Definición rápida
Edge Computing es un paradigma de computación distribuida donde el procesamiento de datos ocurre cerca de la fuente de los datos (el «borde» de la red), en lugar de en un datacenter centralizado, reduciendo la latencia y el ancho de banda necesario.
¿Qué es Edge Computing?
En el modelo tradicional de cloud computing, los datos viajan desde el dispositivo del usuario hasta un datacenter centralizado (que puede estar en otro país), se procesan ahí, y la respuesta viaja de vuelta. Este viaje de ida y vuelta toma tiempo.
Edge Computing lleva el procesamiento al «borde» de la red —más cerca del usuario o del dispositivo que genera los datos. Esto puede ser un servidor en una ciudad local, un nodo de CDN, un router de telecomunicaciones, o incluso el dispositivo mismo (edge on-device).
El concepto es especialmente importante para casos de uso que requieren latencia ultrabaja: vehículos autónomos (no pueden esperar 200ms por una decisión), IoT industrial (sensores de fábrica que deben reaccionar en milisegundos), realidad aumentada, y streaming de video en tiempo real.
¿Cómo funciona Edge Computing en la práctica?
El ecosistema de Edge Computing en 2026 incluye:
- Cloudflare Workers: Ejecuta código JavaScript en los 200+ datacenters de Cloudflare alrededor del mundo, procesando requests en el datacenter más cercano al usuario. Latencia media: ~10ms desde cualquier lugar del mundo.
- AWS Lambda@Edge: Funciones Lambda que corren en los nodos de CloudFront (la CDN de AWS) en lugar del datacenter de origen.
- Vercel Edge Functions: Funciones que corren en el edge de la red de Vercel, no en un servidor centralizado.
- Edge AI: Modelos de machine learning que corren directamente en el dispositivo (smartphone, cámara) sin conexión a la nube.
Ejemplos reales en LATAM
Industria 4.0 en México y Brasil: Fábricas de manufactura avanzada en Monterrey y São Paulo implementan edge computing para procesar datos de sensores industriales en tiempo real. Enviar todos los datos de una fábrica a la nube sería prohibitivamente caro en ancho de banda y lento para decisiones críticas.
Agritech en la región: Startups de tecnología agrícola en Argentina, Brasil y Chile usan sensores IoT con procesamiento edge para monitorear cultivos en tiempo real, incluso en zonas con conectividad limitada o intermitente.
Retail físico: Cadenas de retail en LATAM usan edge computing para sistemas de análisis de video en tiendas (detección de clientes, análisis de comportamiento) sin tener que enviar video a la nube.
Cloud Computing vs Edge Computing
| Característica | Cloud Computing | Edge Computing |
|---|---|---|
| Ubicación proceso | Datacenter centralizado | Cerca del usuario/dispositivo |
| Latencia | Mayor (10-200ms+) | Menor (<10ms en muchos casos) |
| Ancho de banda | Alto (datos viajan al centro) | Bajo (se procesa localmente) |
| Costo compute | Pago por uso centralizado | Distribuido, puede ser más caro |
| Casos de uso ideales | Batch, analytics, ML training | IoT, tiempo real, baja latencia |
Errores comunes con Edge Computing
- Usarlo para todo: El edge es ideal para casos de uso de baja latencia. Para analytics batch, ML training o bases de datos centralizadas, el cloud centralizado sigue siendo más apropiado y económico.
- Ignorar los límites de los entornos edge: Cloudflare Workers tiene límites de CPU (50ms por request), memoria y APIs disponibles. No toda lógica de negocio puede correr en el edge.
- Complejidad operacional: Gestionar código desplegado en cientos de nodos distribuidos es más complejo que gestionar una aplicación centralizada. Necesitas herramientas específicas de observabilidad.
Preguntas Frecuentes (FAQ)
¿Edge Computing es solo para grandes empresas?
No. Con Cloudflare Workers (gratis hasta 100,000 requests/día) y Vercel Edge Functions, startups pequeñas pueden implementar edge computing con cero infraestructura propia. Es accesible para cualquier tamaño de empresa.
¿El Edge Computing reemplaza al Cloud?
No, es complementario. El edge maneja los casos de uso que requieren baja latencia o procesamiento distribuido. El cloud centralizado sigue siendo ideal para almacenamiento, analytics y procesamiento de datos pesado. Son capas que coexisten.
¿Cómo se relaciona Edge Computing con 5G?
5G y Edge Computing son tecnologías complementarias. 5G reduce la latencia de red (llega a <1ms teórico), pero el Edge Computing reduce la latencia de procesamiento al mover el compute cerca del usuario. Juntos, habilitan casos de uso de tiempo real imposibles con 4G + cloud centralizado.
