엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 기술 개념 총정리

엣지 컴퓨팅 기술 개념 총정리 – Edge Computing?

엣지 컴퓨팅 기술 개념정리 – 활용 사례 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이란? 무엇인지 설명드립니다.

엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이란?

엣지 컴퓨팅은 분산 처리 능력을 갖춘 분산된 개방형 IT 아키텍처로 모바일 컴퓨팅 및 사물 인터넷(IoT) 기술을 가능하게 합니다. 엣지 컴퓨팅에서 데이터는 데이터 센터로 전송되지 않고 장치 자체 또는 로컬 컴퓨터 또는 서버에 의해 처리됩니다.

현재까지의 엣지 컴퓨팅의 역할은 클라우드 시스템에 데이터를 수집, 저장, 필터링 및 전송하는 데 주로 사용되었습니다.

그러나 이제는 엣지 컴퓨팅 시스템이 더 많은 컴퓨팅, 스토리지 및 분석 기능을 제공하여 머신 위치에서 데이터를 소비하고 작동하는 시점에 있습니다. 이러한 엣지 컴퓨팅 기술은 산업 조직과 미래에 큰 자원이 될것입니다.

엣지 컴퓨팅이 필요한 이유?

엣지 컴퓨팅은 대기 시간 없이 실시간으로 데이터 처리를 포함하여 데이터 스트림 가속화를 가능하게 합니다. 스마트 애플리케이션과 디바이스는 데이터가 생성될 때 거의 즉각적으로 데이터에 응답하고 지연 시간을 제거할 수 있습니다. 이는 자율 주행차와 같은 기술에서 매우 중요하며, 비즈니스에도 중요한 이점이 있습니다.

엣지 컴퓨팅은 소스 근처에서 대량의 데이터를 처리할 수있어 효율적인 데이터 처리를 가능하게하여 인터넷 대역폭 사용을 줄입니다.

따라서 비용을 절감하면서 원격 위치에서 응용 프로그램을 효과적으로 사용할 수 있습니다. 또한 퍼블릭 클라우드에 데이터를 저장하지 않고 데이터를 처리 할 수 ​​있으므로 민감한 데이터에 유용한 보안 계층이 추가된다는 장점도 가지고 있습니다.

엣지 컴퓨팅 기술 – Edge Computing ex)

엣지 컴퓨팅 기술 중 하나를 예로 들어 설명해볼까요? 수십 개의 고화질 IoT 비디오카메라로 보호된 건물이 있다고 가정해보겠습니다. 이 카메라들은 단순히 원시적 비디오 신호를 출력하고 해당 신호를 지속적으로 클라우드 서버로 스트리밍 하는 ‘덤(dumb)’카메라입니다. 클라우드 서버에서 모든 카메라의 비디오 출력은 동작 감지 응용 프로그램을 통해 동작이 포함된 클립만 서버의 데이터베이스에 저장됩니다.

이는 전송되는 많은 양의 비디오 영상으로 인해 상당한 대역폭이 소비됨에 따라 건물의 인터넷 인프라에 지속적이고 상당한 부담이 있음을 의미합니다. 또한 클라우드 서버에는 모든 카메라의 비디오 장면을 동시에 처리해야 하니 부하가 매우 큽니다.

이제 모션 센서 계산이 네트워크 에지로 이동했다고 상상해보십시오. 각 카메라가 자체 내부 컴퓨터를 사용하여 모션 감지 응용 프로그램을 실행한 다음 필요에 따라 화면을 클라우드 서버로 보낸 경우 어떻게 됩니까? 많은 카메라 영상이 클라우드 서버로 이동할 필요가 없기 때문에 대역폭 사용이 크게 줄어들겠죠. 또한 클라우드 서버는 이제 중요한 장면을 저장해야 할 책임이 있습니다.

즉, 서버가 과부하 없이 많은 수의 카메라와 통신할 수 있습니다. 이것이 바로 엣지 컴퓨팅 기술 “예”라고 할 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅 사례

사물 인터넷(IoT)은 이미 수많은 시장에 출시되고 있으므로 기업은 최신 컴퓨팅 방식의 새로운 개발이 어떻게 이점으로 활용할 수 있는지 이해해야 합니다. 몇몇 산업에서 이러한 엣지 컴퓨팅 잠재적 사용 사례로부터 막대한 이익을 얻을 수 있습니다. 다음은 대표적인 엣지 컴퓨팅 사례 몇 가지에 대해 설명하겠습니다.

