Comunicación M2M: Los centros de datos en el 2018

En el mundo hay más de siete mil millones de personas y, en promedio, cada una de ellas tiene cinco dispositivos conectados. Para mantener esos dispositivos conectados, miles de millones de máquinas alrededor del mundo se mantienen en funcionamiento las 24 horas del día, siete días a la semana, detectando, analizando y transmitiendo datos; esa es la esencia para las comunicaciones M2M (máquina a máquina).

De acuerdo con Carlos Morrison Fell, Director Field Application Engineer – CALA en Commscope, para 2018 los centros de datos se verán afectados en tres principales formas en cuanto a comunicación M2M:

1. Sentando las bases para 5G: Todos los dispositivos que necesitan comunicarse entre ellos y con personas impulsarán una cantidad masiva de fibra, especialmente con la llegada del 5G al mercado en los próximos 5 a 10 años pero aún queda mucho por hacer antes de que eso suceda. Las redes inalámbricas necesitan muchos activos “alámbricos” para suministrar fibra de backhaul al núcleo y al borde; la densificación de cell sites (por ejemplo, las small cells) también es requerida para habilitar el 5G. De igual manera, se verán llegar numerosas soluciones de alimentación al mercado, permitiendo a operadores brindar energía a muchos dispositivos en el borde de la red de una manera rentable.
2. Baja latencia: Las máquinas ahora pueden procesar información casi tan rápido como la reciben, pero los humanos no. En el particular caso de los centros de datos se toman decisiones de manera instantánea, y una red troncal fuerte es necesaria para brindar soporte.
3. Mayor densidad y velocidad: El despliegue de cantidades abundantes de fibra es una solución en el “mejor de los casos”, pero no siempre es factible. El escenario más eficiente es desplegar fibra de alta densidad desde el principio para permitir que las conversaciones de máquina a máquina ocurran lo antes posible, por lo que una plataforma modular de alta velocidad que pueda soportar múltiples generaciones de equipo es la mejor opción.

Un ejemplo frecuentemente utilizado el respecto son los vehículos autónomos. Éstos siempre están ‘atentos’, se mantienen despiertos al volante y tienen mayor velocidad de reacción. Mientras los autos puedan tomar la decisión correcta en el momento correcto, serán completamente viables en el futuro.

Las máquinas únicamente son tan buenas como sus algoritmos y programación, no obstante, siguen siendo vulnerables a la manipulación humana (como el hackeo) e incluso a otras máquinas. Gartner predice que para el 2022¹ la mayoría de las personas en economías maduras consumirán más información falsa que verídica. Con más dispositivos que personas en el mundo, es necesario decir que los seres humanos se han hecho vulnerables a hackers y ladrones de información, y que al día de hoy existan problemas de privacidad de datos, y preocupación por parte de algunos estudiosos, de que las máquinas asuman labores que antes solo podían realizar los humanos y les quiten trabajo.

Sin embargo, el mismo reporte de Gartner sugiere que el “aprendizaje de máquinas” creará 2.3 millones de empleos para el 2020, mientras que eliminará solamente 1.8 millones.