엣지컴퓨팅

엣지컴퓨팅(Edge Computing)의 개념

엣지컴퓨팅(Edge Computing)은 스마트폰과 같은 말단 기기에서 컴퓨팅 작업을 수행하는 것을 말한다. 클라우드 컴퓨팅은 데이터를 처리하는 곳이 데이터센터에 있지만, 엣지컴퓨팅은 스마트폰과 같은 장치에서 데이터를 처리한다. 즉, 엣지컴퓨팅은 분산된 개방형 아키텍처로서 분산된 처리 성능을 제공하여 모바일 컴퓨팅 및 사물인터넷(IoT) 기술을 지원한다. 에지컴퓨팅이라고도 쓴다.

개념

엣지컴퓨팅은 사용자 또는 데이터 소스의 물리적인 위치나 그 위치와 가까운 곳에서 컴퓨팅을 수행하는 것을 말한다. 컴퓨팅 서비스를 사용자가 사용하는 단말 장치와 가까운 위치에서 처리하게 되면 사용자는 더욱더 빠르고 안정적인 서비스를 받을 수 있으며 기업은 유연한 하이브리드 클라우드 컴퓨팅의 이점을 얻을 수 있다. 엣지컴퓨팅은 기업이 다수의 위치에서 공통의 리소스 풀을 사용하여 데이터 연산 및 처리를 분산시킬 수 있는 방법의 하나다.

비유를 통해 설명하자면 엣지컴퓨팅과 도넛은 공통점이 있다. 소비자 가까이 있을수록 좋다는 것이다. 집 근처 도넛 가게에 가는 건 시간이 좀 걸릴 수 있지만, 책상 위 손만 뻗으면 닿는 곳에 도넛이 있다면 즉각적인 만족감을 느낄 수 있다. 엣지컴퓨팅도 마찬가지이다. 클라우드에서 구동되는 인공지능 애플리케이션에 데이터를 전송하면 반을 얻기까지 시간이 꽤 걸린다. 하지만 사용자 가까이에 있는 엣지 서버에 데이터를 전송하면 무지개색 토핑이 뿌려진 글레이즈 도넛이 담긴 핑크색 박스에서 바로 도넛을 집어 먹는 것과 같다.

지금 입고 있는 옷 주머니 속에서 엣지컴퓨팅이 뭔지 살짝 경험해 볼 수도 있다. 최신 스마트폰들은 통신 네트워크의 '엣지'에서 작동하고 있으며, 전보다 스마트한 음성 응답과 고화질의 이미지를 처리한다. '엣지컴퓨팅'이라는 용어는 수십 년 전에 만들어진 용어로, 데이터를 소스에서 최대한 가까운 곳에서 수집하고 처리하는 개념이다. 기가바이트에서 테라바이트의 스트리밍 데이터가 수집되는 지점에서 프로세서를 적용해야 한다. 자율 주행 자동차, 공장 현장에 설치된 로봇, 병원의 의료용 영상기기, 리테일 업계의 계산대용 카메라 애플리케이션들이 엣지컴퓨팅에 의존하고 있다.

2025년까지 약 1,500억 개의 기계 센서와 사물 인터넷 장치들이 연속적으로 데이터를 스트리밍하고 처리해야 할 것으로 예상된다. 기존 4G 대비 10배 이상 빠른 속도를 자랑하는 5G 네트워크는 인공지능 서비스의 가능성을 더욱 높여줄 것이고, 이에 맞춰 엣지컴퓨팅 속도도 더 빨라져야 할 것이다.

