Vertiv define cuatro arquetipos principales de Edge

Los resultados de la investigación realizada por Vertiv, ayudarán a identificar los requisitos y a optimizar la infraestructura edge, basada en los cuatro arquetipos principales presentados en l estudio.

Vertiv ha presentado el informe Definición de los cuatro arquetipos de Edge y sus requisitos tecnológicos, un análisis global basado en la investigación de casos de uso de Edge Computing, que supone la identificación de cuatro principales arquetipos para aplicaciones de edge y la tecnología necesaria para darles soporte. Los expertos en Edge de Vertiv, junto con una consultora independiente, identificaron más de 100 casos del uso y ajustaron la lista a los 24 que, según se estima, tienen el mayor impacto en los negocios, de acuerdo con sus previsiones de crecimiento, importancia crítica e impacto económico.

Los expertos identificaron series de datos centradas en requerimientos de cargas de trabajo para cada caso de uso de edge y las respectivas necesidades para su rendimiento, disponibilidad y seguridad. Asimismo, analizaron la necesidad de integrarse con aplicaciones actuales o tradicionales y otras fuentes de datos, al tiempo que tuvieron en cuenta el número de localizaciones de edge en una red determinada.

Los cuatro arquetipos son:

1. Aplicaciones con uso intensivo de datos –mprende casos de uso donde la cantidad de información hace imposible la transferencia a través de la red directamente a la nube o de la nube al punto de uso debido a incidencias con el volumen de datos, el coste o la banda ancha. Algunos ejemplos son las ciudades, fábricas y casas/edificios inteligentes, la distribución de contenido de alta definición, la informática de alto rendimiento, la conectividad limitada, la realidad virtual y la digitalización de oil & gas. El ejemplo que más se utiliza es la difusión de contenido de alta definición, donde los principales proveedores de contenido como Amazon y Netflix se asocian de forma activa con suministradores de colocation para extender las redes de distribución, con el fin de acercar más los vídeos de streaming con uso intensivo de datos a los usuarios y así reducir costes y latencia.
2. Aplicaciones sensibles a la latencia humana – Este arquetipo incluye casos de uso en los que se optimizan los servicios para el consumo humano, y todo gira en torno a la velocidad. El retraso en la entrega de información influye de forma negativa en la experiencia del usuario en la tecnología, con lo que probablemente contribuye a la reducción de la rentabilidad y las ventas del minorista. Los casos de utilización son la venta minorista inteligente, la realidad aumentada, la optimización web y el Procesamiento de Lenguajes Naturales.
3. Aplicaciones sensibles a la latencia máquina-máquina – La velocidad es también la característica distintiva de este modelo, que comprende el comercio bursátil, la red eléctrica inteligente, la seguridad inteligente, el análisis en tiempo real, la distribución de contenido de latencia baja, y simulaciones de fuerza de defensa. Dado que las máquinas pueden procesar la información mucho más rápido que los humanos, las consecuencias de una distribución lenta son mucho más altas que en el modelo de latencia humana.
4. Aplicaciones cruciales para la vida – Este modelo engloba casos de uso que directamente impactan en la salud y la seguridad del ser humano. Por tanto, la velocidad y la fiabilidad son vitales. Los casos de uso son el transporte inteligente, la salud digital, los coches conectados/autónomos, los robots autónomos y los drones.