Introducción

Con la creciente cantidad de datos y aplicaciones que controlan la latencia, la computación en el borde se ha convertido en un importante cambio de paradigma. En lugar de reenviar todos los datos a centros de datos remotos en la nube, la computación en el borde acerca la computación, el almacenamiento y la inteligencia a donde se generan los datos: sensores, dispositivos, máquinas y redes locales. Esto reduce la latencia, conserva el ancho de banda, mejora la privacidad y la seguridad, y permite tomar decisiones en tiempo real.

Se prevé que el mercado de Edge Computing crezca de 49.620 millones de dólares en 2023 a 272.270 millones de dólares en 2031; se anticipa que crecerá a una CAGR del 23,7 % durante el período de 2023 a 2031.

Estrategias de crecimiento

Innovación de productos y nuevos lanzamientos

Por ejemplo, ADLINK anunció recientemente la serie DLAP de plataformas robustas de IA de borde para alta capacidad de procesamiento (por ejemplo, hasta 91,1 TFLOPS) para la toma de decisiones en tiempo real en entornos industriales. También presentó un módulo COM HPC de formato pequeño basado en la arquitectura Intel Core Ultra para alto rendimiento en formatos pequeños.

Asociaciones, ecosistemas y consorcios

ADLINK estructura su consorcio EdgeOpen para co-crear con sus socios del ecosistema como NVIDIA, Foxconn, TTTech Auto, NXP, etc. Incluso se convirtió en miembro del SOAFEE SIG para impulsar estándares para vehículos definidos por software.

Crecimiento inorgánico (adquisiciones, fusiones y adquisiciones)

Las principales empresas tienden a adquirir empresas de infraestructura o software edge para ampliar sus capacidades. Por ejemplo, las empresas de centros de datos edge podrían crecer mediante la adquisición de empresas de coubicación o microcentros de datos.

Expansión geográfica y escala de despliegue

Las empresas invierten en centros de datos edge y nodos edge locales, especialmente en Asia Pacífico, Europa y mercados emergentes. Dell, por ejemplo, ha establecido centros de innovación edge (por ejemplo, en Singapur) para personalizar soluciones localmente.

Diferenciación de software y servicios

Además del hardware, brindar administración de dispositivos, orquestación, inferencia de IA/ML, seguridad y servicios de integración ayuda a limitar a los clientes a las plataformas.

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Segmentos clave

Por componente

Hardware

Software

Servicios

Por tamaño de la organización

PYMES y grandes empresas

Por aplicación

Ciudades inteligentes

Internet industrial de las cosas

Entrega de contenido

Realidad aumentada y realidad virtual

Por industria

Fabricación

Energía y servicios públicos

Gobierno

TI y telecomunicaciones

Cuidado de la salud

Comercio minorista y bienes de consumo

Tendencias futuras

Inteligencia artificial de borde e inferencia en el dispositivo

El aumento de la computación (p. ej., la inferencia de redes neuronales) se trasladará al borde, lo que reducirá la dependencia del backhaul a la nube. La compartimentación entre dispositivos, borde y nube también es una tendencia en alza (p. ej., la inferencia de DNN dividida).

Integración con 5G/6G y redes privadas

Los operadores de telecomunicaciones y los proveedores de la nube están integrando la computación de borde en las redes de acceso por radio, lo que facilita servicios de borde de latencia ultrabaja (MEC).

Estandarización y marcos abiertos

Dado que la fragmentación es un problema, esfuerzos como SOAFEE, la orquestación de borde abierto y las plataformas de borde de código abierto cobrarán impulso.

Plataformas de borde modulares y componibles

Hardware modular (por ejemplo, módulos aceleradores enchufables, nodos de computación apilables) para personalizar sistemas perimetrales por carga de trabajo.

Marcos de seguridad, privacidad y confianza

Los datos seguros en los nodos de borde, las arquitecturas de confianza cero y la gobernanza de datos local serán esenciales.

Sistemas autónomos y robótica en el borde

Los vehículos autónomos, los drones y los robots en movimiento dependerán de la computación de borde para la detección y actuación en tiempo real.

Oportunidades

Nuevos mercados y verticales industriales

La mayoría de las áreas siguen estando poco exploradas. La automatización industrial asiática, las implementaciones de ciudades inteligentes en América Latina, etc., son minas de oro.

