2025 La primera línea de la infraestructura digital
Hay muchos escenarios empresariales en los que los milisegundos determinan la experiencia del usuario y los resultados de las transacciones, por lo que la ubicación de la potencia de cálculo se ha vuelto tan importante como su capacidad. El sitio centro de datos periférico está a la vanguardia de esta transformación, permitiendo que los datos se procesen más cerca de donde se generan y consumen. Este cambio no es solo técnico: está reconfigurando sectores, redefiniendo el diseño de las redes y creando nuevas oportunidades de ventaja competitiva.
De gigantes centralizados a centrales distribuidas
Hace dos décadas, el procesamiento de datos giraba en torno a grandes instalaciones centralizadas: campus en la nube a gran escala y sedes empresariales regionales. Esta arquitectura funcionaba para la mayoría de las cargas de trabajo, pero las aplicaciones sensibles a la latencia, como la transmisión de vídeo en directo, la automatización industrial y los vehículos conectados, a menudo se enfrentaban a cuellos de botella de rendimiento.
La primera oleada de despliegues periféricos surgió con el auge de la banda ancha móvil y el IoT. Los operadores de telecomunicaciones empezaron a colocar microcentros de datos cerca de las torres de telefonía móvil para gestionar la entrega de contenidos y reducir la sobrecarga de la red. Con el tiempo, el concepto maduró: a principios de la década de 2020, el despliegue de 5G, combinado con los avances en virtualización y contenerización, dio a la computación de borde la agilidad necesaria para soportar no solo el almacenamiento en caché, sino el alojamiento de aplicaciones y análisis completos.
En 2025, la periferia se habrá convertido en una capa vital del ecosistema digital global. Estas instalaciones gestionan ahora cargas de trabajo que van desde la inferencia de IA para la fabricación hasta la optimización del tráfico en tiempo real en ciudades inteligentes.
¿Qué define un centro de datos Edge?
Aunque las definiciones varían, un centro de datos periférico suele combinar una huella física compacta, una alta conectividad y una ubicación estratégica. Acerca la computación, el almacenamiento y las redes a los usuarios o dispositivos finales, a menudo con una latencia de entre 10 y 20 milisegundos.
Las características clave incluyen:
- Proximidad a las fuentes de demanda, ya sean núcleos urbanos, polígonos industriales o instalaciones remotas.
- Integración directa con redes de telecomunicaciones y fibra, lo que permite un transporte de baja latencia.
- Construcción modular o en contenedores para una rápida implantación y escalabilidad.
- Operaciones seguras y resistentes a pesar de su menor escala en comparación con los centros de datos de hiperescala.
Esto los distingue de centros de datos de colocaciónque suelen actuar como nodos centralizados, y de las instalaciones a hiperescala que se centran en cargas de trabajo a gran escala. En cambio, las ubicaciones periféricas complementan el ecosistema más amplio, situándose entre los dispositivos finales y los entornos de nube centrales.
El mercado en 2025: Crecimiento impulsado por la latencia y la localidad
Se prevé que el valor del mercado mundial de centros de datos periféricos supere los 1.4T25.000 millones este año, con una tasa de crecimiento anual compuesto superior a 20% hasta 2030. Varios factores están acelerando su adopción:
- Expansión de las telecomunicaciones con 5G y las primeras pruebas de 6G impulsando la computación móvil de borde.
- Inteligencia artificial en la periferia reduciendo la necesidad de un constante backhaul en la nube.
- Proliferación de IoT en sectores como la energía, el transporte y la sanidad.
- Exigencias de la experiencia digital en juegos, RA/VR y transmisión multimedia.
- Requisitos reglamentarios para la soberanía de los datos y el tratamiento local.
Norteamérica lidera el despliegue de IA y servicios avanzados de telecomunicaciones, mientras que Asia-Pacífico está experimentando un rápido crecimiento en la integración del IoT industrial. El impulso del mercado europeo se debe a los objetivos de sostenibilidad y a las arquitecturas que cumplen el GDPR.
Avances que definen el futuro
Los centros de datos Edge de 2025 están adoptando tecnologías que los hacen más potentes, sostenibles e integrados que nunca:
- Infraestructura optimizada para IA: Procesadores especializados para análisis en tiempo real e inferencia de IA.
