Edge Computing vs Cloud Computing: ¿Dónde debería residir tu lógica de negocio?

Las infraestructuras de TI han evolucionado más allá de la simple migración al Cloud Computing. Hoy, el paradigma del Edge Computing —procesamiento de datos más cerca de donde se generan— se posiciona como un complemento necesario. Entender las diferencias, fortalezas y casos de uso de cada modelo ayuda a tomar decisiones más conscientes en arquitecturas empresariales.

¿Qué es cloud computing y qué ofrece?

La nube consiste en recursos de computación (CPU, memoria, almacenamiento), servicios gestionados y escalabilidad masiva, ubicados en centros de datos remotos o distribuidos por grandes proveedores.

Algunas ventajas clave:

• Escalabilidad prácticamente ilimitada para cargas variables.
• Reducción de inversión en infraestructura física propio-on-premise.
• Centralización de datos, administración y seguridad empresarial en gran escala.

Sin embargo, cuando los requisitos demandan latencia mínima, análisis en tiempo real local o reducción de tráfico de red, la nube puede mostrar sus limitaciones.

¿Qué es edge computing y cuándo destaca?

Edge computing traslada parte del procesamiento, análisis o almacenamiento hacia los “bordes” de la red: dispositivos, gateways o servidores locales que están próximos al origen de los datos.

Casos donde el edge brilla:

• IoT industrial, automatización de fábricas, vehículos autónomos, realidad aumentada.
• Escenarios con conectividad intermitente o donde la latencia del enlace al centro de datos es un problema.
• Procesamiento preliminar de datos para reducir el volumen que viaja a la nube (filtrado, resumen, compresión).

Entre sus beneficios destacan la reducción de latencia, optimización del ancho de banda y mejor respuesta local. Pero también hay desafíos como menor capacidad de escalado o mayor complejidad de despliegue distribuido.

Criterio	Cloud Computing	Edge Computing
Latencia	Mayor debido a la distancia al centro de datos.	Muy baja al procesar los datos en o cerca del origen.
Escalabilidad	Alta: infraestructura amplia, servidores centralizados.	Limitada: nodos distribuidos, recursos menores por nodo.
Dependencia de conectividad	Requiere buena conexión al centro de datos.	Puede operar con conectividad intermitente o local.
Costo y gestión	Menor complejidad inicial, pago por uso.	Mayor complejidad operativa, mantenimiento más distribuido.
Casos de uso típicos	Almacenamiento masivo, análisis histórico, aplicaciones web tradicionales.	Tiempo real, IoT, automatización, sitios remotos.

Cómo elegir cuál modelo usar

1. ¿Requiere respuesta inmediata o tiempo real? Si sí, el edge tiene ventaja.
2. ¿El volumen y variabilidad de la carga lo permite? Si necesitas elasticidad al máximo, la nube es fuerte.
3. ¿Dónde se generan los datos y cuán crítica es la latencia o la conectividad? En entornos remotos o con redes poco fiables, el edge gana peso.
4. ¿Cuál es la combinación óptima? En muchos casos, la solución más efectiva es híbrida: procesamiento local en el edge + agregación, backup o análisis intensivo en la nube.

Cloud computing y edge computing no son soluciones mutuamente excluyentes. Más bien, representan dos polos dentro de una arquitectura moderna: la nube ofrece escala y centralización; el edge ofrece proximidad y velocidad. Un diseño consciente evalúa los requerimientos de latencia, volumen de datos, conectividad y mantenimiento para decidir qué partes de la aplicación deben residir en cada modelo.

Imagen generada con IA
© Copyright: Natalia Jaimes