Tendencias de Edge Computing 2025 - Procesamiento distribuido acelerado por la fusión con 5G/6G

El edge computing es una tecnología que reduce drásticamente la latencia y permite el procesamiento en tiempo real al realizar el procesamiento de datos cerca de los usuarios o dispositivos. En 2025, con la expansión del 5G/6G y la evolución de la IA, el edge computing ha entrado en una nueva etapa.

Conceptos básicos del Edge Computing

Comparación de arquitecturas

flowchart TB
    subgraph Traditional["Arquitectura cloud tradicional"]
        Cloud1["Central Cloud<br/>(100ms+ latency)"]
        D1["Device"]
        D2["Device"]
        D3["Device"]
        D1 --> Cloud1
        D2 --> Cloud1
        D3 --> Cloud1
    end

flowchart TB
    subgraph Edge["Arquitectura Edge Computing"]
        Cloud2["Central Cloud<br/>(agregación y análisis de datos)"]
        E1["Edge Node<br/>(10-50ms)"]
        E2["Edge Node<br/>(10-50ms)"]
        E3["Edge Node<br/>(10-50ms)"]
        ED1["Device<br/>(<5ms)"]
        ED2["Device<br/>(<5ms)"]
        ED3["Device<br/>(<5ms)"]

        ED1 --> E1
        ED2 --> E2
        ED3 --> E3
        E1 --> Cloud2
        E2 --> Cloud2
        E3 --> Cloud2
    end

Comparación de latencia

Principales tendencias en 2025

1. Fusión con 5G/6G

Con la expansión del 5G, MEC (Multi-access Edge Computing) ha entrado en fase práctica.

# Ejemplo de configuración 5G MEC
network:
  5g_core:
    upf:  # User Plane Function
      deployment: edge
      latency_target: 10ms

  mec_platform:
    location: base_station
    capabilities:
      - video_analytics
      - ar_rendering
      - game_streaming

  applications:
    - name: autonomous_driving
      latency_requirement: 1ms
      bandwidth: 1Gbps

    - name: industrial_iot
      latency_requirement: 5ms
      reliability: 99.9999%

2. Expansión de la inferencia AI en el edge

# Ejemplo de inferencia AI en edge (ONNX Runtime)
import onnxruntime as ort
import numpy as np

class EdgeAIInference:
    def __init__(self, model_path: str):
        # Opciones de optimización para edge
        sess_options = ort.SessionOptions()
        sess_options.graph_optimization_level = (
            ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
        )
        sess_options.intra_op_num_threads = 4

        # Seleccionar proveedores disponibles
        providers = ['TensorrtExecutionProvider',  # NVIDIA GPU
                     'CUDAExecutionProvider',
                     'CoreMLExecutionProvider',    # Apple Silicon
                     'CPUExecutionProvider']

        self.session = ort.InferenceSession(
            model_path,
            sess_options=sess_options,
            providers=providers
        )

    def predict(self, input_data: np.ndarray) -> np.ndarray:
        """Inferencia de baja latencia"""
        input_name = self.session.get_inputs()[0].name
        return self.session.run(None, {input_name: input_data})[0]

# Ejemplo de uso: clasificación de imágenes (< 10ms)
edge_model = EdgeAIInference("mobilenet_v3.onnx")
result = edge_model.predict(preprocessed_image)

3. Runtime Edge con WebAssembly

// Ejemplo de función edge Wasm (compatible con Cloudflare Workers)
use worker::*;

#[event(fetch)]
async fn main(req: Request, env: Env, _ctx: Context) -> Result<Response> {
    // Obtener información geográfica de la solicitud
    let cf = req.cf();
    let country = cf.country().unwrap_or("Unknown");
    let colo = cf.colo();  // Ubicación edge

    // Procesamiento de datos en el edge
    let body = req.text().await?;
    let processed = process_at_edge(&body);

    // Acceso a KV store (caché edge)
    let kv = env.kv("CACHE")?;
    kv.put(&cache_key, &processed)?
        .expiration_ttl(3600)
        .execute()
        .await?;

    Response::ok(format!(
        "Processed at {} ({})",
        colo, country
    ))
}

fn process_at_edge(data: &str) -> String {
    // Ejecutar procesamiento ligero en el edge
    data.to_uppercase()
}

