Arquitecturas Edge – Fog – Cloud — Básico

🎯 Objetivo del curso

Entender dónde se procesa la información y por qué. Diferencias, ventajas, desventajas y cuándo usar cada uno o combinarlos. Clave para velocidad, costo y privacidad.

📌 Programa Sintético

Arquitectura Cloud: modelo centralizado, servicios, ventajas y limitaciones. Arquitectura Edge: procesamiento en el dispositivo. Arquitectura Fog: capa intermedia. Comparativa: latencia, consumo, conectividad, seguridad, costo. Modelos de servicio IaaS/PaaS/SaaS/FaaS. Despliegue híbrido. Contenedores y virtualización. Proyecto final: arquitectura óptima para caso de uso.

🧩 Proyecto del nivel

Diseño de arquitectura híbrida Edge-Fog-Cloud para una solución de monitoreo industrial: qué procesar dónde, con justificación técnica, diagrama de despliegue y estimación de costos.

Unidad 1 (Sem 1-2): Cloud y Edge. Unidad 2 (Sem 3-4): Fog y comparativa. Unidad 3 (Sem 5-6): Modelos de servicio y despliegue. Unidad 4 (Sem 7-8): Contenedores y proyecto final.

Unidad 1 — Cloud y Edge (Semanas 1-2)

• Cloud: características, proveedores, servicios IoT
• Edge: hardware, ventajas, limitaciones
• Lab: comparativa de latencia cloud vs edge

Unidad 2 — Fog Computing y Comparativa (Semanas 3-4)

• Fog: la capa intermedia inteligente
• Gateways IoT: el nodo fog típico
• Tabla comparativa: latencia, costo, privacidad, disponibilidad
• Lab: gateway Raspberry Pi como nodo fog

Unidad 3 — Modelos de Servicio Cloud (Semanas 5-6)

• IaaS, PaaS, SaaS, FaaS: definición y ejemplos IoT
• Serverless: AWS Lambda, Azure Functions para IoT
• Lab: función serverless que procesa datos MQTT

Unidad 4 — Diseño Híbrido y Proyecto Final (Semanas 7-8)

• Cuándo usar qué: árbol de decisión
• Cómo conectar edge, fog y cloud
• Proyecto final: arquitectura híbrida justificada para caso real

Bienvenido a Arquitecturas Edge-Fog-Cloud — Nivel Básico.

Semana 1: ¿Dónde vive la inteligencia?
– El problema: ¿procesar aquí o allá?
– Cloud: todo en el servidor centralizado
– Edge: todo en el dispositivo
– Fog: algo en el medio
– La latencia como factor de decisión: reacción en tiempo real vs análisis posterior