엣지 컴퓨팅에 대한 초보자 가이드
게시 됨: 2018-03-30우리는 엣지 컴퓨팅을 가능한 한 원래 소스에 가깝게 주변에서 데이터를 처리할 수 있게 하는 분산 IT 아키텍처로 정의할 수 있습니다. 이 모든 것이 횡설수설하게 들리면 잠시만 기다려 주십시오.
지난 10년 동안 사물 인터넷(IoT)으로 알려진 기술이 등장한 인터넷 연결 장치의 수가 엄청나게 증가했습니다. 간단히 말해서 IoT는 다양한 장치를 서로 연결하고 간단한 온/오프 스위치로 각 장치를 인터넷에 연결하는 개념일 뿐입니다. 여기에는 휴대전화, 커피 메이커, 냉장고, 세탁기, 웨어러블 기기 등 모든 기기에 쉽게 연결되고 원활하게 데이터를 전송할 수 있는 모든 기기가 포함됩니다.
IoT가 추진력을 얻기 시작하면서 이러한 상호 연결된 장치의 데이터를 처리하는 문제가 발생했습니다. 우리가 말하는 데이터의 크기가 테라바이트라는 사실을 기억할 필요가 없습니다. 전통적으로 이러한 장치에서 수집된 데이터는 처리를 위해 조직의 중앙 클라우드로 전송되었습니다. 그러나 데이터 파일의 크기 때문에 다소 시간이 걸리는 작업이었습니다. 네트워크를 통해 이러한 대규모 데이터 세트를 중앙 클라우드로 전송하면 민감한 조직 데이터가 취약성에 노출될 수도 있습니다.
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엣지 컴퓨팅은 이 모든 문제와 그 이상을 해결하기 위해 등장했습니다. 이제 첫 번째 단락을 다시 살펴보고 정의를 천천히 살펴보겠습니다.
'에지 컴퓨팅'이라는 이름은 네트워크 다이어그램에서 모서리/가장자리 주변의 계산을 나타냅니다. 에지 컴퓨팅은 모든 중요한 계산 처리 능력을 메시의 에지로 밀어 넣습니다. 앞서 말했듯이 가능한 한 원래 장치에 가깝습니다.
이것이 어떻게 도움이 되나요?
스마트 신호등을 고려하십시오. 데이터 분석이 필요할 때마다 집에 전화하는 대신 장치가 사내에서 분석을 수행할 수 있다면 스트리밍 데이터의 실시간 분석을 수행하고 다른 장치와 통신하여 이동 중에도 작업을 완료할 수 있습니다. 따라서 에지 컴퓨팅은 전체 분석 프로세스의 속도를 높여 신속한 의사 결정을 가능하게 합니다.
에지 컴퓨팅은 이전에 네트워크를 통해 데이터 세트를 전송할 때 발생했던 비용을 줄이는 데 도움이 되므로 조직에도 유용합니다. 그 외에도 조직이 장치 주변에서 유용한 데이터를 걸러낼 수 있도록 하여 조직이 가치 있는 데이터만 수집할 수 있게 하고 클라우드 컴퓨팅 및 스토리지 비용을 절감할 수 있도록 합니다. 또한 에지 컴퓨팅은 응답 시간을 밀리초 단위로 줄이는 동시에 네트워크 리소스를 보존합니다. 에지 컴퓨팅을 사용하면 네트워크를 통해 데이터를 보낼 필요가 없습니다. 대신 로컬 에지 컴퓨팅 시스템은 데이터를 컴파일하고 장기 저장을 위해 중앙 클라우드 스토리지에 자주 보고서를 보내는 역할을 합니다. 분명히, 엣지 컴퓨팅은 필수 데이터만 전송함으로써 네트워크를 통과하는 데이터를 크게 줄입니다.
Edge Computing의 배포는 다양한 상황에서 이상적입니다. 그러한 경우 중 하나는 IoT 장치의 인터넷 연결이 약하고 중앙 클라우드에 지속적으로 연결하는 것이 실용적이지 않은 경우입니다.
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대기 시간에 민감한 데이터 처리가 필요한 경우도 이와 같은 상황이 될 수 있습니다. 에지 컴퓨팅은 처리를 위해 네트워크를 통해 중앙 클라우드 스토리지로 데이터를 전송할 필요가 없기 때문에 대기 시간 요소를 제거합니다. 이는 밀리초의 대기 시간을 달성하기 어려운 금융 또는 제조 서비스에 이상적입니다.