Comparación de plataformas principales

Servicios edge de proveedores cloud

Ejemplo de implementación AWS Lambda@Edge

// Función Lambda@Edge (integración CloudFront)
import {
  CloudFrontRequestEvent,
  CloudFrontResponseEvent,
  Context
} from 'aws-lambda';

// Procesamiento en solicitud de origen
export const originRequest = async (
  event: CloudFrontRequestEvent,
  context: Context
) => {
  const request = event.Records[0].cf.request;

  // Enrutamiento para pruebas A/B
  const experimentGroup = getExperimentGroup(request);
  if (experimentGroup === 'B') {
    request.origin = {
      custom: {
        domainName: 'experiment-b.example.com',
        port: 443,
        protocol: 'https',
        path: '',
        sslProtocols: ['TLSv1.2'],
        readTimeout: 30,
        keepaliveTimeout: 5,
        customHeaders: {}
      }
    };
  }

  return request;
};

// Procesamiento en respuesta de origen
export const originResponse = async (
  event: CloudFrontResponseEvent
) => {
  const response = event.Records[0].cf.response;

  // Agregar headers de seguridad
  response.headers['strict-transport-security'] = [{
    key: 'Strict-Transport-Security',
    value: 'max-age=63072000; includeSubdomains; preload'
  }];

  response.headers['content-security-policy'] = [{
    key: 'Content-Security-Policy',
    value: "default-src 'self'"
  }];

  return response;
};

function getExperimentGroup(request: any): string {
  const cookies = request.headers.cookie || [];
  // Lógica de análisis de cookies
  return Math.random() < 0.5 ? 'A' : 'B';
}

Base de datos D1 de Cloudflare Workers

// Ejemplo de uso de SQL en edge (D1)
export interface Env {
  DB: D1Database;
}

export default {
  async fetch(request: Request, env: Env): Promise<Response> {
    const url = new URL(request.url);

    if (url.pathname === '/api/products') {
      // Ejecución de SQL en el edge
      const { results } = await env.DB.prepare(`
        SELECT id, name, price, stock
        FROM products
        WHERE category = ?
        ORDER BY popularity DESC
        LIMIT 20
      `).bind(url.searchParams.get('category'))
        .all();

      return Response.json(results, {
        headers: {
          'Cache-Control': 'public, max-age=60',
        },
      });
    }

    if (url.pathname === '/api/analytics') {
      // Procesamiento de agregación en el edge
      const stmt = env.DB.prepare(`
        INSERT INTO page_views (path, timestamp, country)
        VALUES (?, datetime('now'), ?)
      `);

      const cf = request.cf as { country?: string };
      await stmt.bind(url.pathname, cf?.country || 'Unknown').run();

      return new Response('OK');
    }

    return new Response('Not Found', { status: 404 });
  },
};

Casos de uso del Edge Computing

1. Vehículos autónomos

flowchart TB
    subgraph Vehicle["Edge en el vehículo"]
        Sensors["Camera<br/>LiDAR<br/>Radar"]
        AI["AI Module<br/>(<10ms)"]
        Control["Control Module"]
        Output["Dirección/Aceleración"]
        Sensors --> AI --> Control --> Output
    end

    subgraph Roadside["Nodo edge en carretera"]
        R1["Optimización de semáforos"]
        R2["Agregación de info de vehículos cercanos"]
        R3["Predicción de peligros/alertas"]
    end

    subgraph Cloud["Cloud"]
        C1["Actualización de datos de mapas"]
        C2["Entrenamiento de modelos ML"]
        C3["Análisis de tráfico a gran escala"]
    end

    Vehicle -->|Comunicación V2X| Roadside
    Roadside --> Cloud

2. IoT Industrial (IIoT)

# Ejemplo de implementación de gateway edge industrial
import asyncio
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Optional
import json

@dataclass
class SensorReading:
    sensor_id: str
    value: float
    timestamp: float
    unit: str

class IndustrialEdgeGateway:
    def __init__(self):
        self.alert_thresholds = {
            'temperature': {'min': -10, 'max': 85},
            'vibration': {'max': 10.0},
            'pressure': {'min': 0.5, 'max': 10.0}
        }
        self.local_buffer: List[SensorReading] = []

    async def process_sensor_data(
        self,
        reading: SensorReading
    ) -> Optional[dict]:
        """Procesamiento en tiempo real en el edge"""

        # 1. Detección de anomalías (juicio inmediato)
        alert = self._check_anomaly(reading)
        if alert:
            # Enviar alerta de emergencia inmediatamente
            await self._send_alert(alert)
            return alert

