IoT 장치의 급속한 확장과 컴퓨팅 용량의 확장으로 인해 엄청난 양의 데이터가 생성되었습니다. 그리고 5G 네트워크가 연결된 모바일 장치의 수를 확장함에 따라 데이터 볼륨은 계속해서 증가할 것입니다.
과거 클라우드와 AI의 약속은 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 생성하여 혁신을 자동화하고 가속화한다는 것이었습니다.
그러나 네트워크 및 인프라 용량은 제공된 데이터 연결된 장치로. 모든 장치 데이터가 중앙 집중식 데이터 센터 또는 클라우드로 전송될 때 대역폭 및 대기 시간 문제가 발생합니다.
에지 컴퓨팅은 데이터가 원본 지점에 더 가깝게 처리되고 분석되기 때문에 더 효율적입니다. 데이터가 처리를 위해 네트워크를 통해 클라우드 또는 데이터 센터로 전송되지 않기 때문에 대기 시간이 크게 줄어듭니다.
이 게시물에서는 Edge 컴퓨팅이 작동하는 방식과 이것이 필수적인 이유를 설명하고 Edge Computing의 다양한 인스턴스를 장단점과 함께 제공합니다.
엣지 컴퓨팅이란?
에지 컴퓨팅은 기업 애플리케이션을 IoT 장치 또는 로컬 에지 서버와 같은 데이터 소스에 더 가깝게 배치하는 분산 컴퓨팅 플랫폼입니다. 소스의 데이터에 대한 이러한 근접성은 더 빠른 통찰력, 더 빠른 반응 시간 및 증가된 대역폭 가용성과 같은 중요한 비즈니스 이점을 제공할 수 있습니다.
가장 기본적으로 에지 컴퓨팅은 수천 마일 떨어져 있는 중앙 위치에 의존하지 않고 데이터를 수집하는 장치에 더 가까운 처리 및 데이터 스토리지를 제공합니다.
이는 데이터, 특히 실시간 데이터가 애플리케이션 성능을 저하시킬 수 있는 대기 시간 문제의 영향을 받지 않도록 하기 위해 수행됩니다. 또한 로컬에서 처리를 수행함으로써 기업은 중앙 집중식 또는 클라우드 기반 위치로 보내야 하는 데이터의 양을 줄임으로써 비용을 절약할 수 있습니다.
공장 현장에서 산업 장비를 모니터링하는 장치 또는 인터넷에 연결된 비디오 카메라를 고려하십시오. 라이브 비디오 스트리밍 먼 사무실에서. 데이터를 생성하는 단일 장치가 네트워크를 통해 데이터를 쉽게 이동할 수 있지만 동시에 데이터를 전송하는 장치 수가 증가하면 문제가 발생합니다.
하나의 라이브 비디오 카메라에 수백 또는 수천 개의 장치를 곱하십시오. 지연으로 인해 품질이 저하될 뿐만 아니라 대역폭 요금이 엄청나게 높아질 수 있습니다.
이러한 시스템 중 다수는 처리 및 스토리지의 로컬 소스를 제공하는 에지 컴퓨팅 하드웨어 및 서비스의 이점을 얻습니다. 예를 들어 에지 게이트웨이는 에지 장치의 데이터를 처리한 다음 관련 데이터만 다시 클라우드로 전송할 수 있습니다. 실시간 애플리케이션의 경우 에지 장치로 데이터를 피드백할 수도 있습니다.
엣지 컴퓨팅은 어떻게 작동합니까?
에지의 물리적 아키텍처는 복잡하지만 핵심 개념은 클라이언트 장치가 더 빠른 처리와 원활한 작동을 위해 근처의 에지 모듈에 연결된다는 것입니다. IoT 센서, 직원의 컴퓨터, 최신 스마트폰, 보안 카메라 또는 직장 휴게실의 인터넷 연결 전자레인지가 에지 장치의 예입니다.
자동차 공장의 로봇 팔과 같은 자율 이동 로봇은 산업적 맥락에서 에지 장치로 사용될 수 있습니다. 외과 의사가 의료 서비스의 원격지에서 수술을 할 수 있는 첨단 수술 기술일 수 있습니다. 에지 컴퓨팅 인프라 내에서 에지 게이트웨이는 에지 장치로 간주됩니다.
모듈은 사용되는 용어에 따라 에지 서버 또는 에지 게이트웨이라고 할 수 있습니다. 서비스 공급자는 에지 네트워크(예: 5G 네트워크용 Verizon)를 활성화하기 위해 여러 에지 게이트웨이 또는 서버를 설치하지만 사설 에지 네트워크를 구현하려는 조직도 이 장치를 고려해야 합니다.
