El Edge Computing es un modelo de computación distribuida que permite procesar datos cerca del lugar donde se generan, como sensores, vehículos o dispositivos industriales. A diferencia del modelo tradicional en la nube, reduce la latencia, mejora la velocidad de respuesta y es clave en sectores como salud, transporte o manufactura. Esta arquitectura resulta esencial en un mundo donde más de 15.400 millones de dispositivos ya están conectados a internet y muchos requieren decisiones en tiempo real.
Para finales de 2023, el planeta tendrá más de 15.400 millones de dispositivos conectados a internet, una cifra que incluye equipos industriales, médicos, de seguridad y comercio, entre otros. Algunos de ellos tienen una importancia crítica, y cualquier demora en el procesamiento puede costar vidas. ¿Cómo resolver estos desafíos en las empresas y grandes ciudades? La computación al borde o Edge Computing tiene la palabra.
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¿Qué es el Edge Computing y cómo funciona en tiempo real?
Según la firma analista Gartner, la computación de borde forma parte de la computación distribuida, un modelo donde el procesamiento de los datos se realiza cerca del lugar donde las personas y dispositivos están generando o consumiendo esa información.
Sus orígenes se remontan a finales de la década de los noventa con una propuesta de Akamai llamada Content Delivery Network (CDN), cuyo concepto fue ampliado en un documento de 2002 llamado Globally Distributed Content Delivery.
Se trató de una iniciativa que tendió una red de 12,000 servidores en más de 1,000 redes, buscando crear nodos de cómputo más cercanos geográficamente a los usuarios para la entrega de contenidos almacenados en caché, como imágenes y videos.
Posteriormente, para la década de 2000, se crearían otros modelos de computación distribuida que abrieron el camino hacia el edge computing, como las redes Peer to Peer en las que los usuarios finales conectaban sus computadoras entre sí para compartir recursos sin necesidad de pasar por un servidor central. Otra evolución vino con el uso de Micro Data Centers en los que las empresas rentaban recursos de almacenamiento y cómputo a los usuarios finales.
Actualmente, el Edge Computing va más allá de imágenes y videos y atiende solicitudes de miles de millones de dispositivos en todo tipo de entornos industriales, gubernamentales e incluso de entretenimiento. Una investigación de la Universidad de Cambridge analiza cómo el procesamiento perimetral optimiza la toma de decisiones en sistemas industriales complejos, reduciendo el riesgo de fallos en tiempo real.
Beneficios del Edge Computing en sectores críticos
| Categoría | Dato clave | Fuente / Contexto |
|---|---|---|
| Cantidad de dispositivos conectados (2023) | 15,400 millones | Statista, artículo principal |
| Proyección del mercado Edge Computing (2030) | USD 139,580 millones | Proyección citada en el artículo |
| Proporción de servidores en ambientes Edge (2024) | 26.3% del total de servidores (4.7 millones) | Estimación de Omdia |
| Crecimiento del tráfico de datos global (2010–2023) | De 2 ZB en 2010 a más de 120 ZB en 2023 | Mención en tendencias tecnológicas |
| Sectores con latencia crítica | Salud, Transporte, Minería | Casos de uso críticos detallados |
| Protocolos comunes en dispositivos Edge | NFC, BLE, RFID, 5G, Wi-Fi, Zigbee, Z-Wave, Ethernet | Listado técnico bajo “Arquitectura del Edge” |
¿Ha escuchado hablar de los coches autónomos? Para muchos, una de las tendencias tecnológicas del futuro y que moverá más de 2,3 billones de dólares para 2030. Esta industria, que involucra a gigantes que van desde Google hasta Uber, por solo mencionar dos casos, depende de dos factores críticos: la conectividad (latencia) y el poder de cómputo. Y precisamente estos retos se solucionan usando la computación perimetral.
Volviendo al ejemplo de los coches autónomos, en medio de una carretera, cualquier demora puede ser fatal: un imprevisto humano o un incidente climático puede provocar accidentes con consecuencias legales, económicas y humanas. Por eso, en industrias donde la seguridad es crítica, como transporte, defensa o logística médica, la computación perimetral no es solo una ventaja tecnológica, sino un requisito de seguridad operacional avalado por normas internacionales como las ISO 26262 y las guías del IEEE sobre sistemas críticos en tiempo real, y estudios académicos sobre requisitos de calidad en sistemas críticos en tiempo real.
