에지 컴퓨팅이란 무엇인가요?

에지 컴퓨팅은 모든 구조화되지 않은 정보를 먼 데이터 센터로 보내는 대신 네트워크의 "에지"에서 생성된 데이터를 처리합니다. 네트워크 에지는 소매점, 공장 현장, 차량, 원격 사무실 등 조직의 중앙 인프라 외부에 있는 위치로 구성됩니다. 디바이스, 에지 컴퓨터 및 로컬 서버는 현장 처리를 처리하여 필수 데이터만 중앙 시스템으로 다시 전송하고 대기 시간 및 대역폭 수요를 크게 줄입니다.

에지 컴퓨팅 기술은 스마트 센서, 사물인터넷(IoT) 장치, 로컬 서버, 게이트웨이 등 에지 디바이스 네트워크 전반에 처리 능력을 분산시켜 데이터가 생성되는 곳에서 분석합니다. 이러한 에지 컴퓨터는 중앙 집중식 서버로 지속적으로 흐르는 원시 데이터 대신 로컬에서 초기 처리, 필터링 및 분석을 수행합니다. 즉각적인 조치가 필요한 정보, 일시적으로 저장해야 하는 정보 및 중앙 시스템으로의 전송이 필요한 정보를 결정합니다.

이 분산 아키텍처는 애플리케이션, 기계 학습 모델 및 분석 엔진을 독립적으로 실행하기에 충분한 컴퓨팅 리소스가 장착된 에지 장치를 사용합니다. 최신 에지 컴퓨팅 솔루션은 복잡한 알고리즘을 실행하고 실시간 결정을 내리며 장치를 조율할 수 있으며, 클라우드에 지속적으로 연결되어 있지 않아도 됩니다.

예를 들어, 원격 창고에 설치된 보안 카메라가 AI를 사용해 의심스러운 활동을 식별하는 상황을 상상해 보세요. 일반적으로 이 카메라는 지속적으로 장면을 전송하여 하루 24시간 네트워크에 부담을 줍니다. 에지 컴퓨팅을 사용하면 관련 비디오 클립만 전송하여 회사의 네트워크 대역폭을 확보하고 다른 용도를 위해 컴퓨팅 처리 리소스를 확보합니다.

이러한 선택적 데이터 전송 기능은 로컬 처리 능력과 결합되어, 다수의 원격 위치이나 IoT 환경을 관리하는 조직에게 에지 컴퓨팅을 특히 유용한 솔루션으로 만들어 줍니다.

에지 컴퓨팅 기술은 조직이 분산된 위치의 데이터를 처리, 분석 및 작업하는 방식을 혁신하는 데 도움이 됩니다. 데이터 소스에 더 가까운 곳에서 연산을 수행하면 장치의 응답 속도가 향상되고, 장치 데이터로부터 더 풍부하고 시의적절한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

가속화된 응답 시간
에지 컴퓨팅은 중앙 집중식 클라우드 및 데이터 센터 위치를 우회하여 기업이 데이터를 더 빠르고 안정적으로 처리할 수 있도록 합니다. 제조 센서는 장비 이상을 감지할 수 있고, 소매 시스템은 실시간으로 재고를 조정하며, 보안 카메라는 잠재적인 문제를 직원에게 알릴 수 있습니다. 이 모든 과정은 운영이나 안전을 위협할 수 있는 데이터 지연, 데이터 품질 저하, 네트워크 병목 현상 없이 이루어집니다.

향상된 운영 효율성
데이터를 로컬로 처리하면 네트워크 정체가 크게 줄어듭니다. 모든 데이터를 중앙 서버로 전송하는 대신, 에지 디바이스가 현장에서 정보를 필터링하고 분석해 중요한 인사이트만 상위 시스템으로 보냅니다. 이 선택적 전송은 필수 작업을 위한 대역폭을 보존하고 수천 개 장치가 제한된 자원을 경쟁할 때 발생하는 네트워크 지연을 방지합니다.

원격 위치의 안정성 향상
에지 컴퓨팅을 사용하면 인터넷 연결이 간헐적이거나 네트워크 대역폭이 제한된 원격 사이트에서 수집한 데이터를 쉽게 활용할 수 있습니다(예: 베링 해의 어선 또는 이탈리아 시골의 포도원). 연결이 반환되면 동기화된 업데이트는 로컬 작업을 방해하지 않고 중앙 시스템으로 전달됩니다.

