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Arquitectura de computación de borde y casos de uso

El desarrollo de nuevos servicios que aprovechen las tecnologías emergentes, como la computación de borde y el 5G, ayudará a generar más ingresos para muchas empresas en la actualidad, pero especialmente para las empresas de telecomunicaciones y medios de comunicación. IBM trabaja con muchas compañías de telecomunicaciones para ayudar a explorar estas nuevas tecnologías para que puedan comprender mejor cómo las tecnologías son relevantes para los desafíos comerciales actuales y futuros.

La buena noticia es que la computación de borde se basa en la evolución de un ecosistema de tecnologías de confianza. En este artículo, explicaremos qué es la computación de borde, describiremos casos de uso relevantes para la industria de las telecomunicaciones y los medios de comunicación, al tiempo que describimos los beneficios para otras industrias y finalmente presentaremos cómo puede ser una arquitectura de punta a punta que incorpora computación de borde.

¿Qué es la Computación de borde?

Computación de borde se compone de tecnologías que aprovechan los recursos informáticos que están disponibles fuera de los centros de datos tradicionales y en la nube. De este modo, la carga de trabajo se coloca más cerca de donde se crean los datos y se pueden tomar acciones en respuesta a un análisis de esos datos. Al aprovechar y gestionar la potencia de cómputo disponible en locales remotos, como fábricas, tiendas minoristas, almacenes, hoteles, centros de distribución o vehículos, los desarrolladores pueden crear aplicaciones que:

  • Reducen considerablemente las latencias
  • Aminoran la demanda de ancho de banda de red
  • Aumentan la privacidad de la información confidencial
  • Permiten operaciones incluso cuando la conexión a redes se interrumpe

Para mover la carga de trabajo de la aplicación al perímetro, pueden ser necesarios varios nodos de borde, como se muestra en la Figura 1.

Figura 1. Ejemplos de nodos de borde

Ejemplo de nodos de borde

Estos son algunos de los componentes clave que forman el ecosistema de borde:

  • Nube
    Puede ser una nube pública o privada, que puede ser un repositorio para las cargas de trabajo basadas en contenedores, como aplicaciones y modelos de aprendizaje automático. Estas nubes también alojan y ejecutan las aplicaciones que se utilizan para orquestar y gestionar los diferentes nodos de borde. Las cargas de trabajo de borde ya sean cargas de trabajo locales o de dispositivos, interactuarán con las cargas de trabajo en estas nubes. La nube también puede ser origen y destino para cualquier información que requieran los otros nodos.

  • Dispositivo de borde
    Un dispositivo de borde es un equipo de propósito especial que también tiene capacidad de cómputo integrada en ese dispositivo. Se puede realizar trabajo interesante en dispositivos de borde, como una máquina de ensamblaje en el piso de una fábrica, un cajero automático, una cámara inteligente o un automóvil. A menudo por causa de consideraciones económicas, un dispositivo de borde generalmente tiene recursos informáticos limitados. Es común encontrar dispositivos de borde que tienen una CPU de clase ARM o x86 con 1 o 2 núcleos, 128 MB de memoria y quizás 1 GB de almacenamiento local persistente. Aunque los dispositivos de borde pueden ser más potentes, actualmente son la excepción y no la norma.

  • Nodo de borde
    Un nodo de borde es una forma genérica de referirse a cualquier dispositivo de borde, servidor de borde o gateway de borde en el que se pueda realizar la computación de borde.

  • Clúster/servidor de borde
    Un clúster/servidor de borde es una computadora de TI de propósito general que se encuentra en una instalación de operaciones remotas, como una fábrica, tienda minorista, hotel, centro de distribución o banco. Un clúster/servidor de borde se construye típicamente con una PC industrial o un factor de forma de computadora en rack. Es común encontrar servidores de borde con 8, 16 o más núcleos de capacidad computacional, 16 GB de memoria y cientos de GB de almacenamiento local. Un clúster/servidor de borde se usa generalmente para ejecutar cargas de trabajo de aplicaciones empresariales y servicios compartidos.

  • Gateway de borde Una gateway de borde suele ser un clúster/servidor de borde que, además de poder alojar cargas de trabajo de aplicaciones empresariales y servicios compartidos, también tiene servicios que realizan funciones de red como traducción de protocolo, terminación de red, tunelización, protección de firewall o conexión inalámbrica. Aunque algunos dispositivos de borde pueden servir como gateway limitada o funciones de red de host, las gateway de borde suelen estar separadas de los dispositivos de borde.

