Para comenzar el artículo vamos con algunas estadísticas de Gartner bastante interesantes:
Según sus informes de 2017, 3.000 millones de dispositivos de borde de nivel industrial generaron 256 zetabytes de datos. Esto es más de 30 veces los que se almacenaron en todos data centers de la nube y privados juntos. A medida que aumenta la cantidad de sensores y dispositivos, la cantidad de datos producidos seguirá creciendo a un ritmo exponencial y más del 50% de los proyectos de IoT usarán dispositivos de vanguardia para en 2022.
El problema es que la mayoría de las empresas de hoy manejan esas cantidades de datos con procesos de nube, y este es un enfoque que hoy en día hace que se afronten problemas complicados, como la saturación del ancho de banda, falta de escalabilidad, retrasos en el procesamiento, seguridad limitada y problemas de cumplimiento y privacidad.
Esto se debe a que las arquitecturas tradicionales no se crearon para adaptarse a las cargas de trabajo de la nube de borde, y los esfuerzos para emplearlas en este nuevo contexto dan como resultado un rendimiento deficiente y una complejidad que no es la buscada o la esperada. Es una realidad que los dispositivos IoT existen desde hace años y darles sentido a los datos generados por estos dispositivos no fue una prioridad de muchas compañías, en gran parte debido a la complejidad y al costo. Sin embargo, con la plataforma de IoT y la tecnología de borde, la implementación de este tipo de inteligencia de escala exponencial puede ser sencilla, rentable y bien aplicada conducir a un nivel de innovación sin precedentes.
Computación de borde
Anteriormente, una nube de borde (con dispositivos locales conectados a sensores) era muy difícil de operar debido a la diversidad de sensores, que se comunican a través de protocolos como Modbus, CAN bus, PROFINET y MQTT, los cuales requerían diferentes interfaces físicas. La escala de implementación frecuentemente involucra cientos de ubicaciones lo que aumenta aún más la complejidad. A su vez, las aplicaciones nativas de nube de próxima generación requieren nuevas estructuras y frameworks de inteligencia artificial (AI), ya que las aplicaciones deben ejecutarse en una variedad de dispositivos con diferentes tipos de CPU, GPU, ASIC, FPGA y placas electrónicas complementarias de diversos proveedores. También se suma el elemento humano de TI (tecnologías operativas, desarrolladores y científicos de datos) que deben trabajar juntos para operar la plataforma y las aplicaciones IoT.
Construcción de plataformas de borde inteligentes y escalables
La plataforma Nutanix Xi IoT ofrece cálculo local e inteligencia artificial para dispositivos de borde (edge) de IoT, convirtiendo el borde y la nube en una única plataforma de procesamiento de datos. Xi IoT elimina la complejidad, acelera las implementaciones y permite a los desarrolladores centrarse en la lógica empresarial que alimenta las aplicaciones y los servicios. De esta forma se pueden utilizar una plataforma de desarrollo que involucre pocas líneas de código (low-code) para crear software de aplicación a través de API en lugar de métodos de programación complejos y engorrosos.
Se trata de una plataforma que permite la administración del ciclo de vida de las aplicaciones de escala masiva, haciendo invisible la infraestructura al habilitar una funcionalidad e implementación fluidas para todas las partes involucradas en los desarrollos de IoT, incluidos los usuarios finales, los operadores de TI, los desarrolladores de aplicaciones y los científicos de datos.
Perspectivas de los datos
El objetivo de utilizar low-code hace que procesar los constantes flujos de datos recibidos desde los sensores en tiempo real sea mucho más simple. Si a esto le sumamos que los datos que son filtrados y transformados puedan fluir de manera segura a la nube que elijamos haciendo uso de servicios nativos, es una gran ventaja. El hecho de que los servicios PaaS sean compatibles con las API de desarrollo hace a los flujos de datos reutilizables y aplican para utilizar una arquitectura de aprendizaje automático (Machine Learning) con el fin de permitir un desarrollo rápido y una implementación global de las aplicaciones modernas de IoT. Xi IoT permite crear múltiples frameworks en tiempo de ejecución, habilitar entornos de ejecución personalizados y traer modelos de machine learning desde cualquier lugar (de Microsoft Azure, por ejemplo)
Convergencia de Edge y Cloud
Con la plataforma de Nutanix, podemos mover fácilmente los datos de los dispositivos de borde a la nube que elijamos, ya sea nuestra propia nube privada o la infraestructura de nube pública de Microsoft, Amazon o Google. Xi IoT ofrece varias ventajas sobre las soluciones de puerta de enlace tradicionales, dentro de las cuales se destacan:
Procesamiento de datos en tiempo real en el borde para obtener información en confiable y tomar decisiones
Métodos sin código para migrar información filtrada a las nubes que utilicemos
Una fácil configuración y administración de miles de ubicaciones de borde desde un plano de control SaaS centralizado
Figura: la puerta de enlace de IoT se transforma en un dispositivo perimetral de inteligencia capaz de procesar localmente en tiempo real (borde PaaS)
Arquitectura de Xi IoT
Nutanix Xi IoT se compone de un plano de control SaaS y una plataforma Xi Edge que se ejecuta en un dispositivo de borde. El plano de control de SaaS proporciona una plataforma punto a punto que se gestiona de forma centralizada desde la nube, a través de una interfaz fácil de usar, para el desarrollo de aplicaciones y operaciones. Con Xi IoT, los clientes de Nutanix pueden implementar Xi Edge en bare metal o como máquina virtual (VM) en nodos compartidos o dedicados.