- Refrigeración sostenible: Refrigeración líquida, sistemas de inmersión y recuperación de calor residual para un bajo PUE.
- Diseño preparado para 6G: Prepárese para unas redes futuras ultrafiables, de baja latencia y gran capacidad.
- Despliegue en contenedores: Prefabricados soluciones de diseño para centros de datos permitiendo una rápida ampliación.
- Seguridad por diseño: Raíz de confianza de hardware, cifrado en reposo y en movimiento, y detección de amenazas basada en IA.
- Integración de la nube híbrida: Migración fluida de cargas de trabajo entre nodos periféricos, servicios en la nube y Centro de datos como servicio (DCaaS)
Papel estratégico en el ecosistema digital
Los centros de datos periféricos no sustituyen a las instalaciones centrales, sino que las multiplican. Una arquitectura moderna suele incluir:
- Núcleo de centros de datos a hiperescala para almacenamiento a gran escala y procesamiento por lotes.
- Regional instalaciones de colocación para la conectividad y la interconexión.
- Nodos Edge para procesamiento en tiempo real y cargas de trabajo basadas en el cumplimiento de normativas.
- Nube y AIaaS plataformas para la prestación flexible de servicios.
- Aportaciones consultivas de consultoría de centros de datos equipos de diseño, optimización e integración.
Este enfoque por capas garantiza el rendimiento, la resistencia y la rentabilidad, al tiempo que permite a las organizaciones adaptarse rápidamente a las cambiantes exigencias del mercado y la normativa.
Centros de datos periféricos con integración 5G
Integrar la computación de borde con 5G es crucial porque combina la conectividad de latencia ultrabaja y alto rendimiento de 5G con el procesamiento localizado y en tiempo real en el "borde" de la red. Esta sinergia permite aplicaciones -como vehículos autónomos, bucles de control industrial y AR/VR inmersiva- que simplemente no pueden tolerar los retrasos de ida y vuelta de 20-50 ms de una nube distante.
En palabras de un análisis reciente: "El papel del 5G en el impulso del crecimiento de los centros de datos periféricos es innegable. A medida que las empresas y las industrias demandan procesamiento en tiempo real, latencia ultrabaja y conectividad mejorada, la computación de borde se perfila como una solución crítica." Centros de datos
Cómo se definen Edge y 5G
- Computación de borde se refiere al despliegue de recursos informáticos, de almacenamiento y de análisis más cerca de donde se generan los datos -a menudo en microcentros de datos en torres de telefonía móvil, estaciones base o en las propias instalaciones-, de modo que el procesamiento pueda realizarse con un retraso mínimo.
- 5G (móvil de quinta generación) ofrece velocidades punta significativamente superiores (hasta 10 Gbps), una densidad masiva de dispositivos (hasta 1 millón de dispositivos/km²) y una latencia de interfaz aérea inferior a 10 ms en comparación con 4G.
Integración suele adoptar la forma de Computación de borde multiacceso (MEC) o "5G Edge", en el que las operadoras o proveedores externos alojan los servidores edge en las proximidades de los componentes de la red de acceso radioeléctrico 5G, garantizando así que el tráfico de los usuarios pueda procesarse localmente en lugar de atravesar enlaces backhaul hasta una nube centralizada. Esta relación "simbiótica" significa que la 5G transporta la porción de datos y los nodos periféricos la porción de cálculo, lo que proporciona una plataforma unificada con gran capacidad de respuesta. EricssonRobots.es.
Ejemplos reales de integración
- Comercio minorista: Caja automatizada y análisis En las tiendas "inteligentes", las cámaras y los sensores de estantería analizan los movimientos y las compras de los clientes en tiempo real y cargan automáticamente el importe en las cuentas a la salida, lo que elimina las colas y mejora la personalización. Según Peakermap, esto está "transformando el comercio minorista y redefiniendo las expectativas de los clientes" mediante el procesamiento de vídeo y telemetría IoT en el perímetro a través de enlaces 5G. Mapa de Peaker.
