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IoT Capitulo 4: ¿Sistemas en la Nube, On premise o Híbrido?

Hola a todos, leyendo publicaciones de otros colegas y marcas y relacionado con lo que vengo publicando en los capítulos anteriores uno de los temas que en este rubro no hay que dejar pasar y analizar con seriedad es :

¿Cómo incorporo las nuevas tecnologías en pos de mejorar mi oferta? , ya sé que muchos lo saben y están trabajando en esto. Solo espero aportar algo desde mi conocimiento y experiencia.

De la misma forma que sucede en el rubro de Automatización y Control , en Seguridad Electrónica y otros rubros esta pasando lo mismo.

Antes de seguir… y no quiero dejar de decirlo. Los límites se empiezan a borrar ¿no? esto de hablar de rubros?, hace rato que los sistemas estancos , por silos no van mas , aunque muchos vivan aún de estos, pero la globalización y disponibilidad de las nuevas tecnología nos obliga a todos a incorporar lo que no tenemos y así los SCADA agregan soporte de dispositivos que antes no tenían y los software de seguridad electrónica hacen los propio…

Obvio por ahora con ciertos límites, no se ve en el corto y mediano plazo que un software de seguridad electrónica vaya a meterse en una línea de producción para automatizar y controlar los procesos..pero quizás si para monitorear no?. y lejos creo esta que un SCADA se meta en este rubro… pero lo cierto es que todos se están moviendo para no morir.

Perdón se me hizo un poco largo, vamos al punto.

Imaginemos esta situación.

Un automóvil pasa por una avenida superando el límite de velocidad máxima permitida. Una cámara con sensor de velocidad toma la foto y la envía a un software centralizado que analiza la imagen, lee la patente, asocia el vehículo con el titular y registra en alguna base de datos local la multa o registro para que luego la multa sea generada.

¿Cuánto tardo el sistema en generar la multa ? El sistema anterior podría denominarse como un Sistema On Premise (o sea todos los componentes están instalados en la red del cliente (privada), sobre todo el software.

Imaginemos ahora este escenario: La cámara que saca la foto, posee analítica.
Un automóvil pasa por una avenida superando el límite de velocidad máxima permitida. Una cámara con sensor de velocidad toma la foto, la analiza y sí hay infracción la envía a un software centralizado que asocia el vehículo con el titular y registra en algún lado la multa. Pero al mismo tiempo la cámara envía una alerta a un oficial que esta unos kilómetros adelante para que detenga el vehículo.

¿Mejoramos el tiempo de detección de la infracción? ¿Agregamos una acción adicional que mejora el accionar gracias a nuestro sistema?. Acá podemos decir qué agregamos computación en el borde (edge computing) , la cámara con analítica propia, no depende de un soft externo y pre procesa los datos.

Por último para no extendernos mucho y dejar una idea .

Agreguemos ahora lo que falta (la nube).
Mas allá de ofrecer servicios en la nube por su posibilidad de monetizar distinto y sacar provecho del SaaS , soporte, etc. quiero enfocarme en el sistema.

La cámara entonces pre procesa la imagen, notifica al patrullero y al sistema central (Edge computing + On prem) pero resulta que en la ciudad donde se desplegó el sistema o en el país hay que soportar miles y miles de cámaras.

Acá es dónde hay que pensar en la capacidad de computo y que este, este distribuido para que en cada parte se aproveche lo mejor.

Entonces dado que tengo que analizar miles de imágenes por segundo proveniente de cámaras que estarán conectadas de distintas formas a la red (3g, 4g, celular, WIFI, Fibra, Satelital?) la nube se vuelve protagonista ya que ofrece computo ilimitado, redundancia y buena seguridad. (lo que se conoce como nube elástica y escalable, entre otras cosas) .

Ademas al tener todos los datos en la nube podemos ofrecer una mejor disponibilidad de la información para que otras áreas, organismos y entidades los usen. ( o consuman como se dice normalmente)

La Analítica es algo que se asocia como una de las ventajas que trae IoT , aunque es totalmente autónoma.
Gracias a ella podemos crear Indicadores (Key performance Indicators, KPIs) que finalmente serán agregados a Tableros (Dashboards) que serán usados por distintos interesados para tomar mejores decisiones.

Por ejemplo: El Dashboard podría luego de unas semanas de análisis mostrar indicadores relacionados con cuales serán los puntos calientes en materia de infracciones y así poder planificar mejor los operativos y el plan de educación vial.

Pero los Algoritmos y la IA creo yo que van a borrar de un plumazo los hermosos Dashboards que hoy creamos y usamos para ir a un modelo mas dinámico (algo así como lo que hace Netflix con su algoritmo).

Bueno por hoy hasta acá llegamos, Quiero agradecer al equipo de ALAS y a todos los que leen las publicaciones y me acercan sus comentarios.

Hasta el Capitulo 5 …

Marcelo Muñoz
marcelo@itokii.com