엣지 컴퓨팅은 특히 IoT의 확산과 함께 많은 긍정적인 관심을 끌고 있습니다.엣지 컴퓨팅은 클라우드의 반대로 간주되는 경우가 많지만 그렇지 않습니다.이 블로그에서는 엣지 컴퓨팅과 클라우드, 기존 온프레미스 기술의 차이점, 엣지 컴퓨팅이 주목받는 이유, 엣지 컴퓨팅의 이점을 알아봅니다.
엣지 컴퓨팅 개요 및 엣지 컴퓨팅이 주목받는 이유
어떤 엣지 컴퓨팅이 주목받고 있나요?한 번 살펴보죠.
엣지 컴퓨팅의 정의 및 개념
엣지 컴퓨팅은 컴퓨터 네트워크의 엣지에서 처리를 수행하는 분산형 개방형 IT 아키텍처입니다.
엣지 컴퓨팅의 “엣지”는 컴퓨터 네트워크의 엣지 또는 엣지를 의미합니다.네트워크의 중심이 데이터 센터 또는 클라우드인 경우 스마트폰 및 태블릿과 같은 IoT 디바이스는 엣지에서 작동하며 인터넷에 연결됩니다.이러한 에지 근처에서 데이터를 처리하면 네트워크 경로와 데이터 센터에 집중되는 부하를 야기할 수 있습니다.따라서 데이터를 처리할 때 지연 시간이 줄어들고 효율성이 높아집니다.
엣지 컴퓨팅은 분산 처리 기능이 특징이라고 합니다.Edge Computing은 멀리 떨어진 데이터 센터로 데이터를 보내는 대신 장치 자체 또는 장치 근처에 있는 컴퓨터 또는 서버에서 데이터를 처리합니다.근처에서 데이터를 처리하여 부하를 분산하고 통신 지연을 최소화하는 것이 목적입니다.
엣지 컴퓨팅이 중요한 이유
“데이터를 가까이 두는 것”이 점점 더 중요해지고 있는데, 그 이유는 무엇일까요?
데이터 통신량이 증가함에 따라 실시간 데이터의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다.
IoT 시대를 맞이하여 다양한 디바이스에서 처리하는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있습니다.이에 따라 필요한 처리 속도와 응답도 증가하고 있습니다.상당한 양의 데이터를 처리하려면 대규모 데이터 센터가 필요하지만 각 위치에 데이터 센터를 두는 것보다 한 위치에서 처리를 중앙 집중화하는 것이 더 효율적입니다.이것이 클라우드 컴퓨팅이 대중화된 이유 중 하나입니다.
하지만 인터넷을 통해 데이터를 클라우드로 보내고, 처리하고, 반환할 때 어느 정도 시차가 발생하는 것은 어쩔 수 없습니다.
로봇 및 산업 장비의 센서 기술은 나날이 발전하고 있으며, 이제 언제든지 상황을 정확하게 포착할 수 있습니다.하지만 데이터 처리와 응답 사이에 시차가 생기면 정교한 센싱 기술은 무의미해질 것입니다.
정밀하고 복잡한 움직임을 수행하는 장치에는 고정밀 IoT가 필요합니다.이에 대응하기 위해서는 최대한 실시간에 가까운 정보와 데이터 교환이 필요합니다.이를 가능하게 하는 엣지 컴퓨팅은 IoT가 다음 단계로 나아가기 위해 필요한 기술로 주목받고 있다.
MEC와의 차이점
최근 몇 년 동안 MEC (다중 액세스 에지 컴퓨팅) 는 새로운 형태의 엣지 컴퓨팅으로 부상했습니다.
MEC는 모바일 통신을 위한 엣지 컴퓨팅의 진화이며 5G 활용을 위한 훌륭한 도구로 주목을 받고 있습니다.
5G는 대용량, 고속, 저지연 및 다중 연결에 대한 요구 사항을 충족하는 통신 표준입니다.이를 엣지 컴퓨팅과 결합하면 네트워크 부하를 분산하고 줄일 수 있으며 5G의 성능을 더욱 활용할 수 있습니다.
