Edge AI o nube: ¿dónde debe ejecutarse la visión computacional?
No existe una arquitectura correcta para todos los casos. Procesar el video en el borde (edge), en servidores centrales o en la nube implica decisiones sobre latencia, ancho de banda, seguridad, costo y disponibilidad. Muchas operaciones combinan el análisis cerca de las cámaras con una capa central para eventos e historial.
Cuándo tiene sentido la Edge AI
- La baja latencia es importante.
- La conexión es limitada o inestable.
- El volumen de video hace inviable enviarlo a la nube.
- La operación debe continuar sin conexión externa.
Cuándo tiene sentido el procesamiento central o en la nube
- Los sitios tienen buena conectividad.
- Centralizar la gestión y el procesamiento simplifica la operación.
- El proyecto necesita aumentar y reducir recursos con rapidez.
Modelos híbridos
Muchas operaciones combinan el análisis cerca de las cámaras con una capa central para eventos, paneles, historial e integraciones. Es el caso de las carreteras atendidas por Omnivias: la unidad local sigue funcionando incluso sin la central.
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