필요성

최신 구글, 애플, 삼성전자㈜ 스마트폰들은 사용자의 질문을 더욱 잘 해석하고, 컴퓨터 사진(computational photography)으로 사진을 밀리초 내에 보정할 수 있는 고도의 인공지능 프로세싱 성능을 탑재하고 있다. 그러나 사물 인터넷 장치에서 스트리밍된 방대한 데이터는 스마트폰을 사용자들이 생성하는 데이터양과는 비교가 되지 않을 정도로 많다. 자율 주행 자동차, 로봇, 드론, 모바일 장치, 사물 인터넷용 카메라와 센서 그리고 의료용 영상기기가 대거 등장함에 따라 엣지컴퓨팅의 수요도 함께 높아졌다. 연산 집약적인 업무에 사용되는 데이터양이 급증하면서 인공지능 기술을 구현할 수 있는 고성능 엣지컴퓨팅의 필요성도 덩달아 높아지는 것이다. 빠른 속도의 인공지능 컴퓨팅을 구현하려면 원격 서버에서 데이터 처리를 위해 데이터를 주고받을 때 지연 시간과 대역폭 문제를 최소화할 수 있는 엣지컴퓨팅이 필요하다.

또한 엣지컴퓨팅 배치는 다양한 환경에서 이상적이다. 한 가지 사례는 접속 환경이 열악해서 사물 인터넷 기기들이 중앙 클라우드에 끊임없이 연결하는 것이 비효율적인 경우이다. 다른 용도는 지연에 민감한 정보 처리와 관련이 있다. 엣지컴퓨팅은 데이터가 처리를 위해 네트워크를 가로질러서 데이터센터나 클라우드까지 이동할 필요가 없기 때문에 지연시간을 줄여준다. 이는 금융 서비스나 제조처럼 ms 단위의 지연시간에도 민감한 상황에서 이상적이다. 이런 예도 있다. 많은 양의 데이터를 만들어 내고 있지만, 데이터의 대부분은 중요하지 않은, 수천 개의 센서를 가지고 있는 바다 한가운데 있는 석유 시추 시설이 그 예이다. 어쩌면 데이터 그 자체가 시스템이 정상적으로 작동하고 있다는 사실을 보여주는 것일 수도 있다. 이런 데이터는 만들어지는 즉시 네트워크를 통해서 송신할 필요가 없기 때문에, 지역 엣지 데이터 컴퓨팅 시스템이 데이터를 편집해서 장기 보관을 위해 중앙 데이터센터나 클라우드로 일일 보고서를 송신한다. 네트워크를 통해서 중요한 데이터를 송신함으로써, 엣지컴퓨팅 시스템은 네트워크를 횡단하는 데이터를 줄여준다. 엣지컴퓨팅의 또 다른 용도는 통신업체의 차세대 5G 네트워크 확장이다. 엣지컴퓨팅을 연구하고 있는 인터넷데이터센터(IDC)의 리서치 책임자 켈리 퀸은 통신업체들이 무선 네트워크에 5G를 구축하면서 5G 송수신 타워 자체에 통합되거나 또는 이웃하는 마이크로 데이터센터를 점점 더 많이 추가해나리라 전망했다. 기업 고객들이 엣지컴퓨팅을 하기 위해 이런 마이크로 데이터센터를 소유하거나 임대하게 되면, 통신 업체가 보유하고 있는 더 방대한 네트워크로의 게이트웨이에 직접 액세스할 수 있고, 그렇게 되면 퍼블릭 이아스(IaaS) 클라우드 공급업체에 연결할 수 있게 될 것이다.

작동 방식

데이터 센서는 중앙 집중식 서버로 부동산 비용도 낮고 전력 비용도 비교적 저렴한 지역에 구축되는 경우가 많다. 속도가 빠른 것으로 알려진 광섬유 네트워크에서도 데이터가 광속보다 빠르게 이동할 수는 없다. 데이터와 데이터 센터 간 물리적인 거리가 멀면 지연시간이 길어질 수밖에 없다. 하지만 엣지컴퓨팅으로 그 지연시간을 줄일 수 있다.

