“IoT tiende hacia modelos híbridos donde el edge procesa en tiempo real”. Mercedes Sáiz, Dell Technologies

¿Qué arquitecturas de TI se emplean actualmente en los despliegues IoT? ¿En qué casos de uso son más adecuadas unas frente a otras?

En Dell Technologies vemos tres grandes arquitecturas en IoT: entornos on-premise tradicionales, arquitecturas cloud-centric y modelos híbridos con edge computing. Los primeros son habituales en industria y entornos regulados donde el dato no puede salir de planta. Las arquitecturas centradas en la nube se usan más en analítica masiva, consolidación de datos y servicios IoT multi-sede. Sin embargo, la tendencia clara es hacia modelos híbridos donde el edge (por ejemplo, con Dell NativeEdge y servidores PowerEdge en planta) procesa en tiempo real y la nube o el datacenter consolidan y entrenan modelos avanzados. Este enfoque “right workload, right place” permite adaptar la arquitectura a cada caso de uso: visión artificial, mantenimiento predictivo, smart retail o smart cities.

 

¿Qué mejoras aportan las infraestructuras edge a los despliegues IoT, a nivel de rendimiento, almacenamiento de datos, velocidad de acceso y gestión de dispositivos de red? ¿Qué desafíos plantean estas arquitecturas?

Las infraestructuras edge de Dell acercan computación, almacenamiento y analítica al lugar donde se generan los datos IoT, reduciendo drásticamente la latencia y el tráfico hacia la nube. Esto mejora el rendimiento de aplicaciones críticas (por ejemplo, inspección de calidad en tiempo real o seguridad física) y acelera el acceso al dato, habilitando decisiones locales. incluso sin conectividad permanente. Además, simplifica la gestión de dispositivos con orquestación centralizada, zero-touch deployment y seguridad integrada extremo a extremo. Entre los desafíos están la complejidad operativa de gestionar miles de nodos distribuidos, la necesidad de robustas capacidades de ciberseguridad y la correcta orquestación de datos entre edge, core y nube. Dell aborda estos retos con plataformas específicas como Dell NativeEdge y servicios de consultoría para el diseño y la operación del edge.

 

¿Con qué tecnologías y casos de uso de IoT trabajan en Dell Technologies y en qué sectores están viendo una mayor demanda?

En Dell Technologies trabajamos en IoT combinando infraestructura de cómputo (servidores PowerEdge, gateways y PCs industriales), almacenamiento optimizado para datos no estructurados, plataformas de edge/NativeEdge y soluciones de IA en el edge para inferencia en tiempo real. A nivel de casos de uso, vemos una fuerte tracción en industria y manufactura (visión artificial, mantenimiento predictivo, control de procesos), retail (analítica de tienda, optimización de inventario), salud (monitorización y diagnóstico asistido por IA), telecom y transporte/energía (monitorización de redes y activos distribuidos). Sectores como automoción, industrial e incluso espacio y satélites demandan arquitecturas de edge AI y datos soberanos, donde Dell aporta plataformas seguras, escalables y abiertas, en colaboración con un ecosistema amplio de partners.

 

La ciberseguridad es una de las principales preocupaciones a la hora de diseñar un entorno IoT. ¿Cómo abordan esta cuestión desde Dell Technologies?

Para Dell Technologies, la ciberseguridad en IoT se basa en un enfoque zero-trust y en la protección del dato desde el dispositivo hasta la nube. Esto implica hardware con capacidades de seguridad integradas, arranque seguro, segmentación de redes OT/IT, cifrado extremo a extremo y autenticación robusta de dispositivos y usuarios. En el edge incorporamos funciones de protección, detección y respuesta, así como capacidades de ciber-resiliencia en almacenamiento y backup para garantizar recuperación ante ransomware o incidentes. A nivel de procesos, combinamos tecnología con servicios de consultoría y frameworks de gobernanza que ayudan a cumplir normativas sectoriales y de soberanía del dato. Nuestro objetivo es que el cliente pueda desplegar IoT y edge AI con confianza, manteniendo control sobre su superficie de ataque y sus activos críticos.

 

¿Qué papel juega la IA en los entornos y dispositivos IoT modernos? ¿Qué mejoras aportan conceptos como la IA federada a los despliegues de IoT, frente a arquitecturas de IA centralizadas?

La IA es hoy el motor de muchos despliegues IoT modernos: permite pasar de simples sistemas de monitorización a entornos autónomos y predictivos, desde visión artificial en la línea de producción hasta analítica avanzada en redes de telecomunicaciones. Con las plataformas de AI inferencing at the edge de Dell, los modelos se ejecutan cerca de los sensores, logrando decisiones en milisegundos y reduciendo la dependencia de la nube. Conceptos como la IA federada permiten entrenar modelos de forma distribuida, manteniendo los datos sensibles en cada ubicación y compartiendo solo parámetros del modelo; esto mejora la privacidad, reduce el tráfico de red y acelera el aprendizaje continuo, frente a arquitecturas estrictamente centralizadas. Dell soporta ambos enfoques (centralizado e híbrido/federado) sobre una infraestructura común, para que cada cliente adopte el modelo que mejor equilibra rendimiento, coste y cumplimiento.

 

¿Qué tendencias prevén en Dell Technologies que impactarán en el ámbito IoT en el futuro cercano?

Desde Dell Technologies vemos varias tendencias claras: una consolidación del edge como extensión natural del cloud, con arquitecturas cada vez más distribuidas y soberanas; la convergencia de IoT, 5G y edge AI, abriendo casos de uso de baja latencia en industria, ciudades inteligentes y telecomunicaciones. Esperamos un fuerte crecimiento de la automatización y operación remota de activos, soportada por digital twins y analítica en tiempo real. La seguridad y la soberanía del dato serán prioritarias, impulsando arquitecturas híbridas y alianzas para “cloud adjacent” y edge soberano. Por último, veremos una mayor estandarización y simplificación en la gestión del edge -con plataformas como Dell NativeEdge- para que los clientes puedan escalar sus despliegues IoT sin incrementar la complejidad operativa.