La computación de borde avanza hacia la plena autonomía

La computación de borde ya está transformando la forma en que se gestionan, procesan y entregan los datos, por lo que las operaciones de borde son cada vez más sencillas.

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El Edge Computing está perdiendo rápidamente su reputación de concepto marginal y tanto los usuarios como los proveedores están centrando su atención en el siguiente objetivo de esta tecnología: la implantación y el funcionamiento totalmente autónomos.

La experiencia de despliegue del perímetro se aproxima a la sencillez de abrir la caja de un nuevo smartphone, dice Teresa Tung, ejecutiva de tecnología de la consultora de TI Accenture. «Estamos viendo tecnología automatizada que simplifica la gestión de la complejidad única del borde para los despliegues de aplicaciones, redes y seguridad».

La capacidad de crear y gestionar aplicaciones en contenedores permite un desarrollo y despliegue sin fisuras en la nube, y el borde se convierte simplemente en una ubicación especializada con limitaciones de recursos más estrictas, afirma Tung. «Los protocolos de comunicación de malla inalámbrica autoorganizada y autorreparadora, como Zigbee, Z-Wave, ISA100.11a o WirelessHART, pueden crear redes en las que los dispositivos pueden desplegarse ad hoc y autoconfigurarse.»

La descentralización de los entornos de TI para abarcar los sistemas periféricos conlleva retos específicos, afirma Matteo Gallina, consultor principal de la empresa global de investigación y consultoría tecnológica ISG. «La gestión de dispositivos y servicios debe realizarse fuera del ámbito de la gestión tradicional, incluyendo la gestión de dispositivos físicamente inaccesibles, una gran diversidad de soluciones y sistemas operativos, diferentes requisitos de seguridad y mucho más», afirma. «Cuanto más grandes y dispersos sean los sistemas, más importante será el papel de la automatización para garantizar la eficacia y la fiabilidad».

La innovación en tecnología de automatización está impulsada por las comunidades de código abierto
La tendencia a la automatización en los despliegues de borde no es diferente a la trayectoria en la IA, donde las innovaciones son impulsadas por grupos de código abierto, vendedores de infraestructura y proveedores de servicios en la nube, dice Tung, quien también señala cómo las comunidades de código abierto, como LF Edge, están impulsando las innovaciones y construyendo definiciones estándar críticas en áreas como la comunicación, la seguridad y la gestión de activos.

«Los proveedores de infraestructuras están creando soluciones que permiten ejecutar la informática en cualquier lugar e integrarla en cualquier cosa», afirma Tung. «Esto incluye nuevas capacidades de hardware de ultrabajo consumo, ultrarrápidas, conectadas en cualquier lugar y ultraseguras y privadas. El 5G ofrece nuevas oportunidades para que los proveedores de equipos de red y los operadores de telecomunicaciones innoven con redes privadas y públicas con capacidades de computación de borde integradas.»

Al mismo tiempo, las innovaciones de los proveedores de servicios en la nube están facilitando la extensión de las prácticas centralizadas de DevOp y gestión de la nube al borde. «Al igual que la nube central permite a cualquier desarrollador acceder fácilmente a los servicios, ahora estamos viendo lo mismo para tecnologías como el 5G, la robótica, el gemelo digital y el IoT», continúa Tung.

La integración definida por software de múltiples servicios de red ha surgido como el enfoque tecnológico más importante para automatizar los despliegues de borde, dice Ron Howell, arquitecto de redes de Capgemini Americas. La seguridad de la red, cuando está equipada con métodos de despliegue de confianza cero que incorporan capacidades SASE de borde, puede mejorar en gran medida la automatización y simplificar lo que se necesita para desplegar y supervisar una solución de computación de borde. Además, una vez implementadas, las herramientas y métodos de observabilidad de la pila completa que incorporan AIOps ayudarán a mantener los datos y recursos de la computación de borde disponibles y fiables de forma proactiva.

La inteligencia artificial aplicada al borde de la red se considera hoy en día como la principal vía para la disponibilidad del borde de la red. «AIOps, cuando se utiliza en forma de observabilidad de pila completa, es una mejora clave», dice Howell.

Ya existen varias opciones para ayudar a las organizaciones que desean avanzar hacia la autonomía de los bordes. «Éstas comienzan con la incorporación y la gestión de los recursos físicos y funcionales, e incluyen actualizaciones automatizadas de software y seguridad y pruebas automatizadas de los dispositivos», explica Gallina. Si un dispositivo funciona con algún tipo de funcionalidad de ML o IA, se necesitarán AIOps tanto a nivel de dispositivo para mantener el modelo local de ML actualizado y garantizar que se toman las decisiones correctas en cualquier situación, como dentro de cualquier columna vertebral de ML/IA que pueda haber en los sistemas perimetrales locales o centralizados.

Las experiencias físicas y digitales se unen en la frontera
Tung utiliza el término «phygital» para describir el resultado cuando las prácticas digitales se aplican a las experiencias físicas, como en el caso de la gestión autónoma de los centros de datos de borde. «Consideramos que el objetivo final es la creación de experiencias filogenéticas altamente personalizadas y adaptables. En un mundo ficticio, cualquiera puede imaginar una experiencia, construirla y escalarla».

En un entorno de computación de borde que integra procesos digitales y dispositivos físicos, la gestión práctica de la red se reduce en gran medida o se elimina hasta el punto de que los fallos y el tiempo de inactividad de la red se detectan y resuelven automáticamente, y las configuraciones se aplican de forma coherente en toda la infraestructura, simplificando y acelerando la escalabilidad.