엣지컴퓨팅은 여러 개의 네트워크 노드에서 실행될 수 있어, 데이터와 프로세싱 간 물리적 거리를 좁혀줘 병목현상을 줄이고 애플리케이션 속도를 가속한다. 네트워크 주변에는 동영상과 같은 기본 애플리케이션에 적합한 수십억 개의 사물 인터넷과 모바일 기기가 소형 임베디드 프로세서상에서 작동한다. 전 세계 많은 산업과 지방자치단체에서 사물인터넷 장치의 데이터에 인공지능을 적용하고 있지 않다면 아무 문제가 없을 것이다. 하지만 현실은 그렇지 않고 세계 다수의 산업과 지방자치단체들이 연산 집약적인 모델들을 개발ㆍ운영하고 있다. 이를 구현하기 위해서는 기존의 엣지컴퓨팅이 아닌 새로운 접근방식 필요하다.

특징

클라우드 컴퓨팅

엣지컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅을 대체하지는 않을 것이다. 오히려 두 접근법은 서로를 보완할 수 있다. 사물 인터넷은 현실이 되었고, 클라우드의 명실상부한 한 부분이 되었다.. 문제는 수많은 디바이스로부터 오는 데이터를 처리하는 방법이다. 시스코는 클라우드 트래픽이 2020년이면 거의 4배로 증가할 것이라고 예상했는데, 이는 매년 3.9ZB 씩 증가해 14.1ZB가 된다는 말이다. 이 때문에 클라우드 컴퓨팅은 사물 인터넷의 성장으로 엄청난 폭풍에 시달릴 수 있다. 결국, 사물 인터넷은 디바이스가 생성하는 의미 있는 데이터를 사용하는 것이다. 이 둘의 성장 속도는 통제할 수 없는 수준이 되기 쉽다.

여기에 대한 해법으로 논의되는 것이 바로 엣지컴퓨팅이다. 우리는 이미 엣지, 즉 네트워크 가장자리에서 컴퓨팅을 수행하면, 대부분 데이터 처리를 데이터의 소스와 가까운 네트워크의 엣지로 보내게 된다는 것을 알고 있다. 이는 엣지와 중앙집중화된 시스템 사이의 데이터 처리 분할의 문제이다. 여기서 중앙집중화된 시스템이란 바로 아마존 웹서비스(AWS)나 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 같은 퍼블릭 클라우드이다. 마치 클라이언트/서버 구조처럼 들리는데, 클라이언트에서는 무엇을 하고 서버에서는 무엇을 할 것인가를 파악하는 것과 관련된 문제이기 때문이다. 사물 인터넷이나 다른 고도로 분산된 애플리케이션은 기본적으로 클라이언트/네트워크 엣지/서버 아키텍처이며, 만약 디바이스가 데이터를 처리하지 못한다면, 네트워크 엣지/서버 아키텍처가 된다. 목표는 즉각 필요한 데이터를 디바이스 가까이에서 처리하는 것이다. 사물 인터넷 시스템에서는 반응 시간이 핵심 가치인 경우가 헤아릴 수 없이 많으며, 이런 데이터를 중앙 집중화된 클라우드로 보내는 것은 이런 가치가 발현되는 것을 저해한다. 물론 클라우드에서도 여전히 데이터를 처리하겠지만, 시간에 민감하지 않거나 디바이스에 필요하지 않은 데이터만을 처리한다. 모든 디바이스의 데이터를 모아 빅데이터 분석을 하는 것이 대표적인 예이다.