Los sensores de IoT son equipos de funciones fijas que recopilan y transmiten datos a un de borde/nube, pero no tienen computación integrada, memoria o almacenamiento. Los contenedores no se pueden implementar en ellos por este motivo. Estos dispositivos de borde se conectan a los diferentes nodos, pero no se reflejan en la Figura 1, ya que son equipos de función fija.

Ahora que tenemos una comprensión básica de la computación de borde, tomemos un breve momento para analizar el 5G y su impacto en este modelo de computación antes de analizar los beneficios y desafíos que le brinda.

Computación de borde y 5G

La llegada del 5G ha hecho que la computación de borde sea aún más atractiva, lo que permite una capacidad de red significativamente mejorada, una latencia más baja, velocidades más altas y una mayor eficiencia. El 5G promete velocidades de datos superiores a 20 Gbps y la capacidad de conectar más de un millón de dispositivos por kilómetro cuadrado.

Los proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) pueden usar la computación de borde y el 5G para poder enrutar el tráfico de usuarios a los nodos de borde de latencia más baja de una manera mucho más segura y eficiente. Con el 5G, los CSP también pueden atender comunicaciones en tiempo real para aplicaciones de última generación como vehículos autónomos, drones o supervisión remota de pacientes. Las aplicaciones de uso intensivo de datos que requieren que se carguen grandes cantidades de datos en la nube pueden ejecutarse de manera más efectiva mediante el uso de una combinación del 5G y computación de borde.

Con la aparición del 5G y la computación de borde, los desarrolladores deberán seguir centrándose en hacer que las aplicaciones nativas en la nube sean aún más eficientes. La adición continua de dispositivos de borde más nuevos y pequeños requerirá cambios en las aplicaciones existentes para que las empresas puedan aprovechar al máximo las funcionalidades del 5G y la computación de borde. En algunos casos, las aplicaciones deberán estar en contenedores y ejecutarse en un dispositivo muy pequeño. En otros casos, los componentes de red virtualizados deben rediseñarse para aprovechar al máximo la red 5G. Existen muchos otros casos que requieren evaluación como parte de la hoja de ruta de desarrollo de aplicaciones y la futura arquitectura del estado.

Beneficios y desafíos de la computación de borde

Como son tecnologías emergentes, el 5G y la computación de borde ofrecen muchos beneficios a muchas industrias, pero también conllevan algunos desafíos.

Beneficios principales

Los beneficios de la tecnología de computación de borde incluyen estos beneficios principales:

  • Rendimiento: La computación y la analítica de borde casi instantáneas, reducen la latencia y, por lo tanto, aumentan enormemente el rendimiento. Con la aparición del 5G, es posible comunicarse rápidamente con el borde y las aplicaciones que se están ejecutando en él pueden responder rápidamente a la creciente demanda de los consumidores.

  • Disponibilidad: Los sistemas críticos deben funcionar independientemente de la conectividad. Hay muchos puntos de falla potenciales en el flujo de comunicaciones actual. Estos puntos de falla incluyen la red central de la compañía, múltiples saltos en múltiples nodos de red con riesgos de seguridad a lo largo de las rutas de red, entre muchos otros. Con de borde y su comunicación esencialmente entre el consumidor/solicitante y el dispositivo/nodo de borde local, hay un aumento resultante en la disponibilidad de los sistemas.

  • Seguridad de datos: En las arquitecturas de computación de borde, los datos analíticos potencialmente nunca salen del área física donde se recopilan y se usan dentro del borde local. Solo los nodos de borde deben estar prioritariamente protegidos, lo que facilita la gestión y la supervisión y deja los datos más seguros.

Beneficios adicionales, con desafíos adicionales

Estos beneficios adicionales no vienen sin desafíos adicionales, como:

  • Gestionar a escala
  • Hacer que las cargas de trabajo sean portátiles
  • Seguridad
  • Tecnologías emergentes y estándares

Gestionar a escala

A medida que las ubicaciones de la carga de trabajo cambian cuando se incorpora la computación de borde y la implementación de aplicaciones y funcionalidades analíticas se produce de una manera más distribuida, la capacidad de gestionar este cambio de una manera arquitectónicamente consistente requiere el uso de herramientas de orquestación y automatización para escalar.

