El Cloud Computing, o computación en la nube, es una de las tecnologías relativamente recientes que más utilizamos en nuestra vida diaria. Consultar el buzón de nuestro correo electrónico, mirar el saldo de una cuenta bancaria, o comprobar el estado de un pedido a domicilio, son solo tres casos muy simples que ilustran hasta qué punto está presente en las actividades más simples.
Qué es el Cloud Computing
Expresado de forma muy sencilla, el Cloud Computing consiste en interaccionar con información que se encuentra en un servidor remoto y al que se accede gracias a Internet.
El dispositivo (teléfono móvil, tableta o PC) desde el cual se inicia la petición, se conecta a internet. Es entonces cuando el proveedor de internet que da servicio al usuario lleva sus datos desde el dispositivo hasta el servidor de destino, utilizando una dirección web de este, la mayoría de los casos, u otro medio de identificación del sitio.
El servidor de destino procesa los datos que le envió el usuario, opera con la información y devuelve una respuesta. En el caso del pedido, los datos del usuario pueden ser el número de pedido, o un identificador del usuario. El servidor de la compañía los procesa, opera con ellos, y devuelve una respuesta. Esta respuesta es indiferente del dispositivo, ya que el servidor está ahí, proporcionando información para quien quiera, cuando quiera, desde cualquier sitio, a disposición vía internet, es decir en el Cloud (nube).
Algunos inconvenientes
Frente a la enorme ventaja que supone esto último, el Cloud Computing presenta el inconveniente de los tiempos que conlleva el viaje de los datos y el viaje de la información de vuelta a través del ciberespacio. Hay que tener en cuenta que la petición del usuario puede estar dirigida a servidores en la nube situados a grandes distancias, y en estos casos interviene más de un operador de internet, casi con toda probabilidad.
En la mayoría de los casos de uso no es habitual que los servidores estén tan alejados como para que el usuario perciba una demora molesta. Sin embargo, hay ciertas situaciones en las que cada milisegundo es crucial, y se hace necesario que la latencia y el tiempo de respuesta del servidor sea lo más bajo posible. Algunos de estos escenarios tienen que ver con el Internet de las Cosas (IoT). En un sistema como IoT, con miles de dispositivos conectados entre sí, y a Internet, es lógico esperar que el volumen de datos que se intercambia se dispare de forma exponencial. ¿Cómo minimizar el tiempo de respuesta?
El Edge Computing viene a mejorar este punto.
Se trata de una idea simple, acercar el poder de procesamiento lo más cerca posible de donde los datos están siendo generados. Dicho de otra forma, es acercar la nube hasta el usuario, hasta el borde mismo (Edge, en inglés) de la red.
En el paradigma Edge Computing, todos esos elementos IoT situados por todas partes se ocupan no solo de recolectar datos para enviarlos a la nube, sino también de procesarlos directamente.
Fog Computing
Estrechamente relacionado con el Edge Computing, la llamada Fog Computing permite extender la nube para hacerla llegar más cerca de las cosas que producen y se accionan mediante datos de dispositivos IoT. Cualquier dispositivo con conectividad de red, capacidad de computación y almacenamiento puede ser un nodo de esa niebla (Fog).
Un ejemplo, el coche autónomo
Recolecta continuamente información sobre sus sistemas internos de conducción y el entorno donde se mueve, a la par que necesita procesarla en tiempo real, prácticamente, para que su conducción sea óptima y segura.
El coche autónomo no puede estar esperando a comunicarse con la nube y recibir la respuesta, y es ahí donde la Edge Computing entra en juego, confirmando el papel fundamental que tiene el ordenador central del coche para aglutinar, analizar y dar respuesta a las necesidades de la conducción autónoma en cada momento.
Esas necesidades en tiempo real se suman a otras igualmente interesantes y que ponen de manifiesto la relevancia de la nube: todo lo «aprendido» por un coche autónomo se puede transferir a la nube para que el resto de los modelos se beneficien de la experiencia y de la reacción más adecuada ante distintos eventos.