일반 구성에서 데이터는 사용자 PC 또는 기타 클라이언트 응용 프로그램에서 생성됩니다. 그런 다음 인터넷, 인트라넷, LAN 등의 채널을 통해 서버로 전송되어 데이터가 저장되고 처리됩니다. 이것은 여전히 클라이언트-서버 컴퓨팅에 대한 검증된 접근 방식입니다.
에지 컴퓨팅의 기본 아이디어는 간단합니다. 데이터를 데이터 센터에 더 가깝게 이동하는 대신 데이터 센터를 데이터에 더 가깝게 재배치합니다. 데이터 센터의 스토리지 및 처리 리소스는 가능한 한 데이터 소스에 가깝게 위치합니다(가급적 동일한 영역).
에지 컴퓨팅이 중요한 이유는 무엇입니까?
오늘날 컴퓨팅의 대부분은 병원, 공장, 소매점과 같은 장소의 엣지에서 이루어지며 가장 민감한 데이터를 처리하고 일관되고 안전하게 작동해야 하는 미션 크리티컬 장치에 전원을 공급합니다.
이러한 위치에는 네트워크 연결이 필요하지 않은 대기 시간이 짧은 솔루션이 필요합니다. 고객 참여 및 마케팅에서 제조 및 백오피스 운영에 이르기까지 모든 부문과 기능에서 회사를 혼란에 빠뜨릴 수 있는 Edge의 잠재력은 Edge를 매우 흥미롭게 만듭니다. 이러한 상황에서 Edge는 자주 실시간으로 능동적이고 적응 가능한 비즈니스 프로세스를 지원하여 새롭고 향상된 사용자 경험을 제공합니다.
기업은 Edge를 사용하여 디지털 세계를 현실 세계로 가져올 수 있습니다. 웹 데이터 및 분석을 물리적 시설로 가져와 소매 경험을 개선합니다. 직원을 교육할 수 있는 방법과 로봇이 직원을 가르칠 수 있는 시나리오를 만듭니다.
안전과 편안함을 우선시하는 지능형 설정을 만듭니다. 기업이 최고 수준의 신뢰성, 실시간 및 데이터 요구 사항을 현장에서 즉시 운영할 수 있도록 하는 에지 컴퓨팅은 이러한 모든 경우와 유사합니다. 마지막으로 이를 통해 기업은 보다 신속하게 혁신하고 새로운 상품과 서비스를 보다 신속하게 출시하며 새로운 수입원을 창출할 수 있습니다.
에지 컴퓨팅 및 AI/ML
데이터 수집 및 실시간 처리에 중점을 둔 에지 컴퓨팅은 데이터 집약적인 지능형 애플리케이션의 성공을 도울 수 있습니다. 이미지 인식 알고리즘과 같은 인공 지능/머신 러닝(AI/ML) 작업을 데이터 소스에 더 가깝게 수행할 수 있으므로 방대한 양의 데이터를 중앙 데이터 센터로 전송할 필요가 없습니다.
이러한 앱은 많은 데이터 포인트를 결합하여 기업이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 더 높은 가치의 정보를 얻습니다. 이 기능은 고객 서비스, 예방적 유지 관리, 사기 방지, 임상 의사 결정 등을 포함한 다양한 회사 상호 작용에 도움이 될 수 있습니다.
조직은 의사 결정 관리 및 AI/ML 추론 접근 방식을 사용하여 데이터 포인트를 필터링, 분석, 검증 및 결합하여 들어오는 각 데이터 포인트를 이벤트로 간주하여 더 높은 수준의 정보를 도출할 수 있습니다.
데이터 집약적 애플리케이션은 단계로 나눌 수 있으며 각 단계는 IT 환경의 별도 위치에서 수행됩니다. 데이터가 수집, 사전 처리 및 전송되면 에지 기술이 실행됩니다.
데이터는 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드 환경에서 일반적으로 수행되는 엔지니어링 및 분석 단계를 거쳐 저장 및 변환되어 기계 학습 모델 교육에 사용됩니다. 그런 다음 런타임 추론 단계를 위해 에지로 반환되어 기계 학습 모델.
이러한 수많은 목표를 달성하고 이러한 개별 단계 간의 연결성을 제공하려면 유연하고 적응력이 뛰어나며 탄력적인 인프라와 애플리케이션 개발 플랫폼이 필요합니다.