여기에 또 하나의 측면이 있다. 엣지컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅은 두 개의 완전히 다른 컴퓨팅 접근 방법이다. 하나가 다른 하나를 대체하지 않는다. 하지만 많은 사람이 엣지컴퓨팅이 클라우드 컴퓨팅을 대체할 것이라며 IT 전문가들을 혼란에 빠트리고 있다. 이는 마치 PC가 데이터센터를 대체한다는 말만큼 사실과 먼 이야기다. 특정 목적에 맞춰 만든 엣지컴퓨팅 기반 애플리케이션을 만드는 것은 충분히 필요한 일이다. 센서에서 데이터를 처리해 경보에 신속하게 반응할 수 있도록 하는 앱 등을 예로 들 수 있다. 하지만 재고 통제 데이터와 애플리케이션을 엣지에 두지는 않는다. 모든 컴퓨팅을 엣지로 옮기는 것은 너무 흩어져 있고 안전하지 않으며 관리할 수도 없는 뒤죽박죽 환경을 낳을 것이기 때문이다. 모든 퍼블릭 클라우드 서비스 업체는 사물 인터넷 전략이 있고, 관련 기술 스택에 엣지컴퓨팅을 포함하고 있거나 포함하게 될 것이다. 엣지와 클라우드 컴퓨팅은 함께 잘 동작하지만, 엣지컴퓨팅은 특별한 필요에 맞춰 만들어진 것이다. 클라우드 컴퓨팅은 좀 더 범용적인 플랫폼으로, 이렇게 특별한 용도로 만들어진 시스템과 구식 클라이언트/서버 모델로도 잘 동작한다.

포그 컴퓨팅

엣지컴퓨팅 시장이 형성되어 감에 따라, 엣지와 관련되어 인기를 얻고 있는 중요한 용어가 생겨났다. 바로 포그 컴퓨팅(Fog Computing)이다. 포그 컴퓨팅은 엣지 기기들과 클라우드 간의 네트워크 연결을 가리킨다. 반면에, 엣지컴퓨팅은 엣지 기기 가까이에서 수행되는 컴퓨팅 과정을 좀 더 구체적으로 가리킨다. 그렇기 때문에, 포그 컴퓨팅은 엣지컴퓨팅을 포함하면서, 처리된 데이터를 최종 목적지까지 보내기 위해 필요한 네트워크도 포함되고 있다. 시스코, 인텔, 마이크로소프트, 델 EMC가 주도하고 있는 오픈포그 컨소시엄(OpenFog Consortium)의 후원업체들과 프리스턴 대학교, 퍼듀 대학교 같은 학술 기관들은 포그와 엣지컴퓨팅 배치를 위한 참조 아키텍처를 개발하고 있다. 일부에서는 엣지컴퓨팅이 클라우드를 대체할 수도 있으리라 예측을 했다. 그렇지만, 퍼듀 대학교의 엔지니어링 대학원 학장이며 오픈포그 컨소시엄의 공동 의장인 멍 챙은 그 어떤 단일 컴퓨팅 영역도 독점하지는 않을 것이라고 확신하고 있다. 그보다는 연속성만 있을 것이라고 예측했다. 현장 데이터에 대한 실시간 분석이 필요한 경우 엣지와 포그 컴퓨팅이 유용하다.

보안

엣지컴퓨팅 보안은 양면성이 있다. 일부에서는 데이터가 네트워크 통해 횡단하지 않고, 생성된 곳 가까이에 머물러 있어서 이론적으로는 보안이 엣지컴퓨팅 환경에서 더 낫다고 주장한다. 기업 데이터센터나 클라우드 환경에 데이터가 더 적을수록, 그런 환경 중 한 곳이 침해를 받는 경우 위험에 빠지는 데이터가 더 적다는 것이다. 다른 면은 일부에서는 엣지 기기 자체가 더 취약할 수 있기 때문에 엣지컴퓨팅이 태생적으로 덜 안전하다는 주장이다. 이 때문에 모든 엣지컴퓨팅과 포그 컴퓨팅 설계에서 보안은 최우선 고려사항이다. 데이터 암호화, 액세스 제어, 그리고 VPN(Virtual Private Network) 터널링 사용은 엣지컴퓨팅 시스템 보호에 있어서 중요한 요소들이다.

