요약
Edge AI can bring together AI and edge computing. In the future, deploying AI workflows closer to sources of data generation or to the endpoints where decisions are acted on can help produce faster results at a lower cost.
AI로의 확장이 계속됨에 따라, AI를 효율적이고 비용 효율적으로 도입하는 것에 대한 실질적인 질문들이 계속되고 있습니다. 엣지 AI는 전체 AI 워크플로우를 데이터 생성 소스나 의사결정이 이루어지는 엔드포인트에 더 가깝게 배포해야 하기 때문에 인공지능의 가장 영향력 있는 적응 중 하나입니다. 엣지 컴퓨팅은 AI의 강력한 성능으로 향상됩니다.
엣지 AI란?
엣지 AI는 복잡한 수술을 완료하기 위해 분석이 필요한 로봇 수술 디바이스부터 스마트폰 음성 도우미에 이르기까지 질문에 대한 즉각적인 응답까지 모든 것을 위해 제안되었습니다. 엣지 AI는 클라우드 컴퓨팅 리소스의 도움 없이 데이터를 클라우드로 전송하지 않고도 로컬(에지에서)로 데이터 수집, 분석 및 의사 결정을 수행할 수 있도록 지원합니다. 기존에 연결된 애플리케이션을 더 빠르고 응답성 있게 만들어 무선 네트워크가 취약한 원격지와 같은 더 많은 환경에 AI 애플리케이션을 배치할 수 있도록 합니다.
엣지 AI는 AI 개발 및 인프라에 대한 투자에서 가시적인 결과를 도출하는 데 필요한 촉매제일 수 있습니다. 엣지의 AI는 더 많은 사용 사례에 풍부하고 기능적이며 낮은 지연 시간을 제공하는 인텔리전스를 통해 AI가 가치 결과를 더 효과적으로 도출할 수 있도록 지원합니다.
어떻게 작동하나요?
엣지 AI는 다음과 같은 몇 가지 지원 기술의 진화를 통해 가능합니다.
- 머신러닝의 기능은 조직이 실제 문제를 해결하는 맞춤형 엣지 AI 애플리케이션을 보다 쉽게 개발하고 배포할 수 있도록 발전했습니다.
- GPU 및 병렬 처리의 발전으로 엣지에서 AI를 실행하는 데 필요한 강력한 독립형 컴퓨팅 하드웨어를 배포할 수 있게 되었습니다.
- IoT는 새로운 기술은 아니지만 엣지에서 AI를 위한 다른 필수 원재료인 데이터를 제공합니다. 컴퓨팅 파워가 내장되어 있기 때문에, IoT 디바이스가 더 이상 인터넷에 연결되어 필수 기능을 수행하고 수집한 데이터에 따라 행동할 필요가 없습니다.
엣지 AI 및 클라우드 AI: 완벽한 파트너
엣지 AI와 클라우드 AI는 질문의 일부가 아니며, 조직이 가장 효율적인 방식으로 자체 AI 애플리케이션을 배포할 수 있도록 지원하는 두 가지 보완 도구입니다. 클라우드는 엣지 AI를 트레이닝, 배포 및 관리할 수 있는 채널을 제공함으로써, 적어도 무선 네트워크 범위 내에 있는 인스턴스에 대해, 그리고 과중한 부하 또는 엣지 배포가 처리할 수 없는 컴퓨팅에 대해 추가 컴퓨팅을 제공함으로써 여전히 핵심적인 역할을 합니다. 클라우드는 또한 애플리케이션의 지속적인 최적화와 조직의 다른 곳에서의 사용을 위해 데이터를 수집합니다.
분산 AI(DAI)는 모든 가용 리소스를 활용하여 목표를 달성하는 것을 목표로 하는 하이브리드 접근 방식입니다. 엣지 AI는 클라우드 사용에 비해 작업을 수행하는 데 비용이 적게 들 수 있지만, 서비스 제공업체가 사용량에 따라 요금을 부과하는 경우와 같이 특정 사용 사례 및 특정 조건에서만 마찬가지일 수 있습니다. DAI는 엣지 디바이스, 클라우드 및 네트워크를 활용하여 필요한 처리 능력, 지연 시간, 비용, 네트워크 트래픽 및 보안과 같은 매개변수를 기반으로 AI 워크로드를 공유합니다.
엣지 AI의 장점: ROI 찾기
엣지 AI의 주요 장점은 클라우드에 연결된 AI에 비해 지연 시간이 짧고 성능이 빠르다는 점과, 네트워크가 없는 환경에서 AI를 배포할 수 있다는 점입니다. 엣지 AI는 네트워크 변수 없이 미션 크리티컬 애플리케이션의 가용성과 안정성을 향상시킵니다. 또한, 민감한 데이터에 더 많은 프라이버시를 제공하고 사이버 범죄자들에게 더 제한적인 공격 표면을 제공할 수 있습니다. 엣지 AI는 네트워크 사용량 및 관련 비용을 제어하고자 하는 조직에게 효율적인 솔루션이며, 특히 DAI 시스템의 일부로 사용되는 경우 더욱 그렇습니다.
그러나 엣지에서 모든 AI를 수행할 필요는 없습니다. 추가 하드웨어 비용은 하드웨어가 제공할 수 있는 가치와 비교해야 합니다. 엣지 AI는 특히 대규모로 관리하려고 할 때 도전과제를 더할 수 있습니다. 옵션을 사용할 수 있는 경우, 클라우드에 연결된 엣지 AI 노드의 중앙 집중식 제어 및 관리가 자율주행 디바이스의 성능 향상보다 더 유리할 수 있습니다.
