El primer paso es que Google amplíe las funciones de su plataforma de software Cloud IoT a las redes edge. El segundo es un pequeño chip que podría integrarse en los dispositivos IoT y procesar los datos que recopilan antes de transmitirlos.
Edge computing, que describe una arquitectura en la que una computadora especializada se encuentra muy cerca de los puntos finales IoT para realizar análisis y procesamiento de datos desde allí, en lugar de enviar esa información al centro de datos, es un modelo de cara al futuro para implementar IoT, particularmente en aquelllos casos donde la latencia es muy importante.
Google lleva su pila de software IoT a dispositivos de borde, elimina una barrera de entrada potencialmente seria y hace que la compañía sea una opción más atractiva para la administración de IoT empresarial. También hace que la oferta de Google esté más en línea con sus competidores Microsoft y Amazon, que ya han llevado sus plataformas IoT al borde.
El prestigio de Google entre sus competidores podría ser ayudado por el chip Edge TPU que acelera el aprendizaje automático a través del software TensorFlow AI de la compañía. Es un chip personalizado de apenas una fracción del tamaño de un centavo diseñado específicamente para ejecutar los modelos de aprendizaje automático TensorFlow Lite de Google en dispositivos de punto final. La idea es usar dispositivos de IoT para generar predicciones y perspectivas significativas.
Jon Gold, CIO EE.UU. / IDG.es
