엣지 컴퓨팅은 그 이름처럼 점점 더 가장자리(edge)로 이동하고 있습니다. 최신 기술 덕분에 컴퓨팅 및 프로세싱 리소스를 데이터 분석이 이루어지는 위치에 더 가깝게 둘 수 있고, 이러한 기술은 빠른 속도로 온프레미스 데이터센터와 점점 더 거리를 두고 있는 것입니다. 가트너(영문자료)에 따르면, 현재 기업 데이터의 약 10%가 중앙집중식 데이터센터 또는 클라우드의 외부에서 생성 및 처리되고 있으며, 2025년이면 이 비율은 최대 75%까지 증가할 전망입니다.
많은 엣지가 이미 인프라 안에 존재하고 있지만, 엣지는 앞으로 더 많은 산업에서 더 광범위하게 데이터 처리 및 제공 기능을 담당하게 될 것입니다. 그리고 그 동안 데이터 처리가 전혀 필요 없을 것이라고 여겨왔던 분야(예: 목축업)까지 확산될 것으로 보입니다.
저는 제 동료들을 대상으로 2022년 엣지 컴퓨팅의 현황과 확산에 대해 어떤 견해를 갖고 있는지 설문조사를 실시하여 다음과 같은 결과를 얻었습니다.
1. 엣지 컴퓨팅은 모든 곳에 있을 것입니다. 농업 분야도 예외는 아닙니다.
업그레이드된 엣지 컴퓨팅 기능은 원거리 위치, 접근하기 어려운 지형, 위험한 환경 등에 위치한 다양한 산업에서 최신 기술을 활용할 기회를 제공합니다. 자동화, 협동 로봇, IoT 등의 주요 장점 중 하나는 인간을 안전하게 보호할 수 있다는 것입니다.
농업은 엣지 컴퓨팅이 성공할 가능성이 가장 높은 분야 중 하나입니다. 농부들은 엣지 기술을 활용하여 용수 사용 및 가축을 추적하고, 비료를 어디에 얼마만큼 투입할지 결정하고, 토양 품질을 분석하고, 작물 성장을 모니터링할 수 있습니다. 들판을 가로지르는 센서와 함께 트랙터마저도 엣지 네트워크의 일원이 될 수 있습니다.
엣지에 관한 기초 지식과 그 역할에 대해 알고 싶으십니까? 엣지 컴퓨팅이란?(영문자료)을 읽어보세요.
2. 엣지 데이터를 필터링하면 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅이 더 스마트해질수록 중앙 허브에서 추려내야 하는 불필요한 정보를 미리 더 많이 필터링해 놓을 수 있습니다. 제 동료 Nate Antons는 이를 “텔레메트리 데이터의 요약본을 전달하는 것과 같다”라고 말합니다.
메르세데스 AMG 페트로나스 F1 팀은 이러한 유형의 엣지를 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 각 차량에 장착된 수백 개의 센서는 성능에 대한 실시간 데이터를 제공합니다(영문자료). 그 용량은 레이싱 1회당 테라바이트 규모에 달합니다. 이러한 데이터는 팀원들이 차량을 유지하고, 운전자의 안전을 보장하고, 레이싱 전략을 결정하는 데 도움이 됩니다. 한편으론 중요성이 낮은 텔레메트리를 걸러내기 위해 노력합니다. 언제든 밀리초가 승부를 판가름할 수 있습니다. 따라서, 팀은 엣지에서 더 많은 처리 작업을 수행하는 스마트한 센서를 사용하여 엔지니어에게 보다 가치 있는 데이터를 전달할 계획입니다.
이와 같은 최적화 및 성능 모니터링을 활용하면 F1뿐만 아니라 수많은 다른 비즈니스에서도 게임의 판도를 뒤바꿀 수 있습니다.
3. 엣지 컴퓨팅은 연결할 필요가 없습니다.
물론, 데이터가 중앙집중식 데이터센터로 더 빨리 돌아갈 수 있으므로 “연결된” 상태도 좋습니다. 그러나 연결된 방식으로만 엣지 시스템을 구축하는 것은 여러모로 어렵습니다. 또한, 연결된 방식에서는 원격지의 산업 및 운영 환경에서 특정 오퍼링을 사용하지 못할 수도 있습니다.
