엣지 컴퓨팅은 IoT 진화의 열쇠를 쥐고 있다고 합니다.왜요?이 블로그에서는 엣지 컴퓨팅을 소개하고, IoT와 엣지 컴퓨팅 간의 연결을 설명하고, 엣지 컴퓨팅 사용 사례의 예를 공유할 것입니다.
엣지 컴퓨팅이란
컴퓨터 네트워크에서 클라우드 (예: 데이터 센터) 는 네트워크의 중심에 있습니다.하지만 “엣지”라는 용어는 무엇을 의미할까요?스마트 폰, 태블릿 또는 현장의 최전선에서 활약하는 산업 장비가 엣지일 수 있습니다.엣지 컴퓨팅은 '엣지' 또는 운영 환경 근처에서 데이터를 처리합니다.
그렇긴 해도 엣지 컴퓨팅은 엣지에서만 데이터 처리를 제한하는 것이 아니라 강력한 분산 처리 능력을 갖춘 것으로 알려진 분산형 개방형 IT 아키텍처입니다.
엣지 측에서 데이터를 처리하여 응답 속도를 높이는 한편, 빠른 속도를 필요로 하지 않는 데이터는 클라우드 측에 축적합니다.엣지 컴퓨팅은 이러한 방식으로 분산 처리를 수행함으로써 데이터의 가치를 극대화하고 각 데이터에 필요한 활용 방법을 최적화합니다.
엣지 컴퓨팅과 클라우드 및 온프레미스와의 차이점에 대한 자세한 내용은 이 블로그를 참조하십시오.
엣지 컴퓨팅이 주목받는 이유 — 클라우드 및 온프레미스와의 차이점은 무엇입니까 | Stratus 블로그
IoT에 정밀도를 더하는 엣지 컴퓨팅
엣지 컴퓨팅은 IoT를 다음 단계로 끌어올리는 데 없어서는 안 될 기술이라고 합니다.
엣지 컴퓨팅은 IoT에 어떤 영향을 미치며, 엣지 컴퓨팅과 함께 IoT는 어떻게 변화할까요?
실시간 정보 개선
엣지 컴퓨팅의 가장 분명한 영향은 실시간 정보 및 데이터의 개선입니다.클라우드에서 데이터를 전송 및 수신하여 처리할 때 수백 밀리초에서 몇 초 사이의 시간 지연이 발생할 수 있습니다.센서가 정교해지고 더 정확한 데이터를 전송하더라도 데이터 처리의 시간 지연은 장비에 영향을 주어 속도를 늦추고 운영에 영향을 미칠 수 있습니다.엣지 컴퓨팅은 엣지에서 필요한 데이터를 처리하여 시간 지연을 줄여 실시간 응답을 가능하게 합니다.
트래픽 최적화
IoT의 확산으로 엄청난 양의 데이터가 송수신되고 있으며, 앞으로도 데이터의 양은 계속 확대될 것입니다.이 모든 것을 클라우드에 통합하면 통신 트래픽이 증가하고 데이터 정체가 발생합니다.엣지에서 처리를 분산함으로써 조직은 데이터 혼잡과 통신 비용을 모두 줄일 수 있습니다.
데이터 보안 강화
엣지 컴퓨팅의 또 다른 이점은 향상된 데이터 보안입니다.운영 엣지에서 데이터를 처리하면 외부와의 통신량이 줄어들어 해당 데이터가 사이버 공격이나 데이터 침해에 노출되지 않도록 보호할 수 있습니다.
비즈니스 연속성 계획 수립
엣지 컴퓨팅은 비즈니스 연속성 계획 (BCP) 을 위한 효과적인 도구이기도 합니다.엣지 측에서 필요한 데이터를 처리하면 클라우드 서버가 다운되더라도 작업을 계속할 수 있습니다.위에서 언급한 바와 같이 엣지 컴퓨팅의 가장 중요한 특징은 분산 처리 기능입니다.데이터를 배포하면 위험이 분산되고 비즈니스 연속성이 향상됩니다.