Pero las redes de comunicaciones suelen compartirse entre millones de usuarios y en el esquema de cómputo tradicional, la mayoría de procesos debían ser enviados hasta un gran servidor, muchas veces instalado en otras geografías, donde se procesaba una inquietud y la respuesta se enviaba por la misma ruta de llegada.
Por ello, el Edge Computing es vital para esta industria, al acercar los servidores hasta donde se necesitan, disminuyendo la latencia y mejorando la eficiencia en el procesamiento. Y este mismo argumento puede usarse con otros nichos de mercado donde la velocidad de la comunicación es crítica, como en el sector salud, de minería y de transporte, por solo mencionar 3 casos.
Razones como estas impulsan la valoración de mercado del Edge Computing en más de 139.580 millones de dólares para 2030, pues los dispositivos IoT siguen creciendo cada año.
El siguiente gráfico muestra una comparativa entre los principales sectores críticos que ya aplican Edge Computing, según la sensibilidad a la latencia y el nivel de impacto operativo.
Cómo opera el Edge Computing: capas, nodos y latencia
El Edge Computing, también llamado Computación Perimetral, se diferencia del modelo tradicional en que descentraliza el poder de cómputo a través de varias capas intermedias, evitando enviar todos los datos a grandes centros en la nube. Un estudio de la University of California, Irvine demuestra cómo esta arquitectura permite desarrollar asistentes cognitivos multimodales que procesan datos en tiempo real durante emergencias médicas, mejorando la toma de decisiones en el lugar del incidente gracias a una latencia casi nula.
Así, el Edge Computing se compone de distintos segmentos que incluyen desde los equipos más “sencillos” que generan y reciben información, una red que recibe esos datos y procesa algunos de ellos, y por último, un Data Center donde se recopilan solo la información más pertinente.
Para dar una idea de la pertinencia o no de estos datos, imagine el sensor de calor en una fábrica; si la temperatura es la misma de siempre, no tiene sentido escalar esa información a un gran centro de datos en la nube. Ahora, si se presenta un cambio brusco en la temperatura, esto es mucho más preocupante y merece revisarse.
Arquitectura del Edge Computing: dispositivos, gateways y nube
Vale la pena recordar que cada instalación de un sistema de Edge Computing tiene sus propias características que dependen de la máxima latencia permitida y el costo de implementación según el tipo de industria/aplicación que se quiera tratar. Pero a pesar de estas variaciones, se presentan algunos elementos comunes como:
Dispositivos Edge: Desde lavadoras inteligentes y sensores hasta videocámaras y robots, los dispositivos Edge, o al borde, son los equipos que están en el límite de la red generando y recibiendo datos.
Son la parte más numerosa del ecosistema y están en el lugar donde están sucediendo las cosas. Pueden conectarse a otros dispositivos edge o a gateways a través de protocolos de comunicación estandarizados como son NFC, Bluetooth Low Energy (BLE), RFID, redes 5G y Wi-Fi, Zigbee, Z-Wave y Ethernet, entre otros.
Servidores Edge o Gateways: Es el corazón del Edge Computing, se trata de una capa de procesamiento de datos que se sitúa cerca de los dispositivos Edge y que envía solo la información relevante a los grandes servidores en la nube. Gracias a ello, pueden responder rápidamente a los incidentes que puedan presentarse. También pueden coordinar a los dispositivos conectados a ellos, prendiéndolos, apagándolos, generando alarmas, etc.
Si los dispositivos Edge son miles de millones, los gateways son millones. Para ser más exactos, la firma analista Omdia estima que para 2024 el 26,3 % de los servidores (4,7 millones) se usará precisamente en ambientes Edge, una cifra mayúscula considerando que en 2019 sólo se ubicaron 2,3 millones para el mismo fin.