강화된 보안 및 규정 준수
에지 컴퓨팅은 클라우드 노출 없이 중요한 데이터를 로컬로 처리하고, 공격 표면을 줄이고, 중요한 시스템에 대한 에어 갭이 있는 작업을 유지 관리하여 엔터프라이즈 보안 문제를 해결합니다. 이 지역화된 접근 방식은 데이터를 특정 지리적 경계 내에 유지하여 데이터 주권 요구 사항, GDPR 및 산업 규정을 준수하도록 보장합니다. 조직은 여러 관할지에서 규정 의무를 충족하면서 보안 태세를 강화할 수 있습니다.

비용 최적화
에지 컴퓨팅을 통해 기업은 클라우드가 아닌 로컬로 데이터를 처리하여 IT 비용을 최적화할 수 있습니다. 로컬 처리는 클라우드 스토리지 요구 사항을 최소화하고 대역폭 소비를 줄이며 데이터 전송 비용을 줄입니다. 또한 에지 컴퓨팅은 수집된 위치 또는 그 근처에서 불필요한 데이터를 식별하고 푸시하여 전송 비용을 절감합니다.

인력 생산성 및 안전
에지 컴퓨팅은 중단이나 쉽게 예방할 수 있는 실수 없이 작업을 원활하게 실행하는 데 도움이 됩니다. 예측 유지 관리는 장비가 생산에 영향을 미칠 때까지 장비 오류를 방지하는 데 도움이 되며 실시간 분석은 작업자의 장치에 직접 인사이트를 제공합니다. 석유 장비, 화학 공장, 건설 현장 등 위험한 환경에서 에지 지원 센서는 위험한 조건을 감지하고 안전 프로토콜을 트리거할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅은 기업이 인터넷을 통해 데이터를 활용할 수 있게 해주며, 에지 컴퓨팅과 포그 컴퓨팅은 원격 위치에 있는 IoT 장치가 수집한 데이터를 기업의 클라우드로 전달하는 중간 컴퓨팅 기술입니다.

클라우드 컴퓨팅을 사용하면 회사에서 인터넷을 통해 호스트되는 원격 서버에서 데이터를 저장, 처리 및 처리할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 직원에게 안전한 원격 작업 기능을 제공하고, 데이터와 앱을 더 쉽게 확장하고, IoT를 활용할 수 있습니다. Microsoft Azure와 같은 상용 클라우드 컴퓨팅 공급자는 기업이 물리적 IT 인프라 및 관련 비용을 줄이거나 제거하는 데 사용할 수 있는 디지털 컴퓨팅 플랫폼 및 서비스 컬렉션을 제공합니다.

에지 컴퓨팅은 조직 네트워크의 가장 먼 지점인 "에지"에서 데이터를 수집, 처리, 분석합니다. 이를 통해 조직과 업계는 때로는 기본 데이터 센터와 통신할 필요도 없이 긴급 데이터를 실시간으로 작업할 수 있으며, 종종 가장 관련성이 높은 데이터만 기본 데이터 센터로 전송하여 더 빠른 처리를 할 수 있습니다. 이렇게 하면 클라우드 네트워크와 같은 기본 컴퓨팅 리소스가 관련이 없는 데이터로 인해 중단되지 않도록 하여 전체 네트워크의 대기 시간을 낮춥니다. 또한 네트워크 비용도 줄여줍니다.

포그 컴퓨팅을 사용하면 보통 장비의 컴퓨팅 제한으로 인해 에지 데이터를 처리할 수 없는 경우 클라우드와 에지 사이의 컴퓨팅 계층에서 데이터를 임시로 저장하고 분석할 수 있습니다. “포그”에서 관련 데이터를 클라우드 서버로 전송하여 장기적으로 저장하고 향후 분석 및 사용할 수 있습니다. 모든 에지 디바이스 데이터를 처리를 위해 중앙 데이터 센터로 보내지 않음으로써 포그 컴퓨팅을 통해 회사는 클라우드 서버의 부하 중 일부를 줄일 수 있으므로 IT 효율성을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

포그 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅은 비슷할 수 있지만, 에지 컴퓨팅은 포그 컴퓨팅에 의존하지 않는다는 점이 중요합니다. 포그 컴퓨팅은 기업이 특정 에지 컴퓨팅 시나리오에서 더 빠른 속도, 성능 및 효율성을 얻는 데 도움이 되는 추가 옵션입니다.