IoT를 한 단계 끌어올리기
조직은 엣지 컴퓨팅과 IoT를 연결함으로써 위와 같은 이점을 누릴 수 있습니다.이를 통해 기업은 정확한 경영 결정을 내리고 비즈니스 연속성을 개선할 수 있습니다.
클라우드와의 협력은 엣지 컴퓨팅의 가치를 높입니다.
클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅을 비교하는 경우가 많습니다.그러나 실제로 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅은 상호 배타적이지 않습니다.
클라우드와 엣지가 함께 작동하는 이유와 방법을 살펴보겠습니다.
클라우드와 엣지 컴퓨팅의 분리
처음에 엣지 컴퓨팅은 엣지와 클라우드로 처리를 나누어 처리 속도를 향상시킨 기술로 여겨졌습니다.
하지만 IoT의 진화에 따라 IoT 기기 주변에서는 대용량의 데이터를 고속으로 처리해야 하는 필요성이 대두되었습니다.이로 인해 데이터 처리와 데이터 축적이라는 두 가지 역할이 분담되었습니다.처리 기능은 주로 엣지에 있으며, 예를 들어 분석 및 기계 학습 기능은 이제 클라우드에서 수행됩니다.클라우드와 엣지가 함께 작동하는 방식을 이해하는 것이 중요합니다. 각각의 연결 방식에 따라 활용 방식이 달라지므로 클라우드와 엣지가 함께 작동하는 방식을 이해하는 것이 중요합니다.
미래에는 엣지 컴퓨팅이 분석 및 머신 러닝 알고리즘을 생성할 수 있는 기능을 갖추게 될 것으로 예상되지만, 아직은 아닙니다.현재 클라우드 측은 “큰 그림 분석 및 대규모 판단”을, 엣지 측은 “로컬 분석 및 순간 판단”을 수행합니다.클라우드와 엣지 기능을 모두 활용하는 것이 중요합니다.
엣지의 이점을 클라우드의 이점에 추가
클라우드에서 운영하면 높은 자유도, 확장성, 유연성을 비롯한 여러 가지 이점이 있습니다.클라우드 운영의 이러한 기능은 제한되지 않습니다.엣지 컴퓨팅은 엣지와 클라우드에서의 처리를 모두 결합합니다. 사용자는 엣지에서의 실시간 처리와 클라우드에서의 운영의 이점을 활용할 수 있습니다.
엣지와 클라우드를 모두 활용하면 네트워크 및 지연 문제의 위험도 줄어듭니다.이는 엣지 컴퓨팅 플랫폼이 엣지에서 필수 로컬 데이터를 처리하고 시간에 민감하지 않은 데이터를 클라우드로 전송하기 때문입니다.
또한 Edge Computing은 클라우드로 전송할 때 위협에 노출되지 않고 네트워크에 보관하여 기밀 데이터를 보호합니다.
엣지와 클라우드의 이러한 결합은 비즈니스 운영 및 관리에 긍정적인 영향을 미칩니다.
엣지 컴퓨팅 사용 사례
아래에서는 엣지 컴퓨팅의 여러 사용 사례와 이점을 간략하게 설명합니다.다음은 몇 가지 예시입니다.
소리로 장애를 감지하는 환경 감지
숙련된 엔지니어는 작동 중인 기계의 소리를 듣고 고장 징후의 유무와 유지 보수의 필요성을 감지할 수 있습니다.정확한 지표로 표현하기는 어렵지만 일본 제조업이 이러한 “현장 체감”에 의해 뒷받침된 측면이 있습니다.
숙련된 엔지니어에 의존하게 된 설비 및 장비 관련 유지보수 노하우를 디지털화를 통해 전수하는 것은 일본 제조업의 과제입니다.
비정상적인 소음을 감지하고 직원에게 장애 징후를 알리는 솔루션이 개발되었습니다.이러한 작동음은 마이크에 의해 수집되고 시스템은 이상 정도를 계산합니다.이 데이터는 집계 및 클라우드에 축적되어 빅데이터 분석 및 기계 학습에 사용되고 원격 모니터링 부서로 전송됩니다.
엣지 컴퓨팅은 작동 사운드를 처리 및 수집하고 이상 정도를 계산하는 데 사용되는 도구입니다.엣지 측에서 이상 현상을 감지할 수 있어 지연 시간이 짧은 고급 처리가 가능합니다.
