En la Industria 4.0 necesitamos un vínculo permanente entre los sistemas Cloud y aquellos desplegados en tecnologías IoT. Mediante un proceso reiterativo de mejora continua, los datos fluyen y se repiten periódicamente desde el dispositivo a la nube y vuelta al dispositivo.

 

En el paradigma de la Industria 4.0, gestionar el ciclo de vida de diferentes servicios inter-conectados se vuelve un proceso cada vez más crítico y complejo. En dichos ciclos vitales, los entornos en la nube cumplen, cada vez más, con la función de laboratorio de tecnología, un lugar donde experimentar con nuevas creaciones. En el caso de proyectos y soluciones Internet of Things, el entorno Cloud nos ofrece la posibilidad de probar y examinar herramientas y servicios que estarían listos para empezar a trabajar. Lo que significa que los tiempos de pruebas se reducen a minutos y en consecuencia los costes también. Esto es extremadamente importante para obtener soluciones rápidas.

 

Ventajas del Fog Computing

 

Sin embargo, una vez que éstas han sido probadas y validadas, muchas veces creemos que la potencia y la flexibilidad de la nube ya no son necesarios. Y es en este punto, no obstante, cuando estamos listos para desplegar toda esta lógica y código en una capa de nivel inferior denominada “fog computing layer”. Esto quiere decir que cuando damos este paso, lo que estamos haciendo es pasar de un modelo de nube centralizado (en el proveedor de servicios de Cloud correspondiente Microsoft Azure, Amazon AWS, Google, IBM, etc.) a un modelo de “fog”, que es descentralizado.

De esta manera hemos conseguido desplegar toda la lógica de negocio, distribuyéndola en diferentes dispositivos con capacidad IP (Edge computing devices o Edges) y llevándola a través de una capa descentralizada e interconectada a internet. Dicho de otro modo, el fog computing permite que los datos puedan ser procesados localmente en un dispositivo inteligente en lugar de ser enviados todos a la nube. Este modelo enfocado especialmente al Internet de las Cosas, recuerda mucho al concepto de blockchain. De hecho, son ya muchos foros y autores los que comienzan a hablar de un nuevo modelo de Cloud computing descentralizado (Cloud 2.0) basado en los beneficios de la tecnología blockchain.

 

Fog y Cloud computing: Convivencia necesaria para el Deep Learning

En cualquier caso, sigue siendo muy conveniente para nuestra solución IIoT mantener un vínculo activo entre la capa fog y la capa Cloud (entre los dispositivos edge y la nube). Por tanto, volver a implementar la solución desde cero, probar y acometer cambios añadiendo nuevos componentes, son tareas que se pueden volver a realizar de forma eficiente desde la capa en la nube hacia la capa fog. Todo este proceso descrito, conocido también como “Gestión del ciclo de vida de la solución y sus componentes” permite diferenciarse de aquellas otras soluciones que trabajan en entornos físicos y Cloud aislados.

Sin embargo, existen todavía algunas tecnologías, como Deep Learning, que aún necesitan de la potencia de cálculo del Cloud para determinadas tareas. Por ejemplo, entrenar una red neuronal profunda para un problema de clasificación es aproximadamente 350 veces más rápido en una GPU moderna que en un laptop moderno, a pesar de la potencia de los equipos de trabajo actuales.

Por otro lado, para configurar un entorno de cálculo con GPU, cuyo objetivo es entrenar modelos de deep learning, algunos proveedores de Cloud como Microsoft Azure, Amazon E2C y Google ofrecen máquinas virtuales (VMs - virtual machine) pre-configuradas para este propósito. El uso de estas VMs, permite acelerar mucho el proceso de desarrollo y  probar la construcción de un sistema de reconocimiento de imágenes o similar. En cualquier caso, una vez que el modelo ha sido entrenado, podemos desplegarlo sobre la capa fog o dispositivo edge, siguiendo el razonamiento inicial.

 

Articulo escrito por:

 


 

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Alejandro Alija

Responsable de Transformación Digital e Industria 4.0 en Izertis

 

Mi trabajo es como Senior Business Solutions Manager (Preventa), ayudando a construir soluciones en el campo del Business Analytics & Internet of Things. Soy ese tipo de persona que "aprende de todo", por lo que puedes hablar conmigo sobre Transformación digital, Big Data, Internet de las cosas, Monetización de datos, Blockchain, Integración de Sistemas, Design Thinking, Computación en la Nube / TI Híbrida y otros muchos temas.

 

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