지점
글로벌 컨설팅 회사는 각각 스마트 HVAC 시스템, 점유 센서, 보안 카메라 및 연결된 프린터를 갖춘 전 세계 200개의 위성 사무소를 관리합니다.

에지 컴퓨팅은 지속적인 상태 업데이트를 통해 본사에 집중하는 대신 이 데이터를 로컬로 필터링하고 온도가 임계값을 초과하거나 장비가 유지 관리가 필요하거나 보안 인시던트를 발생시킬 때만 시설 관리자에게 경고합니다. 이 선택적 보고는 인시던트 응답 시간을 시간에서 분 단위로 줄이면서 네트워크 트래픽을 줄입니다.

제조
자동차 제조업체는 수천 개의 센서가 있는 어셈블리 라인을 운영하여 장비 진동, 온도 및 성능을 모니터링합니다.

로봇 암에 불규칙한 이동 패턴이 표시되면 에지 컴퓨팅 시스템은 다음 교대 근무 동안 유지 관리를 예약하여 계획되지 않은 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지합니다. 한편 품질 관리 카메라는 제품이 생산 라인을 벗어나기 전에 결함을 식별하고 작업자에게 경고합니다.

에너지 및 유틸리티
수백 마일 떨어진 해상에 있는 풍력 발전단지에는 매일 기가바이트 단위의 성능 데이터를 생성하는 수십 개의 터빈이 있습니다.

에지 컴퓨팅은 이 거대한 구조물이 스스로 모니터링하고 블레이드 각도를 자율적으로 조정해 최적의 에너지 생산을 하며 폭풍우 시에는 보호 모드로 전환할 수 있게 합니다. 이 모든 과정은 먼 제어 센터의 지시를 기다리지 않고 이루어집니다.

농업
중서부 농업 운영에서는 수천 에이커에 달하는 옥수수 밭에 토양 수분 센서, 기상 관측소, 드론 이미지를 배포합니다. 문제는 대부분의 현장의 인터넷 연결 상태가 불안정하다는 점입니다.

에지 장치는 현장에서 이 데이터를 분석해 초지역적 조건에 따라 관개 일정을 자동으로 조정하고, 작업자가 식재 패턴과 비료 사용을 최적화하도록 돕고, 수확 시에는 수확량 데이터를 즉시 처리합니다. 이 모든 과정은 불안정한 셀룰러 네트워크에 의존하지 않습니다.

소매업
대형 소매업체는 1,500개 매장에서 고객 이동 패턴, 재고 수준, 계산대 속도를 추적합니다.

에지 컴퓨팅은 이 데이터를 즉각적인 행동으로 전환해 디지털 사이니지가 자동으로 업데이트되고, 직원은 인기 상품의 재고 보충 시기와 장소를 알며, 계산대 시스템은 대기 시간이 길 때 새 라인을 열 수 있게 합니다.

의료
대규모 병원 네트워크는 인퓨전 펌프, 심장 모니터, MRI 기기, 자산 추적 태그 등 수많은 연결 장치를 관리합니다.

에지 컴퓨팅은 환자 침대 옆에서 생체 신호를 처리해 이상 징후를 감지하면 즉시 알림을 보내며, 데이터를 중앙 서버로 보내고 받는 동안 기다리지 않습니다. 백신 배송은 에지 기반 온도 센서가 현장에서 측정값을 처리하고 이상을 감지해 콜드 체인의 무결성을 유지합니다. 응급실은 장비를 실시간으로 추적하여, 응급 상황에서 응급 처치 카트와 이동식 엑스레이 장비를 언제든지 즉시 찾을 수 있도록 합니다.