환경 에지에서 데이터 캡처 및 지능형 추론 워크로드를 최적으로 프로비저닝할 수 있는 유연성, 클라우드 환경 전반에 걸친 리소스 집약적 데이터 처리 및 교육 워크로드, 비즈니스 사용자와 가까운 비즈니스 이벤트 및 통찰력 관리 시스템은 하이브리드 클라우드에서 제공됩니다. 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드에서 일관된 경험을 제공합니다.
에지 컴퓨팅 일관된 애플리케이션 및 운영 경험을 제공하는 것을 목표로 하는 하이브리드 클라우드 개념의 중요한 구성 요소입니다.
에지 컴퓨팅 사용 사례
에지 컴퓨팅은 콘텐츠 전송 시스템 및 스마트 기술에서 게임, 5G 및 예측 유지 관리에 이르기까지 오늘날 우리가 즐거움과 비즈니스를 위해 사용하는 많은 기술에 사용됩니다. 예를 들어 스트리밍 음악 및 비디오 서비스는 대기 시간을 줄이고 사용자 트래픽 요구에 대응하여 더 많은 네트워크 유연성을 제공하기 위해 데이터를 자주 캐시합니다.
에지 컴퓨팅을 통해 제조업체는 운영을 면밀히 확인할 수 있습니다. 에지 컴퓨팅을 통해 기업은 효율성을 위해 장비 및 제조 라인을 주의 깊게 모니터링하고 특정 상황에서 오류가 발생하기 전에 예측하여 다운타임 비용을 줄일 수 있습니다.
에지 컴퓨팅은 또한 환자를 더 잘 돌보기 위해 의료 분야에서 활용되고 있으며, 처리를 위해 데이터를 제XNUMX자 데이터베이스에 제출하지 않고도 의사에게 건강에 대한 더 많은 실시간 통찰력을 제공합니다. 석유 및 가스 회사는 자산을 주시하고 다른 곳에서 비용이 많이 드는 어려움을 예방할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅 기술은 스마트 홈 구축에도 사용됩니다. 점점 더 많은 장치, 특히 음성 비서가 제한된 네트워크에서 데이터를 연결하고 분석해야 합니다. 아마존 알렉사와 구글 어시스턴트는 분산 컴퓨팅 능력에 접근할 수 없다면 소비자를 위한 답을 찾는 데 훨씬 더 오래 걸릴 것입니다.
에지 컴퓨팅의 또 다른 전형적인 예는 연결된 자동차입니다. 컴퓨터는 버스와 철도에 설치되어 승객의 움직임과 서비스 제공을 추적합니다. 차량에 탑재된 기술을 통해 배송 기사는 가장 효과적인 경로를 결정할 수 있습니다. 에지 컴퓨팅 전략을 채택할 때 각 차량은 나머지 차량과 동일한 표준화된 플랫폼에서 실행되어 서비스 안정성을 개선하고 전반적으로 데이터 보안을 보장합니다.
엣지 컴퓨팅의 또 다른 예는 연결이 간헐적일 수 있는 환경에서 방대한 양의 실시간 데이터를 처리하는 자율주행 자동차입니다. 자율 주행 차자율주행 자동차와 같은 자동차는 차량에 탑재된 센서 데이터를 분석하여 엄청난 양의 데이터로 인한 대기 시간을 줄입니다. 그러나 무선으로 소프트웨어 업그레이드를 위해 중앙 위치에 연결할 수 있습니다.
에지 컴퓨팅은 인기 있는 인터넷 서비스의 지속적인 가용성에도 기여합니다. 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)는 고객 위치 근처에 데이터 서버를 배치하여 바쁜 웹 사이트를 빠르게 로드하고 빠른 비디오 스트리밍 서비스를 가능하게 합니다.
장점
- 에지 컴퓨팅은 더 저렴하고 빠르고 신뢰할 수 있는 서비스를 제공할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 소비자에게 더 빠르고 일관된 경험을 제공합니다. Edge는 기업 및 서비스 제공업체를 위한 실시간 모니터링을 통해 대기 시간이 짧고 가용성이 높은 앱을 의미합니다.
- 에지 컴퓨팅은 네트워크 비용을 절감하고, 대역폭 제한을 피하고, 전송 시간을 단축하고, 서비스 오류를 제거하고, 민감한 데이터 전송에 대한 더 많은 제어를 제공할 수 있습니다. 로드 시간이 단축되고 온라인 서비스가 사용자에게 더 가까워져 동적 및 정적 캐싱이 모두 가능합니다.