엣지 컴퓨팅 데이터 작업이 연결 해제 모드에서도 작동할 수 있다는 사실을 알지 못하는 조직이 많습니다. 예를 들어, 시골 광산 현장과 같이 접근하기 어려운 장소에서 엣지 시스템은 자율적으로 실행될 수 있습니다. 이 경우 시스템은 연결이 끊어져도 계속 실행됩니다. 그 후 연결이 재개되면 비즈니스 중단 없이 데이터를 동기화하고 전송할 수 있습니다. 이 연결 해제 모드는 훨씬 더 많은 가능성을 열어줍니다.
연결 해제 모드 엣지는 엣지 시스템의 핵심 설계에 포함되거나 복원력의 한 기능으로 추가될 수 있습니다. 어떤 경우든 앞으로 중요한 혁신 기술이 될 수 있습니다.
4. 5G 엣지 컴퓨팅은 최신 AI, 자동화 및 사물 인터넷(IoT)을 지원합니다.
차세대 자동화를 앞당기고 있는 IoT 엣지 컴퓨팅은 산업용 사물 인터넷(IIoT, 영문자료)의 핵심 구성 요소 중 하나입니다. IIoT는 분석, 스마트 건물 등에 엣지 플랫폼을 활용하고 있습니다.
공장의 제조 센서를 예로 들어보겠습니다. 기계(엣지)에 연결된 센서와 액추에이터는 포드를 생성하고, 메시지 브로커는 센서와 데이터 처리 서비스 간의 텔레메트리 데이터 통신을 조정합니다. 먼저 데이터는 영구 저장소가 필요한 상태 저장(stateful) 마이크로서비스에서 수집 및 저장됩니다. 그 후 ML 모델을 학습시키기 위해 클라우드로 이동합니다. 다시 엣지에서는 학습을 마친 모델이 현장에서의 이상을 감지하고 장비 유지보수의 필요성을 예측할 수 있습니다. 엣지에서 AI 및 IoT 워크로드를 실행하는 방법에 대해 자세히 알아보세요(영문자료).
5. 엣지보다 더 나아가는 “포그(Fog)”
포그(Fog) 컴퓨팅은 이미 알려진 바와 같이 “엣지의 엣지”라고 할 수 있습니다. 이 개념은 처리 작업을 엣지로 가져온다는 점에서 엣지 컴퓨팅과 유사합니다. 하지만 클라우드에 의존하지 않고 엣지 환경에서 로컬로 훨씬 더 많은 계산, 저장 및 통신을 수행한다는 점에서 한발 더 나아갑니다.
이 글에서 저는 현장에서 생성되는 데이터와 이 데이터로 작업을 수행하는 방식 및 위치에 대해 이야기하고 있습니다. 기존의 엣지 컴퓨팅에서는 쓸모없는 데이터를 유용한 데이터로 파싱합니다.
6. 컨테이너(및 컨테이너 네이티브 데이터 스토리지)는 엣지에서 성공의 열쇠가 될 것입니다.
컨테이너와 쿠버네티스는 엣지를 위한 이상적인 플랫폼을 구성합니다. 하이퍼스케일 클라우드 제공업체는 쿠버네티스를 기반으로 하는 AWS Snowball, Azure Stack 및 Google Anthos에 주목하고 있습니다. 이러한 환경은 모두 엣지에서 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 처리, 데이터 분석 및 머신 러닝 워크로드를 실행합니다.
하지만 엣지에서 데이터 중심 워크로드를 실행하는 문제는 어떻게 해결해야 할까요? 컨테이너와 컨테이너 네이티브 스토리지가 핵심입니다. 컨테이너 네이티브 스토리지는 엣지에 있는 고급 워크로드에 대해 핵심 서비스, 영구 스토리지, 고가용성 및 내구성을 구현할 수 있습니다. 또한 필요한 작업을 최소화하면서 클라우드와 엣지 간의 원활한 마이그레이션을 지원합니다.
7. 엣지 컴퓨팅은 유통 부문에서 출발할 것입니다.
IDC의 2022년 세계 유통업 전망 보고서(IDC FutureScape: Worldwide Retail 2022 Predictions)에 따르면, “2025년까지 상위 2000개 유통업체 중 90%가 엣지 컴퓨팅을 기반으로 매장 내의 폭증하는 데이터를 활용하여 직원 생산성과 고객 경험을 개선하는 동시에 비용을 20% 절감할 것”으로 예상됩니다. 유통 분야의 처리 작업에서는 많은 데이터를 사용하고 레이턴시가 많이 발생합니다. 이 경우 엣지 컴퓨팅은 고객 경험을 최적화하고 운영을 크게 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 유통 분야는 다중 계층 보안이 매우 중요한 활용 사례 중 하나입니다. 그리고 이러한 보안은 처음부터 구축해야 합니다.