데이터 처리 방법에서 본 엣지의 역할.클라우드 및 온프레미스와의 차이점
그렇다면 엣지 컴퓨팅의 “엣지”란 정확히 무엇일까요?앞서 언급했듯이 엣지 컴퓨팅의 목적은 데이터 처리 응답의 지연을 없애고 실시간 성능을 향상시키는 것입니다.따라서 중요한 정보는 클라우드가 아닌 현장인 “엣지”에서 배포되고 처리됩니다.
이러한 이유로 엣지 컴퓨팅은 중앙 집중식 처리 유형인 클라우드 컴퓨팅과 반대되는 성격을 가지고 있다고 생각되는 경우가 있습니다.하지만 진정한 의미의 클라우드는 온프레미스와 대조를 이룹니다.
그렇다면 엣지 컴퓨팅은 기존 온프레미스와 어떻게 다를까요?
엣지 컴퓨팅은 모든 데이터를 온프레미스로 처리하지는 않습니다.엣지에서 수행할 수 있는 작업과 클라우드로 전송해야 하는 작업을 구분함으로써 각각의 이점을 극대화할 수 있습니다.
대량의 데이터를 정확하게 처리해야 하거나 더 많은 실시간 처리가 필요한 정보는 엣지 또는 온프레미스에서 처리됩니다.대규모 협업과 집계가 필요하고 처리 속도에 영향을 덜 받는 정보를 클라우드를 사용하면 원활하게 관리할 수 있습니다.이 때문에 엣지 컴퓨팅의 원래 형태는 “정보를 처리할 위치의 역할을 정확히 나누는 것”이라고 할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅의 5가지 이점
엣지 컴퓨팅의 구체적인 이점은 무엇입니까?다음 다섯 가지 이점은 엣지 컴퓨팅을 활용할 때 얻을 수 있는 이점을 간략하게 설명합니다.
- 짧은 지연 시간: 실시간 데이터 처리
클라우드에 액세스할 때 일반적으로 데이터가 전송되는 시간과 처리 및 수신되는 시간 사이에는 시차가 있습니다.이 시차 또는 통신 지연 시간을 레이턴시라고 합니다.엣지 컴퓨팅과 분산 처리를 사용하면 지연 시간이 줄어듭니다.이를 통해 데이터 교환 지연이 줄어들고 실시간 데이터 처리가 가능합니다.
- 트래픽 최적화 및 안정화
IoT의 진화와 확산은 향후 데이터 통신량을 더욱 증가시킬 것입니다.이 모든 데이터가 클라우드에 집계되면 통신 경로와 데이터 센터에 “데이터 정체”가 발생할 것이라는 예측이 있습니다.데이터 정체는 데이터 전송 및 수신을 지연시킬 뿐만 아니라 클라우드 서비스에 장애를 일으킬 위험도 수반합니다.
Edge Computing을 사용하면 조직은 모든 데이터를 클라우드로 전송하지 않고 엣지에서 중요한 데이터를 처리하므로 통신량을 줄일 수 있습니다.또한 네트워크 대역폭에 가해지는 압력을 줄이는 데도 도움이 됩니다.
데이터 트래픽을 최적화하고 안정화하는 것은 엣지 컴퓨팅의 중요한 이점 중 하나입니다.
- 통신 비용 절감
대량의 데이터를 클라우드로 전송할 때 통신량 증가로 인해 데이터 전송 비용도 증가합니다.
엣지 컴퓨팅을 함께 사용하면 클라우드로 전송되는 데이터의 양과 통신량이 줄어들어 통신 비용이 절감됩니다.
- 정보 보안 강화
기업 및 개인 정보를 클라우드에 저장하면 유출이나 외부 공격과 같은 잠재적 보안 위험이 발생할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅을 사용하면 엣지에서 데이터를 처리할 때 클라우드와 데이터를 주고받을 필요가 없으므로 데이터 유출 위험을 줄일 수 있습니다.
