Introducción
La nube ha hecho que los costos de almacenamiento y proceso sean asequibles para los desarrolladores de IoT. En el caso más simple, los dispositivos IoT se conectan a la nube, donde conservan los datos de IoT. Pero no siempre se pueden administrar todos los datos de IoT en la nube. A menudo se necesitan tiempos de respuesta rápidos, especialmente para aplicaciones críticas. Si almacena todos los datos en la nube, el recorrido de ida y vuelta a la nube provocaría una latencia alta y el aumento de los tiempos de respuesta.
Azure IoT Edge acerca la capacidad de proceso al origen de los datos, es decir, a los dispositivos perimetrales. IoT Edge proporciona la capacidad de trasladar las cargas de trabajo de la nube al perímetro. Al hacerlo, IoT Edge supera los problemas de latencia y tiempos de respuesta.
La capacidad de trasladar cargas de trabajo de procesos a dispositivos perimetrales proporciona otras ventajas, como la implementación de aplicaciones de inteligencia artificial en dispositivos perimetrales. Los modelos de aprendizaje automático se pueden entrenar en la nube y luego implementarse en dispositivos perimetrales. IoT Edge también proporciona la capacidad de ejecutarse en modo sin conexión y proporciona la seguridad subyacente para las operaciones confiables en estos casos.
Imagine que es un médico especializado en el tratamiento de la diabetes. Quiere supervisar el nivel de glucosa en sangre del paciente y avisarle cuando los cambios sean preocupantes para su salud. En este caso, el dispositivo IoT Edge supervisa el nivel de glucosa del paciente y almacena los datos en el propio dispositivo. El dispositivo inserta los datos resumidos del perímetro a la nube. Los algoritmos que se ejecutan en el dispositivo ayudan a supervisar los cambios en los niveles de glucosa, lo que podría dar lugar a un problema. Si los niveles de glucosa son preocupantes, el médico recibe una alerta del algoritmo que se ejecuta en el dispositivo IoT Edge. La alarma se puede generar rápidamente en respuesta al cambio de los niveles de glucosa porque el algoritmo se ejecuta en el dispositivo perimetral. Por tanto, no necesita conectarse a la nube, con lo que se evita el recorrido de ida y vuelta de los datos a la nube, es decir, el tiempo de latencia. Esta notificación permite al médico responder al paciente de forma inmediata. El dispositivo también se encarga de situaciones en las que la conectividad es deficiente. Los datos se almacenan de forma segura en el dispositivo.
Este módulo forma parte de la ruta de aprendizaje de ingeniería de inteligencia artificial y dispositivos perimetrales. En este módulo se exploran temas basados en ingeniería como la informática perimetral, la seguridad y la implementación y administración a gran escala de tiempos de respuesta en función de las restricciones del sistema y los dispositivos.
Objetivos de aprendizaje
En este módulo, aprenderá a:
- Evaluar situaciones en las que IoT Edge puede ayudar en la implementación de aplicaciones de IoT en la nube
- Describir los componentes de IoT Edge
- Enumerar las funciones de IoT Edge para las soluciones de IoT en la nube
Requisitos previos
- Conocimientos básicos de las aplicaciones IoT e IoT Hub