Edge Computing en Latinoamérica tendrá un mayor crecimiento por esta razón

Debido a que la necesidad de elementos tecnológicos aplicados a la vida diaria van en aumento, se estima que a partir de este 2021 Edge Computing tenga un incremento considerable en toda Latinoamérica.

Cabe recordar que Edge Computing es una herramienta enfocada principalmente a escenarios empresariales e industriales que aportan más autonomía a los dispositivos, haciéndolos más inteligentes.

Según Red Hat, “es un tipo de informática que ocurre en la ubicación física del usuario, de la fuente de datos o cerca de ellas. Esto permite que los usuarios obtengan servicios más rápidos y confiables, y que las empresas puedan aprovechar la flexibilidad del cloud computing híbrido. Con el Edge Computing, las empresas pueden usar y distribuir un conjunto común de recursos en una gran cantidad de ubicaciones”.

Algunos ejemplos de aplicaciones en donde es ocupada es: el reconocimiento facial en los aeropuertos para controlar que los pasajeros no tengan ningún problema judicial, el análisis del perfil de los consumidores que ocupan un ascensor en un momento determinado para mostrar en las pantallas de esta publicidad relevante o incluso hasta servicios como Netflix, entre otros.

En ese sentido, la arquitectura de Edge Computing ayuda a que los datos se procesen de forma más rápida y en viajes más cortos. Ello hará que su crecimiento sea exponencial en los siguientes años.

De acuerdo estudio Informe de Tendencias Globales: cómo la Cuarta Revolución Industrial está cambiando la TI, las empresas y el mundo de Lumen, hay diversos factores que impulsan el crecimiento de Edge Computing en la región. Por un lado, la adopción incremental de soluciones de video, realidad aumentada o realidad virtual, industria 4.0 y hasta inteligencia artificial que fuerzan a obtener respuestas en tiempo real.

El estudio señala que ya había detectado que el 60% de los tomadores de decisiones de IT globales necesitan una latencia menor a 10 milisegundos para sus aplicaciones, cifra que cae a 5 milisegundos para el 20% de ellos.

Por otra parte, “la aparición de plataformas interoperables que permiten a los clientes utilizar Edge Computing adaptado a sus necesidades y sus casos de uso de manera ágil e integral. Y, por supuesto, la evolución de la tecnología de telecomunicaciones 5G, que parece desarrollada a medida para Edge Computing”.

De tal modo, el 5G multiplica las oportunidades, ya que como una de sus características es la baja latencia, en especial entre las estaciones repetidoras de señales y los dispositivos, permitirá incrementar de manera notable sus usos. Datos de Statista tomados por Lumen señalan que en el futuro cercano las conexiones 5G en la región pasarán de ser las 300.000 de 2020 a 61,9 millones en 2025.

“Los dos grandes beneficios de Edge Computing son la posibilidad de entregar la mejor experiencia del usuario y hacer posible prácticamente cualquier solución tecnológica, sin que importe cuán intensivo sea su procesamiento o que tan sensible sea a la latencia”, señaló Fernando Zangrande, director de Operaciones de Data Center de Lumen LATAM.

Según Toolbox, el Edge Computing tiene tres ventajas en comparación con los sistemas hoy predominantes: velocidad, confiabilidad y costo.

“Al mudar las herramientas y aplicaciones de análisis de datos cerca de la fuente real de datos, reduce la distancia física que la información debe recorrer y el tiempo que necesita para hacerlo”, señaló sobre la velocidad. Eso a la vez abrevia “los periodos de inactividad o demora, de modo tal que se incrementa la respuesta, la velocidad y la calidad del servicio en general”.

Con sus “centros locales de micro-datos, el borde de la red ofrece a las empresas y los consumidores una conectividad confiable para las aplicaciones IoT”, siguió el artículo. No sólo lo hace si la nube se afectara: también requiere menos ancho de banda para operar en general.

Las empresas pueden bajar sus costos considerablemente al reducir el ancho de banda necesario”, completó, “al reemplazar los centros de datos con soluciones localizadas y reducir los requisitos de almacenamiento de datos”, lo cual implicaría también una reducción de costos para el usuario de apps y dispositivos IoT.

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