- 에지 컴퓨팅은 증강 현실 및 가상 현실과 같이 더 빠른 반응 시간의 이점을 활용하는 애플리케이션에 유용합니다.
- 실시간에 가까운 의사 결정을 가능하게 하는 현장 빅 데이터 분석 및 집계 기능은 에지 컴퓨팅의 또 다른 이점입니다. 모든 처리 능력을 로컬에 유지함으로써 에지 컴퓨팅은 민감한 데이터가 노출될 가능성을 더욱 줄여 기업이 보안 표준을 시행하고 규제 규칙을 준수할 수 있도록 합니다.
- 에지 컴퓨팅과 관련된 안정성 및 비용 절감은 기업 고객에게 이점을 제공합니다. 지역 사이트는 어떤 이유로든 코어 사이트가 다운되더라도 처리 능력을 로컬로 유지하여 코어 사이트와 독립적으로 계속 작동할 수 있습니다. 컴퓨팅 처리 용량을 소스에 더 가깝게 유지함으로써 코어 사이트와 지역 사이트 간에 데이터를 전송하기 위한 대역폭 비용이 상당히 낮아집니다.
- 에지 플랫폼은 운영 및 앱 개발 일관성을 지원할 수 있습니다. 데이터 센터와 달리 보다 광범위한 하드웨어 및 소프트웨어 환경을 수용할 수 있는 상호 운용성을 제공해야 합니다. 개방형 에코시스템에서 좋은 에지 접근 방식을 사용하면 많은 공급업체의 제품이 함께 작동할 수 있습니다.
단점
- 에지 컴퓨팅은 네트워크의 전반적인 공격 표면을 확장합니다. 사이버 공격은 에지 장치를 진입점으로 사용하여 공격자가 악성 소프트웨어를 주입하고 네트워크를 감염시킬 수 있습니다.
- 안타깝게도 분산 환경에서 효과적인 보안을 구축하는 것은 어려운 일입니다. 대부분의 데이터 처리는 보안 팀과 중앙 서버의 직접적인 시야 밖에서 발생합니다. 회사가 새로운 장비를 추가하면 공격 표면도 확장됩니다.
- 에지 컴퓨팅의 비용은 또 다른 주요 문제입니다. 기업이 로컬 에지 파트너와 협력하지 않는 한 인프라 설정은 비용이 많이 들고 복잡합니다. 유지 관리 비용은 팀이 다양한 위치에서 우수한 작동 순서로 많은 장치를 유지해야 하기 때문에 종종 비쌉니다.
도전
- 단일 코어 데이터 센터에 동일한 용량을 추가하는 것보다 에지 서버를 여러 작은 사이트로 확장하는 것이 더 어려울 수 있습니다. 물리적 사이트에는 더 많은 오버헤드가 있으므로 소규모 비즈니스에서 처리하기 어려울 수 있습니다.
- 에지 컴퓨팅 설치는 일반적으로 기술 지식이 거의 또는 전혀 없는 먼 위치에 있습니다. 현장에서 문제가 발생하면 비기술 현지 인력이 신속하게 수리한 다음 소수의 전문가 그룹이 중앙에서 제어할 수 있는 인프라가 필요합니다.
- 관리를 용이하게 하고 더 빠른 문제 해결을 가능하게 하려면 사이트 관리 절차는 모든 에지 컴퓨팅 사이트에서 매우 반복 가능해야 합니다. 소프트웨어가 각 위치에서 다르게 구현되면 문제가 발생합니다.
- 엣지 로케이션은 물리적 보안 측면에서 코어 사이트보다 덜 안전한 경우가 많습니다. 에지 접근 방식은 악의적이거나 의도하지 않은 이벤트의 가능성을 고려해야 합니다.
결론
사물 인터넷과 에지 컴퓨팅이 아직 초기 단계라는 점을 감안할 때 이들의 완전한 잠재력은 아직 멀었습니다. 동시에 다양한 산업 분야에서 디지털 변화를 앞당기고 전 세계인의 일상을 변화시키고 있습니다.
전문가들은 2025년까지 데이터 처리의 75%가 일반적인 데이터 센터 또는 클라우드 외부에서 발생할 것으로 예상합니다. 새로운 비즈니스 가능성을 발견하고 운영 효율성을 개선하며 일관된 소비자 경험을 제공하기 위해 에지 컴퓨팅으로 유리한 출발을 하십시오.
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