¿Qué es Fog Computing y en qué se diferencia del Edge Computing?

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El concepto Fog Computing se refiere a una estructura de red descentralizada en la que los recursos, incluyendo datos y aplicaciones, se sitúan en algún lugar lógico entre tu Servidor Cloud y la fuente que genera los datos.

Esto quiere decir que es posible llevar los servicios que analizan dichos datos más cerca de ese origen, lo que permite mejorar las prestaciones globales, reducir la distancia que recorren los datos en la red, y conseguir una mayor eficiencia. Puede parecer que estamos hablando de Edge Computing, pero existen diferencias entre ambos conceptos. Las veremos más adelante en el artículo.

El Fog Computing surge como una extensión natural del Cloud Computing y sigue la analogía planteada por la Nube (un paradigma en el que tenemos los datos, el almacenamiento y las aplicaciones en un servidor distante y no en local). De esta manera, la Niebla se asimila a una «nube que se acerca a la tierra».

Índice

¿Qué es Fog Computing?

El fog computing, o computación en la niebla, es un modelo de computación descentralizado que extiende las capacidades de procesamiento y almacenamiento desde los centros de datos centrales hacia ubicaciones más cercanas a donde se generan los datos. En lugar de enviar toda la información directamente a la nube, esta arquitectura introduce una capa intermedia —la «niebla»— compuesta por nodos locales como routers, gateways o servidores periféricos que procesan y filtran los datos en tiempo real.

Este enfoque es especialmente útil en entornos donde la latencia debe ser mínima y la respuesta inmediata, como en vehículos autónomos, ciudades inteligentes o sistemas industriales conectados. Al reducir la distancia que recorren los datos, se mejora la eficiencia, se optimiza el uso del ancho de banda y se refuerza la seguridad al mantener los datos sensibles más cerca de su origen.

Es importante destacar que el fog computing no reemplaza a la nube, sino que la complementa. Mientras que la nube sigue siendo esencial para el almacenamiento a largo plazo y el análisis masivo de datos, la niebla permite una gestión más ágil y localizada de la información, adaptándose a las necesidades de la era del Internet de las Cosas (IoT).

Ventajas de Fog Computing

La principal ventaja del Fog Computing es crear una red con menor latencia y con una menor carga de datos hacia la Nube. Esto se traduce en menores requisitos de ancho de banda, y menores costes por ese lado. Esto se consigue gracias a ese procesamiento cercano al origen de los datos. Además, este procesamiento se realiza en situaciones de ausencia puntual de ancho de banda o con restricciones de este. Se puede decir que Fog Computing es un intermediario entre la infraestructura Cloud y los dispositivos IoT. Al hacer parte del procesamiento cerca del origen, se hace un filtrado previo de qué datos se enviarán a la Nube. ventajas de fog computing

Precisamente, esa capacidad de filtrar los datos que se enviarán a la Nube es, prácticamente, la razón de ser del Fog Computing. Si nos fijamos en el modelo de Cloud, vemos que su viabilidad depende enteramente del transporte de los datos. Si nos encontramos en ciudades o en polígonos industriales bien conectados, el ancho de banda no es problema. Ya sea a través de fibra óptica o mediante redes 4G, la comunicación es posible.

Pero si no disponemos de dichas infraestructuras, o bien si se da alguna situación de baja accesibilidad, de congestión máxima o que se impongan, por algún motivo, las velocidades más bajas en las redes móviles 3G y 4G móviles, tenemos un problema.

En todos esos casos, el balance entre la tasa de generación de datos y la tasa de envío de estos se vuelve negativo: se generan más datos de los que se pueden transportar. Al acercar la inteligencia al origen de los datos, estos se pueden procesar en un dispositivo inteligente y solo los datos necesarios se transmiten a la nube, disminuyendo el ancho de banda utilizado.

Mayor seguridad y control de los datos procesados localmente

Una de las principales ventajas del fog computing es que permite procesar los datos en el mismo lugar donde se generan o muy cerca de él. Esto significa que los datos sensibles no necesitan ser enviados constantemente a servidores en la nube, lo que reduce significativamente el riesgo de interceptaciones o accesos no autorizados. Además, este enfoque facilita el cumplimiento de normativas de privacidad y protección de datos, ya que el control sobre la información permanece en el entorno local o empresarial.

Menor latencia para una respuesta casi en tiempo real

Al acercar el procesamiento de datos al borde de la red, el fog computing minimiza la latencia, es decir, el tiempo que tarda una orden o petición en ser procesada. Esto es fundamental en aplicaciones críticas como vehículos autónomos, control industrial o telemedicina, donde incluso milisegundos pueden marcar la diferencia. Gracias a esta capacidad de respuesta inmediata, se mejora la eficiencia operativa y la experiencia del usuario final.