- Ciudades inteligentes y gestión del tráfico Los ayuntamientos despliegan pequeñas ubicaciones descentralizadas junto a pequeñas células 5G para procesar señales de cámaras de tráfico, sensores medioambientales y dispositivos de seguridad pública. PwC señala que estas configuraciones edge-in-5G "proporcionan un soporte de bajo coste y baja latencia para casos de uso 5G de alta densidad de dispositivos (por ejemplo, aplicaciones de ciudades inteligentes)", desde señales de tráfico adaptativas hasta control de la contaminación en tiempo real. PwC.
- Vehículos autónomos y V2X Los nodos de borde de carretera conectados mediante 5G permiten comunicaciones vehículo a todo (V2X), procesando telemetría con latencias < 5 ms. Business Insider destaca proyectos piloto en ciudades como Barcelona y Austin, donde los sensores V2X en el borde transmiten datos tanto a los vehículos como a los centros de control para mejorar la seguridad y la fluidez del tráfico. Business Insider.
- Automatización industrial y control de calidad Empresas de logística como Ice Mobility aprovechan el 5G Edge in situ de Verizon combinado con Microsoft Azure Stack Edge para ejecutar cargas de trabajo de visión computerizada para el embalaje y la inspección de productos directamente en sus instalaciones. Este enfoque ofrece el "bajo retardo y alto ancho de banda" necesarios para la inferencia de aprendizaje automático en el borde, aumentando el rendimiento y reduciendo los errores. Verizon.
¿Influye la informática de borde en la sostenibilidad?
Con estos despliegues en los bordes da la sensación de que es contradictorio con las necesidades de sostenibilidad, cero emisiones de carbono y refrigeración optimizada. ¿Es cierto?
Aunque es cierto que los emplazamientos periféricos miniaturizados no siempre pueden igualar las economías de escala o la refrigeración en aguas profundas de los centros de hiperescala, no tienen por qué ser antítesis de sostenibilidad. A continuación se explica cómo funcionan las compensaciones y las estrategias que hacen compatibles los despliegues periféricos con los objetivos de cero emisiones de carbono y refrigeración optimizada:
- Menor escala ≠ Ineficiencia automática
- Mayor potencial de PUE: Un microcentro de datos -por ejemplo, de 10 a 50 bastidores- a menudo no puede aprovechar las mismas plantas de agua fría de varios megavatios ni las grandes torres de refrigeración adiabática que una instalación a escala de campus. Esto puede elevar su eficiencia energética (PUE) hasta el rango 1,5-1,8, frente al 1,1-1,3 de los hipercentros.
- Más sitios, más gastos: Repartir la capacidad entre cientos o miles de nodos aumenta el número de fuentes de alimentación, unidades SAI y sistemas de refrigeración que hay que mantener, cada uno con pérdidas fijas en modo de espera. Cuantificar estas compensaciones es exactamente el caso de uso de herramientas como la suite TradeOff de Schneider Electric, que modela el ROI, el TCO, la huella de carbono y los impactos de la eficiencia energética en diferentes arquitecturas de alimentación y refrigeración. Schneider Electric.
- Refrigeración gratuita, circuitos de líquido y energías renovables locales
- Refrigeración por aire y evaporación: Incluso los módulos más compactos pueden integrar economizadores de aire exterior o pequeñas unidades adiabáticas que reducen el tiempo de funcionamiento del compresor y la energía de refrigeración hasta 30%. Combinados con lazos de líquido de agua caliente o directos al chip, estos sistemas reducen el PUE hasta 1,2-1,4. Reboot Monkey.
- Energía solar in situ y diseño "listo para las renovables: Proveedores como Zella DC ofrecen microcentros de datos preconfigurados para tejados o paneles fotovoltaicos adyacentes, e incluso baterías de respaldo plug-and-play, de modo que un clúster de nodos de borde puede funcionar parcialmente fuera de la red, suavizando la intermitencia de las energías renovables. Zella DC.
- Microrredes e integración en red
- Microrredes locales: Acoplar un emplazamiento periférico con una microrred -paneles solares, baterías de almacenamiento y, en ocasiones, una pequeña turbina de gas- le permite aislarse de la red durante las horas punta o los cortes de suministro, al tiempo que mantiene un funcionamiento 100% ecológico. Hitachi Energía.
