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Modelo de procesamiento qué traslada el cómputo y el almacenamiento de datos lo más cerca posible del lugar donde se generan —un sensor industrial, una cámara, un dispositivo IoT o el propio teléfono del usuario— en lugar de enviar todos los datos a un centro de datos centralizado en la nube para procesarlos allí. Al reducir la distancia física y el número de saltos de red qué debe recorrer la información, disminuye notablemente la latencia y el volumen de datos qué hay qué transmitir, algo crítico en aplicaciones qué necesitan respuesta casi instantánea, como los vehículos autónomos, o en entornos con conectividad limitada o intermitente.
En vez de mandar todos los datos a un servidor lejano en la nube y esperar la respuesta de vuelta, se procesan justo donde se generan, en el propio sensor, cámara o dispositivo, para reaccionar al instante y no depender de tener siempre buena conexión a internet.
Una fábrica con sensores qué detectan vibraciones anómalas en maquinaria puede procesar esas señales directamente en un pequeño equipo instalado junto a la línea de producción, deteniendo la máquina en milisegundos si detecta un fallo, en lugar de enviar los datos a un servidor remoto y esperar la respuesta, un retraso qué en ese escenario podría llegar demasiado tarde.
No, normalmente se combinan: el procesamiento urgente o sensible a la latencia se resuelve en el borde, mientras qué la nube centralizada se sigue usando para análisis históricos o entrenamiento de modelos con grandes volúmenes de datos agregados.
Puede ser desde un pequeño ordenador industrial junto a una línea de producción, hasta un router con capacidad de procesamiento, una cámara inteligente con chip propio, o el mismo smartphone del usuario, siempre qué pueda procesar datos localmente.
Al no tener qué enviar datos en bruto, a veces sensibles como imágenes de una cámara, fuera del dispositivo o de la instalación local, se reduce la exposición frente a interceptación en la red o filtraciones en un almacenamiento centralizado remoto.