Canalizaciones de datos Edge: Maximizar el rendimiento para una eficiencia de siguiente nivel

En la actual era impulsada por los datos, en la que las organizaciones dependen del análisis de datos y de la información en tiempo real, siempre intentan mejorar la forma en que procesan y manejan los datos. Para lograr este objetivo, ha surgido un método nuevo e inteligente llamado edge computing.

Edge computing se centra en procesar grandes cantidades de datos de forma más eficaz. Para ello, maneja los datos más cerca de donde se originan, cerca de los bordes de la red. La razón por la que los sistemas de borde son tan eficientes y rápidos se debe a algo llamado canalización de datos.

¿Qué son las canalizaciones de datos?

Una canalización de datos es un proceso que permite transferir información de forma fluida y eficaz desde distintas fuentes a sistemas de destino para diversos fines, como el procesamiento, el análisis y el almacenamiento. Las canalizaciones de datos consisten en una serie de pasos y cambios por los que pasan los datos, lo que permite a las organizaciones obtener información valiosa y sacar el máximo partido de sus datos.

Los procesos típicos de los data pipelines son:

  • Extracción de datos
  • Transformación de datos
  • Procesamiento y almacenamiento de datos
  • Integración de datos
  • Visualización de datos para análisis

Las canalizaciones de datos Edge reducen la necesidad de intercambios frecuentes de datos con servidores centralizados, lo que minimiza los retrasos y ayuda a las organizaciones a procesar los datos de forma eficiente, lo que permite tomar decisiones fundamentadas.

Canalizaciones de datos Edge VS. Canalizaciones de datos centralizadas tradicionales

Las canalizaciones de datos ayudan a intercambiar datos entre varios sistemas para su procesamiento y análisis. Sin embargo, algunas características distinguen las canalizaciones de datos de borde de las centralizadas tradicionales.

En las canalizaciones de datos centralizadas tradicionales, los datos de distintos dispositivos se envían a una ubicación centralizada (como una nube o un centro de datos) para su procesamiento y análisis. Tras realizar las operaciones de cálculo y análisis, los datos procesados se devuelven a los dispositivos.

En cambio, las canalizaciones de datos Edge procesan los datos más cerca de donde se generan, en los bordes de la red. Esto significa que los datos no tienen que enviarse repetidamente a ubicaciones centralizadas. Como tal, el procesamiento de datos en el borde de la red reduce la inactividad y optimiza la utilización del ancho de banda.

Además, las canalizaciones de datos Edge permiten realizar análisis y obtener información casi en tiempo real, al tiempo que mejoran la privacidad y la seguridad de los datos.

Herramientas y tecnologías para canalizaciones de datos Edge

Se utilizan varias herramientas y tecnologías para implementar canalizaciones de datos Edge. A continuación se describen algunas de ellas.

Marcos de procesamiento de flujos

Los marcos de procesamiento de flujos son herramientas que pueden gestionar datos procedentes de múltiples fuentes. Son esenciales para procesar volúmenes masivos de datos y garantizar flujos de datos eficientes entre varios sistemas.

Dos marcos de procesamiento de flujos muy conocidos son Apache Kafka y Apache Flink. Apache Kafka es una plataforma muy utilizada para crear canalizaciones de datos en tiempo real y aplicaciones de streaming. Puede manejar flujos de datos de forma escalable y tolerante a fallos, lo que la hace útil en entornos de computación de borde. Dado que Kafka está diseñado para trabajar de forma distribuida, puede gestionar los retrasos con eficacia, lo que permite el procesamiento Edge en tiempo real.

Otro marco de procesamiento de flujos, Apache Flink, está diseñado para gestionar el procesamiento de datos basado en eventos, tolerante a fallos y escalable. Lo que distingue a Flink es su enfoque unificado del procesamiento por lotes y por flujos, que lo hace idóneo para escenarios basados en el borde.

Además de Apache Flink y Apache Kafka, existen otros marcos de procesamiento de flujos populares, como Apache Storm, Microsoft Azure Stream Analytics y AWS Kinesis Data Streams.

Formatos ligeros de serialización de datos

La serialización es un proceso que convierte los datos estructurados en un formato conveniente para su almacenamiento o reparto.

Mediante el uso de formatos de serialización de datos ligeros, los datos se codifican para reducir su tamaño al tiempo que permiten una deserialización eficiente. Estos formatos ligeros son especialmente útiles cuando el almacenamiento y el ancho de banda son limitados.

La serialización y deserialización eficientes mejoran el rendimiento general del sistema. Ejemplos de formatos ligeros de serialización de datos son Protocol Buffers (protobuf) y MessagePack.

Técnicas de compresión de datos

El consumo de ancho de banda de la red es un problema crítico que acaba afectando al rendimiento. Para solucionar este problema, se utilizan técnicas de compresión de datos que reducen el uso del ancho de banda de la red y mejoran la eficiencia. Para lograr este objetivo pueden aplicarse varios enfoques, como por ejemplo:

  • Codificación diferencial
  • Codificación delta
  • Compresión en función del contenido
  • Compresión basada en diccionarios

En la codificación diferencial, los datos se comprimen codificando la diferencia entre puntos de datos consecutivos en lugar de valores absolutos. Es más apropiada para transmitir datos que muestran una correlación entre tiempo y espacio.

Del mismo modo, la codificación delta convierte los datos en la diferencia entre elementos sucesivos. Este método es apropiado en situaciones en las que los datos cambian gradualmente.