자율 차량
자율주행 차량 선도 기업은 카메라, 라이다, 레이더, GPS 시스템에서 생성되는 매일 수 테라바이트의 센서 데이터를 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

에지 컴퓨팅을 통해 보행자 식별, 신호등 해석, 갑작스러운 장애물에 대한 대응 등 초 단위내 결정을 가능하게 합니다. 배달 밴에 탑재된 에지 컴퓨터는 차량 내에서 시각 데이터를 처리해 도로를 가로지르는 비닐봉지와 공을 쫓는 아이를 빠르게 구분할 수 있습니다.

조직이 에지 컴퓨팅 기술을 도입하면서 배포, 관리, 최적화를 지원하는 서비스 생태계가 형성되었습니다. 오늘날의 에지 컴퓨팅 서비스는 기본적인 인프라를 뛰어넘어 비즈니스 운영 방식을 혁신하는 엔터프라이즈급 기능을 제공합니다.

최신 에지 컴퓨팅 서비스를 통해 조직은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 즉각적인 인사이트를 위해 IoT 디바이스에 AI와 분석을 직접 배포합니다.
• 수천 개 에지 위치의 데이터를 사일로 없이 통합합니다.
• 중앙 플랫폼에서 분산 워크로드를 관리하고 보안을 유지합니다.
• 지능적으로 자원을 할당해 비용을 최적화합니다.
• 연결이 끊어졌을 때 디바이스가 자동으로 작동하도록 설정합니다.
• 최소한의 대기 시간으로 스트리밍 데이터를 처리합니다.

Azure와 같은 선도적인 공급자는 에지 컴퓨팅 채택을 간소화하는 통합 플랫폼을 제공합니다. Microsoft Azure IoT Edge 는 조직이 엣지 장치에서 클라우드 워크로드를 로컬로 실행하도록 돕고, Azure Stack Edge는 엣지 AI 및 컴퓨팅 시나리오를 위한 관리형 하드웨어를 제공합니다. 이 서비스들은 조직이 이미 사용하는 데이터베이스, 운영 체제, 보안 프레임워크와 함께 작동합니다.

일반적으로 조직은 여러 서비스를 결합하여 포괄적인 에지 솔루션을 만듭니다. 제조업체는 IoT 디바이스 관리, 에지 분석 및 예측 유지 관리 서비스를 함께 사용할 수 있습니다. 의료 서비스 제공업체들은 HIPAA 요건을 준수하면서도 데이터 주권을 보장하기 위해 에지 컴퓨팅을 규정 준수 서비스와 통합하는 경우가 많습니다.

5G 네트워크와 첨단 AI 기술로의 진화는 에지 컴퓨팅 서비스의 범위를 지속적으로 확대하고 있으며, 이로 인해 모든 규모의 조직이 정교한 에지 컴퓨팅 환경을 더욱 쉽게 도입할 수 있게 되었습니다.

에지 컴퓨팅 기술은 더욱 높은 수준의 인텔리전스와 연결성을 향해 계속해서 빠르게 발전하고 있습니다. 디바이스는 로컬 조건에 실시간으로 적응하는 AI 모델을 통해 더 자율적인 결정을 내리기 시작합니다. 이러한 변화는 클라우드에 지속적으로 의존하지 않으면서도 성능을 향상시킬 것으로 기대되며, 유지보수 필요성을 미리 예측하는 스마트 공장이나 교통 흐름을 동적으로 조절하는 도시 시스템과 같은 혁신을 가능하게 할 것입니다.

동시에 기업은 에지 간 통신을 모색하고 있습니다. 디바이스는 모든 상호 작용을 중앙 서버로 다시 보내는 대신 인사이트를 직접 공유하여 조직의 전체 네트워크에서 즉각적인 협업이 가능해집니다. 이 분산 모델은 대기 시간을 줄이고 복원력을 강화합니다.

미래에는 양자 컴퓨팅과 같은 신기술이 에지의 기능을 확장하여 복잡한 문제를 현지에서 직접 해결할 수 있게 해줄지도 모릅니다. 이 비전은 아직 먼 미래지만 방향은 분명합니다. 에지는 점점 더 지능화되고, 연결성이 강화되며, 조직이 데이터를 활용하는 방식에 있어 더욱 중요한 역할을 하고 있습니다.