엣지 AI가 온디바이스 인텔리전스로 산업을 혁신하는 방법

AI 도입이 가속화되는 가운데, 이를 얼마나 효율적이고 비용 효과적으로 적용할 수 있을지에 대한 실질적인 고민이 계속되고 있습니다. 엣지 AI는 전체 AI 워크플로우를 데이터가 생성되는 지점이나 의사결정이 실행되는 엔드포인트 가까이 배치한다는 점에서, AI 기술의 가장 영향력 있는 활용 중 하나로 꼽힙니다. 즉, AI의 강력한 성능으로 업그레이드된 엣지 컴퓨팅이라 할 수 있습니다.

엣지 AI란? 

엣지 AI는 복잡한 수술을 수행하기 위해 정밀한 분석이 필요한 로봇 수술 장치부터, 사용자의 질문에 즉각 반응하는 스마트폰 음성 어시스턴트까지 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 엣지 AI는 데이터를 클라우드로 주고받거나 클라우드 컴퓨팅 리소스를 활용하지 않고도, 엣지에서 데이터를 수집·분석하고 의사 결정을 수행할 수 있도록 지원합니다. 기존에 연결된 애플리케이션을 더 빠르고 반응성 있게 만들어 무선 네트워크가 취약한 원격지와 같은 더 많은 환경에 AI 애플리케이션을 배치할 수 있도록 합니다.

엣지 AI는 AI 개발과 인프라에 대한 투자가 실질적인 성과로 이어지게 하는 촉매 역할을 할 수 있습니다. 엣지 AI는 풍부하고 기능적이며 지연 시간이 낮은 인텔리전스를 다양한 사용 사례에 적용함으로써, AI가 더 높은 가치의 결과를 효과적으로 도출할 수 있도록 합니다. 

엣지 AI는 어떻게 작동할까요?

엣지 AI는 여러 핵심 기술의 발전을 통해 현실화되고 있습니다.

• 머신러닝 기술이 발전하면서, 조직은 실제 문제를 해결하는 맞춤형 엣지 AI 애플리케이션을 보다 쉽게 개발하고 배포할 수 있게 되었습니다.
• GPU와 병렬 처리 기술의 발전으로, 엣지에서 AI를 실행하는 데 필요한 강력한 독립형 연산 하드웨어의 배포가 가능해졌습니다.
• IoT는 새로운 기술은 아니지만, 엣지 AI에 필요한 또 하나의 핵심 요소인 ‘데이터’를 제공합니다. 컴퓨팅 파워가 내장되면서, IoT 디바이스는 더 이상 인터넷에 연결하지 않고도 주요 기능을 수행하고 수집한 데이터를 기반으로 동작할 수 있습니다.

엣지 AI 및 클라우드 AI: 완벽한 파트너

엣지 AI와 클라우드 AI는 양자택일의 대상이 아닙니다. 이 두 기술은 서로를 보완하며, 조직이 자체 AI 애플리케이션을 가장 효율적으로 배포할 수 있도록 돕는 핵심 도구입니다. 클라우드는 여전히 핵심적인 역할을 수행합니다. 무선 네트워크 범위 내에 있는 인스턴스에 대해 엣지 AI를 학습, 배포, 관리할 수 있는 채널을 제공하고, 엣지에서 감당하기 어려운 과부하나 복잡한 연산에는 추가 컴퓨팅 자원을 지원합니다. 클라우드는 애플리케이션을 지속적으로 최적화하고, 조직 내 다른 영역에서도 활용할 수 있도록 데이터를 수집합니다. 

분산 AI(DAI)는 모든 가용 리소스를 활용하여 목표를 달성하는 것을 목표로 하는 하이브리드 접근 방식입니다. 엣지 AI는 클라우드를 사용할 때보다 더 저렴하게 작업을 수행할 수 있는 방법이 될 수 있지만, 이는 특정 사용 사례나 조건에서만 해당될 수 있습니다. 예를 들어, 서비스 제공업체가 사용량 기반으로 요금을 부과하는 경우가 그렇습니다. DAI는 엣지 디바이스, 클라우드, 네트워크를 함께 활용해 처리 성능, 지연 시간, 비용, 네트워크 트래픽, 보안 등 다양한 요소를 기준으로 AI 워크로드를 유연하게 분산합니다.

엣지 AI의 장점: ROI 찾기

엣지 AI의 가장 큰 강점은 클라우드 기반 AI 보다 지연 시간이 짧고 성능이 빠르다는 점입니다. 여기에 네트워크가 없는 환경에서도 AI를 배포할 수 있다는 점이 더해지면서, 활용 범위가 더욱 넓어집니다. 네트워크 변수에서 자유롭기 때문에, 엣지 AI는 미션 크리티컬 애플리케이션의 가용성과 안정성을 크게 높여줍니다. 또한 엣지 AI는 민감한 데이터를 보다 안전하게 보호하고, 사이버 공격에 노출되는 범위를 줄이는 데도 효과적입니다. 네트워크 사용량과 관련 비용을 통제하려는 조직에게 엣지 AI는 매우 효율적인 솔루션이며, 특히 DAI 시스템의 일부로 활용할 때 그 효과가 더욱 커집니다.

다만, 모든 AI 작업이 반드시 엣지에서 수행돼야 하는 것은 아닙니다. 추가 하드웨어에 드는 비용은 그로 인해 얻을 수 있는 가치와 신중히 조율해야 합니다. 엣지 AI는 특히 대규모 환경에서 관리 할 때 새로운 어려움을 초래할 수 있습니다. 상황에 따라, 자율운영 디바이스의 성능을 높이는 것보다 클라우드에 연결된 엣지 AI 노드를 중앙에서 제어하고 관리하는 방식이 더 효과적일 수 있습니다.