Servidores en la nube: Si bien es cierto que ya existe un procesamiento y almacenamiento previo de datos que incluso puede venir desde los mismos dispositivos, los grandes servidores en la nube son el estadio mayor donde estos datos son sometidos a un análisis más detallado usando grandes modelos de analítica y algoritmos de Inteligencia Artificial. Aquí se diseccionan anomalías estadísticas y se predicen patrones de comportamiento, porque la Computación en la Nube y el Edge Computing son complementarios, no rivales.
Diferencias entre Edge Computing y Cloud: ¿complementarios?
| Aspecto | Edge Computing | Cloud Computing |
|---|---|---|
| Ubicación del cómputo | Cerca del origen de los datos (dispositivo, red local) | En centros de datos remotos y centralizados |
| Latencia | Muy baja, ideal para tiempo real | Mayor, depende de distancia y red |
| Conectividad | Funciona incluso con conexión intermitente | Requiere conexión constante |
| Seguridad | Mayor control local, pero más puntos vulnerables | Centralizada, con protección robusta del proveedor |
| Escalabilidad | Limitada a la infraestructura instalada | Escalabilidad prácticamente infinita |
| Costos | Menor uso de red, pero requiere inversión local | Costos variables según uso y almacenamiento |
| Casos de uso ideales | Cirugías remotas, vehículos autónomos, monitoreo industrial, salud crítica | Big data, backup masivo, procesamiento de IA, plataformas SaaS globalizadas |
A pesar de que la computación en la nube y el Edge Computing se complementan, sus conceptos básicos son opuestos. Por un lado, la computación en la nube se basa en centralizar el poder de cómputo en un gran nodo principal, recopilando datos de los dispositivos a través de Internet y facilitando su administración.
El Edge Computing tiene otra prioridad y es reducir la latencia, distribuyendo el procesamiento de los datos a lo largo del ecosistema digital para generar respuestas más rápidamente. Esto no solo genera más velocidad, también disminuye costos al no enviar grandes cantidades de datos por Internet.
Pero a pesar de sus diferencias conceptuales, ambos modelos se complementan al dejar una capa de procesamiento más ‘ligero’ que requiere más velocidad en un nivel más bajo y enviando solo la información más interesante para su almacenamiento y procesamiento en niveles centralizados.
Por cierto, existe también otro enfoque usado por otros fabricantes como Cisco que hablan de Fog Computing como una capa extra, un modelo de cómputo descentralizado que estaría entre los dispositivos Edge y los servidores en la nube. Recordemos que Fog quiere decir niebla.
Aplicaciones del Edge Computing en salud, industria y retail
Aunque el modelo de computación perimetral tiene muchas ventajas en velocidad y eficiencia, también es cierto que algunos nichos de mercado le sacan más ventaja que otros, como por ejemplo el mencionado caso de los coches autónomos. Pero no es el único ejemplo.
Otra industria donde es vital disminuir la latencia es el sector salud, donde los datos deben ser procesados y transmitidos en tiempo real para salvar vidas. Una demora en la transmisión de información crítica —como las constantes vitales de un paciente en estado crítico o una alerta de desfibrilador— puede comprometer el diagnóstico o la atención. Según el informe elaborado por PwC y liderado por Daryl Walcroft, experto en programas de excelencia en infraestructura crítica, el uso del edge computing en el sector salud permite tomar decisiones clínicas en tiempo real, especialmente en contextos como cirugías asistidas por robot o traslados en ambulancias conectadas, lo que incrementa la tasa de supervivencia en emergencias médicas (PwC, 2024). Esta capacidad de procesamiento perimetral ultra rápido es clave para reducir la latencia en intervenciones críticas, según destaca la consultora en su análisis del auge de los edge data centers.
En esta misma línea, Ben Cushing, Chief Architect para salud federal en Red Hat, subraya
El edge computing puede mejorar los resultados de los pacientes al respaldar la toma de decisiones clínicas y reducir el tiempo que los proveedores tardan en diagnosticar y comenzar a tratar condiciones, incluso en los entornos de atención médica más remotos y difíciles (HealthTech Magazine, 2024).