Edge-as-a-Service (EaaS) / modelos de consumo

La mayoría de las empresas optan por modelos de pago por uso en lugar de altos gastos de capital. Los proveedores de la nube y las empresas de plataformas edge pueden cobrar por servicios.

Centros de datos de borde y redes de microcentros de datos

Construcción de micro centros de datos cerca de áreas metropolitanas o puntos de acceso digitales para ubicar nodos de borde para empresas locales.

Plataformas de orquestación híbridas de borde y nube

Se buscarán herramientas de unificación de gestión en las capas de nube, núcleo y borde.

Actores clave y desarrollos recientes

Tecnología ADLINK

ADLINK, experto en hardware y software edge, ha estado distribuyendo robustos sistemas de IA edge DLAP para plantas de fabricación (con alto rendimiento y compatibilidad con inferencia en tiempo real). También lanzó un módulo COM HPC compacto para implementaciones edge con espacio limitado. ADLINK lidera la cocreación a través de su consorcio EdgeOpen y colabora con socios de todo el ecosistema de IA e IoT para acelerar la adopción.

Tecnologías Dell

Dell está invirtiendo fuertemente en infraestructura edge. Ha establecido un Centro de Innovación Edge (por ejemplo, en Singapur) para desarrollar y probar soluciones edge para los sectores de ciudades inteligentes, manufactura y logística. Su liderazgo en servidores, almacenamiento e integración le otorga una ventaja competitiva en los segmentos edge.

EdgeConnex Inc.

EdgeConnex participa en el mercado de centros de datos y coubicación en el borde. Está creciendo mediante alianzas y adquisiciones para desarrollar microcentros de datos adaptados a las cargas de trabajo en el borde. Por ejemplo, EQT Infrastructure anunció una alianza con EdgeConnex para desarrollar centros de datos con capacidad de megavatios para la nube, la IA y la infraestructura en el borde.

Conclusión

La computación de borde ya no es una palabra de moda, sino un componente fundamental de la arquitectura de los sistemas digitales de próxima generación. Con el auge del IoT, las demandas de análisis en tiempo real, la aparición de la IA y la necesidad de aplicaciones sensibles a la latencia, la computación de borde presenta una sólida propuesta de valor.

Para tener éxito en este entorno dinámico, las empresas necesitarán combinar una profunda innovación de hardware y software, sólidas alianzas, la orquestación del ecosistema y modelos de negocio escalables. El panorama competitivo incluye proveedores de chips, fabricantes de equipos originales (OEM) de hardware, proveedores de la nube, empresas de telecomunicaciones y operadores de centros de datos.

En los próximos años, con la maduración de las implementaciones de 5G/6G y la proliferación de aplicaciones nativas de borde, el éxito pertenecerá cada vez más a aquellos capaces de proporcionar sistemas de borde seguros, modulares, basados ​​en estándares y optimizados verticalmente.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Cuáles son las diferencias entre la computación de borde y la computación en la nube?

La computación en el borde procesa los datos cerca de donde se crean (en dispositivos, puertas de enlace, microcentros de datos), mientras que la computación en la nube consolida la computación en centros de datos masivos y remotos. La computación en el borde minimiza la latencia y el consumo de ancho de banda, y puede mejorar la privacidad y la seguridad.

¿Por qué la computación de borde es tan importante hoy en día?

Debido a la creciente cantidad de datos de sensores/IoT, casos de uso de IA/ML en tiempo real, implementaciones de 5G que admiten conectividad de latencia reducida y la ineficiencia y el costo de enviar todo a la nube.

¿Cuáles son los mayores desafíos para la adopción de la computación de borde?

Los desafíos son la heterogeneidad de los dispositivos de borde, la variabilidad de la conectividad, la orquestación y gestión de recursos distribuidos, las amenazas a la ciberseguridad, las discrepancias de estandarización y el manejo del mantenimiento y los costos de numerosos nodos dispersos.

¿Qué industrias obtendrán el mayor valor de la computación de borde?

Automatización industrial, sistemas autónomos (drones, vehículos, robots), ciudades inteligentes, análisis minorista, videovigilancia, telecomunicaciones/MEC, atención médica, monitoreo de redes energéticas y aplicaciones AR/VR.

¿En qué necesitan invertir las organizaciones para lograr el éxito en el edge?

Experiencia en sistemas integrados, experiencia en inferencia de IA, orquestación de contenedores (por ejemplo, Kubernetes en el borde), protocolos de red, seguridad (confianza cero) y herramientas de implementación/administración remota.