관련 용어

다른 기술 분야와 마찬가지로, 엣지컴퓨팅도 자체 용어가 있다. 다음은 더 많이 사용되는 몇 가지 용어들에 대한 간단한 정의이다.

• 엣지 기기(Edge Bevice) : 데이터를 생성하는 모든 기기가 될 수 있다. 엣지 기기는 데이터를 생성 또는 수집하는 센서, 산업용 머신 또는 다른 기기들이 될 수 있다.

• 엣지(Edge) : 엣지가 무엇이라는 용도에 따라 달라진다. 통신 분야에서 엣지는 아마도 휴대 전화기 또는 송수신 타워가 될 수 있다. 자동차 시나리오에서는 정비소 바닥의 장비가 되고 기업 IT에서는 노트북이 엣지가 될 수 있다.

• 엣지 게이트웨이(Edge Gateway) : 게이트웨이는 엣지컴퓨팅 처리가 수행되는 곳과 더 폭넓은 포그 네트워크 사이의 버퍼이다. 게이트웨이는 네트워크 엣지를 넘어서는 더 큰 환경으로의 창구이다.

• 팻 클라이언트(Fat Client) : 엣지 기기에서 어느 정도의 데이터 처리를 할 수 있는 소프트웨어이다. 단순하게 데이터를 전송하기만 하는 씬 클라이언트(Thin Client)와 상대가 되는 용어이다.

• 엣지컴퓨팅 장비(Edge Computing Equipment) : 엣지컴퓨팅은 다양한 기존 장비와 신규 장비를 사용한다. 여러 가지 기기, 센서, 그리고 머신들을 인터넷 액세스할 수 있게 만들기만 하면 엣지컴퓨팅 환경에서 작동하게 할 수 있다. 시스코를 비롯한 다른 하드웨어 공급업체들은 현장 환경에서 사용할 목적으로 외장이 강화된 견고한 네트워크 장비 라인을 보유하고 있다. 다양한 컴퓨트 서버, 컨버지드 시스템 그리고 심지어는 아마존 웹서비스 스노우볼(Snowball) 같은 스토리지 기반 하드웨어 시스템까지도 엣지컴퓨팅 배치에 사용될 수 있다.

• 모바일 엣지컴퓨팅(Mobile Edge Computing) : 통신 시스템 특히, 5G 시나리오에서 엣지컴퓨팅의 확장을 가리킨다.

활용 사례

사물 인터넷은 이미 수많은 시장에 출시되고 있음으로 기업은 최신 컴퓨팅 방식의 새로운 개발이 어떻게 이점으로 활용할 수 있는지 이해해야 한다. 몇몇 산업에서 이러한 엣지컴퓨팅 잠재적 사용 사례로부터 막대한 이익을 얻을 수 있다. 다음은 엣지컴퓨팅의 몇 가지 사례이다.

자율 주행 자동차

자동차 산업은 이미 기술 개발에 수십억 달러를 투자했다. 안전하게 운행하기 위해 이 차들은 도로상의 다른 차량과의 통신은 말할 것도 없고 주변 환경, 방향 및 기상 조건과 관련된 많은 양의 데이터를 수집 및 분석 해야 한다. 또한 현지 네트워크와의 인터페이스뿐만 아니라 사용 및 유지 관리 경고를 추적하기 위해 제조업체에 데이터를 다시 공급 해야 한다.

엣지컴퓨팅 아키텍처를 통해 자율 주행 자동차가 거의 대기 시간 없이 실시간으로 차량과 광범위한 네트워크 간에 데이터를 수집, 처리 및 공유할 수 있다. 지자체, 비상 대응 서비스 및 자동차 제조업체에 중요한 데이터를 수집하고 중계하기 위해 지리적으로 위치한 엣지 데이터 센터 네트워크와 결합한 엣지 지원 차량은 네트워크 인프라를 손상하지 않으면서 최고의 신뢰성을 제공한다.