에지 컴퓨팅의 또 다른 사용 사례는 차세대 5G 셀룰러 네트워크의 개발입니다. IDC의 연구 관리자이자 에지 컴퓨팅 전문가인 Kelly Quinn은 통신 제공업체가 5G를 무선 네트워크에 통합함에 따라 5G 타워에 통합하거나 인접하여 마이크로 데이터 센터를 추가하기 시작할 것이라고 예측합니다. 비즈니스 고객은 이러한 마이크로 데이터 센터의 공간을 소유하거나 임대하여 에지 컴퓨팅을 수행하고 공용 IaaS 클라우드 공급자에 연결할 수 있는 통신 공급자의 중앙 네트워크에 대한 게이트웨이에 직접 액세스할 수 있습니다.
Edge Computing의 다른 사용 사례를 살펴보겠습니다.
- 드론 은 인간이 생각조차 할 수 없는 먼 곳까지 도달할 수 있습니다. 에지 컴퓨팅을 통해 이러한 드론은 실시간으로 분석을 검토, 분석 및 응답할 수 있습니다. 예를 들어 드론이 비상 상황을 발견하면 먼저 네트워크를 통해 데이터를 전송한 다음 분석을 수신할 필요 없이 즉시 주변 사람들에게 귀중한 정보를 제공할 수 있습니다.
- 증강 현실 – 에지 컴퓨팅의 도입으로 증강 현실이 한 단계 더 발전했습니다. 에지 컴퓨팅 플랫폼은 사용자의 관심 지점을 대상으로 하는 고도로 지역화된 데이터를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 AR 서비스를 향상시킵니다.
- 자동화된 차량 - Google 및 Uber와 같은 거대 기업이 자율주행차를 내놓고 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 이러한 자동 차량의 개발에 중요한 역할을 합니다. 이러한 차량은 에지 컴퓨팅을 사용하여 실시간으로 중요한 데이터를 처리하고 근처에서 통근하는 다른 차량으로 전송할 수 있습니다. 이 거대 기업들은 2020년까지 이러한 자율 주행 자동차를 소비자의 현실로 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 자율 주행 자동차가 도입되면 자동차 사고로 인한 인명 피해가 줄어들 것입니다.
이 모든 것을 말했지만 에지 컴퓨팅에 대해 이야기할 때 무시할 수 없는 몇 가지 타협과 과제가 여전히 있습니다. 우선 전체 데이터 중 극히 일부만 엣지에서 처리 및 분석됩니다. 그런 다음 이 데이터의 분석이 네트워크를 통해 전송됩니다. 
이는 분석되지 않은 원시 데이터 중 일부를 이상적으로 무시하고 일부 통찰력을 잠재적으로 놓치고 있음을 의미합니다. 다시 한 번 중요한 질문이 발생합니다. 이 데이터 "손실"이 얼마나 견딜 수 있습니까? 조직이 전체 데이터를 필요로 합니까 아니면 결과가 충분히 생성되었습니까? 일부 데이터를 놓치면 조직의 분석에 부정적인 영향을 미칩니까?
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이러한 질문에는 정답이 없습니다. 비행기 시스템은 약간의 데이터라도(말장난이 아님) 놓칠 수 없으므로 모든 데이터를 전송하고 분석하여 추세와 패턴을 감지해야 합니다. 그러나 비행 시간 동안 데이터를 전송하는 것은 좋은 생각이 아닙니다. 따라서 더 나은 접근 방식은 오프라인에서 데이터를 수집하고 비행 시간 동안 에지 컴퓨팅을 수행하는 것입니다. 대체로 에지 컴퓨팅은 정보 기술 세계에서 만병 통치약이 아닙니다. 많은 이점을 제공하는 비교적 최신 기술입니다. 그러나 조직의 요구 사항에 맞는지 여부를 아는 것은 여전히 중요합니다.
결론은 데이터가 중요하다는 것입니다. 분석 가능한 모든 데이터는 패턴을 감지하고 통찰력을 얻기 위해 분석되어야 합니다. 오늘날의 세계에서 데이터 기반 기업은 기존 기업에 비해 훨씬 더 많은 발전을 이루고 있습니다. Edge Analytics는 새롭고 흥미로운 공간이며 데이터의 유지 관리 및 유용성에 대한 해답이며 앞으로 몇 년 동안 동일한 응용 프로그램이 더욱 흥미진진하게 나타날 것으로 예상할 수 있습니다.
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