- 비즈니스 연속성 계획
엣지 컴퓨팅은 BCP (비즈니스 연속성 계획) 일 수도 있습니다.클라우드에서 모든 데이터를 처리하는데 클라우드 서비스가 다운되면 어떻게 될까요?이러한 데이터에 의존하는 기업은 사업을 중단할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅을 사용하면 조직은 엣지에서 중요한 데이터를 처리합니다. 즉, 클라우드 서비스가 중단되더라도 운영은 계속됩니다.
엣지 컴퓨팅을 도입하는 것은 비상 상황 발생 시 복구 및 지속을 위한 비즈니스 연속성 계획의 우선 순위이자 일부가 되어야 합니다.
엣지 컴퓨팅을 활용하면 많은 이점이 있습니다.핵심은 어디에서 어떻게 혜택을 가장 많이 받을 수 있는지 파악하는 것입니다.
엣지 컴퓨팅의 현안
엣지 컴퓨팅을 사용하면 다양한 이점이 있지만 극복해야 할 몇 가지 장애물이 있습니다.엣지 컴퓨팅의 효과를 극대화하려면 다음과 같은 문제를 해결해야 합니다.
처리량과 용량 간의 균형
엣지 컴퓨팅은 전체 처리 속도를 높일 수 있지만 조직은 장치의 처리 능력이 이를 지원하지 않는 경우 조치를 취해야 합니다.
에지 터미널의 처리 용량을 늘리면 전력 소비가 증가하므로 더 큰 터미널과 열 대책이 필요합니다.이로 인해 도입부터 운영까지 비용이 증가하며, 나중에 처리량이 증가하면 장비를 교체해야 할 수도 있습니다.
엣지에서의 처리량과 터미널의 처리 능력 사이의 균형을 찾지 못하면 결국 비효율적일 수 있습니다.
다각적 보안 강화
클라우드로의 통신량을 줄이면 보안 위험이 줄어들지만 조직이 직면한 한 가지 문제는 분산 유형으로 인해 보안을 유지해야 하는 장소의 수가 증가한다는 것입니다.
엣지 컴퓨팅이 도입되고 여러 사이트에 네트워크화되는 경우 다각적인 보안 강화가 필요합니다.
데이터 전송/수신 경로로 인한 지연
엣지 컴퓨팅으로 향상된 실시간 성능을 보장하려면 조직이 데이터를 엣지 또는 클라우드로 배포할지 결정하는 메커니즘을 마련해야 합니다.
이 정렬 결정과 관련된 설정이 제대로 최적화되지 않은 경우 엣지에서 처리한 후 클라우드를 통해 디바이스에 명령을 실행하는 등 우회할 가능성이 있습니다.
데이터 통신 경로, 처리 위치 및 명령 전송 방법의 설계가 중요합니다.
엣지 컴퓨팅과 관련된 초기 비용
Edge Computing을 효율적으로 운영하려면 조직은 터미널과 서버는 물론 해당 터미널을 관리할 시스템과 인력을 설치해야 하는데, 이는 비용이 많이 들 수 있습니다.
이러한 품목을 준비하는 데 드는 초기 비용은 실제로 상당히 높을 수 있습니다.엣지 컴퓨팅의 이점을 투자 비용과 비교하여 회사의 가치를 결정하는 것이 중요합니다.
엣지 컴퓨팅 사용 사례
엣지 컴퓨팅은 다음 분야 및 장소에서 사용됩니다.
공장에서 작동하는 장비의 이상 감지
경험이 풍부한 경영진은 공장에서 사용되는 장비 및 장치의 유지 보수에 대한 직관적인 결정을 내리고 과거 데이터를 기반으로 향후 상황을 예측합니다.
때때로 폐기물이 발생할 수 있지만 많은 생산 분야에서 예방 또는 예측 유지보수가 점점 더 인기를 얻고 있습니다.예를 들어, 여전히 사용할 수 있는 부품임에도 불구하고 부품을 선제적으로 교체하는 경우가 있습니다.다른 경우에는 부품이 고장나서 여전히 정상이라고 생각했을 때 더 이상 사용할 수 없게 되는 경우도 있습니다.