Por ejemplo, si la aplicación se traslada de un centro de datos con soporte siempre disponible a cientos de ubicaciones en el borde local que no son fácilmente accesibles o que no están en un lugar con ese tipo de soporte técnico local, se debe cambiar el modo de gestión del ciclo de vida y el soporte de la aplicación.

Para abordar este desafío, se necesitarán nuevas herramientas y capacitación para los equipos de soporte técnico para gestionar, orquestar y automatizar este nuevo entorno complejo. Los equipos requerirán más que las herramientas de operaciones de red tradicionales (e incluso más allá de las herramientas de operaciones de red definidas por software), ya que los equipos de soporte necesitarán herramientas para ayudar a gestionar las cargas de trabajo de la aplicación en contexto a la red en varios entornos distribuidos (muchos más que antes), cada uno con diferentes fortalezas y funcionalidades. En futuros artículos de esta serie, veremos estas aplicaciones y herramientas de red con más detalles.

Hacer que las cargas de trabajo sean portátiles

Para operar a escala, las cargas de trabajo que se consideran para la localización de la computación de borde deben modificarse para que sean más portátiles.

  • Primero, el tamaño importa. Dado que reducir la latencia requiere mover la carga de trabajo más cerca del borde y moverla a los componentes del borde significará menos recursos de cómputo para ejecutar la carga de trabajo, el tamaño total de varias cargas de trabajo podría limitar el potencial de la computación de borde.

  • Segundo, adoptar un estándar de portabilidad o un conjunto de estándares puede ser difícil con muchas cargas de trabajo variadas a considerar. Además, el estándar debe permitir la gestión del ciclo de vida completo de la aplicación, desde el desarrollo hasta la ejecución y el mantenimiento.

  • En tercer lugar, será necesario trabajar sobre la mejor manera de dividir las cargas de trabajo en subcomponentes para aprovechar la arquitectura distribuida de la computación de borde. Esto permitiría que ciertas partes de las cargas de trabajo se ejecuten en un dispositivo de borde con otras que se ejecuten en un clúster/servidor de borde o cualquier otra distribución a través de los componentes perimetrales. En un CSP, esto normalmente incluiría migrar a una combinación de virtualización de funciones de red (para cargas de trabajo de red) y cargas de trabajo de contenedor (para cargas de trabajo de aplicaciones y en el futuro, cargas de trabajo de red), cuando corresponda y sea posible. Dependiendo del entorno de aplicación actual, este movimiento puede ser un gran esfuerzo.

Para abordar este desafío de una manera razonable, las cargas de trabajo pueden priorizarse en función de una serie de factores, incluido el beneficio de la migración, la complejidad y los recursos/tiempo para migrar. Muchos asociados de redes y aplicaciones ya están trabajando en la migración de funcionalidades a enfoques basados en contenedores, lo que puede ayudar a abordar este desafío.

Seguridad

Si bien la seguridad de los datos es un beneficio, ya que los datos pueden limitarse a ciertas ubicaciones físicas para aplicaciones específicas, la seguridad general es un desafío adicional al adoptar la computación de borde. Los dispositivos de borde físicos pueden no tener la capacidad de aprovechar los estándares o soluciones de seguridad existentes debido a sus funcionalidades limitadas.

Así que, para abordar estos desafíos de seguridad, la infraestructura de niveles superiores en el borde local podría tener problemas de seguridad adicionales a los que hacer frente. Además, con múltiples bordes de dispositivo, la seguridad ahora está repartida y es más compleja de gestionar.

Tecnologías emergentes y estándares

Con muchos estándares en este ecosistema recién creado o en rápida evolución, será difícil mantener las decisiones tecnológicas a largo plazo. La adopción de un dispositivo o tecnología de borde específico podría ser reemplazada por el siguiente dispositivo de la competencia, lo que lo convierte en un entorno complicado en el que operar. Con las herramientas adecuadas para abordar la gestión de estas cargas de trabajo variadas junto con todo el ciclo de vida de la aplicación, puede ser una tarea más fácil introducir nuevos dispositivos o funcionalidades o reemplazar los dispositivos existentes a medida que evolucionan las tecnologías y los estándares.

