미래 유망기술 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)과 관련주

기존 클라우드 컴퓨팅의 문제점

엣지 컴퓨팅은 이해하기 전에 먼저 클라우드 컴퓨팅을 이해할 필요가 있다. 클라우드컴퓨팅은 이미 실시간에서 널리 사용되고 있다. ‘구글드라이브, 원드라이브, 드롭박스’ 등 우리에게 친숙한 다양한 글로벌 서비스들이 이미 클라우트 컴퓨팅 시스템으로 운영되고 있다.

클라우드 컴퓨팅(cloud computing)은 이처럼 인터넷 기반의 컴퓨팅으로 자신의 컴퓨터가 아닌 인터넷에 연결된 다른 컴퓨터로 데이터를 처리하고 저장하는 기술을 의미한다. 클라우드컴퓨팅은 어디서나 접속이 가능하고, 오프라인 상의 컴퓨터에 고장이 나거나, 문제가 생겨도 중앙 데이터센터의 데이터는 안전하게 저장되는 장점이 있다. 그리고 사용자간 자료를 전달하고, 수신받기도 매우 편리하다는 장점이 있어 널리 사용되고 있다.

최근에는 여러 사람이 동시에 문서를 공유하고 작업하면서 생산성 향상의 도구로 이제는 현대인들의 거의 필수품처럼 되었다. 하지만 이런 클라우드 컴퓨팅도 문제점이 있다.

 

클라우드 서비스를 이용하는 사람들이 기하급수적으로 늘어나면서 서버 및 데이터 센터에서 처리할 수 있는 데이터의 양을 넘어서기 시작했고 수집한 데이터를 분석하고 송신하는 과정에서 발생하는 데이터 지연 현상이 있었다. 그리고 중앙 데이터센터에 집중되기에 고용량의 네트워크와 대량의 생산설비가 필요하기에 구축하려면 대기업에 의해 제공되게 되는데 이런 문제로 소수 글로벌 대기업들이 모든 정보와 데이터를 독점하게 된다. 또한 중앙 집중화된 서버가 공격이라도 당하면 대량의 개인정보가 유출될 수 있고, 온라인에 접속하지 않으면 정보에 접근하기 어려운 문제점도 있었다.

 

이러한 데이터 처리 속도, 용량 및 보안 등의 문제를 해결하기 위해 탄생한 것이 엣지 컴퓨팅이다.

 

 

엣지 컴퓨팅이란 ?

엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이란, 가장자리를 의미하는 어원 그대로 엣지에서의 컴퓨팅이다. 엣지는 네트워크화된 디지털 세계와 사물 및 사람이 연결되는 지점을 의미한다. 엣지 컴퓨팅은 각각의 기기와 가까운 네트워크의 가장자리에서 컴퓨팅 기능을 수행하는 기술을 뜻한다.

 

기존 클라우드 컴퓨팅 방식이 데이터 센터가 물리적으로 떨어져 있는 곳에서 데이터 처리와 연산을 중앙 집중형으로 관리하는 방식이라면, 엣지 컴퓨팅은 사용자의 IoT 단말기들과 근접한 위치에 있는 각각의 기기에서 발생하는 개별 데이터를 분산 처리하여 분석하고 활용할 수 있게 해주는 기술이다. 인체에 비유를 한다면 클라우드 컴퓨팅은 뇌에서 정보를 모아서 분석하고 행동하는 방식이고, 엣지 컴퓨팅은 자극을 받은 신경계가 자동 반사하는 방식이다. 뜨거운 물건을 잡으면 머리로 생각하기 전에 반사적으로 손을 놓아버리는 것처럼 엣지 컴퓨팅은 가까운 곳에서 신속한 데이터 처리를 해주는 방식인 것이다.

 

즉, 지금까지 단말기기에서 데이터를 전송하거나 저장만 했다면 이제는 엣지 컴퓨팅을 통해 스스로 컴퓨팅 기능을 더해지게 된 것이다.

 

엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 다양한 단말기기에서 발생하는 데이터를 클라우드와 같은 중앙 집중식 데이터센터로 보내지 않고 데이터가 발생하는 현장 혹은 근거리에서 실시간 처리하는 방식으로 데이터 흐름 가속화를 지원하는 컴퓨팅 방식.   처리 가능한 대용량 데이터를 발생지(소스) 주변에서 효율적으로 처리함으로써 데이터 처리 시간이 큰 폭으로 단축되고 인터넷 대역폭 사용량이 감소하는 장점이 있다.    엣지 컴퓨팅은 기존 클라우드와 다른 컴퓨티 접근 방법으로 서로를 대체하는 것이 아닌 각각의 문제점을 보완하는 공생 관계에 가깝다. 엣지 컴퓨팅을 클라우드(중앙 구름) 환경의 일부 작은 규모의 플랫폼으로 보아 클라우드렛(Cloudlet, 작은 구름) 용어로 쓰기도 하고 단말 기기 주변(엣지)에서 처리되는 것을 가리켜 포크 컴퓨팅(Fog Computing)이라고도 한다.

 

엣지 컴퓨팅 장단점

장점

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.

단점

비용 : 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.

엣지 컴퓨팅의 전망

가트너는 글로벌 IoT 기기 사용량이 2016년부터 2020년까지 연평균 34%로 증가해 2020년에는 204억 대에 육박할 것으로 예측했다. 특히, 산업용 IoT의 글로벌 시장규모는 2015년 1137억 달러를 기록했으며 연평균 8%씩 성장을 지속해 2022년에는 1954억 달러의 대규모 시장을 형성할 것으로 전망하고 있다. 산업용 IoT는 운송, 제조, 에너지, 헬스케어, 소매업 등 산업 전 분야에 적용되면서 4차 산업혁명을 견인할 것으로 예상하고 있어 앞으로 IoT에 활용되는 엣지 컴퓨팅의 수요는 빠르게 증가할 것으로 보인다. 

 

기본적으로 엣지컴퓨팅은 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, 스마트 그리드, 스마트팩토리, 자율 주행 자동차 등 새로운 응용 영역이 중요해지는 4차 산업 혁명의 시대에 요구되는 자연스러운 진화 과정이다.

또한 퓨터리엄(Futurium)은 최근 발표한 ‘5G, IoT, 엣지 컴퓨팅 트렌드’ 보고서에서 5G가 엣지 컴퓨팅 기술의 촉매제가 될 것이라고 썼다. ‘5G 기술을 이용한 애플리케이션은 트래픽 수요 패턴을 변화시켜 모바일 셀룰러 네트워크에서 가장 큰 엣지 컴퓨팅의 원동력을 제공할 것이다’라고 퓨터리엄은 적었다. IoT 애널리틱스, 머신러닝, 가상현실, 자율주행차 등 대기 시간이 짧은 애플리케이션을 ‘엣지 컴퓨팅 인프라에서 지원해야 할 새로운 대역폭과 대기 시간 특성을 갖춘 애플리케이션’으로 보고서는 꼽았다.

 

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.

 

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