        # 2. Agregación de datos (buffering)
        self.local_buffer.append(reading)

        # 3. Sincronización periódica con cloud
        if len(self.local_buffer) >= 100:
            await self._sync_to_cloud()

        return None

    def _check_anomaly(self, reading: SensorReading) -> Optional[dict]:
        """Detección de anomalías local"""
        sensor_type = reading.sensor_id.split('_')[0]
        threshold = self.alert_thresholds.get(sensor_type)

        if not threshold:
            return None

        if 'max' in threshold and reading.value > threshold['max']:
            return {
                'type': 'HIGH_ALERT',
                'sensor': reading.sensor_id,
                'value': reading.value,
                'threshold': threshold['max']
            }

        if 'min' in threshold and reading.value < threshold['min']:
            return {
                'type': 'LOW_ALERT',
                'sensor': reading.sensor_id,
                'value': reading.value,
                'threshold': threshold['min']
            }

        return None

    async def _send_alert(self, alert: dict):
        """Envío inmediato de alertas"""
        print(f"ALERT: {json.dumps(alert)}")
        # En realidad se envía por MQTT/WebSocket

    async def _sync_to_cloud(self):
        """Sincronización de datos del buffer con cloud"""
        data = self.local_buffer.copy()
        self.local_buffer.clear()
        # Comprimir y enviar a cloud
        print(f"Syncing {len(data)} readings to cloud")

3. Streaming AR/VR

// Procesamiento distribuido de renderizado AR en edge
interface ARRenderRequest {
  devicePose: {
    position: [number, number, number];
    rotation: [number, number, number, number];
  };
  fov: number;
  resolution: [number, number];
}

interface ARRenderResponse {
  frame: ArrayBuffer;
  timestamp: number;
  latency: number;
}

class EdgeARRenderer {
  private edgeNodes: Map<string, EdgeNode> = new Map();

  async selectOptimalNode(
    userLocation: GeolocationPosition
  ): Promise<EdgeNode> {
    // Selección de nodo basada en latencia
    const nodes = Array.from(this.edgeNodes.values());
    const latencies = await Promise.all(
      nodes.map(async (node) => ({
        node,
        latency: await this.measureLatency(node)
      }))
    );

    return latencies.reduce((best, current) =>
      current.latency < best.latency ? current : best
    ).node;
  }

  async renderFrame(
    node: EdgeNode,
    request: ARRenderRequest
  ): Promise<ARRenderResponse> {
    const start = performance.now();

    // Renderizar en nodo edge
    const response = await fetch(`${node.url}/render`, {
      method: 'POST',
      body: JSON.stringify(request),
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json',
      },
    });

    const frame = await response.arrayBuffer();
    const latency = performance.now() - start;

    // Mantener bajo 20ms (umbral para experiencia AR cómoda)
    if (latency > 20) {
      console.warn(`High latency: ${latency}ms`);
    }

    return {
      frame,
      timestamp: Date.now(),
      latency,
    };
  }

  private async measureLatency(node: EdgeNode): Promise<number> {
    const start = performance.now();
    await fetch(`${node.url}/ping`);
    return performance.now() - start;
  }
}

interface EdgeNode {
  id: string;
  url: string;
  region: string;
  capabilities: string[];
}

Seguridad Edge

Zero Trust Edge

# Política de seguridad edge
security:
  authentication:
    method: mTLS
    certificate_rotation: 24h

  authorization:
    model: ABAC  # Attribute-Based Access Control
    policies:
      - name: sensor_data_access
        subjects:
          - type: device
            attributes:
              device_type: sensor
              firmware_version: ">=2.0"
        resources:
          - type: api
            path: /data/*
        actions: [POST]
        conditions:
          - time_range: "00:00-23:59"
          - rate_limit: 1000/hour

  encryption:
    at_rest: AES-256-GCM
    in_transit: TLS 1.3

  monitoring:
    anomaly_detection: enabled
    log_retention: 7d
    alert_channels:
      - slack
      - pagerduty