스마트 시티

도시 지역은 매일 교통 패턴, 유틸리티 사용 및 주요 인프라에 대한 데이터를 수집하는 센서를 통해 대규모 정보 수집 센터가 되고 있다. 이 데이터를 통해 관할 시 공무원은 그 어느 때보다 빠르게 문제에 대응할 수 있지만 모든 정보를 사용하기 전에 수집, 저장 및 분석해야 한다. 기존의 클라우드 솔루션은 네트워크 외곽에서 작동하는 수많은 장치에 즉각적인 응답 시간을 제공할 수 없다. 엣지컴퓨팅 아키텍처를 사용하면 유틸리티 및 기타 공공 서비스를 규제하는 장치가 거의 실시간으로 변화하는 조건에 대응할 수 있다. 점점 더 많은 수의 자율 주행 자동차와 끊임없이 증가하는 사물 인터넷과 함께, 스마트 시티는 도시 환경에서 사람들의 서비스 이용 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 모든 엣지컴퓨팅 사용 사례는 기본 처리 작업을 수행하기 위해 데이터를 수집하는 장치에 의존하기 때문에 미래 도시는 변화하는 조건이 발생할 때 동적으로 대응할 수 있게 될 것이다.

제조 산업

제조업체는 데이터 스토리지 및 컴퓨팅을 산업 장비에 통합함으로써 예측 유지 보수 및 에너지 효율성을 개선할 수 있는 데이터를 수집하여 비용과 에너지 소비를 줄이면서 더 나은 안정성과 생산 가동 시간을 유지할 수 있다. 지속적인 데이터 수집 및 분석을 통해 정보를 얻는 스마트 제조 기술은 기업이 생산 요구 사항을 더 잘 충족 시켜 소비자의 요구를 충족시킬 수 있도록 도와준다. 엣지컴퓨팅은 대역폭이 낮거나 존재하지 않는 산업에서 큰 이점을 제공할 수 있다. 예를 들어 해양 석유 굴착 장치는 엣지컴퓨팅 아키텍처를 활용하여 원격 데이터 센터 인프라에 의존하지 않고도 다양한 환경 요인에 대한 데이터를 수집, 모니터링 및 처리할 수 있다.

금융업

은행 기관에선 스마트폰 앱과 함께 엣지컴퓨팅을 채택하여 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 있다. 또한 현금인출기(ATM)와 키오스크에 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 기능을 제공하기 위해 동일한 원칙을 통합하여 더욱 반응이 빠르고 광범위한 기능을 제공할 수 있다. 헤지펀드 및 기타 시장을 다루는 대량 금융 회사의 경우 거래 알고리즘 계산에서 1밀리초의 지연도 상당한 돈 손실을 의미할 수 있다. 엣지컴퓨팅 아키텍처를 통해 전 세계 증권 거래소 근처의 데이터 센터에 서버를 배치하여 가능한 한 데이터 소스에 가까운 리소스 집약적 알고리즘을 실행할 수 있다. 이를 통해 비즈니스를 계속 진행할 수 있는 가장 정확하고 최신 정보를 제공한다.

보건 의료

의료 서비스 제공 업체는 많은 양의 환잔 생성 건강 데이터(PGHD)를 제공할 수 있는 사물 인터넷 장치를 사용하여 느리고 불완전한 데이터베이스와 인터페이스 하지 않고 실시간으로 환자에 대한 중요한 정보에 액세스할 수 있다. 의료 기기 자체는 진단 또는 치료 과정 전반에 걸쳐 데이터를 수집하고 처리할 수 있다. 엣지컴퓨팅은 접근하기 어려운 농촌 지역에 의료 서비스를 제공하는 데에도 큰 영향을 줄 수 있다. 이 지역의 환자들은 종종 가장 가까운 의료 제공자로부터 몇 마일 떨어져 있으며, 의료 전문가가 현장에서 평가하더라도 중요한 의료 기록에 액세하지 못할 수 있다. 엣지컴퓨팅을 통해 장치는 해당 정보를 실시간으로 수집, 저장 및 전달할 수 있으며 처리 기능을 사용하여 치료를 추천할 수도 있다.

