En muchos marcos de trabajo edge, las tareas computacionales clave tienen lugar a nivel de dispositivo IoT. Tomemos el ejemplo de un sensor industrial, por ejemplo. En un marco centralizado, el sensor se limita a capturar los datos y devolverlos al servidor. Con un enfoque de borde, el dispositivo sensor puede procesar esos datos a bordo y desencadenar automáticamente determinadas acciones si es necesario, sin tener que interactuar con el servidor.

Además o como alternativa al procesamiento a nivel de dispositivo, el marco podría incluir también el despliegue de ordenadores o servidores de borde. Así, en lugar de que todos los dispositivos periféricos transmitan datos a una ubicación central, esos datos se envían a ordenadores que están mucho más cerca físicamente (por ejemplo, en la planta de la fábrica). Los cálculos específicos y dependientes del tiempo pueden realizarse mucho más cerca del punto de necesidad, ahorrando tanto tiempo como costes de transmisión de datos a larga distancia.

El objetivo principal suele ser reducir la latencia. En las aplicaciones IoT críticas, por ejemplo, los procesos industriales o procedimientos sanitarios, cada segundo o milisegundo cuenta. Al trasladar el procesamiento y el cálculo lo más cerca posible del borde, se puede reducir sustancialmente la brecha entre la aparición de una situación crítica y la adopción de las medidas adecuadas.

Capacidad de respuesta

Las grandes distancias físicas, la congestión de la red y los cortes de transmisión pueden retrasar el tiempo que tarda un sistema en responder a lo que pueden ser situaciones críticas. Con el edge computing, no es necesario enviar los datos a un centro de análisis remoto para que se tomen decisiones, por lo que sus dispositivos IoT pueden responder más rápidamente.

robablemente sea más exacto decir que el 5G permite la aparición de algunas arquitecturas híbridas de edge computing. Por ejemplo, Distributed Multi-Access Edge Compute o Distributed-MEC (DMEC).

Con la quinta generación de tecnología celular, es posible transferir enormes cantidades de datos en tiempo real. Esto abre la puerta a un espectro mucho más amplio de aplicaciones IoT, incluidas las que utilizan la inteligencia artificial (AI), el aprendizaje automático, la transmisión multimedia e incluso la realidad virtual.

Con el estándar 5G, la tasa de latencia (es decir, el retraso entre el envío y la recepción de información) se reduce de los 200 milisegundos de 4G a 1 milisegundo. En realidad, para cumplir con este punto de referencia y ofrecer el tipo de servicios ricos en funciones y con gran capacidad de respuesta que las empresas y sus clientes esperan, es casi seguro que se necesitará algo más que actualizaciones de la red celular. Si se siguen transmitiendo grandes volúmenes de datos a un servidor central, las empresas corren el riesgo de sufrir retrasos. Desplazar la mayor parte del procesamiento hacia el borde ayudará a liberar ancho de banda y garantizará que se obtengan todos los beneficios del 5G.