Firewall Edge

// Ejemplo de implementación WAF en edge
interface WAFRule {
  id: string;
  pattern: RegExp;
  action: 'block' | 'log' | 'challenge';
  category: string;
}

const wafRules: WAFRule[] = [
  {
    id: 'sqli-001',
    pattern: /(\b(SELECT|INSERT|UPDATE|DELETE|DROP|UNION)\b.*\b(FROM|INTO|WHERE)\b)/i,
    action: 'block',
    category: 'SQL Injection'
  },
  {
    id: 'xss-001',
    pattern: /<script[^>]*>[\s\S]*?<\/script>/i,
    action: 'block',
    category: 'XSS'
  },
  {
    id: 'path-001',
    pattern: /\.\.[\/\\]/,
    action: 'block',
    category: 'Path Traversal'
  }
];

async function edgeWAF(request: Request): Promise<Response | null> {
  const url = new URL(request.url);
  const body = await request.text();

  const checkTargets = [
    url.pathname,
    url.search,
    body,
    ...Array.from(request.headers.values())
  ];

  for (const rule of wafRules) {
    for (const target of checkTargets) {
      if (rule.pattern.test(target)) {
        console.log(`WAF blocked: ${rule.category} (${rule.id})`);

        if (rule.action === 'block') {
          return new Response('Forbidden', { status: 403 });
        }
      }
    }
  }

  return null;  // Permitir la solicitud
}

Mejores prácticas de implementación

1. Ubicación adecuada de cargas de trabajo

flowchart TB
    Start["¿Requisito de latencia < 50ms?"]
    RT["¿Necesita procesamiento en tiempo real?"]
    Data["¿Gran volumen de datos?"]
    DevEdge["Procesar en dispositivo/edge"]
    Cache["Usar caché edge"]
    Preprocess["Preprocesar en edge → Analizar en cloud"]
    CloudProc["Procesar en lote en cloud"]

    Start -->|SÍ| RT
    Start -->|NO| Data
    RT -->|SÍ| DevEdge
    RT -->|NO| Cache
    Data -->|SÍ| Preprocess
    Data -->|NO| CloudProc

Ubicación recomendada

2. Manejo de fallos y fallback

// Implementación de resiliencia edge
class ResilientEdgeClient {
  private primaryEdge: string;
  private fallbackEdges: string[];
  private cloudEndpoint: string;

  constructor(config: EdgeConfig) {
    this.primaryEdge = config.primaryEdge;
    this.fallbackEdges = config.fallbackEdges;
    this.cloudEndpoint = config.cloudEndpoint;
  }

  async request<T>(path: string, options: RequestInit): Promise<T> {
    // 1. Intentar edge primario
    try {
      return await this.fetchWithTimeout(
        `${this.primaryEdge}${path}`,
        options,
        5000  // timeout 5 segundos
      );
    } catch (e) {
      console.warn('Primary edge failed, trying fallback');
    }

    // 2. Intentar edges de fallback
    for (const edge of this.fallbackEdges) {
      try {
        return await this.fetchWithTimeout(
          `${edge}${path}`,
          options,
          5000
        );
      } catch (e) {
        continue;
      }
    }

    // 3. Fallback a cloud como último recurso
    console.warn('All edges failed, falling back to cloud');
    return await this.fetchWithTimeout(
      `${this.cloudEndpoint}${path}`,
      options,
      30000  // timeout más largo para cloud
    );
  }

  private async fetchWithTimeout<T>(
    url: string,
    options: RequestInit,
    timeout: number
  ): Promise<T> {
    const controller = new AbortController();
    const timeoutId = setTimeout(() => controller.abort(), timeout);

    try {
      const response = await fetch(url, {
        ...options,
        signal: controller.signal,
      });
      return await response.json();
    } finally {
      clearTimeout(timeoutId);
    }
  }
}

Resumen

El edge computing está desarrollándose rápidamente en 2025 en las siguientes áreas:

1. Integración 5G/6G: Logro de ultra baja latencia con MEC
2. Edge AI: Expansión del procesamiento de inferencia en dispositivos
3. WebAssembly: Runtime edge multiplataforma
4. Seguridad: Aplicación de arquitectura zero trust

Puntos a considerar para la implementación

• Clarificar requisitos de latencia
• Considerar confidencialidad de datos y requisitos regulatorios
• Diseñar división de roles apropiada con cloud
• Preparar estrategia de fallback para fallos

El edge computing se ha convertido en una arquitectura indispensable para aplicaciones que requieren procesamiento en tiempo real y distribuido.

Enlaces de referencia

• AWS Edge Services
• Cloudflare Workers Documentation
• ETSI MEC Standards
• Linux Foundation Edge