Estrategias y normas de implementación de la computación periférica

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Como hemos aprendido en el informe "Computación periférica en el entorno industrial" sobre las generalidades y las diferentes formas de computación periférica, aquí exploraremos más a fondo cómo se despliega la periferia en un entorno industrial teniendo en cuenta su escalabilidad, fiabilidad, latencia y datos/ancho de banda, y veremos las normas IEEE pertinentes.

Uno de los factores más importantes para cualquier fábrica industrial inteligente es cómo hacer frente a las crecientes demandas de gestión de enormes cantidades de entradas de datos de sensores y prestar los servicios que los sistemas de control actuales pueden ofrecer. Como hemos comentado en la sección "¿Qué es la computación periférica?" del informe, la respuesta para resolver la cuadratura de este círculo es adoptar la computación periférica como parte de una estrategia de la industria 4.0. La computación periférica es una capa intermedia basada en la nube, que conecta la nube central y la periferia, ofreciendo servicios especializados mediante hardware y software.

Despliegue de la periferia

Los componentes clave de la computación periférica son la nube (puede ser pública o privada, con un repositorio para cargas de trabajo basadas en contenedores y también para alojar y ejecutar aplicaciones), los dispositivos periféricos (equipos junto con sensores que tienen recursos informáticos limitados), el nodo periférico (que se refiere a cualquier dispositivo, servidor o pasarela de borde en que se puede realizar la computación periférica), el servidor periférico (normalmente utilizado para ejecutar cargas de trabajo de aplicaciones empresariales y servicios compartidos) y la pasarela periférica (capaz de alojar aplicaciones empresariales y proporcionar servicios de red). Los dispositivos periféricos son hardware físico situado en el borde de la red que tienen suficiente memoria, potencia de procesamiento y recursos informáticos para reunir, analizar y ejecutar datos casi en tiempo real con solo un poco de apoyo de otras partes de la red. Los diferentes dispositivos periféricos ofrecen diferentes niveles de procesamiento y también pueden filtrar los datos, asegurando que solo se envíen a la nube cambios importantes para su posterior análisis. Además, la periferia es más tolerante a los fallos, y las correcciones pueden hacerse de inmediato. Incluso en escenarios con menor fuerza de señal, la periferia sería capaz de soportar los dispositivos de forma independiente.

La contenedorización es una de las formas más comunes de hacer que los programas sean compatibles con el uso de la nube. El programa se empaqueta junto con todas las bibliotecas del sistema operativo que requiere utilizando tecnologías de proveedores como Docker, y el contenedor completo se transfiere de servidor a servidor a medida que cambian las necesidades. Esta migración se realiza normalmente usando Kubernetes y herramientas similares que monitorizan la disponibilidad del hardware y otros factores para determinar cuándo y dónde se deben ejecutar los contenedores. La estructura centralizada de la computación en la nube es cada vez más ineficiente para procesar y analizar los enormes volúmenes de datos recogidos de los dispositivos del IoT debido a la transferencia de datos con capacidad de red restringida. Los métodos de preprocesamiento minimizan en gran medida la cantidad de datos transportados, ya que la computación periférica descarga las tareas informáticas de la nube centralizada al borde cercano a los dispositivos del IoT.

Como muestra la figura, la plataforma IoT Connect® permite que el sistema se conecte rápidamente, reúna y genere información valiosa a partir de los datos a lo largo de la empresa. La plataforma IoT Connect consta de varios componentes, como herramientas, tecnologías, SDK, API y protocolos, y ofrece una matriz de dispositivos, sensores, pasarelas, actuadores y otros módulos. Estos dispositivos recogen varios tipos de datos a diferentes intervalos, que luego pueden ser monitorizados, filtrados y procesados en tiempo real para proporcionarle información procesable. También se pueden crear nuevos flujos de ingresos y modelos de servicio desplegando rápidamente soluciones a escala en los entornos de producción.

Figura: Ecosistema IoT Connect

Normas IEEE para la computación periférica

Hasta la fecha, hay algunas cuestiones que siguen sin resolverse, ya que no están adecuadamente expuestas y la computación periférica no está aún totalmente definida. Además, hay que enfrentar retos en el despliegue de procesos de la computación periférica, como la gestión de la totalidad del sistema, la definición y la creación de nieblas y bordes, el flujo de trabajo y la prestación de servicios de computación periférica (computación, almacenamiento y redes).

La Conferencia internacional del IEEE sobre la computación periférica (EDGE) tiene como objetivo establecerse como un foro internacional de primer orden para que investigadores y profesionales del sector discutan los avances fundamentales más recientes en el estado y la práctica de la computación periférica, identifiquen los temas de investigación emergentes y definan el futuro de la computación periférica. EDGE se encarga de compartir los recursos localizados y de la conectividad en la nube. A continuación se presentan algunas de las normas IEEE en materia de EDGE.

IEEE P1935 Norma para la gestión y la orquestación de los bordes y la niebla	Esta norma define y armoniza la practicabilidad, gestión y orquestación de la computación periférica y de niebla. Abarca las funciones y los servicios de capacidad, gestionabilidad, administración y orquestación de los recursos ambientales y autoconscientes. También especifica la pertenencia y el comportamiento de un recurso ambiental dentro de una comunidad o barrio de borde/niebla, así como la estructura y el propósito de la comunidad de borde/niebla
IEEE P2805.1 Protocolos de autogestión para el nodo de computación periférica	Esta norma especifica los protocolos de autogestión para el nodo de computación periférica. Estos requisitos incluyen protocolos de gestión de autoorganización, autoconfiguración, autorrecuperación y autodescubrimiento entre múltiples nodos de computación periférica.
IEEE P2805.2 Protocolos de adquisición, filtrado y almacenamiento de datos y buffer para el nodo de computación periférica	Esta norma especifica los protocolos utilizados por el nodo de computación periférica de buffer, filtrado y preprocesamiento de los datos recogidos de controladores lógicos programables, numéricos por ordenador (CNC) y robots industriales. La adquisición de datos de los dispositivos de campo con diferentes interfaces debe almacenarse, filtrarse y calcularse automáticamente desde las nubes industriales y otros nodos de computación periférica.
IEEE P2805.3 Protocolos de colaboración entre la nube y la periferia para el aprendizaje automático	Esta norma especifica los protocolos de colaboración para permitir el aprendizaje automático en el nodo de computación periférica con el apoyo de las nubes industriales. Proporciona una referencia de implementación para el aprendizaje automático en dispositivos embebidos de menor potencia y más baratos.
IEEE P2961 Guía para un marco arquitectónico y una aplicación para la computación periférica colaborativa	Esta guía define un marco de aprendizaje automático que permite descomponer y distribuir una tarea de computación en nodos de borde y de nube. Define las directrices del marco arquitectónico y la aplicación para la computación periférica colaborativa. También ofrece un plan para el uso de datos, el aprendizaje de modelos y la colaboración informática en entornos de computación periférica.

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