Casos de uso multi industria

En cualquier entorno complejo, hay muchos desafíos que aparecen y muchas formas de abordarlos. La evaluación de si un problema de negocios o caso de uso podría o debería resolverse con la computación de borde deberá hacerse caso por caso para determinar si tiene sentido continuar.

Como referencia, analicemos algunos casos de uso potenciales de la industria para su consideración, tanto ejemplos como soluciones reales. Un tema común en todas estas industrias es la red que proporcionará el CSP. Los dispositivos con aplicaciones deben operar dentro de la red y la llegada del 5G hace que sea aún más atractivo para estas industrias comenzar a considerar seriamente la computación de borde.

Caso de uso #1: Video vigilancia

El uso del video para identificar eventos clave se está extendiendo rápidamente a todos los dominios e industrias. Transmitir todos los datos a la nube o al centro de datos es costoso y lento. Los nodos de computación de borde que consisten en cámaras inteligentes pueden realizar el nivel inicial de análisis, incluido el reconocimiento de entidades de interés. Las imágenes de interés se pueden transmitir a un borde local para un análisis más detallado y responder adecuadamente a las imágenes de interés, incluidas las alertas. El contenido que no se puede gestionar en el borde local se puede enviar a la nube o al centro de datos para un análisis en profundidad.

Considere este ejemplo: Se produce un gran incendio y a menudo es difícil diferenciar a los humanos de otros objetos en llamas. Además, la red puede estar muy cargada en tales casos. Con la computación de borde, las cámaras ubicadas cerca del evento pueden determinar si un humano queda atrapado en el fuego mediante la identificación de características típicas de un ser humano y la ropa que los humanos podrían usar normalmente y que podrían sobrevivir al incendio. Tan pronto como la cámara reconozca a un humano en el contenido del video, comenzará a transmitir el video al borde local. Por lo tanto, la carga de la red se reduce ya que la transmisión solo ocurre cuando se reconoce al ser humano. Además, el borde local está cerca del borde del dispositivo, por lo que la latencia será casi nula. Por último, el borde local ahora puede ponerse en contacto con las autoridades correspondientes en lugar de transmitir los datos al centro de datos, lo que será más lento dado que la red desde el sitio del incendio hasta el centro de datos podría estar inactiva.

Figura 2. Representación de un ejemplo de video inteligente

Imagen de bomberos en un incendio

Caso de uso #2: Ciudades Inteligentes

Operar y gobernar ciudades se ha convertido en una misión desafiante debido a muchos problemas interrelacionados, como el aumento del costo de operación debido a la infraestructura obsoleta, las ineficiencias operativas y el aumento de las expectativas de los ciudadanos de una ciudad. El avance de muchas tecnologías como IoT, computación de borde y conectividad móvil ha ayudado a las soluciones de ciudades inteligentes a ganar popularidad y aceptación entre los ciudadanos y la gobernanza de una ciudad por igual.

Los dispositivos IoT son los componentes básicos de cualquier solución de ciudad inteligente. Incrustar estos dispositivos en la infraestructura y los activos de la ciudad ayuda a monitorear el rendimiento de la infraestructura y proporciona información de valor sobre el comportamiento de estos activos. Debido a la necesidad de proporcionar una decisión en tiempo real y evitar la transmisión de una gran cantidad de datos del sensor, la computación de borde se convierte en una tecnología necesaria para ofrecer soluciones de misión crítica de la ciudad, como tráfico, inundaciones, seguridad y monitoreo de infraestructura crítica.

Caso de uso #3: Automóviles Conectados

Los automóviles conectados pueden recopilar datos de varios sensores dentro del vehículo, incluido el comportamiento del usuario. El análisis inicial y el cálculo de los datos se pueden ejecutar dentro del vehículo. Se puede enviar información relevante a la estación base que luego transmite los datos al punto final correspondiente, que podría ser una red de entrega de contenido en el caso de una transmisión de video o un centro de datos de fabricantes de automóviles. El fabricante también podría tener relación con el CSP, en cuyo caso el nodo de cómputo podría estar en la estación base propiedad del CSP.

Caso de uso #4: Fabricación

La respuesta rápida a los procesos de fabricación es esencial para reducir los defectos del producto y mejorar la eficiencia. Los algoritmos analíticos monitorean cómo de bien está funcionando cada equipo y ajustan los parámetros operativos para mejorar su eficiencia. Los algoritmos analíticos también detectan y predicen cuándo es probable que ocurra una falla, de modo que se pueda programar el mantenimiento del equipo entre ejecuciones. Los diferentes dispositivos de borde son capaces de diferentes niveles de procesamiento y se puede enviar información relevante a múltiples perímetros, incluida la nube.