Funcionamiento optimizado en entornos con conectividad limitada

En zonas donde la conexión a internet es inestable o de baja calidad, el fog computing ofrece una solución eficaz al reducir la dependencia de la nube. Al permitir que los dispositivos locales procesen y analicen datos de forma autónoma, las aplicaciones pueden seguir funcionando correctamente incluso ante interrupciones en la conectividad. Esto lo hace ideal para entornos rurales, industrias remotas o infraestructuras críticas.

Procesamiento distribuido que reduce la carga en la nube

El modelo de computación en la niebla distribuye el procesamiento entre múltiples nodos cercanos a los dispositivos, aliviando así la presión sobre los servidores centrales en la nube. Esto no solo reduce el uso del ancho de banda, sino que también permite una gestión más eficiente de los recursos. Al procesar datos solo cuando es necesario enviarlos, se optimiza el rendimiento y se reduce el coste asociado al almacenamiento y análisis masivo en la nube.

Escalabilidad flexible para proyectos IoT y aplicaciones inteligentes

El fog computing está diseñado para integrarse fácilmente con arquitecturas de IoT, permitiendo una escalabilidad progresiva y flexible. A medida que se añaden más sensores, dispositivos o aplicaciones, la infraestructura de la niebla puede expandirse de forma modular sin comprometer el rendimiento general del sistema. Esto lo convierte en una solución ideal para proyectos de ciudades inteligentes, automatización industrial o gestión de infraestructuras urbanas.

Ejemplo de aplicación del Fog Computing

Para ilustrar mejor en qué consiste Fog Computing y sus ventajas, hablaremos de los Sistemas de Transporte Inteligentes (en inglés, Intelligent Transport Systems, o ITS). Estos son aplicaciones avanzadas cuyo objetivo es proporcionar servicios innovadores relacionados con los diferentes medios y modos de transporte y gestión del tráfico. Además, permiten a los usuarios estar mejor informados y hacer un uso más seguro, más coordinado e inteligente de las redes de transporte.

En las Smart Cities, la infraestructura de tráfico puede ser conectada a través de una red WiFi o bien a través de redes celulares (de telefonía). Aprovechando ese tipo de configuración de datos, es posible configurar pequeñas «nubes locales» en las torres de telefonía (o en los routers WiFi, según el caso) que analicen los datos de tráfico y todos los datos agregados que llegan desde diferentes puntos de la infraestructura. Esos pequeños centros de datos son, en esencia, la «niebla» de la que hablamos.

Soluciones de Fog Computing en Arsys

En un entorno cada vez más conectado y distribuido, el fog computing se consolida como una arquitectura clave para garantizar la eficiencia, seguridad y baja latencia en el procesamiento de datos. Arsys, como proveedor líder en infraestructura cloud, ofrece soluciones tecnológicas que se adaptan perfectamente a las exigencias del fog computing, gracias a su gama de servidores VPS, dedicados y cloud. A continuación, te mostramos cómo aprovechar estas soluciones.

Integración de Servidores VPS de Arsys en arquitecturas de Fog Computing

Los Servidores VPS (Virtual Private Servers) de Arsys proporcionan una solución flexible y económica para desplegar nodos de fog computing en entornos distribuidos. Al estar virtualizados, permiten implementar múltiples instancias en ubicaciones estratégicas, acercando el procesamiento a los dispositivos y reduciendo la latencia. Gracias a su configuración escalable, los VPS de Arsys pueden adaptarse a las necesidades cambiantes de cada proyecto IoT o red industrial, sin renunciar al rendimiento ni a la estabilidad.

Beneficios de utilizar Servidores Dedicados de Arsys para soluciones de Fog Computing

Para proyectos que requieren un mayor rendimiento y control absoluto sobre el hardware, los Servidores Dedicados de Arsys son la opción ideal dentro de una arquitectura de fog computing. Estos servidores ofrecen potencia de procesamiento, almacenamiento robusto y una alta capacidad de personalización, permitiendo a las empresas gestionar grandes volúmenes de datos localmente y mantener un alto nivel de seguridad. Además, al estar alojados en centros de datos certificados en España, facilitan el cumplimiento de normativas como el RGPD.

Escalabilidad en Fog Computing mediante los Servidores Cloud de Arsys

Los Servidores Cloud de Arsys ofrecen una infraestructura altamente escalable, ideal para soluciones de fog computing que necesitan adaptarse rápidamente a la evolución de los dispositivos y los datos. Gracias a su modelo flexible, es posible ajustar los recursos (CPU, RAM, almacenamiento) en tiempo real según las necesidades del proyecto, sin interrupciones. Esta elasticidad es clave en entornos IoT o aplicaciones inteligentes donde la carga de trabajo varía constantemente. Además, su gestión a través de un panel de control intuitivo o mediante API permite una integración sencilla con arquitecturas distribuidas o edge computing.