엣지 AI의 과제

유망한 기술로 주목받는 엣지 AI이지만, 데이터 스토리지 인프라와 관리 측면에서 여전히 해결해야 할 중요한 과제들이 있습니다. 이는 비즈니스 성과와 ROI, 그리고 투자 판단에도 직접적인 영향을 미칩니다. 다음은 5가지 주요 과제입니다.

1. 제한된 스토리지 용량과 확장성

엣지 디바이스는 일반적으로 스토리지 용량이 제한적이기 때문에, 로컬에서 대용량 데이터를 저장하고 처리하기 어렵습니다. 이로 인해 AI 애플리케이션의 확장성이 떨어지고, 실시간 데이터 처리와 의사결정 과정에서 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 데이터 처리 효율이 낮아지면 인사이트 도출이 늦어지고, 시의적절한 의사결정이 어려워져 엣지 AI의 핵심 가치인 ‘속도와 경쟁력’이 약화될 수 있습니다.

2. 데이터 관리의 복잡성과 원격 관리

엣지 AI는 종종 불완전하거나 노이즈가 섞인 실시간 데이터를 처리해야 하며, 이로 인해 데이터의 품질과 신뢰성을 확보하는 데 어려움이 따릅니다. 정확한 AI 모델 결과를 얻기 위해서는 데이터 무결성 확보가 필수입니다. 데이터 품질이 낮으면 잘못된 인사이트로 이어져 비즈니스 의사 결정에 악영향을 주고, 결국 ROI에도 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. AI의 가치를 극대화하려면 고품질 데이터 관리가 뒷받침돼야 합니다. 또한 엣지 환경은 현장 IT 인력이 부족한 경우가 많기 때문에, 손쉽게 원격으로 관리할 수 있는 솔루션이 요구됩니다.

3. 데이터 폭증과 중복 문제

엣지 환경에서 생성되는 방대한 양의 데이터는 집계 과정에서 중복과 비효율을 초래할 수 있습니다. 그 결과, 데이터 전송과 저장에 드는 비용이 크게 늘어납니다. 스토리지가 충분히 확장성과 성능을 갖추지 못한다면, 이러한 과도한 처리 비용은 엣지 AI가 기대하는 ROI 효과를 약화시킬 수 있습니다.

4. 전력 한계와 시스템 자원의 제약

엣지 디바이스는 전력과 자원이 제한된 환경에서 작동하는 경우가 많기 때문에, 성능 저하 없이 저전력으로 동작할 수 있도록 AI 모델을 최적화해야 합니다. 리소스를 비효율적으로 사용할 경우 엣지 AI 솔루션의 확산이 제한되고, 실시간 인사이트 제공 능력과 전반적인 비즈니스 효율성에도 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.

5. 복잡한 통합 과정과 연결의 한계

엣지 AI를 기존 시스템과 통합하는 과정은 벤더마다 상이한 기술 환경과 생태계가 얽혀 있어 상당히 복잡합니다. 이로 인해 데이터 관리와 처리의 연속성이 떨어지고, 다양한 환경에서 AI 솔루션을 배포하고 확장하는 데 걸림돌이 될 수 있습니다. 결과적으로, 엣지 AI에 대한 투자 효과가 제때 나타나지 못하고 ROI 실현이 지연될 수 있습니다.

이러한 과제를 해결하는 일은 엣지 AI의 이점을 극대화하고, 투자 대비 실질적인 비즈니스 성과를 이끌어내는 데 필수적입니다. 기업은 강력한 데이터 관리 전략을 수립하고 스토리지 인프라를 최적화함으로써, 엣지 AI의 잠재력을 온전히 활용하고 더 나은 의사결정을 통해 비즈니스 성장을 가속화할 수 있습니다.

활용 사례

가장 주목할 만한 엣지 AI 활용 사례 중 하나는, 네트워크가 닿지 않는 원격 지역, 예를 들어 광산, 농장, 미개발지, 우주 공간 등에서 자율적인 의사 결정을 가능하게 하는 것입니다. 또한 자율주행 차량이나 군용 장비의 지리적 운용 범위와 시스템 성능을 향상시키는 데에도 활용될 수 있습니다.

또한 엣지 AI는 기존 AI 활용 사례의 성능을 한층 끌어올리는 데 기여하고 있습니다. 예를 들어, 과거에는 데이터를 클라우드로 전송해 처리하던 의료용 또는 산업용 로봇 디바이스가, 이제는 훨씬 빠르게 반응하고 더 높은 정밀도로 작동할 수 있습니다.

엣지 AI 성과를 좌우하는 스토리지 선택

엣지 AI 애플리케이션은 원격지에 위치하거나 공간 제약이 따르는 경우가 많기 때문에, 이에 적합한 스토리지 솔루션을 선택하는 것이 무엇보다 중요합니다. 퓨어스토리지는 다음과 같은 방식으로 엣지 AI 환경의 데이터 스토리지 인프라와 관리 과제를 해결하고 있습니다.

• 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 해소: 퓨어스토리지 플랫폼은 기존 올플래시 스토리지 대비 최대 85%까지 전력 소비를 절감해, 대규모 AI 클러스터나 전력 제약이 있는 데이터센터에서도 효율적으로 운영할 수 있습니다. 이러한 에너지 효율성은 리소스 활용 최적화에도 도움이 됩니다. 또한 플레시어레이//RC20)(FlashArray//RC20)은 저용량 환경과 엣지 구축에 적합하도록 특별히 설계된 제품입니다.
• 통합 및 호환성 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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