대표해외기업

Microsoft

'Azure IoT Edge'

Intel

'SoC Intel Zeon Processor D-2100'

Amazon

'AWS 그린그래스' === ADLINK === 에이디링크라고도 부르며, 임베디드 컴퓨팅과 자동화 애플리케이션을 위한 제품을 제조한다. 대만 타이베이에 위치하였으며, 대표적인 제품으로 'MXM GPU 모듈'이 있다. === HPE === HPE(Hewlett Packard Enterprise)코리아에서 엣지컴퓨팅을 적용한 엣지 라인시스템즈를 발표했다.

평가 및 전망

긍정적 평가

• 속도 : 엣지컴퓨팅의 가장 중요한 이점 중 하나는 대기시간을 줄여 네트워크 성능을 향상하는 기능이다. 데이터를 소스에 더 가깝게 처리하고 이동해야 하는 물리적 거리를 줄이면 엣지컴퓨팅은 대기 시간을 크게 줄일 수 있다. 단 한 번의 대기 시간이나 가동 중지 시간조차도 회사에 수천 달러의 비용이 들 수 있다는 점을 고려하면 엣지컴퓨팅의 속도 이점을 간과할 수 없다.
• 보안 : 기존의 클라우드 컴퓨팅 아키텍처는 본질적으로 중앙 집중식이므로 디도스(분산 서비스 거부 공격) 및 장전에 특히 취약하다. 엣지컴퓨팅은 광범위한 장치 및 데이터 센터에 처리, 스토리지 및 응용 프로그램을 분산 시켜 단일 장애로 인해 네트워크를 중단시키기가 어렵다.
• 확장성 : 중앙 집중식 인프라에 의존할 필요가 없는 유연성으로 인해 진화하는 시장에서 빠르게 적응하고 데이터 및 컴퓨팅 요구를 보다 효율적으로 확장할 수 있다. 엣지컴퓨팅은 훨씬 저렴한 비용으로 확장성을 제공하여 기업이 사물 인터넷 장치와 엣지 데이터 센터의 조합을 통해 컴퓨팅 용량을 확장할 수 있도록 한다.
• 다양성 : 새로운 사물 인터넷 장치를 엣지 네트워크 아키텍처에 통합함으로써 기업은 IT 인프라를 완전히 점검하지 않고도 고객에게 새롭고 더 나은 서비스를 제공할 수 있다. 목적에 맞게 설계된 장치는 조직의 성장 촉진 수단으로 혁신을 중시하는 흥미로운 가능성을 제공한다. 연결 범위가 제한된 지역으로 네트워크 범위를 확장하려는 산업에 큰 이점이 있다.
• 신뢰성 : 기업은 지리적으로 최종 사용자에게 더 가까운 데이터 센터에 엣지 시스템을 배치하고 그에 따른 처리를 분산함으로써 서비스를 제공하기 전에 데이터가 이동해야 하는 거리를 크게 줄일 수 있다. 이러한 엣지 네트워크는 언제 어디서나 필요에 따라 콘텐츠 및 애플리케이션에 액세스할 수 있는 고객에게 더 빠르고 원활한 경험을 보장한다.