Diferencia entre Edge y Fog Computing

Al inicio del artículo comentamos que, a pesar de que parecen ser lo mismo, existen diferencias fundamentales entre Edge Computing y Fog Computing que justifican su existencia por separado. Existe un artículo de Automation Weekly (2016), en el que se definen ambos conceptos de una manera muy concreta:

  • Fog Computing lleva la inteligencia al nivel de red de área local de la arquitectura de red, procesando datos en un nodo de niebla o puerta de enlace IoT.
  • Edge Computing redes lleva la inteligencia, la potencia de procesamiento y las capacidades de comunicación de un gateway o de un dispositivo a los propios dispositivos.

Volviendo al ejemplo de los Sistemas de Transporte Inteligentes, Edge Computing es implementar la inteligencia en los sistemas hardware individuales, como pueden ser diferentes sensores ambientales, controladores (semáforos, por ejemplo) y demás. Al hacer esto se realiza un primer filtro de datos, eliminando datos redundantes, ruido o, por ejemplo, falsos positivos en el caso de ciertos sensores. Aquí ya se está reduciendo la cantidad de datos que se transmiten a la red, pero sobre todo se reduce la latencia. Esta reducción tan grande en la latencia permite desarrollar sistemas que reaccionen a cambios en el tráfico sin retardos, lo que posibilita la existencia de sistemas tan complejos y con requisitos de seguridad tan críticos como los coches autónomos.

Procesamiento de datos: en el borde vs. en la red intermedia

La diferencia principal entre Edge Computing y Fog Computing radica en dónde se procesan los datos. En el Edge Computing, el procesamiento ocurre directamente en los dispositivos finales o sensores, es decir, en el «borde» de la red. Esto permite una respuesta ultrarrápida, ya que no es necesario transmitir datos a un servidor externo para su análisis inicial. En cambio, en el Fog Computing, el procesamiento se realiza en nodos intermedios dentro de la red local, como gateways, switches inteligentes o microcentros de datos, ofreciendo un equilibrio entre latencia reducida y capacidad de cómputo ampliada.

Ubicación de los nodos: dispositivos finales vs. nodos cercanos

En Edge Computing, los nodos inteligentes están embebidos en los dispositivos finales, como sensores, cámaras o actuadores. Esto implica que cada dispositivo tiene cierta autonomía para procesar y reaccionar ante eventos. Por el contrario, el Fog Computing despliega nodos intermedios cerca de los dispositivos, pero no en ellos, como pueden ser routers industriales, servidores locales o gateways IoT. Esta diferencia estratégica permite una arquitectura más flexible, donde se puede delegar la carga de trabajo sin saturar los dispositivos finales.

Capacidad de análisis y almacenamiento intermedio

Los dispositivos edge suelen tener recursos limitados de análisis y almacenamiento, ya que están diseñados para tareas muy específicas y con bajo consumo energético. Por ello, su capacidad para realizar análisis complejos o almacenar grandes volúmenes de datos es reducida. En cambio, los nodos de fog computing disponen de mayores capacidades computacionales y de almacenamiento, permitiendo aplicar algoritmos de machine learning, realizar correlaciones entre datos de diferentes fuentes o almacenar datos temporalmente antes de enviarlos a la nube o a sistemas centrales.

Gestión de recursos y administración centralizada

Edge Computing implica una gestión descentralizada, donde cada dispositivo actúa de manera relativamente autónoma, lo que puede dificultar el mantenimiento, la actualización de firmware o la supervisión general de la red. En contraste, el Fog Computing favorece una administración más centralizada, ya que los nodos intermedios suelen estar conectados a infraestructuras TI tradicionales, facilitando el monitoreo, la seguridad y la configuración remota. Esta arquitectura permite combinar lo mejor del edge y la nube, asegurando eficiencia y control operativo.

Casos de uso de Edge Computing

El Edge Computing se ha convertido en una pieza clave para numerosas aplicaciones que requieren procesamiento rápido, baja latencia y autonomía en el análisis de datos, sin depender de la nube. A continuación, se detallan algunos de los casos de uso más relevantes en la actualidad.

Procesamiento de datos en tiempo real en dispositivos IoT

Uno de los usos más comunes del Edge Computing es el procesamiento en tiempo real de datos generados por sensores y dispositivos IoT. Al analizar la información directamente en el dispositivo o en un gateway cercano, se consigue una respuesta instantánea ante eventos críticos. Esto es especialmente útil en entornos industriales (IIoT), donde una máquina puede detenerse automáticamente al detectar una anomalía, o en sistemas domóticos que ajustan condiciones de climatización o iluminación según la presencia o actividad detectada. Además, se evita enviar continuamente grandes volúmenes de datos a la nube, lo que optimiza el ancho de banda y reduce los costes operativos.

