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IIoT en Cloud: Cómo abordar un proyecto

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Industrial IoT (IIoT)

IIoT en Cloud: Cómo abordar un proyecto

Mario Morillo | ene 25, 2022

En los últimos meses Techedge ha estado desarrollando varios proyectos de IIoT con distintos clientes. Uno de ellos es un cliente del sector energético que posee miles de sensores en distintas partes del mundo y tiene que ingestarlos en la nube para enriquecer los modelos de Machine Learning que Techedge está desarrollando. Otro de nuestros clientes, al contrario, dispone de un parque de máquinas pequeño pero a su vez, cada máquina es tan sofisticada que cuenta con más de 4000 data points que también deben ser ingestados en la nube.

Estos proyectos, aparte de ayudarnos como compañía a aprender más y más sobre Cloud Públicos e IIoT en general, también nos está ayudando a entender mejor cómo un cliente debe abordar mejor un proyecto de implantación de IIoT en su compañía. Por este motivo, hemos extraído las lecciones aprendidas en estos últimos proyectos y, a continuación, dejamos los puntos que consideramos clave.

Explorar tecnologías... Y precios

Cada vez más frecuentemente las compañías tienen grandes líderes tecnólogos que son expertos en procesos y tecnologías. CIOs con una gran experiencia en distintas compañías tecnológicas. Sin embargo, es importante mencionar que hay muchas más tecnologías de las que, generalmente, una única persona puede dominar. 

Por ejemplo, una persona puede tener un conocimiento muy profundo en los Cloud Públicos (AWS, GCP, Azure…) y conocer muy bien los servicios gestionados que ofrece como el IoT Core y las arquitecturas de referencia de cada uno de ellos. Sin embargo, hay muchos proveedores de nicho como puede ser Libelium (y su Libelium Cloud) o Balena, con su gestión de software para dispositivos IoT, por citar un par de ejemplos. Sin embargo, la lista de proveedores de soluciones IIoT es extensa y es importante que la compañía, antes de dar un primer paso, conozca y explore las distintas tecnologías y proveedores de soluciones IIoT que hay en el mercado para poder encarar el proyecto con menos riesgos de no saber encajar adecuadamente las piezas.

Además, en muchas ocasiones tendemos a pensar en los dispositivos y en la ingesta de datos, pero hay mucho trabajo por delante y, por ende, muchas tecnologías nuevas que hay que explorar o al menos conocer. ¿En qué base de datos se van a almacenar los datos? ¿Necesito un data lake? ¿Qué herramientas de visualización existen? ¿Tengo capacidad de entrenar un modelo de Machine Learning, por ejemplo, de Mantenimiento predictivo? Una vez más estas son algunas de las preguntas que hay que hacerse  y que, por cada una, aparecen un abanico de tecnologías y posibilidades. De hecho, si hablamos, por ejemplo, de modelos de ML, ¿Dónde se va a ejecutar el modelo? ¿En el Edge o en la nube? Si es en el Edge… ¿Necesito MLOps o similar? En resumen, la compañía debe entender el proceso End-2-End y tener claro el To-Be de la compañía, debe preguntarse qué espera la compañía obtener con la implantación de soluciones IIoT y, en conjunto con todas las tecnologías exploradas, cuál es la mejor forma de abordarlo.

Por último y no menos importante hay que dedicarle tiempo a la exploración de costes asociados por estas soluciones. Si bien, es un ejercicio que volverá a repetirse en el futuro (PoC, MVP. Análisis del proyecto final…) es importante conocer los distintos precios de las soluciones que, posiblemente, serán parte del sistema y conocer las particularidades de cada sistema. Por ejemplo, en un cliente reciente están utilizando Amazon Timestream como base de datos de series temporales. La verdad, ofrece un rendimiento buenísimo y encaja con el cliente perfectamente, pero tiene unos costes de retención (almacenamiento) y escritura que no hacen esta base de datos factible para todas las soluciones.

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Prueba de concepto

Imprescindible. Inevitable. Innegable. Innegociable. Ineludible. No hay excusa para no dar el paso en la implantación de una solución IIoT en la que no se realice una Prueba de Concepto (PoC).

Una compañía que realmente quiere dar el paso hacia la digitalización tiene que validar la idea, validar las tecnologías. Es realmente el paso más importante en el proceso de creación de valor para la organización. No dar este paso puede suponer el fracaso absoluto. Primero, porque se comenzará un proyecto sin haber puesto a prueba las tecnologías. Es importante jugar con, por ejemplo, la infraestructura gestionada que ofrecen algunos clouds públicos: cómo interconectan las distintas componentes de mi arquitectura, que ventajas tiene una arquitectura sobre otra. Es el momento de arremangarse para sacar conclusiones de todo lo aprendido. 

En segundo lugar porque la transición a la digitalización pasa por buscar nuevos productos y nuevos servicios. Seguramente la organización ha definido ya un roadmap de producto y hay que evaluar cómo la tecnología ayuda a seguir este roadmap. Sin realizar la prueba de concepto, el riesgo de fracasar es tan alto que, realmente, no merece la pena.

Conclusiones

La revolución de la Industria 4.0 que estamos viviendo es fascinante, única y puede llegar a ser abrumadora en algunos casos. Nunca antes se había avanzado tan rápido, se había generado tanta información y había tantos recursos para procesarla. La innovación es clave para no ser fagocitado por otros competidores que sí están siendo ágiles para sacar nuevos productos y nuevos servicios.

Los Clouds Públicos son una pieza clave en este sprint y maratón al mismo tiempo de disrupción e innovación. Así mismo, también es importante contar con un socio tecnológico que tenga la capacidad y la experiencia de conocer las distintas tecnologías que existen en el mercado, y sobre todo, tener un partner que comparta el interés por desarrollar ágilmente soluciones brillantes, escalables y colaborar en el arduo camino de la innovación.

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