Considere este ejemplo: Un fabricante de bicicletas eléctricas está tratando de reducir el tiempo de inactividad. Hay más de 3.000 equipos en el piso de la fábrica, incluidas prensas, máquinas de ensamblaje, robots de pintura y transportadores. Una interrupción en una ejecución de producción le cuesta USD 250.000 por hora. Operar con la máxima eficiencia y sin interrupciones imprevistas es la diferencia entre tener ganancias y no tener ganancias. Para funcionar sin problemas, la fábrica necesita lo siguiente para funcionar en borde:

  • Algoritmos analíticos que pueden monitorear cómo de bien está funcionando cada equipo y luego ajustar los parámetros de operación para mejorar la eficiencia.

  • Algoritmos analíticos que pueden detectar y predecir cuándo es probable que ocurra una falla, de modo que se pueda programar el mantenimiento del equipo entre ejecuciones.

La predicción de fallas puede ser compleja y requiere modelos personalizados para cada caso de uso. Para ver un ejemplo de cómo se pueden crear estos tipos de modelos, consulte este code pattern, «Crear modelos de mantenimiento predictivo para detectar riesgos de avería del equipo«. Algunos de estos modelos deben ejecutarse en el borde y nuestro próximo conjunto de tutoriales explicará cómo hacerlo.

Figura 3. Representación del ejemplo de fabricación

Imagen de la planta de fabricación

Arquitectura General

Como discutimos anteriormente, la computación de borde consta de tres nodos principales:

  1. Borde de dispositivo, donde se ubican los dispositivos de borde
  2. Borde local, que incluye tanto la infraestructura para soportar la aplicación como también las cargas de trabajo de la red
  3. Nube o el nexo de su entorno, donde todo lo que necesita unirse se une

La Figura 4 representa una descripción general de la arquitectura de estos detalles con el borde local desglosado para representar las cargas de trabajo.

Figura 4. Visión general de la arquitectura de computación de borde

Visión general de la arquitectura de computación de borde

Cada uno de estos nodos es una parte importante de la arquitectura de computación de borde general.

  1. Borde de dispositivo Los dispositivos reales que se ejecutan on premises en el borde, como cámaras, sensores y otros dispositivos físicos que recopilan datos o interactúan con ellos. Los dispositivos de borde simples recopilan o transmiten datos, o ambos. Los dispositivos de borde más complejos tienen poder de procesamiento para realizar actividades adicionales. En cualquier caso, es importante poder implementar y gestionar las aplicaciones en estos dispositivos de borde. Ejemplos de tales aplicaciones incluyen análisis de video especializados, modelos de inteligencia artificial de deep learning y aplicaciones simples de procesamiento en tiempo real. El enfoque de IBM (en sus soluciones IBM Edge Computing) es implementar y gestionar aplicaciones en contenedores en estos dispositivos de borde.

  2. Borde local
    Los sistemas que se ejecutan on premises o dentro del borde de la red. La capa de red de borde y los clústeres/servidores de borde pueden ser servidores físicos o virtuales separados que existen en varias ubicaciones físicas o pueden combinarse en un sistema hiperconvergente. Hay dos subcapas principales para esta capa de arquitectura. Aquí residirán tanto los componentes de los sistemas que se requieren para gestionar estas aplicaciones en estas capas de arquitectura como las aplicaciones en el borde de dispositivo.

    • Capa de aplicaciones: Las aplicaciones que no pueden ejecutarse en el borde de dispositivo porque el impacto es demasiado grande para el dispositivo se ejecutarán aquí. Ejemplos de estas aplicaciones incluyen análisis de video complejos y procesamiento de IoT.

    • _Capa de red:_Los dispositivos de red físicos generalmente no se implementarán debido a la complejidad de su gestión. Toda la capa de red está en su mayoría virtualizada o en contenedores. Entre los ejemplos se incluyen enrutadores, conmutadores o cualquier otro componente de red que se requiera para que el borde local funcione.