엣지 컴퓨팅은 이러한 예측과의 편차를 최소화하고 유지 관리의 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
장비에 부착된 센서는 고장 징후를 감지하고 유지 보수에 알립니다.장치에서 방출되는 특정 소리, 진동의 크기 등을 판단하는 메커니즘이 사용됩니다.
Edge Computing 플랫폼은 센서에서 소음 및 진동 데이터를 수집하고 데이터를 클라우드로 전송하며 빅 데이터 분석을 통해 이상을 감지합니다.일단 패턴화되면 이상 징후를 보이는 데이터가 엣지로 피드백되어 현장에 있는 사람들에게 이를 알립니다.
이미지 분석을 통한 품질 검사
제조, 특히 정밀 장비를 활용하는 프로세스에는 솔더 처리가 제대로 수행되고 있는지 여부를 결정하는 이미지 처리 시스템을 사용하는 메커니즘이 있습니다.
수작업으로 작업하는 경우 완제품은 작업자마다 약간씩 다르지만 표준 값 내에 맞아야 하는 경우가 많습니다.카메라 이미지를 분석하여 제품을 판단합니다.표준 범위를 벗어나는 경우 관리자에게 통보됩니다.
엣지 컴퓨팅은 판단과 알림 메커니즘으로 활용됩니다.
AGV (무인 운반차) 에 의한 자동 부품 공급 시스템
무인 운반차 (AGV) 는 특정 시간에 제조 공장에 필요한 부품을 공급합니다.기존의 AGV는 바닥에 놓인 자기 테이프나 광학 테이프로 결정된 경로를 따라 이동합니다.매우 유용하긴 하지만 공장 레이아웃을 변경하기가 어려워 생산 계획에 유연하게 대응하는 데 방해가 됩니다.
엣지 컴퓨팅과 5G를 활용하여 AGV는 가이드 역할을 할 필요 없이 정해진 경로를 따라 이동할 수 있습니다.센서를 사용하여 자체 위치를 계산하여 장애물과 잠재적 충돌을 자동으로 피합니다.
센서가 작업자 근처의 선반에서 필요한 부품이 부족함을 감지하면 AGV는 자동으로 바코드 또는 IC 태그를 읽고 지정된 위치에 부품을 공급합니다.AI는 AGV의 작업 상태 및 행동 데이터를 학습하는 데에도 사용되며, 이는 운송의 정확도를 향상시킵니다.
엣지 컴퓨팅과 5G는 이러한 중요한 데이터를 통신하고 처리하는 데 사용되고 있습니다.
모든 종류의 데이터를 사용하여 운영되는 스마트 팩토리
스마트 팩토리의 목적은 공장의 모든 장치에서 데이터를 수집하고 IoT를 최대한 활용하여 운영을 간소화하는 것입니다.
장비 운영 외에도 생산 라인에 있는 사람의 이동, 운송 장비 상태, 창고의 재고 상태 등 모든 데이터를 수집하고 이 중요한 정보를 연결하여 최적화에 활용합니다.
스마트 팩토리는 엄청난 양의 정보를 처리하지만 통신 지연은 생산 주기 지연 및 결함으로 이어져 생산 효율성 저하로 직접 이어질 수 있습니다.
이러한 이유로 엣지 컴퓨팅을 모든 곳에 도입하면 0.1초, 0.01초, 이하 단위로 작동하는 장치의 지연을 방지하고 안정적인 작동을 유지할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅이 지원하는 미래 산업
이 블로그에서는 엣지 컴퓨팅이란 무엇이며 조직에서 이를 활용하여 달성할 수 있는 이점을 소개했습니다.산업 전반에 걸쳐 IoT가 더욱 중요해짐에 따라 엣지 컴퓨팅 기회에 대한 기대와 관심이 증가하고 있습니다.엣지 컴퓨팅 플랫폼은 IoT 성장을 지원하는 데 필수적인 도구입니다.
참조:
엣지 컴퓨팅을 주류로 이끄는 4가지 요소 | Stratus
