energía.

GIGABYTE también desarrolló una solución MEC (Multi-access Edge Computing), un tipo de computación en el edge adecuado para redes 5G que combina la virtualización de funciones de red (NFV) con servidores de propósito general para implementar la tecnología Virtual Evolved Packet Core (vEPC). La computación en el edge será un componente tecnológico clave de la infraestructura de red 5G, ya que la cantidad de datos generados por los dispositivos 5G será demasiado grande para que una arquitectura de red de computación en la nube tradicional pueda procesarla sin retrasos inaceptables.

Referencia:
1. IDC estima el gasto mundial en computación en el edge

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