Vehículos autónomos y sistemas avanzados de asistencia al conductor

Los vehículos autónomos y los sistemas ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) dependen del Edge Computing para procesar grandes cantidades de datos en fracciones de segundo, directamente en el vehículo. Sensores como cámaras, radares y LIDAR generan datos que deben ser interpretados al instante para tomar decisiones críticas, como frenar, cambiar de carril o evitar obstáculos. El Edge Computing garantiza que estas decisiones se tomen localmente, sin depender de la conectividad a la nube, lo que reduce la latencia al mínimo y mejora significativamente la seguridad y fiabilidad del sistema.

Aplicaciones sanitarias con baja latencia

En el ámbito sanitario, el Edge Computing permite desarrollar soluciones médicas avanzadas que requieren baja latencia y alta disponibilidad. Por ejemplo, en quirófanos inteligentes, monitores de signos vitales y dispositivos de asistencia médica, el análisis en tiempo real permite detectar de inmediato anomalías como arritmias, caídas de presión o variaciones críticas en la oxigenación. También es clave en la telemedicina, donde la transmisión y análisis de datos biomédicos debe hacerse sin demoras, y en entornos hospitalarios donde una desconexión con la nube no puede interrumpir el servicio. Al trabajar con datos localmente, también se mejora la privacidad y el cumplimiento normativo.

Casos de uso de Fog Computing

El Fog Computing actúa como un puente entre los dispositivos en el borde y la nube, permitiendo el procesamiento local de grandes volúmenes de datos y reduciendo la latencia sin perder capacidad de análisis. Esta arquitectura distribuida resulta ideal en contextos donde la velocidad de respuesta, la seguridad y la descentralización son clave. A continuación, exploramos algunos de sus principales casos de uso.

Gestión eficiente de datos en ciudades inteligentes

En las smart cities, la gran cantidad de sensores conectados genera un volumen masivo de datos en tiempo real: tráfico, calidad del aire, consumo energético, alumbrado público, etc. El fog computing permite procesar esta información de forma local en nodos distribuidos dentro de la propia infraestructura urbana, como estaciones base o centros de control municipales. Esto facilita una respuesta rápida ante incidencias, optimiza la toma de decisiones y reduce el tráfico hacia la nube, mejorando la eficiencia general del sistema.

Automatización industrial con alta carga de datos

En entornos industriales, los sistemas de fabricación avanzados (Industria 4.0) generan una enorme cantidad de datos procedentes de maquinaria, robots y sensores. El fog computing permite procesar y filtrar estos datos cerca de la fuente, reduciendo la latencia y garantizando la continuidad operativa incluso ante fallos de conectividad. Además, facilita el mantenimiento predictivo, la trazabilidad de procesos y la integración de inteligencia artificial en la planta sin sobrecargar los sistemas cloud.

Telecomunicaciones y redes distribuidas con análisis local

Las empresas de telecomunicaciones utilizan el fog computing para desplegar nodos de análisis cerca de los usuarios finales, lo que permite gestionar mejor el ancho de banda, reducir la latencia y optimizar el tráfico de red. Esta arquitectura es especialmente útil para el despliegue de redes 5G, donde los edge nodes deben coordinarse con nodos de niebla para mantener una experiencia de usuario fluida, habilitar servicios de realidad aumentada o transmitir contenido multimedia de alta demanda en tiempo real.

Retail inteligente con análisis de comportamiento en tienda

En el sector retail, el fog computing posibilita la implementación de sistemas inteligentes en puntos de venta físicos, como cámaras y sensores que capturan el comportamiento del cliente. Gracias al procesamiento local, se pueden generar informes en tiempo real sobre patrones de movimiento, zonas calientes, interacción con productos o colas en cajas. Esta información permite mejorar la disposición del espacio, personalizar ofertas y optimizar los recursos de forma inmediata, sin necesidad de enviar todos los datos a la nube.

Entornos educativos con dispositivos conectados (aulas inteligentes)

Las aulas inteligentes y campus conectados requieren una infraestructura capaz de gestionar múltiples dispositivos simultáneamente: pizarras digitales, tablets, cámaras, plataformas de aprendizaje, etc. El fog computing proporciona capacidad de procesamiento local y baja latencia, permitiendo que las aplicaciones educativas funcionen sin interrupciones, incluso en momentos de alta demanda. Además, mejora la seguridad de los datos de los estudiantes al evitar su transmisión constante a la nube y facilita la implementación de herramientas interactivas y personalizadas.

Manuel León

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