Por otro lado, las técnicas de compresión sensibles al contenido funcionan según la naturaleza de los datos y aplican la compresión en consecuencia. Por ejemplo, algoritmos como GZip o Deflate pueden comprimir datos de texto.

Del mismo modo, los estándares de compresión de imagen o vídeo, como JPEG y H.264, también pueden utilizarse cuando los datos contienen medios.

Soluciones de contenedorización y orquestación

La contenedorización y la orquestación son valiosas para gestionar y desplegar aplicaciones en entornos periféricos. Están diseñadas para facilitar el uso de los recursos, desplegarlos sin problemas, escalarlos y gestionarlos fácilmente. Kubernetes y Docker son plataformas comunes de orquestación de contenedores para desplegar y gestionar aplicaciones en contenedores.

Kubernetes es una popular plataforma de orquestación de contenedores de código abierto que permite el despliegue, escalado y gestión automáticos de aplicaciones en contenedores. Está diseñada para utilizarse desde un punto de vista de despliegue de borde, con funciones como programación de contenedores, escalado automático, equilibrio de carga, descubrimiento de servicios y autorreparación.

Asimismo, Docker es una plataforma de contenedorización ampliamente utilizada que permite a los desarrolladores crear aplicaciones y sus dependencias en contenedores ligeros y transportables. Docker facilita la creación, distribución y despliegue uniforme de aplicaciones en diversos entornos, incluidos los dispositivos de borde. Cuando la eficiencia de los recursos y el despliegue rápido son importantes, los contenedores de la plataforma pueden servir como dispositivo de borde ofreciendo aislamiento, escalabilidad y facilidad de uso.

Aplicaciones reales de las canalizaciones de datos Edge

El enfoque ayuda a minimizar la latencia o inactividad, optimizando el uso del ancho de banda y la toma de decisiones en tiempo real en entornos periféricos.

En entornos de Internet of Things (IoT), las canalizaciones de datos Edge son cruciales para manejar y analizar datos de varios dispositivos. Los datos pasan por procesos de filtrado, agregación y transformación en los dispositivos de borde antes de ser enviados a la nube para su posterior análisis. Este enfoque minimiza la latencia o inactividad, hace un uso eficiente del ancho de banda y permite la toma de decisiones en tiempo real.

Los vehículos autónomos son otro ejemplo de cómo se utilizan las canalizaciones de datos de borde. Estos vehículos generan grandes volúmenes de datos procedentes de sensores, cámaras y otros dispositivos. La computación Edge permite al vehículo procesar estos datos y tomar decisiones instantáneas, reduciendo la necesidad de conectividad constante a la nube y minimizando los retrasos. Al analizar la información de los sensores dentro de las canalizaciones de borde, los vehículos autónomos pueden mejorar la seguridad y la capacidad de respuesta mediante la detección de objetos, la supervisión de las condiciones de la carretera y la toma de decisiones en tiempo real.

Existen muchos otros casos de uso que ilustran la aplicación de las canalizaciones de datos Edge. Entre ellos se incluyen el análisis de bordes en ciudades inteligentes y el despliegue de bordes para el mantenimiento predictivo en entornos industriales, minoristas y sanitarios.

Buenas prácticas para optimizar el rendimiento

Estas son algunas de las mejores prácticas relativas a las canalizaciones de datos Edge que pueden ayudar a optimizar el rendimiento de las aplicaciones resultantes:

  • Reducir los retrasos y mejorar el tiempo de respuesta priorizando los datos críticos e implementando mecanismos inteligentes de almacenamiento en caché;
  • Permitir conocimientos y toma de decisiones en tiempo real minimizando las transferencias de datos a la nube y realizando análisis y aprendizaje automático en el perímetro.
  • Mejorar el rendimiento utilizando técnicas inteligentes de procesamiento de datos y adaptando dinámicamente las configuraciones de canalización en función de la carga de trabajo y la disponibilidad de recursos.
  • Maximizar la eficiencia del procesamiento, el almacenamiento y el uso de la red minimizando los cuellos de botella y optimizando la asignación de recursos en los dispositivos periféricos.
  • Identificar los cuellos de botella, optimizar las configuraciones y mejorar el rendimiento general del sistema mediante la implantación de sistemas de supervisión sólidos y el empleo de técnicas de ajuste del rendimiento. Mantener niveles óptimos de rendimiento mediante análisis y ajustes periódicos de los parámetros del sistema.

En resumen

Las canalizaciones de datos Edge son fundamentales para maximizar el rendimiento y la eficiencia de los sistemas de computación Edge. Realizar el procesamiento y el análisis en el extremo de la red ayuda a obtener información y conocimientos en tiempo real, reduce la carga de la red y mejora la capacidad de respuesta general del sistema.

Assad Abbas

El Dr. Assad Abbas completó su Ph.D. en la North Dakota State University (NDSU), EE. UU. Actualmente, se desempeña como Profesor Asociado Titular en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad COMSATS Islamabad (CUI), Campus Islamabad, Pakistán. El Dr. Abbas ha estado afiliado a COMSATS desde 2004. Sus intereses de investigación son principalmente, pero no limitados a, la Salud Inteligente, Análisis de Grandes Datos, Sistemas de Recomendación, Análisis de Patentes y Análisis de Redes Sociales. Su investigación ha aparecido en varias revistas de prestigio, como IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Cloud Computing, IEEE Transactions on…