Edge Computing: Convergencia IT y OT en industria e infraestructuras
Cómo aprovechar el valor de la generación masiva de datos
Tanto en ciudades como en industria, cada vez hay más dispositivos conectados y cada vez se capturan más datos. El número de sensores y dispositivos IOT está creciendo exponencialmente. Se estima que en 2020 el número llegara a los 50 billones de equipos conectados.
Tanto en ciudades como en industria, cada vez hay más dispositivos conectados y cada vez se capturan más datos. El número de sensores y dispositivos IOT está creciendo exponencialmente. Se estima que en 2020 el número llegara a los 50 billones de equipos conectados. También nuevas tecnologías como Blockchain, Realidad Virtual (VR) o Machine Learning son una fuente de generación masiva de datos.
Toda esta información, al ser analizada y tratada, puede optimizar el rendimiento de fábricas e instalaciones y al final mejorar los resultados generales de las compañías.
Habitualmente es necesario disponer de la información para la toma de decisiones en tiempo real, por lo que no es posible esperar a que los datos suban a la nube, al centro de datos principal, que se procese, se analice y regrese de nuevo a la instalación. Esto lleva al concepto de Edge Computing. La necesidad de hacer una captura y procesamiento de gran parte de los datos en el lugar donde se generan, en lugar de consumir ancho de banda subiéndolos todos a la nube.
Veamos algunas definiciones de Edge:
Gartner: El “Edge” es donde se conectan las personas y las cosas y empiezan a converger con el mundo digital […]. El “Edge computing” proporciona procesamiento, almacenamiento y servicios para personas y ¨cosas¨ alejadas de los centros de datos centrales, y físicamente cerca de cosas y personas
IDC define la infraestructura “Edge” como un conjunto de ubicaciones de varios niveles donde las empresas pueden realizar funciones esenciales de recopilación de datos y análisis. La infraestructura “Edge” es esencialmente un intermediario entre la nube principal y los dispositivos conectados
Uptime Institute: El “Edge computing” es solo eso: Distribuir capacidades de computación y almacenamiento hasta el borde de la red, ya sea en el borde de una fábrica de la empresa o en un punto de presencia del operador, una torre de telefonía celular o un edificio inteligente
Una arquitectura que incluye Edge Datacenters (el Centro de Datos próximo a donde se producen los datos) no surge únicamente para reducir el retardo en las comunicaciones (baja latencia) sino también para aumentar la seguridad de los datos frente a ataques físicos y ciberataques; facilitar la implementación de actualizaciones y hacer un despliegue más rápido de nuevas infraestructuras digitales.
El Cloud no desaparece sino que complementa al Edgedatacenter, formado así una infraestructura con otros Edgedc y Centros de Datos Centralizados, en la cual los datos y las aplicaciones se distribuyen de forma eficiente entre el origen de los datos y el Cloud. En función de la aplicación y necesidad utilizaremos Edgecomputing, Cloud Computing o una combinación de ambas. Hasta ahora el Edge computing se limitaba a
recoger los datos, almacenarnos y seleccionar lo que se enviaba a la nube, mientras que ahora se añade una alta capacidad analítica que permite generar un valor a las organizaciones indispensable para hacer frente a las nuevas demandas de los mercados.
Actualmente alrededor del 10% de los datos generados por las empresas se crean y procesan fuera de un centro de datos o nube tradicional centralizada. En el año 2022, el 50% de los datos se procesaran en el Edge según Gartner.
Smart Infraestructures En la industria hospitalaria por ejemplo, se captura, almacena y analizan gran cantidad de datos críticos de los pacientes para aumentar su grado de satisfacción y la atención médica. Los datos de pacientes son sensibles y disponer de ellos en tiempo real es fundamental así como proporcionar una alta seguridad física y lógica de los mismos. Los dispositivos médicos generan una gran cantidad de información de los pacientes pero de forma bastante desestructurada, que es necesario una vez almacenada, procesarla y analizarla para hacer mejores y más precisos diagnósticos. Procesar los datos localmente en un Edgedatacenter acelera el tiempo de respuesta y evita el envío masivo de datos al centro de datos principal en la nube, datos que además son de información sensible.
Así mismo, el Edge Computing permite aumentar el rendimiento de las infraestructuras del hospital y reducir los costes de mantenimiento. Por ejemplo gracias a un análisis predictivo de los dispositivos médicos (equipos de resonancia magnética etc…) se puede conocer su comportamiento ante fallos con antelación y prevenir paradas que puedan ser un riesgo para la seguridad o la atención al paciente. Ese mismo análisis de patrones temporales de uso de los dispositivos médicos se puede utilizar para reducir el tiempo de espera de los pacientes gracias a un reparto efectivo de las citas. Smart Industry La digitalización está siendo un vehículo imprescindible para la mejora de la eficiencia y la productividad en la Industria. Gracias al uso de Machine Learning, Analítica Avanzada, Realidad Virtual (VR) etc…se reduce el consumo de energía, las paradas no planificadas o la disponibilidad de los equipos entre otros beneficios.
