Fundación Naturgy / FPE. Vol.2 Digitalización de redes eléctricas

126 • 4. Arquitecturas de Edge Computing La distribución de las capacidades de computación al borde de la infraestructura permite soportar casos de uso IoT de muy baja latencia (pocos milisegundos) en los que los activos son capaces de reaccionar en tiempo real a condiciones cambiantes del entorno. Del mismo modo la sensorización IoT creciente de los activos lleva a un crecimiento exponencial de la información a gestionar en el cloud lo que lo hace en muchos casos ineficiente, limitando la escalabilidad de soluciones IoT Cloud clásicas. “The Edge Computing rationale is that the cloud cannot enable the very low latency or real-time insights that Internet of Things projects and applications need”. 4.2. Problemas que solventan las arquitecturas de Edge Computing Imagen 147. Tiempos de respuesta máximos según caso de uso. 1 ms 10 ms 100 ms 1 sg Autonomous Driving Augmented Reality Virtual Reality Disaster Alert Real-Time Gaming Bi-directional Device Remote Controling Assests Monitoring and Sensing Wearabies Video Streaming Max Decision Delay / Use Case Fuente: [4] WEISOM 2016 et al., Weison Shi et al.Edge Computing:Vision and Challenges. IEEE Internet of Things Journal, vol.3. nº5, October 2016, pag.637- 646 HYPERLINK “https://www.google.com/url? sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwj44aq8yKjbAhXLDpoKH QTrDcUQFggqMAA&url =http://www.cs.wayne.edu/~weisong/papers/shi16-edge-computing.pdf& us g=AOvVaw0E1DK1EbAcOz9WU8UspqMk”.