실시간 일기 예보 시뮬레이션
엣지 컴퓨팅의 분산 처리 능력은 관측 데이터의 실시간 처리에 활용됩니다.이 데이터는 지역에 따라 다릅니다.
특정 시점의 일기 예보의 정확도를 높이려면 예보 범위를 세분화해야 합니다.그러나 세분화가 진행될수록 데이터 센터로 전송되는 데이터의 양이 많아집니다.통신량은 비용, 속도, 처리 용량 측면에서 한계가 있으며, 그 결과 예측 범위의 세분화에도 한계가 있습니다.
하지만 엣지 컴퓨팅의 도입으로 조직은 그 한계를 뛰어넘을 수 있습니다.세분화된 각 범위에 대해 엣지에서 처리를 수행하고 광역 예측에 필요한 데이터를 클라우드로 전송하면 필요한 곳에서 필요한 예측을 할 수 있게 됩니다.
엣지 컴퓨팅이 특정 지역의 매우 정확한 실시간 일기 예보를 가능하게 하는 날이 곧 올 것입니다.
드론과 로봇을 통한 농업 효율성 향상
엣지 컴퓨팅은 또한 농업 부문에서의 활용 잠재력을 확장하고 있습니다.
과거에는 과일을 수확할 때 사람들이 현장을 방문하여 순회하면서 수확 시기가 되었는지 육안으로 확인해야 했습니다.지금은 드론과 로봇이 이 작업을 수행하며 시스템이 실용화되었습니다.
카메라와 AI를 이용한 이미지 인식 기능을 탑재한 AI는 획득한 이미지를 엣지 컴퓨팅으로 식별하고, 과일의 색과 모양에서 성숙도를 분석하고, 잎의 색과 모양에서 해충 질병을 감지합니다.또한 활동 범위 내의 수확 가능 개수를 시각화하고 최적의 수확 시기를 예측할 수도 있습니다.
이 처리에는 엣지 컴퓨팅이 적용되며, 엣지에서의 이미지 식별과 클라우드에서의 데이터 분석을 분리하여 로봇의 원활한 작동이 이루어집니다.
직원 행동 분석을 통한 매장 운영 최적화
편의점과 같은 소규모 매장에서는 직원 한 명이 여러 업무를 담당해야 합니다.이러한 작업 중 일부에는 제품 재고 관리, 검사, 계산대 작업, 경우에 따라 조리 작업이 포함될 수 있습니다.이 때문에 매장 내 한 곳에 머물지 않고 자주 이동해야 합니다.
매장 내 직원 이동의 효율성을 개선하기 위해 직원 행동을 분석하고 매장 배치를 최적화하는 솔루션이 개발되었습니다.매장 내부에 설치된 카메라의 이미지는 매장 내 컴퓨터로 전송되며, 여기서 사람을 식별하고 가장자리에서 사진을 찍습니다.결과적으로 직원이 어떻게 움직이는지에 대한 데이터가 클라우드에 축적되고 데이터 분석을 통해 최적의 흐름선을 달성하는 매장 내 레이아웃을 계산합니다.
이 기술은 직원뿐만 아니라 어떤 제품 디스플레이가 구매 행동을 촉진할 것인지 등 고객의 구매 행동에도 적용될 수 있습니다.그러나 문제는 추출된 개인 데이터에 개인을 식별하는 요소가 포함되지 않도록 하는 방법입니다.
작동 상태를 실시간으로 제어하는 스마트 팩토리
IoT와 엣지 컴퓨팅을 사용하는 시스템이 많은 분야에서 개발되고 있는 가운데, 제조 분야, 특히 스마트 팩토리는 계속해서 가장 빠르게 진화하고 있습니다.
스마트 팩토리는 모든 장치와 센서가 네트워크에 연결된 공장입니다.이는 운영 상태를 시각화할 뿐만 아니라 생산 관리, 재고 관리, 입출고 물류 관리 측면에서 예측 및 수정과 같은 모든 종류의 정보를 연결하고 연결합니다.