부정적 평가

엣지컴퓨팅은 일부 데이터만 처리하고 분석하여 원시정보와 불완전한 정보들은 버린다. 기업은 어느 정도 수준의 정보 손실이 허용되는지 항상 고려 해야 한다. 엣지컴퓨팅은 공격 경로를 증가시킬 수 있다. 사물 인터넷, 네트워크 연결 장치 및 내장 컴퓨터가 추가됨에 따라 공격 및 악의적인 해커가 장치에 침투하여 중요한 데이터에 액세스할 기회가 증가했다. 엣지컴퓨팅에는 더 많은 로컬 하드웨어가 필요하다. 예를 들면 사물 인터넷 카메라에는 인터넷을 통해 비디오 데이터를 전송하기 위한 내장 컴퓨터와 모션 감지 또는 얼굴 인식 알고리즘과 같은 고급 프로세스 응용 프로그램을 위한 보다 정교한 컴퓨팅 프로세스를 위한 하드웨어가 필요해지며, 그에 따른 비용 또한 증가하게 된다.

전망

엣지컴퓨팅은 기본적으로 기기의 수많은 데이터로부터 인텔리전스와 신사이트를 엣지와 클라우드로 나누어서 분석, 실행하고자 하는 접근이다. 프라이버시, 지연 문제, 네트워크 불안정, 불필요한 데이터 문제 등을 해결하면서 새롭게 등장하는 수많은 스마트 기기와 스마트시티, 스마트그리드, 스마트팩토리, 자율 주행 자동차 등 새로운 응용 영역이 중요해지는 4차 산업 혁명의 시대에 요구되는 자연스러운 진화 과정이다.

인공지능으로 발전하는 새로운 인공지능 컴퓨팅 시대에 더 많이 증가하는 데이터 문제를 해결하면서도 성능이 뛰어난 인공지능 칩을 효과적으로 이용할 수 있는 가능성을 보이면서 전체 네트워크와 컴퓨팅 환경을 어떻게 분할할 것 인가에 대한 대응 방안이다.

전 세계적으로 생성되는 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있어, 2010년 수ZB에서 2025년 160ZB로 100배 가까이 증가할 것으로 예상된다. 데이터의 생성 비율도 엣지에서의 비율이 높아지는 것으로 전망되고 있으며, 이에 따라 데이터센터의 처리용량이 증가해야 하지만 말단에서 처리하여 데이터센터의 부하를 줄이고, 분석의 정확도를 높이는 방향으로 발전할 것으로 예상된다. 엣지컴퓨팅 솔루션과 연계되는 산업용 및 정부 사물 인터넷 디바이스의 개수는 2015년 5억 7,000만 개에서 2020년 56억 3,500만 개로 10배 증가할 것으로 전망된다.

앞으로 기업이나 조직은 광범위하게 활용된 엣지 기기를 생각할 때 엣지컴퓨팅 아키텍처를 기본으로 채택해야 할 것이며, 모든 클라우드 기반 컴퓨팅 서비스 환경 역시 클라우드와 엣지에서 어떻게 다르게 데이터를 처리하고 분석해 새로운 인사이트를 얻을 것인가를 고민해야 한다. 애널리틱스 역시 엣지에서의 범위와 역할, 클라우드에서의 방법이 다를 것이기 때문에 데이터 사이언스 입장에서도 엣지컴퓨팅을 어떻게 대응할 것인가를 고민해야 하는 시대이다.

참고자료

• 클라우드 이슈 리포트(엣지 컴퓨팅의 현황과 주요기업 전략).pdf - https://www.ceart.kr/korean/pt/index.do
• IT게임 Blog, 〈엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 기술 개념 총정리〉, 《도라가이드》
• David Linthicum, 〈엣지컴퓨팅 vs. 클라우드 컴퓨팅의 이해〉, 《아이티월드》, 2017-05-24
• Brandon Butler, 〈엣지컴퓨팅의 이해와 네트워크의 변화〉, 《아이티월드》, 2017-09-26
• KOSEN 분석리포트, 〈엣지컴퓨팅(Edge Computing) 기술 동향과 시장 분석〉, 《네셔널 디지털 사이언스 라이브러리》, 2018-11-30
• 엔비디아 코리아, 〈엣지 컴퓨팅은 무엇일까요?〉, 《엔비디아 홈페이지》, 2019-11-05

같이보기

• 4차 산업혁명
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