98 El auge del Internet de las Cosas (IoT) ha impulsado el desarrollo y reducido los costos en tecnología y comunicaciones, junto con importantes avances en software de análisis de datos, como el procesamiento de Big Data y datos en tiempo real. Esto ha posibilitado tomar decisiones informadas de manera instantánea y ha dado lugar a la creación de distintas arquitecturas destinadas a gestionar y procesar el enorme volumen de datos generados por los dispositivos conectados. Los tres enfoques clave para el procesamiento de datos en este ámbito son el ‘edge computing’, el ‘fog computing’ y el ‘cloud computing’, cada uno diseñado para satisfacer diferentes necesidades de latencia y almacenamiento. Endika Tapia Fernández y Leonardo Sastoque Pinilla, del Centro de Fabricación Avanzada Aeronáutica CFAA, (UPV/EHU) Unai López Novoa, del Dpto. de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Escuela de Ingeniería de Bilbao. Universidad del País Vasco (UPV/EHU) DIGITALIZACIÓN E INDUSTRIA 4.0 En el Centro de Fabricación Avanzada Aeronáutica (CFAA) [6] se ha implantado una solución basada en ‘fog computing’ DIGITAL Y SEGURO, NUEVAS IDEAS EN LA DIGITALIZACIÓN DE PLANTAS Como se muestra en la figura 1, el ‘edge computing’ se centra en procesar los datos cerca de su origen, en el ‘borde’ de la red, sin la necesidad de enviar los datos a un servidor central. Esto reduce la latencia y permite respuestas rápidas, lo que es esencial para aplicaciones en tiempo real como el IoT y sistemas industriales. Sin embargo, puede tener limitaciones en cuanto a capacidad de procesamiento y almacenamiento en comparación con el cloud computing, que proporciona acceso a recursos escalables y almacenamiento a través de Internet desde centros de datos remotos. Por otro lado, el ‘fog computing’ emerge como un modelo intermedio entre el ‘edge’ y el ‘cloud computing’, ubicándose generalmente a medio Figura 1. Jerarquía de edge, fog y cloud computing.
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