Hospitales y salud
Una investigación de PwC encontró varios escenarios en los cuales el Edge Computing puede salvar vidas, como en las ambulancias. Cuando los paramédicos llegan al hospital, pasan los datos de los pacientes a los médicos, pero esta información podría transmitirse de forma inmediata desde el automóvil usando redes móviles.
Otro ejemplo en esta industria se da dentro de los mismos hospitales donde centenares de equipos están conectados entre sí, monitoreando variables críticas relacionadas con el bienestar de los pacientes o incluso en forma remota, vigilando los datos de los wearables de los pacientes ya remitidos a sus casas. Gracias a estos beneficios, la industria del Edge Computing en el sector salud se proyecta que moverá más de 12.900 millones de dólares para 2028.
Manufactura
Aunque existen cientos de aplicaciones posibles, dos de los usos más generalizados del Edge Computing en el sector manufactura son el mantenimiento predictivo y evitar sobrecargar a los servidores con información no relevante. El mantenimiento predictivo basado en Edge Computing no solo garantiza continuidad operacional y reducción de costos: en sectores como la minería o la industria química, también previene accidentes mortales mediante sensores que detectan anomalías antes de que se conviertan en fallos críticos. La OSHA y organismos internacionales coinciden en que la digitalización inteligente de los entornos industriales es clave para reducir los riesgos laborales y las pérdidas humanas.
Agricultura
Según la FAO, apenas el 38% de la superficie de la tierra es cultivable y de esta extensión solo la tercera parte se usa para ello, dejando el resto para otras actividades complementarias como ganadería y pastizales. Si a esto le sumamos que la población crece cada año, la revolución de esta industria o Agricultura 4.0 es crítica.
Para lograr cumplir con sus objetivos, la Agricultura 4.0 usa diferentes herramientas que van desde la Inteligencia Artificial y la robótica hasta la computación perimetral. Gracias al Edge Computing y el IoT, es posible conocer el nivel de humedad de la tierra, sus nutrientes y pesticidas y tomar acciones en el asunto automatizando algunas labores, controlando drones, tractores inteligentes y sistemas de riego, entre otras posibilidades.
Retail
Este segmento involucra un poco de todo, desde el manejo de inventarios, la atención al cliente en puntos de venta (POS), el transporte y la logística, entre otros. Y por ello, el Edge Computing tiene que estar presente tanto en mostradores como en el interior de la organización.
Por ejemplo, detrás de bastidores es posible tener un sistema automatizado de inventario que permita conocer las verdaderas existencias de productos en tiempo real, emitiendo alertas y ayudando a crear rotaciones de suministro más efectivas.
En la parte exterior, frente al cliente, el Edge Computing ayuda a optimizar los tiempos de atención en las cajas, incluso cuando falla la conexión a Internet sincronizando los datos posteriormente. Además ofrece servicios complementarios a los usuarios finales como mostradores digitales y puntos de acceso a internet, además de soportar el sistema de videovigilancia de las tiendas.
Pero esto es apenas una muestra: otras industrias donde el Edge Computing brilla por sus capacidades son los servicios financieros, donde ayuda a proteger la seguridad en los cajeros automáticos (ATM), o en el transporte de mercancías transmitiendo datos constantemente sobre el estado de los productos. Otra vertical de especial importancia es en los servicios públicos (agua y luz), reportando averías y ayudando al mantenimiento preventivo de las redes. Y por supuesto, en el sector gubernamental con los sistemas de seguridad ciudadana.
Cuando se trata de infraestructura crítica, la computación perimetral no solo ofrece eficiencia: representa una capa adicional de seguridad física y digital. Sectores como salud, transporte o energía requieren procesamientos ultra rápidos porque una mala decisión o un retraso puede tener consecuencias legales, financieras o incluso letales. Por ello, las organizaciones deben considerar el Edge Computing no solo como una innovación técnica, sino como un componente esencial de gestión de riesgos
Ventajas del Edge Computing: velocidad, seguridad y ahorro
Aunque no es tan notorio para los usuarios finales, el transporte de datos por Internet tiene un costo que puede llegar a ser especialmente alto cuando hablamos de miles de dispositivos conectados de forma permanente. El Edge Computing viene a solucionar este problema usando equipos que categorizan los datos dignos de ser enviados a los servidores centrales y administrando localmente la mayoría de las operaciones. Por ello, uno de los principales beneficios del Edge Computing es la reducción de costos al disminuir el ancho de banda requerido.
