클라우드에서 이제는 '엣지 컴퓨팅(Edge Computing)' 으로
2010년대부터 우리는 클라우드 컴퓨팅 시대를 맞이해 많은 편의를 누려왔습니다. 우리의 PC, 태블릿, 휴대폰 등을 통해 생산된 디지털 컨텐츠들은 네이버 클라우드, 애플의 iCloud 등의 웹기반 저장장치에 저장되고, 필요할때 언제든 꺼내 사용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 기반의 시대였죠.
이제는 컴퓨팅 트렌드가 변화하고 있습니다. 바로 '엣지 컴퓨팅(Edge Computing)' 시대를 맞이한것인데요.
클라우드 컴퓨팅 때와 다르게 중앙처리장치로 데이터를 보내는 소요 시간마저 줄여서 데이터 흐름 가속화를 추구하는 엣지 컴퓨팅 기술은 최근 기기의 발달과 더불어 주목받는 분야이기도 합니다.
그렇다면, 새로운 컴퓨팅 기술 '엣지 컴퓨팅'에 대해 좀 더 자세히 알아볼까요?
1) '엣지 컴퓨팅(Edge Computing)' 이란?
PC, 태블릿, 휴대폰 등의 다양한 엣지 디바이스(Edge Device)에서 발생하는 데이터를 클라우드와 같은 웹 기반의 중앙 집중식 데이터 센터로 보내지 않고 데이터가 발생한 현장 혹은 근거리에서 실시간으로 처리하는 방식으로 데이터 흐름 가속화를 지원하는 컴퓨팅 방식입니다.
데이터를 멀리 있는 클라우드로 보내지 않고 데이터 발생지 가까이에서 처리하는 것을 가리켜 포그 컴퓨팅(Fog Computing)이라고도 합니다.
※ 유사어로 '엣지 AI(Edge AI)'도 있는데, 이는 에지 컴퓨팅 기술을 사용하여 하드웨어 장치에서 로컬로 AI 알고리즘을 실행하는 것을 의미합니다.
2) 엣지 컴퓨팅 활용 분야
A. 가장 적극적으로 활용되는 분야는 자율주행자동차 (+항공엔진, 드론)
초단위로 교통상황 데이터를 수집, 분석하고 가공까지 해야하는 자율주행자동차야말로 엣지 컴퓨팅 기술을 활용하기에 최적화된 영역이라고 볼 수 있습니다. 자율주행기술에서 신속한 데이터 처리를 통해 운전자는 물론 보행자의 안전까지도 확보할 수 있습니다.
B. 데이터 분석, AI 및 머신러닝
데이터 수집 및 실시간 계산에 중점을 둔 엣지 컴퓨팅 기술은 데이터 집약적인 지능형 애플리케이션을 활용하는데 효율적으로 사용될 수 있습니다. 예를들어 이미지 인식 알고리즘과 같은 머신러닝 작업을 데이터 소스에서 더 가까운 곳에서 효율적으로 실행하면 대량의 데이터를 중앙집중식 클라우드에 전송할 필요없이 더 빠른 속도로 학습할 수 있게 됩니다.
C. 스마트 팩토리 (+스마트 시티)
공장내의 환경, 기계, 장비별 가동 현황 및 가동 상태에 관한 다양한 센서들의 정보 그리고 제품들의 공장내 물류 이동 상황, 적재 현황, 원재료, 반제품들에 대한 데이터들을 실시간으로 수집하고 처리해야하는 곳이 스마트팩토리입니다. 이러한 실시간성 데이터들이 모두 클라우드를 통해 처리된다면 스마트팩토리의 효율성이 제한될 것이기 때문에 엣지 컴퓨팅 기술이 필수적인 분야라고 볼 수 있습니다.
3) 엣지 컴퓨팅 기업 사례
A. GE
IoT를 비교적 일찍 도입한 GE의 Predix는 대표적인 산업용 엣지 컴퓨팅 플랫폼. 기계 학습 엔진과 이벤트 처리 기능을 제공하여 엣지에서 시간적 지연 없이 데이터를 분석할 수 있도록 지원. 제조, 의료, 에너지 등 다양한 산업에 확산 적용
B. Amazon
IoT에 대해 로컬 컴퓨팅, 메시징, 동기화 등의 기능을 수행할 수 있는 소프트웨어로 인터넷에 연결되어 있지 않더라도 디바이스에서 데이터를 동기화 상태로 유지해 다른 디바이스와 안전하게 통신할 수 있도록 지원
C. Apple
Apple은 클라우드 컴퓨팅으로 서비스를 하는 Google Assistant 나 Amazon의 Alexa와 달리, 아이폰 자체에서 Siri 서비스를 제공해 엣지 컴퓨팅의 대표적인 예라고 할 수 있음. 정확도 측면에서 경쟁 서비스들에 비해 낮은 편이라는 평가가 있지만, 개인정보보호는 높은 수준. 아이폰의 얼굴인식 또한 아이폰 기기에서 자체 처리하는 엣지 컴퓨팅 방식
4) 엣지 컴퓨팅의 장, 단점
장점A. 비용 절감 : 중앙처리장치로의 데이터 전송 프로세스를 단축시켜 데이터 통신비와 대역폭 사용 비용 절감 가능
장점B. 보안 강화 : 로컬에서 데이터를 처리하므로 많은 데이터를 클라우드에 보내지 않기 때문에 정보 유출 예방
장점C. 높은 응답성 : 데이터가 운영 하드웨어에서 즉시 처리되므로 자율주행차처럼 0.1초가 중요한 어플에 유리
단점A. 비용과 효율성 줄다리기 : 엣지 컴퓨팅에 사용되는 서버와 단말기 중 어느곳에 집중해야하는지 선택의 문제
단점B. IoT 디바이스 관리 부담 : 정확, 신속한 처리를 위해 IoT 디바이스들이 채워지기 때문에 이에 대한 관리 필요
5) 엣지 컴퓨팅 전망
IDC에서는 2022년 전세계 기업의 엣지 컴퓨팅 투자 비용이 1,760억 달러에 달한다는 조사 결과를 발표했습니다. 엣지 컴퓨팅과 AI의 조합을 통해 미래 애플리케이션의 도전 과제를 해결할때 많은 이점을 얻을 수 있는 특징이 많은 기업들이 주목하는 이유라고 언급하기도 했는데요. 시장조사기관 Markest and Research에 따르면 엣지 컴퓨팅 기술이 분석 도구로서 기술 혁신을 이끌 수 있기 때문에 연평균 성장률이 30% 수준으로 유지할 것을 전망하기도 했습니다.
또한 5G 시대가 본격적으로 도래하여 데이터 트래픽이 폭발적으로 증가할 경우 클라우드 컴퓨팅 기술로 대응하기에는 역부족이라는 의견이 수면위로 떠오르고 있으며, 산업분야의 IoT 장치에서 처리 및 보관이 필요한 막대한 데이터는 긴급성과 정확성, 보안성을 유지해야 하는 경우가 빈번하기 때문에 클라우드 기술의 한계를 인지하는 시점이라는 의견도 많은 상황입니다.
클라우드 컴퓨팅의 한계를 극복할 수 있는 엣지 컴퓨팅 기술에 대해 대체기술 역할을 할 수 있을지 계속해서 주목할 필요가 있어 보입니다.
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