Edge Compute permite a los desarrolladores de aplicaciones y a las empresas habilitar casos de uso a gran escala sensibles a la latencia en el Edge. Dos ejemplos importantes de estos casos de uso inicial de computación de frontera incluyen los vehículos autónomos y el Internet de las cosas.
Edge Computing ofrece recursos informáticos más cerca de donde están las necesidades. En lugar de alojar estos recursos críticos en un gran centro de datos en la nube que podría estar a cientos, o incluso millas, de kilómetros de distancia de donde finalmente se entregarán los datos, esta nueva arquitectura los coloca todos en el borde de la red. A su vez, la informática de punta está impulsando el crecimiento de los vehículos autónomos y el Internet de las cosas.
Vehículos autónomos: caso de uso de Edge Computing
La conducción autónoma se puede clasificar en seis niveles diferentes, desde los vehículos tradicionales que son el Nivel 0 hasta los vehículos totalmente autónomos que son el Nivel 5. Además, dentro de esta clasificación, los Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor (ADAS) comienzan en el Nivel 1 y se extienden hasta el Nivel 4. ADAS ofrece características semiautónomas al vehículo y es el primer paso hacia vehículos totalmente autónomos.
Consumo de datos por vehículos autónomos
En la actualidad, los vehículos no son totalmente autónomos. Sin embargo, a medida que los vehículos pasen cada vez más del Nivel 1 al Nivel 5 de autonomía, se le dará más capacidad de toma de decisiones al vehículo. A su vez, los datos consumidos por el vehículo aumentarán, a medida que aumente el nivel de autonomía, porque tiene que tomar más decisiones. En concreto, los vehículos de Nivel 1 consumen 3 gigabytes por hora, mientras que los vehículos de Nivel 5 consumen 50 gigabytes por hora. De hecho, los vehículos de nivel 5 consumen casi 17 veces más datos que los vehículos de nivel 1.
Ejemplos del consumo de datos por parte de vehículos autónomos incluyen i) analizar patrones de tráfico, ii) observar las condiciones de la carretera y iii) ayudar al conductor a tomar decisiones. Por ejemplo, Cruise, cuya propiedad mayoritaria es General Motors está produciendo vehículos autónomos muy atractivos. Además, Cruise tiene previsto comenzar a probar estos vehículos en San Francisco a finales de 2020.
De hecho, los vehículos autónomos conducen computadoras y funcionan como un minicentro de datos. Los vehículos autónomos agregan, crean, envían y reciben datos constantemente. Numerosas aplicaciones se ejecutan en un vehículo y, por lo tanto, se envía información de Internet de las cosas importante desde una perspectiva de diagnóstico.
Requisitos para una conectividad constante
La conectividad es fundamental para los vehículos autónomos. Sin embargo, incluso los vehículos autónomos de nivel 4 o 5 no necesitan tener el vehículo conectado las 24 horas del día, los 7 días de la semana, con un tiempo de actividad del 99,999 %. Esto se debe a que gran parte de los datos cartográficos que los vehículos autónomos necesitan para operar ya se aplican mediante inteligencia artificial.
Sin embargo, el vehículo autónomo tiene que seguir leyendo las condiciones de la carretera y seguir transmitiendo datos de un lado a otro, entre él y un centro de datos. Al mantener esta comunicación con un centro de datos, permite que el vehículo autónomo aprenda y tome decisiones mientras conduce.
Por el contrario, los programas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) o los vehículos semiautónomos pueden depender de la información del GPS y de Internet de las cosas para funcionar.
Red e infraestructura digital para vehículos autónomos
Actualmente, los vehículos autónomos que circulan por las principales autopistas, en condiciones estables, prácticamente pueden conducirse solos. Esta funcionalidad actual de vehículos autónomos se basa en una importante infraestructura de Internet de las cosas. A su vez, el Internet de las Cosas depende de la infraestructura móvil, incluidas las torres. Además, los vehículos autónomos utilizan cargas de trabajo de inteligencia artificial, que requieren procesamiento en centros de datos.