De igual forma, al no transmitir todos los datos de las operaciones, es posible reducir el riesgo de brechas de seguridad en las organizaciones.
Pero el principal beneficio asociado con la computación perimetral es, sin duda, la velocidad. Este modelo informático reduce el tiempo de respuesta frente a un incidente, permitiendo conservar la integridad de las máquinas e incluso salvando vidas. Además, transmite la suficiente información para realizar mantenimientos preventivos o de emergencia.
La conectividad es un lujo que no es lo suficientemente valorado. Casi siempre estable en las grandes ciudades, no está exenta de presentar algunas “lagunas” en su funcionamiento. Para combatir este incidente, los equipos de computación en el borde pueden seguir funcionando sin un monitoreo constante o incluso en escenarios de conectividad intermitente.
Otro beneficio menos conocido es la capacidad de los equipos Edge para actuar como enlace de comunicación entre máquinas antiguas y modernas, permitiendo cuidar las inversiones de las empresas y el uso de sus recursos.
Tendencias clave del Edge Computing y su integración con IA
Como sucede con el resto de iniciativas informáticas, el Edge Computing es necesario imaginarlo trabajando en conjunto con otras tecnologías que lo potenciarán en un futuro. Hablamos de iniciativas como Inteligencia Artificial, Internet de las Cosas y Analítica, entre otras tendencias. Algunas de las más destacadas son:
- Las redes 5G: Mucho se habla de las redes de quinta generación como la siguiente revolución en las telecomunicaciones gracias a su capacidad para transmitir datos de una forma mucho más rápida. De hecho, teóricamente podrían alcanzar una velocidad de 20 Gbps, lo que lo haría ideal para potenciar la siguiente generación de dispositivos que conforman el Internet de las Cosas y el Edge Computing. Para mediados de 2022 existían redes 5G en más de 70 países que se espera lleguen a más de 1.000 millones de personas en los próximos tres años.
- Un blanco de los cibercriminales: El crecimiento de dispositivos y redes Edge los convertirá en un objeto de deseo por parte de los cibercriminales. Recordemos ataques como el realizado contra el oleoducto Colonial Pipeline en 2021 o el de la empresa de Internet estadounidense Dyn en 2016. El informe ‘AT&T Cybersecurity Insights Report: Securing the Edge’ descubrió que el 74% de los responsables de seguridad encontraron probable que sus organizaciones se vieran afectadas por esta vía.
- Cloud Gaming: ¿Para qué comprar un costoso computador de videojuegos si es posible acceder a ellos desde cualquier pantalla a la manera de Netflix? El Cloud Gaming es una tendencia que ha involucrado a gigantes como Nvidia, Sony y Google, por solo mencionar tres casos. Sin embargo, los costos de mantener una red con la suficiente velocidad eran un desafío en términos costo-beneficio, pero la tecnología ha mejorado cada año.
- Más datos que nunca: Como consecuencia directa de una mayor cantidad de dispositivos y de redes con mayor capacidad para el transporte de información, la cantidad de datos que se administrará en la periferia será más grande que nunca. Recordemos que globalmente los datos se han disparado pasando de 2 zettabytes de información en 2010 a más de 120 zettabytes para 2023.
- Inteligencia Artificial: Es la tendencia del momento, aunque la carga más pesada del procesamiento se realizará desde los grandes centros de datos, también es posible desacoplar algunas instancias (algoritmos) en la periferia gracias a la evolución de los dispositivos en el borde. Piense, por ejemplo, en el sistema automático de frenado de algunos autos inteligentes, en las cámaras de videovigilancia de los centros de datos o incluso en el despliegue de imágenes satelitales.
Cómo implementar Edge Computing en empresas paso a paso
Como con cualquier proyecto, la tecnología debe responder a un principio básico, que es resolver un problema o una situación. Se habla de establecer objetivos claros y cuánto se puede gastar en este proceso, porque el Edge Computing es una plataforma flexible que puede operar en diferentes parámetros.