- Caso en directo: DTECH Medio Oeste (Minneapolis) opera un centro de datos combinado con una microrred, demostrando cómo los sistemas de energía a escala de borde pueden estabilizar tanto la distribución local como las cargas a nivel de rack sin sacrificar la resistencia. Factor This™.
- Gestión energética optimizada por IA
- Controles de refrigeración predictivos: La integración de ML en su DCIM para analizar datos de sensores en tiempo real -temperatura, humedad, diferenciales de entrada/salida- permite velocidades de ventilador dinámicas, ajustes de flujo de líquido específicos y ajustes preventivos de contención de pasillos calientes. Los primeros usuarios informan de reducciones de energía adicionales de 5-15%, además de mejoras en el hardware. Business Insider.
- Aumento de la eficiencia de la red
- Reducción de la energía de retorno: Al procesar vídeo, análisis o inferencia de IA localmente, los nodos periféricos reducen el volumen de tráfico de enlace ascendente a las nubes centrales. Esto no solo ahorra ancho de banda, sino que recorta la energía gastada en routers de larga distancia, conmutadores de agregación y PoP centrales. Aunque es difícil de cuantificar, el ahorro de energía de la red puede compensar una parte significativa de las propias ineficiencias del micrositio.
Conclusión:
Las instalaciones situadas en los bordes plantean retos de sostenibilidad -plantas mecánicas más pequeñas, sistemas de energía más distribuidos-, pero pueden abordarse plenamente mediante:
- Refrigeración avanzada (refrigeración libre, inmersión, bucles de líquido)
- Renovables in situ y microrredes
- Gestión de la energía basada en la IA
- Métricas holísticas del ciclo de vida (PUE + CUE + WUE)
Con estas medidas, los despliegues periféricos pueden alcanzar los objetivos de neutralidad de carbono e incluso mejorar la eficacia general del consumo de carbono de la red. No están intrínsecamente reñidos con los objetivos ecológicos, siempre que se diseñen y gestionen con el mismo rigor que cualquier centro de datos a hiperescala.
Comparación del centro de datos Edge con la implantación tradicional de la colocación
A continuación presentamos una comparación concreta de los dos modelos de despliegue para nuestro ejemplo "Ciudades inteligentes y gestión del tráfico". Primero definimos los flujos de trabajo y la red, luego mostramos métricas ilustrativas en una tabla y, por último, señalamos exactamente por qué el modelo puramente centralizado tiene dificultades frente a un diseño habilitado para el borde.
1) Escenario A - Centro de datos centralizado
Arquitectura y flujo de trabajo
- Fuentes de datos:
- 100 cámaras de tráfico (1080p, 4 Mbps cada una)
- 200 sensores ambientales (contaminación, temperatura, ocupación; 0,1 Mbps agregados)
- Ruta de red:
- Cámaras y sensores → estación base local 4G/5G → PoP de agregación metropolitana
- Backhaul a través de 20 km de fibra a CC central (RTT medio ≈ 50 ms)
- Todas las secuencias de vídeo y sensores en bruto se introducen en el centro de distribución para su procesamiento y análisis.
- Procesando:
- La IA de vídeo (detección de objetos, recuento de vehículos) se ejecuta en clusters de GPU en el centro de DC
- Los comandos de control (por ejemplo, adaptar los tiempos de las señales de tráfico) se envían de vuelta a través de la misma RTT de 50 ms.
- Cuellos de botella y costes:
- Ancho de banda masivo: 100×4 Mbps = 400 Mbps solo para vídeo, más tráfico de sensores → elevados costes de tránsito
- Alta latencia: ~50 ms de ida (100 ms de ida y vuelta) antes de que comience cualquier procesamiento
- Respuesta retardada: Los semáforos reaccionan lentamente a los acontecimientos reales (peatones, accidentes)
- Enlace ascendente ineficiente: Central DC recibe 1,44 TB de datos por hora, pero 90% de imágenes sin procesar se descartan tras el análisis.