El uso de aplicaciones y análisis de datos en la nube está permitiendo una rápida transformación digital de las industrias y fabricantes de maquinaria. A medida que los pequeños dispositivos tienen mayor capacidad de captura de datos y análisis próximos a la fuente de los datos, las soluciones Edge Computing están formando cada vez mas parte en esta arquitectura como una solución no solo para recoger datos, almacenarlos, filtrarlos y enviarlos al cloud sino para hacer un análisis local (Onpremise) y convertir los datos en información válida para la toma de decisiones en tiempo real, especialmente en aplicaciones:
Con conectividad temporal o deficiente, como ocurre en emplazamientos remotos
Donde se necesite baja latencia, por ejemplo para la toma de decisiones automática y en tiempo real en maquinaria Donde exista una regulación de la protección de datos Cyberseguridad
Plataformas Off-shore o minas son ejemplos de ubicaciones donde la comunicación entre las máquinas y el Cloud no es completamente fiable y las soluciones de Edge Datacenter adquieren especial relevancia.
Por ejemplo, una aplicación de aprendizaje automático puede predecir las desviaciones entre el comportamiento ideal y real de las bombas de nivelación de una plataforma Off-shore. Situar el algoritmo en un Edgedatacenter on-premise permite no depender de la fiabilidad de las comunicaciones de la instalación.
La solución Secure Edgedatacenter (SEDC) de Rittal es un punto de unión IT/OT, que facilita la captura segura de datos en fábricas e infraestructuras con entornos complejos (Off-shore, Upstream, Mining...) con una rápida implantación del proyecto. Los datos se procesan en tiempo real localmente para facilitar la mejora y flexibilidad de la producción así como facilitar la integración en el Cloud.
Se trata de una solución llave en mano, completamente integrada y segura, con protección (IP55) al agua y al polvo en un
espacio muy reducido (a partir de 800x1200x2250mm), lo que facilita su instalación en espacios reducidos.
El centro de datos esta refrigerado y cuenta con una unidad de detección y extinción de incendios (gas Novec) generando un entorno seguro. Frente a fallos en la alimentación eléctrica dispone de un sistema de alimentación ininterrumpida (SAI), pudiéndose seleccionar una configuración redundante, en caso necesario, tanto en alimentación eléctrica como en el sistema de refrigeración.
Las soluciones pre-configuradas, estándar, modulares y escalables como SEDC reducen considerablemente el tiempo de diseño y de implementación, lo que acelera los proyectos de digitalización. El sistema está probado y testeado y puede equiparse con plataformas de servidores como HPE Proliant (Hewlett-packard Enterprise) para Microsoft Azure Stack, lo que te permite ejecutar servicios compatibles con Azure en tu propio centro de datos.
La unidad se puede monitorizar e integrar vía SNMP, OPC-UA….
En caso de necesitar una capacidad de computo mayor que la que proporciona Secure Edgedatacenter, podemos ir a una solución igualmente llave en mano, con todos los sistemas pre-configurados y probados en formato container, el Datacenter Container.
Edge computing, Cloud computing
El uso eficiente y combinado de Edge computing y Cloud es una forma de aprovechar realmente el valor de la generación masiva de datos. Por ejemplo si nos fijamos en un fabricante de maquinaria, el número de datos que se capturan de una maquina es considerablemente superior al que se venía haciendo hasta ahora. A la hora de integrar esa máquina en una fábrica, el usuario final deberá al menos considerar una arquitectura de Edgecomputing, para aprovechar localmente toda esa gran cantidad de información de todo el conjunto de sus máquinas, que le permita mejorar el rendimiento de su producción o hacer mejorar los diseños mediante prototipos virtuales. Al mismo tiempo el uso combinado con aplicaciones Cloud como Mindsphere (el sistema operativo IOT de Siemens) le permitirá acceder a Aplicaciones con algoritmos de mantenimiento predictivo (por ejemplo para las unidades enfriadoras Blue e+ de Rittal) para mejorar el rendimiento y evitar paradas no programadas por un calentamiento excesivo de la máquina o Aplicaciones OEE para la mejorar la eficiencia, entre muchos ejemplos.
De esta forma, te puedes beneficiar de un modelo mixto en el Edge y en la nube. Localmente, On-premise donde te encargas de gestionar las aplicaciones e infraestructuras que consideras necesario (Aplicaciones, Datos, Runtime, Middleware, O/S, Virtualización, Servidores, Storage y Networking), y un modelo PAAS (Platform as a service, donde solo gestionas datos y aplicaciones) o un modelo SAAS (Software as a service).
Rittal, junto con Siemens y cerca de otras 20 compañías, es miembro fundador de ´´Mindsphere Word´´, una organización global para el desarrollo de aplicaciones IOT en la plataforma Mindsphere, el sistema operativo IOT basado en la nube.
No solo es tecnología
Si queremos mejorar la productividad en fábricas e infraestructuras, ahora más que nunca los responsables TIC y de Datacenters estarán involucrados en el proceso junto con los responsables OT y no solo para dar servicio de comunicaciones, sino para generar los algoritmos de trabajo o la arquitectura de equipos de captura de datos, Edgecomputing y Cloud. La transformación digital no solo es cuestión de tecnología sino de un cambio en el modelo de negocio y de trabajo. Las parcelas TIC, Operaciones, Producción se convierten en grupos multidisciplinares con un objetivo común de mejora de los resultados de las compañías y al final, de mejora de servicio al cliente. La convergencia IT/OT es una realidad.