  3. Nube
    Esta capa de arquitectura se conoce genéricamente como la nube, pero puede ejecutarse on premises o en la nube pública. Esta capa de arquitectura es el origen de las cargas de trabajo, que son aplicaciones que tienen que gestionar el procesamiento que no es posible en los otros nodos de borde y en las capas de gestión. Las cargas de trabajo incluyen cargas de trabajo de red y aplicaciones que se implementarán en los diferentes nodos de borde mediante el uso de las capas de orquestación apropiadas.

La Figura 5 ilustra una arquitectura más detallada que muestra qué componentes son relevantes dentro de cada nodo de borde. Existen componentes duplicados como Industry Solutions/Apps en múltiples nodos ya que ciertas cargas de trabajo pueden ser más adecuadas para el borde de dispositivo o el borde local y otras cargas de trabajo pueden moverse dinámicamente entre nodos bajo ciertas circunstancias, ya sea controlados manualmente o con automatización en su lugar. Es importante reconocer la importancia de gestionar cargas de trabajo de manera prudente, ya que cuanto menos prudentes, más limitadas en cómo podríamos implementarlas y gestionarlas.

Si bien este artículo se ha centrado en las cargas de trabajo de aplicaciones y análisis, también debe tenerse en cuenta que la función de red es un conjunto clave de funcionalidades que deben incorporarse a cualquier estrategia de borde y, por lo tanto, a nuestra arquitectura de borde. En la adopción de herramientas también se debería tener en cuenta la necesidad de gestionar las cargas de trabajo de aplicaciones y redes en conjunto.

Figura 5. Visión general de la arquitectura de computación de borde – Al detalle

Descripción detallada de la arquitectura de computación de borde

Exploraremos cada aspecto de esta arquitectura con más detalle en los próximos artículos. Sin embargo, por ahora, echemos un vistazo a una implementación real de una arquitectura de computación de borde compleja.

Implementación de muestra de una arquitectura de computación de borde

En 2019, IBM se asoció con compañías de telecomunicaciones y otros participantes tecnológicos para crear una solución Business Operation System. El objetivo del proyecto era permitir a los CSP gestionar y entregar múltiples productos y servicios de alto valor para que puedan ser comercializados con mayor velocidad y eficiencia, incluidas las funcionalidades en torno al 5G.

La computación de borde es parte de la arquitectura general, ya que era necesario proporcionar servicios clave en la periferia. A continuación, se ilustra la implementación con otras extensiones que se han realizado desde entonces. Los números a continuación se refieren a los números en la Figura 6:

  1. Un cliente B2B va al portal y solicita un servicio de analítica de video utilizando drones.
  2. Los contenedores apropiados se implementan en los diferentes nodos de borde. Estos contenedores incluyen aplicaciones de análisis visual y capa de red para gestionar la funcionalidad de red subyacente requerida para el nuevo servicio.
  3. El servicio es suministrado y los drones comienzan a capturar el video.
  4. El procesamiento inicial de video lo realizan los drones y el borde de dispositivo.
  5. Cuando se detecta un artículo de interés, se envía al borde local para su posterior procesamiento.
  6. En algún momento, se determina que se debe implementar un nuevo modelo en el dispositivo de borde a medida que comienzan a aparecer nuevas características inesperadas en el video, por lo que se implementa un nuevo modelo.
Figure 6. Visión general de la arquitectura de computación de borde – Ejemplo de TM Forum Catalyst

Visión general de la arquitectura de computación de borde Ejemplo de TM Forum Catalyst

A medida que continuamos explorando la computación de borde en los próximos artículos, nos enfocaremos más y más en sus detalles, pero recordemos que la computación de borde juega un papel importante como parte de una estrategia y arquitectura, una parte importante, pero solo una parte.

Conclusión

En esta breve descripción general de la tecnología de computación de borde, hemos mostrado cómo ella es relevante para los desafíos a los que se enfrentan muchas industrias, especialmente la industria de las telecomunicaciones.

La arquitectura de computación de borde identifica las capas clave del perímetro: el borde del dispositivo (que incluye dispositivos de borde), el borde local (que incluye la aplicación y la capa de red) y el borde de la nube. Y esto es solo el comienzo. Nuestro próximo artículo de esta serie profundizará en las diferentes capas y herramientas que los desarrolladores necesitan para implementar una arquitectura de computación de borde.

Jason Gonzalez
Jason Hunt
Mathews Thomas
Ryan Anderson
Utpal Mangla