En última instancia, para permitir que los vehículos autónomos funcionen al más alto nivel, deben funcionar en una red 5G bien construida. A su vez, la infraestructura digital soporta esta red 5G.
Torres y vehículos autónomos
La cobertura de las torres es un componente fundamental para garantizar que los vehículos autónomos puedan funcionar a escala. Actualmente, se ha logrado una cobertura de ~99% de las carreteras con torres en todo Estados Unidos. Esto incluye la cobertura de todos los principales sistemas de carreteras interestatales.
Sin embargo, las carreteras secundarias, estatales y comarcales son más difíciles de recorrer, desde el punto de vista económico. Por lo tanto, pasará tiempo para que el 100% de las carreteras de Estados Unidos tengan cobertura por torres. De hecho, para que los vehículos autónomos funcionen plenamente, necesitan una cobertura total de las carreteras mediante torres.
Computación perimetral y vehículos autónomos
Edge Compute es otro componente crítico para garantizar que los vehículos autónomos puedan funcionar a escala. El procesamiento de inteligencia artificial no se puede realizar en la nube y enviarse de regreso al vehículo. Esto se debe a que hay demasiada latencia en esa ruta de ida y vuelta. Por lo tanto, todo ese procesamiento debe realizarse en las ubicaciones de los centros de datos perimetrales. Estos centros de datos de frontera pueden mitigar los problemas de latencia de la nube al estar básicamente más cerca del vehículo.
Para permitir que el vehículo autónomo tome decisiones rápidamente, es necesario un entorno de baja latencia. La baja latencia permite que la información se transmita de un lado a otro entre el vehículo y el servidor, alojado en el centro de datos perimetral. En este entorno, el servidor puede iterar de un lado a otro con el vehículo y se pueden tomar decisiones en milisegundos.
Como resultado de esta nueva arquitectura informática de frontera, las estaciones base y las aplicaciones ya no pueden residir simplemente en el centro de la ciudad. En cambio, las estaciones base y las aplicaciones también deberán residir en los suburbios y corredores de transporte. De hecho, los suburbios y los corredores de transporte son los lugares donde se producirá gran parte de la conducción de vehículos autónomos.
Proveedores de infraestructura digital
Como ejemplo, el proveedor de infraestructura digital Colony Capital está utilizando su amplia cartera que comprende ~29.000 torres, más de 95 centros de datos, >140.000 millas de rutas de fibra y >40.000 nodos de sistemas de antenas distribuidas y de células pequeñas para ayudar a facilitar los vehículos autónomos. Específicamente, Colony se ha asociado en conducción autónoma con los principales fabricantes de automóviles, Uber y la empresa de semiconductores Nvidia.
Internet de las cosas: caso de uso de computación perimetral
Otro caso de uso importante que está impulsando el crecimiento de la computación perimetral es el Internet de las cosas impulsado por dispositivos. Las conexiones de dispositivo a dispositivo están impulsando la eficiencia en la electrónica de consumo y en el hogar. Edge Computing es el paso intermedio para permitir que las empresas de nube de hiperescala accedan a estas redes de Internet de las cosas en las que se ejecutan los dispositivos.
Refrigeradores inteligentes: ejemplo n.° 1
Por ejemplo, refrigeradores conectados permiten información de diagnóstico en tiempo real. En concreto, se puede obtener información de diagnóstico sobre los patrones de consumo en el frigorífico del propietario. A su vez, esta información puede permitir a empresas como Amazon determinar cuándo debería ser la próxima entrega de comestibles a un hogar en particular.
Termostatos inteligentes: ejemplo n.° 2
Por ejemplo, los termostatos domésticos conectados permiten realizar análisis de eficiencia energética. Se puede obtener información de diagnóstico de estos termostatos para evaluar cómo se relaciona con los dispositivos utilizados en el hogar, la factura de servicios públicos del propietario y el impacto de la energía consumida por varios hogares, en la misma área, en la red eléctrica general.
Ambos ejemplos son oportunidades para que la nube gestione datos de forma virtual. Sin embargo, para procesar tanta información de forma eficaz, existe un elemento físico que tiene que estar cerca de los usuarios finales. Ese elemento físico es el cálculo de borde.
