¿Tu aplicación se consume globalmente y deseas acercar el cómputo a donde están tus usuarios? Con nuestra solución de Edge podrás desplegar de forma elástica tus aplicaciones por todo el mundo en base a la demanda que tengas
Edge cloud y computación periférica para arquitecturas distribuidas
El edge computing es la respuesta arquitectónica a un problema cada vez más extendido: cuando tus usuarios o dispositivos están lejos del datacenter, la latencia mata la experiencia y satura la red. En TodoEnCloud llevamos el cómputo al borde de forma programática, elástica y automatizada: extendemos nuestra nube pública española con nodos distribuidos cerca de donde se genera el dato.
Computación periférica de verdad, no una etiqueta de marketing. Nuestro edge cloud se basa en servidores bare-metal en pago por uso distribuidos por el globo, sobre los que despliegas tu aplicación en servidores virtuales o nodos k8s edge. La operación se gestiona como parte de tu nube central: un único plano de control, un único equipo, una única factura.
Qué incluye nuestro servicio Edge Computing
Clusters Kubernetes ligeros en el borde (K8s Edge)
Desplegamos clusters Kubernetes optimizados para edge —k3s, MicroK8s, K0s— sobre hardware ligero distribuido en ubicaciones cercanas a tus usuarios o dispositivos. Forman parte del mismo plano de control que tu Kubernetes gestionado central, así que despliegas con los mismos manifests, los mismos pipelines y la misma observabilidad.
Nodos BareMetal distribuidos en pago por uso
Cuando el caso de uso exige rendimiento sin hipervisor —procesamiento de vídeo, inferencia de IA en el borde, latencias de milisegundos sobre flujos de datos en tiempo real—, desplegamos directamente sobre servidores BareMetal en pago por uso. Hardware adaptado al entorno físico de despliegue y al perfil de carga.
Orquestación unificada con la nube central
El edge no es una nube paralela. Lo orquestamos como nodos de la misma plataforma: políticas de seguridad, observabilidad, gestión de identidades y CI/CD heredados del entorno central. Tu equipo no aprende dos sistemas distintos; opera uno solo con nodos en múltiples ubicaciones.
Hardware adaptado a entornos industriales
Para escenarios de despliegue exigente —farolas inteligentes, torres de telecomunicaciones, plantas industriales, hospitales, retail físico—, adaptamos el hardware a las condiciones del entorno y al perfil de cómputo. Diseño a la carta: más GPU si el caso de uso lo justifica, más comunicaciones, más capacidad de almacenamiento local. El borde no es un commodity; es un proyecto.
Casos de uso del edge computing en España
Nuestro servicio Edge Computing cubre cuatro bloques de carga típicos en arquitecturas distribuidas:
- Procesamiento de eventos IoT en tiempo real. Lecturas de sensores industriales, telemetría de vehículos conectados, datos de smart city. Filtrado y agregación en el borde para reducir la presión sobre la red central.
- Latencia ultra-baja para aplicaciones críticas. Trading algorítmico distribuido, juegos en streaming, telecirugía, vehículos autónomos. Cuando milisegundos cuestan dinero o vidas.
- Inferencia de IA en el borde. Modelos de visión por computador en plantas industriales, sistemas de detección de anomalías en tiempo real, asistentes locales sin dependencia de nube remota. Combinable con GPUs NVIDIA en cloud central para entrenamiento.
- Soberanía y resiliencia geográfica. Procesamiento local del dato por requisitos regulatorios o por necesidad de continuidad operativa frente a cortes de conectividad.
Edge Computing y Nube IoT: dos caras del mismo problema
El edge computing y la nube IoT industrial resuelven dos vertientes del mismo desafío arquitectónico: acercar el cómputo al dato.
- El edge computing se centra en acercar el cómputo a los usuarios: latencia baja para la experiencia de usuario final, procesamiento distribuido para aplicaciones críticas, descongestión de la red central.
- La cloud IoT industrial se centra en acercar el cómputo al sensor: gestión de millones de dispositivos, procesamiento de telemetría en origen, integración con sistemas industriales (SCADA, MES, PLC).
En la práctica, los proyectos serios suelen combinar ambos enfoques. Por eso los gestionamos como una única plataforma.
Por qué un edge cloud sobre infraestructura soberana
Como proveedor cloud en España con tres CPDs propios neutrales, llevamos al borde la misma filosofía que aplicamos en el centro: soberanía del dato bajo legislación europea, certificaciones ISO 27001/27017/27701, cumplimiento ENS y un equipo técnico al otro lado del teléfono. El edge no debilita la postura de cumplimiento; la extiende.
Cuando tu arquitectura distribuida atraviesa fronteras regulatorias, la diferencia entre un edge cloud y otro está en quién controla los nodos del borde y bajo qué legislación. Aquí, todos los nodos siguen las mismas reglas.
Preguntas frecuentes sobre Edge Computing
¿Qué diferencia hay entre edge computing y cloud tradicional?
El cloud tradicional centraliza el cómputo en grandes datacenters. El edge computing distribuye una parte de ese cómputo en nodos cercanos a donde se genera o consume el dato. El objetivo es reducir latencia, descongestionar la red central y permitir procesamiento local cuando hace falta.
¿Qué es K8s edge o Kubernetes en el borde?
Es el despliegue de clusters Kubernetes ligeros —k3s, MicroK8s, K0s— en nodos distribuidos en el borde de la red. Permite operar aplicaciones containerizadas en ubicaciones lejanas al datacenter principal, con la misma API estándar de Kubernetes y los mismos manifests que en la nube central.
¿Cuándo necesito edge computing y cuándo no?
El edge tiene sentido cuando la latencia entre usuario/dispositivo y datacenter es un problema medible, cuando el volumen de datos generado satura la red central, cuando hay requisitos regulatorios de procesamiento local, o cuando la continuidad operativa exige independencia frente a la conectividad central. Si tu arquitectura no cumple ninguna de estas, probablemente no lo necesitas.
¿El edge computing reemplaza a la nube central?
No. La complementa. El borde se ocupa del cómputo cercano al dato; el centro se ocupa del cómputo intensivo, el almacenamiento masivo y el entrenamiento de modelos. Una arquitectura distribuida bien diseñada usa ambos niveles según conviene a cada carga.
¿Puedo desplegar GPUs NVIDIA en el borde para IA?
Sí. Para casos de inferencia de IA en el borde, integramos GPUs NVIDIA en nodos distribuidos. El entrenamiento se ejecuta habitualmente en el cloud central sobre GPUs NVIDIA L4 y L40s; la inferencia se distribuye al borde para latencia baja.