Por ejemplo, existen entornos en los cuales es vital disminuir al mínimo posible la latencia (latency critical), como en carreteras o en hospitales. Por otra parte, existen ambientes donde la latencia es muy importante (latency sensitive) pero no tan prioritaria como en el primer caso, piense, por ejemplo, en el comercio electrónico.
Disminuir esta latencia tiene un costo. ¿Cuánto vale para cada organización? La respuesta es subjetiva para cada vertical. También es importante establecer qué procesos van a ser sometidos a esta transformación siendo ideales aquellos que:
- Necesitan una toma de decisiones rápida.
- Generan gran cantidad de datos.
- Tengan retos en su conectividad.
Una vez elegido el proceso a mejorar, deben responder a otros interrogantes claves, como: ¿qué tan inteligentes deben ser los dispositivos en el borde y dónde vamos a ubicar las capas de procesamiento? En este aspecto, se suele hablar de bordes gruesos (thick) y delgados (thin) del Edge computing.
Los bordes gruesos suelen estar situados a kilómetros de los dispositivos edge, tener un suministro constante y confiable de energía y una capacidad de cómputo considerable. Por ello, su costo suele ser menor que el borde delgado.
El borde delgado suele estar a metros de los dispositivos, por lo que el tiempo de respuesta es menor, al igual que su consumo de energía, pero su costo de adquisición es más alto. La capacidad de cómputo es menor que la de su hermano mayor, pero ofrece una mayor seguridad de los datos al no salir de la red local de comunicaciones.
Otro aspecto fundamental es elegir el talento: ¿quién va a realizar la implementación? ¿In-house o un aliado externo? ¿quién va a estar a cargo de la seguridad de esta red? ¿qué tanta experiencia se tiene dentro de la organización en estas tecnologías?
En el caso de elegir aliados externos, es vital tener en cuenta variables como su experiencia en la vertical de mercado, certificaciones otorgadas por los fabricantes, casos de éxito anteriores y, por supuesto, realizar pruebas piloto. Después de todo, los procesos tecnológicos son procesos de constante innovación y mejora.
FAQ sobre Edge Computing: definición, uso y beneficios
Preguntas frecuentes sobre Edge Computing
¿Cómo influye el Edge Computing en la eficiencia energética de las operaciones industriales?
Una arquitectura perimetral reduce el tráfico de datos hacia la nube, lo que disminuye el consumo energético asociado a la transmisión masiva y el uso intensivo de centros de datos. Según IEEE, la eficiencia mejora especialmente en procesos de manufactura continua y sistemas distribuidos de control industrial.
¿Qué barreras enfrentan las empresas al escalar soluciones Edge más allá del piloto?
Las principales barreras son la interoperabilidad entre dispositivos, la orquestación distribuida y la falta de talento especializado en redes híbridas. Para superar estos retos, organizaciones como la Linux Foundation recomiendan arquitecturas abiertas y gestión unificada del ciclo de vida en el perímetro.
¿Qué impacto tiene el Edge en la gobernanza de datos y cumplimiento normativo?
El procesamiento local permite cumplir más fácilmente con regulaciones como el GDPR o la Ley de Protección de Datos Personales en México, al evitar transferencias internacionales innecesarias. Además, facilita políticas de retención y auditoría in situ, lo que refuerza el control sobre datos sensibles.
¿Cuándo conviene elegir un modelo de “borde grueso” frente a uno “borde delgado”?
El borde grueso es ideal en entornos con infraestructura sólida, como plantas industriales o campus corporativos, donde se requiere procesamiento intensivo y menor latencia sin depender de la nube. En cambio, el borde delgado se adapta mejor a entornos móviles o distribuidos, aunque implica más inversión por nodo.
¿Qué tipo de decisiones estratégicas habilita el Edge en tiempo real que no permite la nube?
El Edge permite decisiones autónomas críticas como paradas inmediatas ante fallos, ajustes de producción en milisegundos o respuesta sanitaria en ambulancias conectadas. Estas acciones requieren procesamiento local con latencia mínima, algo que la computación en la nube no puede garantizar por sí sola.
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