또한 일부 공장에서는 생산 라인에 있는 사람의 움직임을 영상으로 감지하고 이상 행동을 확인하여 인적 오류를 방지하는 시스템을 도입했습니다.
엣지 컴퓨팅은 엄청난 양의 데이터를 처리하고 실시간으로 대응해야 하는 스마트 팩토리에 없어서는 안 될 기술이 되었습니다.
지역사회 의료를 지원하는 대규모 병원의 의료 장비 시스템
엣지 컴퓨팅은 의료 분야에도 도입되었습니다.
지역 첨단 의료의 중심적 역할을 담당하는 대형 병원에서는 많은 수의 의료 기기를 사용합니다.이러한 장치에서 출력되는 데이터를 활용하는 것은 중요한 문제였습니다.따라서 운영을 조정 및 간소화하고, 기기 데이터를 관리하고, 제공되는 의료 서비스를 발전시키기 위해 의료 기기와 병원 시스템을 통합하는 의료 기기 종합 솔루션이 개발되고 있습니다.
이 솔루션은 의료 기기와 병원 시스템을 연결하여 효율성과 데이터 활용을 가능하게 합니다.시스템은 의료 운영에 깊이 관여하기 때문에 중단할 수 없습니다.또한 높은 수준의 보안이 필요한 환자 치료와 관련된 민감한 데이터를 처리합니다.
엣지 컴퓨팅은 가용성과 안전성을 높이기 위해 이 시스템과 결합되었습니다.
의료 장비에서 데이터를 필터링하여 전자 의료 기록 및 부서 시스템으로 전송하는 것과 같은 고급 의료 서비스와 데이터 활용 사이에는 연관성이 있습니다.
항공기의 안전한 비행, 출발 및 착륙을 지원하는 기상 관측 시스템
항공기의 기상 관측 시스템은 시속 수백 킬로미터의 속도로 주행하는 항공기의 안전한 비행을 보장하기 위해 실시간 정보와 안정적인 운영을 필요로 합니다.정전이나 지연을 용납할 수 없는 시스템입니다.
정보의 실시간 특성과 운영의 연속성을 고려할 때 엣지 컴퓨팅이 최선의 선택으로 간주됩니다.
풍향 및 속도, 가시성, 구름 기저 고도, 기온, 습도, 강우량, 대기압 등의 기상 정보를 상시 수집하고 이 관측 데이터를 일괄 처리하여 표시하는 시스템으로 운영됩니다.
에너지 이송 터미널의 해양 석유 운송 관리 시스템
도시 지역 및 대규모 산업 지역을 지원하는 통합 에너지 분배 기지에서는 해양 석유 운송 관리를 위한 게이트웨이 서버가 예기치 않은 가동 중단 없이 하루 24시간 운영되는 것이 중요합니다.
운영 연속성 측면에서는 시설 내에 대규모 서버를 구축하는 것보다 분산 처리를 수행하는 것이 유리합니다.
반면 플랜트 설비는 서버 설치에 적합한 환경을 갖추지 못하거나 운영을 위한 인력이 부족한 경우가 드물지 않습니다.
유지 보수는 소수의 인력으로 수행되어야 하며 장비가 작동을 중단할 수 없어야 합니다.
이러한 상황에서 효율적인 데이터 처리와 안정적인 운영을 보장할 수 있는 Edge Computing이 플랜트 설비 시스템에서 사용되고 있습니다.
엣지 컴퓨팅: 더 높은 정확성이 요구되는 시대에 점점 더 중요해지고 있습니다
이번 글에서 살펴본 것처럼 엣지 컴퓨팅은 IoT와 함께 다양한 곳에서 사용되고 있습니다.제조 현장에서는 IoT를 통해 다양한 사물의 시각화가 가능해졌지만 IoT 사용은 다음 단계로 발전하고 있습니다.이것이 IoT 활용의 두 번째 단계인 '수집된 데이터를 활용하는 방법'입니다.현재 엣지 컴퓨팅은 데이터의 실시간 특성을 손상시키지 않으면서 매우 정확한 처리를 수행해야 합니다.엣지 컴퓨팅은 향후 IoT 활용에 없어서는 안 될 기술이 될 것입니다.