자율주행차

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엣지 컴퓨팅 사례 자율주행차

자동차 산업은 이미 기술 개발에 수십억 달러를 투자했습니다. 안전하게 운행하기 위해 이 차량들은 도로상의 다른 차량과의 통신은 말할 것도 없고 주변 환경, 방향 및 기상 조건과 관련된 방대한 양의 데이터를 수집 및 분석해야 하죠. 또한 현지 네트워크와의 인터페이스뿐만 아니라 사용 및 유지 관리 경고를 추적하기 위해 제조업체에 데이터를 다시 공급해야 합니다.

에지 컴퓨팅 아키텍처를 통해 자율 주행 차량이 거의 대기 시간 없이 실시간으로 차량과 광범위한 네트워크 간에 데이터를 수집, 처리 및 공유할 수 있습니다. 지자체, 비상 대응 서비스 및 자동차 제조업체에 중요한 데이터를 수집하고 중계하기 위해 지리적으로 위치한 에지 데이터 센터 네트워크와 결합된 에지 지원 차량은 네트워크 인프라를 손상시키지 않으면서 최고의 신뢰성을 제공합니다.

스마트시티

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엣지 컴퓨팅 사례 스마트시티

도시 지역은 매일 교통 패턴, 유틸리티 사용 및 주요 인프라에 대한 데이터를 수집하는 센서를 통해 대규모 정보 수집 센터가 되고 있습니다. 이 데이터를 통해 관할 시 공무원은 그 어느 때보다 빠르게 문제에 대응할 수 있지만 모든 정보를 사용하기 전에 수집, 저장 및 분석해야 합니다. 기존의 클라우드 솔루션은 네트워크 외곽에서 작동하는 수많은 장치에 즉각적인 응답 시간을 제공할 수 없습니다.

에지 컴퓨팅 아키텍처를 사용하면 유틸리티 및 기타 공공 서비스를 규제하는 장치가 거의 실시간으로 변화하는 조건에 대응할 수 있습니다. 점점 더 많은 수의 자율 주행차와 끊임없이 증가하는 사물 인터넷(Iot)과 함께, 스마트 도시는 도시 환경에서 사람들의 서비스 이용 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

모든 에지 컴퓨팅 사용 사례는 기본 처리 작업을 수행하기 위해 데이터를 수집하는 장치에 의존하기 때문에 미래 도시는 변화하는 조건이 발생할 때 동적으로 대응할 수 있게 될 것입니다.

제조 산업

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엣지 컴퓨팅 사례 제조산업

제조업체는 데이터 스토리지 및 컴퓨팅을 산업 장비에 통합함으로써 예측 유지 보수 및 에너지 효율성을 개선할 수 있는 데이터를 수집하여 비용과 에너지 소비를 줄이면서 더 나은 안정성과 생산 가동 시간을 유지할 수 있습니다.

지속적인 데이터 수집 및 분석을 통해 정보를 얻는 스마트 제조 기술은 기업이 생산 요구 사항을 더 잘 충족시켜 소비자의 요구를 충족시킬 수 있도록 도와줍니다.

엣지 컴퓨팅은 대역폭이 낮거나 존재하지 않는 산업에서 큰 이점을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 해양 석유 굴착 장치는 엣지 컴퓨팅 아키텍처를 활용하여 원격 데이터 센터 인프라에 의존하지 않고도 다양한 환경 요인에 대한 데이터를 수집, 모니터링 및 처리할 수 ​​있습니다.

금융업

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엣지 컴퓨팅 사례 금융업

은행 기관에선 스마트폰 앱과 함께 에지 컴퓨팅을 채택하여 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 있습니다. 또한 ATM과 키오스크에 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 기능을 제공하기 위해 동일한 원칙을 통합하여 보다 반응이 빠르고 광범위한 기능을 제공할 수 있습니다.

헤지 펀드 및 기타 시장을 다루는 대량 금융 회사의 경우 거래 알고리즘 계산에서 1밀리 초의 지연도 상당한 돈 손실을 의미할 수 있습니다. 에지 컴퓨팅 아키텍처를 통해 전 세계 증권 거래소 근처의 데이터 센터에 서버를 배치하여 가능한 한 데이터 소스에 가까운 리소스 집약적 알고리즘을 실행할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스를 계속 진행할 수 있는 가장 정확하고 최신 정보를 제공합니다.

보건 의료

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엣지 컴퓨팅 사례 보건의료

의료 서비스 제공 업체는 방대한 양의 환자 생성 건강 데이터(PGHD)를 제공할 수 있는 IoT 장치를 사용하여 느리고 불완전한 데이터베이스와 인터페이스 하지 않고 실시간으로 환자에 대한 중요한 정보에 액세스할 수 있습니다. 의료 기기 자체는 진단 또는 치료 과정 전반에 걸쳐 데이터를 수집하고 처리할 수도 있습니다.