El control automatizado de la calidad de los datos es otra ventaja potencial. «Esto implica una combinación de datos de sensores, análisis de bordes o procesamiento del lenguaje natural (NLP) para controlar el sistema y proporcionar los datos en el momento», dice Gallina. Otra forma en la que un entorno autónomo de borde puede beneficiar a las empresas es con el aprovisionamiento remoto de hardware a gran escala «sin contacto», con el sistema operativo y el software del sistema descargados automáticamente desde la nube.

Gallina señala que un número cada vez mayor de dispositivos de borde están ahora equipados con sistemas operativos dedicados y otros tipos de herramientas de apoyo. «Empiezan a estar disponibles aplicaciones y mercados de borde listos para usar, así como un número creciente de proyectos de código abierto».

Los proveedores también están trabajando en soluciones para gestionar sin problemas recursos perimetrales de casi cualquier tipo y con cualquier tecnología subyacente. Por ejemplo, los proyectos de software de código abierto orientados al borde, como los albergados por la Fundación Linux, pueden impulsar aún más la adopción a gran escala.

El hardware optimizado para la inteligencia artificial es también una tecnología emergente de computación de borde, dice Gallina, con muchos productos que ofrecen interoperabilidad y resistencia. «Las soluciones y servicios de recogida de datos Edge (control de calidad, gestión y análisis) se expandirán enormemente en los próximos años: al igual que lo han hecho las aplicaciones nativas de la nube.»

Las empresas que se plantean la automatización de los bordes ya disponen de una serie de tecnologías, incluidas las ofertas de los desarrolladores de hiperescaladores y otros proveedores especializados. Un ejemplo es KubeEdge, que ofrece Kubernetes, un sistema de código abierto para automatizar el despliegue, el escalado y la gestión de aplicaciones en contenedores. Gallina señala que en 2021 ISG ha clasificado a los integradores de sistemas Atos, Capgemini, Cognizant, Harman, IBM y Siemens como líderes mundiales en tecnología de punta de IA. Entre los principales proveedores de computación de borde se encuentran los hiperescaladores (AWS, Azure, Google), así como los proveedores de plataformas de borde ClearBlade e IBM.

Las capacidades específicas de los bordes ofrecen autonomía y fiabilidad
Los proveedores están integrando en sus ofertas capacidades de disponibilidad tanto digitales como físicas en un esfuerzo por hacer que la tecnología de punta sea más autónoma y fiable. Los proveedores suelen utilizar dos métodos para proporcionar autonomía y fiabilidad: sensores internos y componentes de hardware redundantes. Los sensores integrados, por ejemplo, pueden utilizar la monitorización in situ para controlar el entorno, detectar e informar de las anomalías, y pueden combinarse con componentes de conmutación por error para obtener el nivel de redundancia necesario.

Tung enumera muchos otros enfoques:

  • Características físicas a prueba de manipulaciones diseñadas para proteger los dispositivos del acceso no autorizado
  • Identificadores seguros incorporados a los conjuntos de chips que permiten autenticar los dispositivos de forma fácil y fiable
  • Protocolos de red autoconfigurables, ad hoc y en malla para garantizar la conectividad siempre que sea posible.
  • Configuraciones de arranque particionadas para poder aplicar las actualizaciones sin riesgo de brickear los dispositivos si la instalación falla
  • Función de vigilancia del hardware para garantizar que los dispositivos se reinicien automáticamente si no responden.
  • Comprobación de la integridad en el arranque desde una fuente de confianza para proteger los dispositivos de la instalación de hardware malicioso
  • Elaboraciones fiables y entornos de ejecución seguros para garantizar que el tratamiento aprobado se realiza sobre datos protegidos y privados
  • Cortafuegos con detección de anomalías para detectar comportamientos inusuales que indiquen la aparición de fallos o accesos no autorizados

Autooptimización e inteligencia artificial
Las redes requieren un número casi infinito de ajustes de configuración y puesta a punto para funcionar eficazmente. «Las redes Wi-Fi deben ajustarse en función de la intensidad de la señal, los cortafuegos deben actualizarse constantemente con soporte para los nuevos vectores de amenaza y los routers de borde necesitan configuraciones en constante evolución para hacer cumplir los acuerdos de nivel de servicio (SLA)», afirma Patrick MeLampy, de Juniper Networks. «Casi todo esto puede automatizarse, ahorrando trabajo y errores humanos». Por tanto, la autooptimización y la inteligencia artificial son necesarias para operar en el borde de la red y determinar cómo gestionar el cambio.

Resumiendo…
El borde no es una sola tecnología, sino una colección de tecnologías que trabajan juntas para apoyar una topología completamente nueva que puede conectar fácilmente los datos, la inteligencia artificial y las acciones, concluye Tung. «Las mayores innovaciones, sin embargo, están aún por llegar».

Mientras tanto, el péndulo se inclina hacia más centros perimetrales de red, pero más pequeños, situados más cerca de las necesidades de los clientes, acompañados de servicios en la nube más grandes que pueden manejar cargas de trabajo adicionales que son menos críticas y menos sensibles a la latencia, dice finalmente Howell. «El único factor que permanece inmutable es que la información debe estar siempre muy disponible. Esta primera regla del centro de datos no ha cambiado: los servicios de alta calidad deben estar siempre disponibles.

Redacción CambioDgital OnLine – CWI.it

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