Conecta con nosotros

Noticias

Razones de peso para usar los sistemas HPE Edgeline

Publicado el

razones

El nivel de expectativas que genera Internet de las Cosas no ha parado de crecer y, a medida que se acercan ciertos hitos relacionados con su despliegue (como la llegada comercial de las redes 5G), estas van alcanzando más velocidad. Sin embargo, todavía hay algunos aspectos en los que la industria no se ha puesto completamente de acuerdo, y que son cruciales para para el éxito o fracaso de muchas implementaciones de IoT en vehículos, dispositivos, procesos industriales, etcétera.

Uno de esos aspectos, por no decir el más importante de ellos, es dónde se sitúa la inteligencia que procesa todos los datos recopilados por los dispositivos conectados. Según el planteamiento inicial de IoT, los sensores capturan datos y, a posteriori, estos realizan un largo viaje a través de Internet hasta llegar al lugar donde son procesados. Y, claro, eventualmente dicho «cerebro» remite una respuesta al dispositivo, si es que este debe llevar a cabo algún tipo de acción en base a los mismos.

MCPRO Recomienda

Estudio sobre ciberseguridad en la empresa española ¡Participa en nuestra encuesta y gana!
Garantiza la continuidad de tu negocio en el nuevo entorno de teletrabajo ¡Descárgate la guía!
Cloud computing: adopción, inversión y desafíos en la empresa ¡Descárgate el informe!

En según qué casos, este modelo puede resultar válido, pero a medida que pasa el tiempo, va quedando más claro que confiar en él para cualquier implementación de IoT es un error, un gran error. Así, el paradigma al que se acoge Hewlett Packard Enterprise con su gama Edgeline es el de acercar al máximo la inteligencia al dispositivo, lo que ofrece una mejora sustancial en toda la operativa del sistema. En una reciente exposición de Tom Bradicich, vicepresidente de servidores e IoT en HPE, el directivo plantea siete puntos que explican por qué reducir la distancia entre dispositivo e inteligencia es la apuesta más segura:

Latencia: Cada vez hay más desarrollos basados en IoT en los que el tiempo transcurrido entre la lectura de un dato y el análisis del mismo resulta crítico. Un ejemplo claro son los coches conectados con sistemas de seguridad. ¿De qué sirve que un sensor detecte un dato asociado a un riesgo inminente si, para cuando este ya ha sido enviado, procesado y «respondido», ya se ha dado esa situación de riesgo? Reducir al mínimo el tiempo que transcurre en estas operaciones no es importante, es crítico.

Ancho de banda: El volumen de datos que va a generar Internet de las Cosas es algo que preocupa a los responsables de las infraestructuras de red, ya que estas, en su estado actual, no tienen la capacidad necesaria para asumirlo. Acercar la inteligencia al dispositivo sirve para evitar gran parte de este tráfico y, por lo tanto, optimizar el consumo de ancho de banda y evitar «atascos».

Legalidad: ¿Pueden los datos tomados por un coche en Badajoz ser libremente transmitidos, por ejemplo, a Dakota del Norte? La respuesta es compleja y, en bastantes ocasiones, se traducirá en un «no». Contar con sistemas propios y locales es la única garantía de no vulnerar la ley, aunque sea de manera inconsciente.

Seguridad: Ya se han conocido casos de hackers que han logrado encontrar y explotar vulnerabilidades en muchos dispositivos conectados. Una infraestructura propia y que reduzca los «saltos» que da nuestra información por Internet incrementa de manera sustancial el nivel de seguridad del que disfrutará nuestra infraestructura.

Costes: Reducir la latencia, minimizar el consumo de ancho de banda y contar con un sistema más seguro no solo son mejoras en sí mismas, sino que, además, pueden suponer un importante recorte en los gastos generados por una infraestructura de dispositivos conectados a Internet. Un sistema que acerca la inteligencia al dispositivo no solo ahorra dolores de cabeza… también ahorra dinero.

Duplicidad: Tener datos duplicados, que es algo que ocurre más habitualmente de lo que nos gustaría cuando enviamos algo a la nube, plantea varios problemas. El primero, el consumo de más recursos de los necesarios, algo ineficiente y costoso. Pero, además, la duplicidad de los datos (cuando no es una redundancia por razones de seguridad, como es el caso de un backup), puede dar lugar a desajustes, problemas de coherencia (si se produce alguna diferencia entre unos datos y otros), etcétera.

Degradación y corrupción de los datos: Redes saturadas, servidores caídos, problemas… son muchas las razones por las que, a medida que el recorrido que siguen nuestros datos a través de la red se hace más largo, estos se pueden degradar, como en el juego infantil «teléfono escacharrado». Reducir al máximo la distancia que recorren los datos hasta llegar a la inteligencia que los procesa acaba con gran parte de ese riesgo. Si volvemos a la analogía con el juego, sería como una partida de teléfono escacharrado con un solo jugador.

La gama de productos Edgeline fue presentada por HPE durante Discover 2016 como una apuesta clara de la empresa por mejorar el rendimiento y la seguridad de las infraestructuras basadas en IoT. Y su gran ventaja es tratarse de una solución on premise. ¿Por qué es una ventaja? En primer lugar porque, al ser depositario de la «inteligencia» de la red, hace que esta pueda ser construida con cualquier tipo de dispositivo y sensor, independientemente de si este cuenta con su propia inteligencia o no. Y, por otra parte, porque al no depositar la inteligencia en la nube, ofrece tiempos de respuesta adecuados para aquellos usos en los que la velocidad de respuesta es un elemento importante de la ecuación.

El equipo de profesionales de MCPRO se encarga de publicar diariamente la información que interesa al sector profesional TI.

Lo más leído

Suscríbete gratis a MCPRO

La mejor información sobre tecnología para profesionales IT en su correo electrónico cada semana. Recibe gratis nuestra newsletter con actualidad, especiales, la opinión de los mejores expertos y mucho más.

¡Suscripción completada con éxito!