¿Qué es la computación de borde de acceso múltiple?

¿Qué es la computación de borde de acceso múltiple?

La computación de borde de acceso múltiple (MEC) se encarga de llevar la computación del tráfico y los servicios desde una nube centralizada al borde de la red y más cerca del cliente. En lugar de enviar todos los datos a una nube para su procesamiento, los datos se analizan, procesan y almacenan en el borde de la red. La recopilación y el procesamiento de datos más cerca del cliente reduce la latencia y aporta rendimiento en tiempo real a las aplicaciones con gran consumo de ancho de banda. 

Multi-Access Edge Computing diagram 4

 

 

Características de la MEC

  • Proximidad
  • Latencia ultrabaja
  • Alto ancho de banda
  • Virtualización

La MEC también ofrece capacidades de computación en la nube y un entorno de servicio de TI en el borde de la red. Generalmente, la MEC se implementa con centros de datos distribuidos en el borde. Las aplicaciones en el borde requieren de un entorno con gran ancho de banda y baja latencia. Para lograr este servicio, los proveedores de servicios generan centros de datos distribuidos o nubes distribuidas. Los recursos que componen una nube pueden residir en cualquier lado, desde un centro de datos centralizado hasta un sitio celular, una oficina central, un sitio de agregación, un centro metropolitano de datos o las instalaciones del cliente. La plataforma de MEC permite la computación distribuida de borde, gracias a que procesa el contenido en el borde utilizando un servidor o un CPE.

Una capa de acceso definida por el software también se puede usar como extensión de una nube distribuida. En la actualidad, la mayoría de las iniciativas de computación de borde se desarrolla con el uso de software y hardware de código abierto que usan paradigmas de nube y de virtualización, incluidos RDS y NFV.

Multi-Access Edge Computing diagram 1

Una capa de acceso definida por el software también se puede usar como extensión de una nube distribuida. En la actualidad, la mayoría de las iniciativas de computación de borde se desarrolla con el uso de software y hardware de código abierto que usan paradigmas de nube y de virtualización, incluidos RDS y NFV.

 

Impulsores clave para la MEC

Entre los impulsores clave para la computación de borde, se encuentran la Internet de las cosas (IoT), las redes 4G actuales, y las redes 5G de última generación. El crecimiento exponencial del tráfico, especialmente de video, y la explosión de dispositivos conectados significan que las infraestructuras de red tendrán que ampliarse de manera eficaz para ofrecer mayores volúmenes de datos. La MEC acerca la flexibilidad y agilidad de la nube al cliente para satisfacer estas demandas.

Las redes de acceso de borde también están evolucionando para incluir virtualización y redes móviles, empresariales y residenciales en convergencia.

Según BI Intelligence, se espera que en 2020 más de 5600 millones de dispositivos de IoT empresariales y gubernamentales de todo el mundo usen soluciones de computación de borde, en comparación con los menos de mil millones que se usaban en 2016.
Computación de borde en la IoT, BI Intelligence Octubre de 2016
Según IDC, en 2019, el 43 % de los datos creados por dispositivos de IoT en todo el mundo se almacenarán, se procesarán y se analizarán, y se actuará en función de ellos, en el borde (en lugar de hacerse en la nube o en un centro de datos remoto).
Nube 2.0: nuevos servicios, desafíos y oportunidades, IDC Febrero de 2017

¿Cómo se usa la MEC?

Entre los usos frecuentes de la MEC, se destacan los siguientes:

  • Análisis de datos y video
  • Servicios de seguimiento de la ubicación
  • Internet de las cosas (IoT)
  • Realidad aumentada
  • Alojamiento local de contenido, como videos

Un ejemplo de IoT es un automóvil conectado que detecta constantemente los patrones de conducción, las condiciones de la carretera y el movimiento de otros vehículos para ofrecer orientación de seguridad al conductor. La mayoría de la información predictiva y prescriptiva debe proporcionarse a tiempo. Es decir que los datos del sensor deben recopilarse, procesarse y analizarse en el borde para proporcionar información de baja latencia al conductor.