Esta arquitectura distribuida permite procesar datos en tiempo real cerca del origen, mejorando la eficiencia operativa y reduciendo la dependencia de la nube en sectores críticos como minería, salud y energía.
La adopción de modelos híbridos que combinan la nube y el Edge Computing se está consolidando como un nuevo estándar para las organizaciones que buscan escalar digitalmente sin comprometer la estabilidad ni la eficiencia de sus operaciones. Esta arquitectura responde a una necesidad urgente: procesar datos en tiempo real y garantizar la continuidad operativa en entornos críticos. Al reducir la latencia y permitir mayor autonomía, esta tecnología habilita decisiones inmediatas en el mismo lugar donde ocurren los procesos, sin depender de una conexión constante a la nube.
Según proyecciones de Gartner para este año, el 75% de los datos empresariales se procesarán fuera del centro de datos tradicional o la nube, lo que refleja una transición hacia modelos híbridos más distribuidos y eficientes. Esta tendencia es particularmente relevante en industrias como la minería, energía, salud y retail, donde la inmediatez y la disponibilidad continua son elementos críticos.
Su importancia radica en que facilita la implementación de tecnologías como la inteligencia artificial y el mantenimiento predictivo, impactando positivamente en la productividad y eficiencia energética. Para ello, se basa en microcentros de datos distribuidos en la periferia de la red, cerca del lugar donde se generan los datos, reduciendo así la latencia y aumentando la autonomía operativa.
De hecho, un estudio de IDC (2024) estima que a nivel global el gasto en soluciones de Edge Computing alcanzará los 378 mil millones de dólares para 2028, impulsado por la necesidad de análisis en tiempo real, automatización avanzada y experiencias de usuario cada vez más exigentes. Este crecimiento anticipa una transformación profunda en la infraestructura digital, donde más cargas de trabajo serán gestionadas desde el borde, requiriendo nuevas capacidades de procesamiento local, inteligencia artificial y compatibilidad con GPU.
Al respecto, José Luis Leyva, especialista de Edge Computing y Alianzas en Suramérica para Schneider Electric, indicó que “esta tecnología permite reducir la latencia y garantizar una mayor autonomía operativa, lo que es clave para aplicaciones críticas que no pueden depender de una conexión constante a la nube. La cercanía entre los datos y su procesamiento mejora la eficiencia y habilita las decisiones en tiempo real”.
En respuesta a esta necesidad, Schneider Electric ha desarrollado soluciones modulares de Edge Computing que integran infraestructura física, monitoreo remoto, ciberseguridad y gestión energética inteligente. Estas plataformas están diseñadas para acompañar la transformación digital empresarial en entornos que exigen alta disponibilidad y rendimiento constante.
“Contar con una arquitectura robusta y segura permite a las organizaciones operar de forma más ágil y resiliente, especialmente en aplicaciones críticas que requieren máxima disponibilidad y velocidad en la toma de decisiones”, agrega el ejecutivo.
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