에지 컴퓨팅은 접근하기 어려운 농촌 지역에 의료 서비스를 제공하는 데에도 큰 영향을 줄 수 있습니다. 이 지역의 환자들은 종종 가장 가까운 의료 제공자로부터 몇 마일 떨어져 있으며, 의료 전문가가 현장에서 평가하더라도 중요한 의료 기록에 액세스하지 못할 수 있습니다. 에지 컴퓨팅을 통해 장치는 해당 정보를 실시간으로 수집, 저장 및 전달할 수 있으며 처리 기능을 사용하여 치료를 추천할 수도 있습니다.

그 외에도 게임, 음성 및 비디오 인식을 통한 인공지능(AI)의 기계 학습 , 증강 현실(AR) , 화상 회의, 가상 데스크탑 등 여러 분야에 걸쳐 사용되고 있습니다.

엣지 컴퓨팅 기술 장점은 무엇인가요?

속도
에지 컴퓨팅의 가장 중요한 이점 중 하나는 대기시간을 줄여 네트워크 성능을 향상시키는 기능입니다. 데이터를 소스에 더 가깝게 처리하고 이동해야 하는 물리적 거리를 줄이면 에지 컴퓨팅 은 대기 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 단 한 번의 대기 시간이나 가동 중지 시간조차도 회사에 수천 달러의 비용이 들 수 있다는 점을 고려하면 에지 컴퓨팅의 속도 이점을 간과할 수 없습니다.

보안
기존의 클라우드 컴퓨팅 아키텍처는 본질적으로 중앙 집중식이므로 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 및 정전에 특히 취약합니다. 에지 컴퓨팅은 광범위한 장치 및 데이터 센터에 처리, 스토리지 및 응용 프로그램을 분산시켜 단일 장애로 인해 네트워크를 중단시키기가 어렵습니다.

확장성
중앙 집중식 인프라에 의존할 필요가 없는 유연성으로 인해 진화하는 시장에서 빠르게 적응하고 데이터 및 컴퓨팅 요구를 보다 효율적으로 확장할 수 있습니다. 에지 컴퓨팅은 훨씬 저렴한 비용으로 확장성을 제공하여 기업이 사물인터넷(Iot) 장치와 에지 데이터 센터의 조합을 통해 컴퓨팅 용량을 확장할 수 있도록 합니다.

다양성
새로운 IoT 장치를 에지 네트워크 아키텍처에 통합함으로써 기업은 IT 인프라를 완전히 점검하지 않고도 고객에게 새롭고 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다. 목적에 맞게 설계된 장치는 조직의 성장 촉진 수단으로 혁신을 중시하는 흥미로운 가능성을 제공합니다. 연결 범위가 제한된 지역(예 : 의료, 농업 및 제조 부문)으로 네트워크 범위를 확장하려는 산업에 큰 이점이 있습니다.

신뢰성
기업은 지리적으로 최종 사용자에게 더 가까운 데이터 센터에 에지 시스템을 배치하고 그에 따른 처리를 분산함으로써 서비스를 제공하기 전에 데이터가 이동해야 하는 거리를 크게 줄일 수 있습니다. 이러한 에지 네트워크는 언제 어디서나 필요에 따라 콘텐츠 및 애플리케이션에 액세스할 수 있는 고객에게 보다 빠르고 원활한 경험을 보장합니다.

엣지 컴퓨팅 기술 단점은 무엇인가요?

장점이있는 경우 단점이 있으며, 엣지 컴퓨팅이라고 예외는 아닙니다.

에지 컴퓨팅은 일부 데이터만 처리하고 분석하여 원시정보와 불완전한 정보들은 버립니다. 기업은 어느 정도 수준의 정보 손실이 허용되는지 항상 고려해야 합니다.

에지 컴퓨팅은 공격 경로를 증가시킬 수 있습니다. 사물인터넷(IoT), 네트워크 연결 장치 및 내장 컴퓨터가 추가됨에 따라 공격 및 악의적인 해커가 장치에 침투하여 중요한 데이터에 액세스할 수 있는 기회가 증가했습니다.

에지 컴퓨팅에는 더 많은 로컬 하드웨어가 필요합니다. 예를 들면 IoT 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, 그에따른 비용 또한 증가하게 되겠죠.


이렇게 엣지 컴퓨팅 기술 개념정리 – 활용 사례 Edge Computing이란? 무엇인가에 대한 설명을 마칩니다.

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