엣지 AI의 과제
엣지 AI는 유망하지만, 데이터 스토리지 인프라 및 관리에서 비즈니스 성과, ROI 및 투자 결정에 직접적인 영향을 미치는 중대한 도전에 직면해 있습니다. 다섯 가지 주요 도전과제는 다음과 같습니다.
- 제한된 스토리지 용량 및 확장성
엣지 디바이스의 스토리지 용량은 일반적으로 제한적이기 때문에 로컬에서 대용량 데이터를 저장하고 처리하는 것이 어렵습니다. 이러한 제약은 AI 애플리케이션을 효과적으로 확장하는 능력을 저해하여, 실시간 데이터 처리 및 의사결정의 병목현상을 초래합니다. 비효율적인 데이터 처리는 인사이트를 지연시켜 시기적절한 의사 결정에 영향을 미치고 엣지 AI가 약속하는 경쟁 우위를 감소시킬 수 있습니다.
- 데이터 관리 복잡성 및 원격 관리
엣지 AI는 데이터 품질과 안정성을 복잡하게 만드는, 종종 불완전하거나 노이즈가 있는 실시간 데이터를 관리하는 것을 포함합니다. 정확한 AI 모델 출력을 위해서는 데이터 무결성을 보장하는 것이 중요합니다. 데이터 품질이 저하되면 통찰력이 손상되어 비즈니스 의사 결정에 영향을 미치고 궁극적으로 ROI에 영향을 미칠 수 있습니다. AI AI 의 가치를 극대화하려면 고품질 데이터 관리가 필수적입니다. 엣지 위치는 또한 현장 IT 지원이 부족한 경향이 있으며, 손쉬운 원격 관리 기능을 갖춘 솔루션이 필요합니다.
- 데이터 과부하 및 중복
엣지에서 생성되는 방대한 양의 데이터는 데이터 집계 및 중복성의 비효율성을 초래할 수 있습니다. 이로 인해 데이터 전송 및 저장 비용이 증가합니다. 과도한 데이터 처리 비용은 스토리지가 확장 가능하고 성능을 발휘하여 이를 상쇄할 수 있는 경우가 아니라면 엣지 AI의 잠재적인 ROI 혜택을 약화시킬 수 있습니다.
- 전력 및 리소스 제약
엣지 디바이스는 종종 전력 및 리소스 제약 하에서 작동하며, AI 저하 없이 저전력 소비에 AI 모델을 최적화해야 합니다. 비효율적인 리소스 활용은 엣지 AI 솔루션의 배포를 제한하여 실시간 인사이트를 제공하는 능력에 영향을 미치고 전반적인 비즈니스 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 통합 및 상호운용성 문제
세분화된 벤더 에코시스템과 엣지 AI를 기존 시스템과 통합하는 복잡성은 원활한 데이터 관리 및 처리를 방해할 수 있습니다. 다양한 환경에서 AI 솔루션의 배포와 확장이 복잡해지면서, 엣지 AI 투자로 인한 ROI 실현을 지연시킬 수 있습니다.
이러한 과제를 해결하는 것은 엣지 AI의 이점을 극대화하고 투자가 가시적인 비즈니스 성과를 도출하도록 보장하는 데 매우 중요합니다. 기업은 강력한 데이터 관리 전략을 개발하고 스토리지 인프라를 최적화함으로써 엣지 AI의 잠재력을 최대한 활용하여 의사 결정을 개선하고 비즈니스 성장을 추진할 수 있습니다.
활용 사례
가장 흥미로운 엣지 AI 활용 사례는 광산, 농장, 개발되지 않은 지역 또는 외부 공간 등 네트워크 범위 밖의 원격 위치에 자율적인 의사 결정을 제공하는 사례입니다. 또한 자율주행 차량과 군용 하드웨어의 지리적 범위와 시스템 성능을 지원할 수 있습니다.
또한 엣지 AI는 기존 AI 사용 사례가 더 나은 성능을 발휘하도록 지원하고 있습니다. 예를 들어, 처리를 위해 데이터를 클라우드로 전송하는 데 사용되는 의료 또는 공장 환경의 로봇 디바이스는 더 빠르게 반응하고 더 정밀하게 작동할 수 있습니다.
올바른 데이터 스토리지가 엣지 AI의 성공을 지원하는 방법
엣지 AI 애플리케이션의 과제를 해결하는 데 있어, 특히 엣지 위치의 원격 및 공간 제약으로 인해 올바른 데이터 스토리지 솔루션을 선택하는 것은 매우 중요합니다. 퓨어스토리지는 다음을 통해 엣지 AI 데이터 스토리지 인프라 및 관리의 도전과제를 해결합니다.
- 데이터 과부하 및 중복 관리: 퓨어스토리지의 티어드 아키텍처는 자주 액세스하는 데이터를 고속 스토리지에 저장하고, 덜 자주 액세스하는 데이터를 비용 효율적인 스토리지에 보관하여 데이터 과부하를 관리하는 데 도움을 줍니다. 이러한 접근 방식은 데이터 전송 및 스토리지와 관련된 비용을 절감합니다.
- 전력 및 리소스 제약 방지: 퓨어스토리지 플랫폼은 대체 올플래시 스토리지 공급업체보다 최대 85% 적은 전력을 사용하며, 대규모 AI 클러스터 및 전력 제한 데이터센터의 전력 제약을 해결합니다. 이러한 효율성은 최적화된 리소스 활용을 지원합니다. FlashArray//RC20은 저용량 환경 및 엣지 구축의 요구사항을 충족하도록 특별히 설계되었습니다.
- 통합 및 상호운용성 문제 해결: 퓨어스토리지 솔루션은 GPU 클러스터를 포함한 기존 시스템과 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. 다양한 AI 워크로드를 위한 통합 플랫폼을 제공하여 데이터 관리를 간소화하고 다양한 환경에서 호환성을 보장합니다.
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