Computación de borde y computación en la niebla: un análisis descriptivo de la evolución de la computación en la nube para aplicaciones de IoT

Introducción: El vertiginoso crecimiento del Internet de las Cosas (IoT) ha evidenciado las limitaciones estructurales de la computación en la nube centralizada para satisfacer las demandas de latencia, ancho de banda y privacidad de las aplicaciones en tiempo real. Objetivo: Analizar el estado del arte del Edge Computing y el Fog Computing como paradigmas evolutivos de la computación en la nube para aplicaciones IoT, examinando sus características arquitectónicas, ventajas comparativas, casos de uso y desafíos pendientes. Metodología: Se desarrolló una revisión bibliográfica no sistemática de nivel descriptivo con método de análisis-síntesis, consultando fuentes publicadas en IEEE Xplore, Scopus, SpringerLink, MDPI y Taylor & Francis, empleando combinaciones booleanas de términos como Edge Computing, Fog Computing, IoT, latency y real-time applications, priorizando publicaciones entre 2024 y 2026. Resultados: La arquitectura de tres niveles Edge-Fog-Cloud distribuye eficientemente el procesamiento según la criticidad temporal de cada tarea, reduciendo la latencia hasta un 40% con Fog Computing y un 30% con Edge Computing respecto a modelos exclusivamente en la nube, y disminuyendo el consumo energético total hasta un 30%. La integración de Aprendizaje Federado, Aprendizaje por Refuerzo Profundo y modelos compactos de redes neuronales amplía las capacidades de inferencia distribuida en dispositivos de recursos limitados. Las aplicaciones abarcan salud inteligente, ciudades inteligentes, industria 4.0/5.0 y agricultura de precisión. Conclusión: Los paradigmas Edge y Fog Computing constituyen extensiones complementarias e imprescindibles de la nube centralizada, cuya convergencia con redes 6G, gemelos digitales, computación cuántica y Aprendizaje Federado avanzado definirá la arquitectura computacional de la próxima generación de ecosistemas IoT. Área de estudio general: Tecnologías de la Información y la Comunicación. Área de estudio específica: Computación Distribuida y Arquitecturas de Red para el Internet de las Cosas.