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Los sistemas HPE Edgeline llevan capacidad de cómputo y analítica a los dispositivos IoT

Los sistemas Edgeline de HPE suponen el nacimiento de una nueva categoría de producto que podríamos denominar «Converged IoT Systems».

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Los sistemas HPE Edgeline llevan capacidad de cómputo y analítica a los dispositivos IoT

Durante el pasado Discover 2016 celebrado por HPE en Las Vegas (EE UU) pudimos conocer los nuevos sistemas convergentes HPE Edgeline EL 1000 y HPE Edgeline EL4000 preparados Internet of Things (IoT).

El anuncio, según Mike Krell, analista de Moor Insight & Strategy, supone el nacimiento de una nueva categoría de producto que podríamos denominar «Converged IoT Systems», un movimiento acertado por parte de HPE porque «va directamente a donde la industria se dirige, a llevar potencia de cálculo y analítica más cerca de la fuente de los datos«, afirma Mike Krell.

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Las razones principales para mover la capacidad de cómputo más cerca de los dispositivos finales son tres:

– Si se agrupan términos como «latencia», «tiempo de visión» y «tiempo para la acción» tendríamos otro que denominaríamos «periodo de relevancia». Estamos hablando de que cada aplicación no necesita que se actúe sobre los datos de la misma forma y en el mismo periodo de tiempo. Algunas aplicaciones obligan a trabajar en tiempo real y otras sólo necesitan actualizaciones diarias o semanales. Por eso, el término «periodo de relevancia» es clave para la puesta en marcha de soluciones exitosas de IoT.

– Si aceptamos las previsiones que hablan de miles de millones de dispositivos conectados en IoT a finales de 2020 o incluso antes, pensar en que todos ellos estén enviando datos constantemente va a suponer una presión insostenible para la infraestructura de red actual. Mediante el procesamiento de datos más cerca del punto final, la cantidad de éstos que se muevan se puede reducir y minimizar así la saturación de la Red.

– Enviar datos cuesta dinero.



Por lo tanto, quedan claro las grandes ventajas de acercar el procesamiento de datos al dispositivo IoT, lo que nos daría, de nuevo, tres escenarios desde donde realizar el análisis:

– Dispositivos: Hay muchas aplicaciones que permiten que el análisis de datos pueda hacerse en los dispositivos porque éstos cuentan con capacidad de cómputo. Esta acción inmediata no sólo proporciona control en tiempo real, también reduce el tráfico de datos de la red. Un ejemplo sencillo lo tenemos en la monitorización de cámaras para contar los coches que pasan por un cruce. Con tener el recuento y el momento en que pasa cada vehículo es suficiente, no hará falta enviar imágenes que saturen la red.

– On premise: Los gateways se pueden hacer más inteligentes (es decir, añadirles funciones de servidor) o apostar por soluciones como los HPE Edgeline. Estos sistemas combinan funciones de servidor propias de centro de datos, incluyendo seguridad y gestión de dispositivo y sistema, junto con la potencia de cómputo, la captura de datos y el control para realizar el análisis de datos más cerca del dispositivo IoT.

– La nube: Básicamente se trata de recoger todos los datos del dispositivo y enviarlos a la nube para procesarlos. Es perfecto para aplicaciones en las que trabajar en tiempo real no es crítico y los datos tienes que ser integrados con otros sistemas y otras fuentes.

La industria se está moviendo a un IoT donde el «periodo de relevancia» de los datos es vital y afortunadamente Hewlett Packard Enterprise, con su nueva categoría de «Converged IoT Systems», la familia HPE Edgeline, ha sabido responder a este movimiento.

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