La plataforma Xi Edge aprovecha Kubernetes, lo que le permite consolidar las aplicaciones tradicionales de IoT y habilitar aplicaciones de nueva generación en contenedores.
La plataforma Xi Edge proporciona acceso seguro a las fuentes de datos de IoT con canalizaciones de datos desde el borde hasta la nube, incluyendo AWS, Azure, GCP y nubes privadas administradas y locales. También proporciona una movilidad de datos perfecta entre el borde y la nube, lo que permite a los usuarios enviar metadatos y construir modelos de Machine Learning en la nube.
Aspectos destacados de Xi IoT
- Permite procesar grandes volúmenes de datos: haciendo uso del aprendizaje automático para procesar de manera inteligente el sensor de IoT y los datos del dispositivo
- Aumenta la confiabilidad: incluso en operaciones continuas con enlaces de datos poco confiables o de bajo ancho de banda
- Reduce la latencia: respuesta rápida en el borde
- Conexiones seguras: seguridad punto a punto desde el borde hasta la nube
- Libertad para elegir la plataforma de nube: conectores de nube incorporados sin scripts de API manuales
- Libertad para seleccionar sensores y dispositivos: podemos conectar cualquier sensor o dispositivo utilizando múltiples protocolos
Casos de uso
Los casos de uso que podremos ver los podemos dividir por tipo de industria:
Manufactura
Permite aumentar la eficiencia y maximizar la productividad utilizando inteligencia para predecir fallas en los equipos, detectar anomalías en los procesos, mejorar el control de calidad y administrar el consumo de energía. El análisis en tiempo real reduce la latencia de las decisiones y minimiza los retrasos en la producción, que muchas veces son altamente costosos.
Retail
Permite ofrecer experiencias únicas a los clientes aprovechando los datos en el borde para personalizar las ofertas, crear una relación omnicanal con los clientes y agilizar el proceso de compra. Los datos perimetrales también pueden mejorar la gestión del inventario, garantizando la disponibilidad del producto y liberando trabajo en la cadena de distribución
Salud
Los equipos de diagnóstico y las herramientas de monitoreo basados en tecnología de borde acercan el procesamiento y el análisis al paciente, mejorando la atención y los servicios sin comprometer su privacidad. La detección y el diagnóstico en tiempo real pueden tener un impacto significativo en los resultados
Petróleo y gas
Logra transforme las operaciones en sentido ascendente y descendente con inteligencia de borde. El análisis en tiempo real de los sitios de pozos puede optimizar los procesos de extracción, y el análisis en las ubicaciones minoristas puede identificar tendencias para maximizar los ingresos.
Ciudades inteligentes
Los servicios de las ciudades conectadas pueden mejorar dinámicamente el flujo de tráfico cuando aparecen puntos problemáticos, despachar al personal de emergencia rápidamente y detectar problemas con los servicios públicos antes de que se conviertan en problemas. Con la cantidad de datos involucrados de todos los dispositivos y sensores en toda la ciudad, la computación de borde es el único enfoque viable.
Creo que IoT es una realidad hace años, pero hace poco que las tecnologías de virtualización y nube están dándole la importancia que se merece. Este tipo de plataformas que permiten tratar y manejar una cantidad de datos tan abismal permite implementar soluciones que eran impensadas hasta hace poco tiempo. Nutanix Xi IoT es una más en la gama de plataformas y tecnologías que existen hoy en día, pero con un enfoque diferente totalmente orientado a eliminar muchas de las problemáticas que se enfrentan hoy en día.
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