2) Escenario B - Centro de datos habilitado para el borde
Arquitectura y flujo de trabajo
- Fuentes de datos: (las mismas 100 cámaras + 200 sensores)
- Ubicación de Edge Site:
- Microcentro de datos situado en el PdP de agregación 5G (a menos de 2 km de todas las cámaras; <10 ms RTT)
- Bastidor ligero de GPU para inferencia + almacenamiento local
- Procesamiento local en el borde:
- Inferencia de vídeo: detección de objetos → envío de "recuento de vehículos" y eventos de alerta únicamente (≈0,02 Mbps por cámara)
- Agregación de sensores: datos de contaminación/ocupación agregados en resúmenes de 1 segundo
- Coordinación central:
- El sitio Edge reenvía resúmenes consolidados (≈5 Mbps en total) cada 1 minuto al DC central
- Central DC mantiene el cuadro de mandos de toda la ciudad, la formación en ML a largo plazo y las optimizaciones de intersecciones cruzadas.
- Ventajas:
- Baja latencia: <10 ms de ida a AI de borde → ajustes de señales de tráfico casi instantáneos.
- Reducción drástica del ancho de banda: 100×0,02 Mbps = 2 Mbps de metadatos de vídeo + 3 Mbps de sensores → 5 Mbps de enlace ascendente
- Resiliencia local: Si falla la WAN, el sitio periférico continúa su funcionamiento seguro de forma autónoma
- Uso eficiente de la CC central: sólo los datos agregados de alto valor atraviesan la WAN
Métricas comparativas
Métrica | CC centralizada | CC habilitada para Edge |
|---|---|---|
| Cámaras en streaming (1080p, 4 Mbps cada una) | 400 Mbps de entrada | 400 Mbps local |
| Streaming de sensores (0,1 Mbps en total) | 0,1 Mbps de entrada | 0,1 Mbps local |
| Ancho de banda WAN utilizado | 400,1 Mbps | 5 Mbps |
| Datos transferidos por hora | 1,44 TB | 0,018 TB (18 GB) |
| Latencia media unidireccional (cámara→AI) | 50 ms | 10 ms |
| Tiempo de decisión IA de ida y vuelta | ~100 ms + procesamiento | ~20 ms + procesamiento |
| Capacidad de respuesta en tiempo real | Pobre (retrasos) | Excelente (en tiempo real) |
| Coste de la red (tránsito y peering) | Alta | Bajo |
Por qué fracasa el modelo centralizado
- Desperdicio de ancho de banda:44 TB/hora de vídeo sin procesar cruzan la WAN, sólo para ser eliminados tras el filtrado a nivel de borde.
- Control lento: Un RTT superior a 100 ms significa que los semáforos y los sistemas de seguridad responden demasiado tarde a los sucesos que se producen a gran velocidad.
- Elevados costes de tránsito: Alquilar 400 Mbps de fibra de larga distancia/backhaul es caro y no se adapta bien al crecimiento de las flotas de cámaras.
Por qué brilla Edge-Enabled
- Inferencia local de IA: Procesa los datos de vídeo y sensores en el punto de acceso, minimizando el tráfico WAN en bruto.
- Latencia ultrabaja: Los retardos inferiores a 10 ms permiten aplicaciones en tiempo real (señales adaptativas, prevención de colisiones).
- Resistencia y rentabilidad: Los sitios Edge funcionan de forma autónoma durante las interrupciones y reducen las facturas de red en >90%.
Visualizar la diferencia
Conclusión
Los centros de datos Edge han pasado de ser un concepto de nicho a una piedra angular de la infraestructura digital moderna. Al acercar los recursos informáticos al lugar donde se generan los datos, se consigue la velocidad, eficiencia y agilidad necesarias para las aplicaciones de nueva generación, desde vehículos autónomos hasta experiencias digitales inmersivas.
A medida que la integración de 5G, los análisis impulsados por IA y las prácticas de diseño sostenible sigan madurando, el borde no solo complementará, sino que también transformará las estrategias tradicionales de los centros de datos.
El futuro pertenece a las organizaciones capaces de orquestar un ecosistema equilibrado de instalaciones centrales, de colocación y periféricas, adaptadas a las necesidades específicas de latencia, conformidad y escalabilidad.
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