에지 컴퓨팅이란?

에지 컴퓨팅이란?

에지 컴퓨팅은 데이터를 그 생성 위치와 가까운 곳에서 처리, 분석 및 저장하여 실시간에 가까운 빠른 분석과 응답을 가능하게 하는 것을 말합니다. 최근 몇 년 동안 일부 기업은 클라우드에서 데이터 스토리지와 컴퓨팅을 중앙 집중화하여 운영을 통합해왔습니다. 그러나 첨단 창고 및 재고 관리 솔루션에서 비전 강화 로봇 제조 라인, 첨단 스마트 시티 트래픽 제어 시스템에 이르기까지 수십억 개의 분산 장치가 지원하는 새로운 사용 사례에 대한 요구로 인해 이 모델은 지속 가능하지 않게 되었습니다.

또한, 스마트 카메라, 모바일 POS 키오스크, 의료 센서, 산업용 PC와 같은 사물 인터넷(IoT) 장치에서 게이트웨이 및 컴퓨팅 인프라까지 데이터 소스에서 실시간에 가까운 빠른 인사이트를 얻기 위해 에지 장치의 사용이 증가하면서 생성 및 수집되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있습니다.

2025년에는 데이터의 75%가 오늘날 대부분의 처리가 이루어지는 중앙 데이터 센터의 외부에서 생성될 것으로 예상됩니다.¹ 이 단계를 한 단계 더 진행하면 오늘날 기업에서 수집한 모든 데이터의 약 90%가 사용되지 않습니다.² 에지 컴퓨팅은 고성능 처리, 짧은 지연 시간 연결 및 보안 플랫폼을 통해 장치에서 수집된 데이터의 이점을 누릴 수 있는 경로를 제공합니다.

에지 컴퓨팅의 추진 동력

클라우드 컴퓨팅은 데이터 스토리지 및 처리에서 시스템 응답성에 이르기까지 지원하는 서비스와 애플리케이션의 요구에 의해 한계에 도달하고 있습니다. 많은 경우, 연결된 장치에서 데이터를 더욱더 신속하게 처리하고 즉각적인 인사이트와 조치를 거의 실시간으로 생성하는 데 필요한 요구 사항을 충족하기에는 대역폭 또는 컴퓨팅 성능이 더 많이 부족합니다. 이러한 격차는 에지 컴퓨팅의 채택과 사용을 견인하고 있습니다.

클라우드 과제에 대한 주요 원인 요인은 다음과 같습니다.

• 지연 시간. 빠른 분석과 대응이 필요한 애플리케이션을 구현하는 산업이 늘고 있습니다. 데이터 소스와의 네트워크 거리에 따른 지연 시간 때문에 이러한 요구 사항을 클라우드 컴퓨팅만으로는 충족할 수 없습니다. 이로 인해 비효율성, 지연 시간 및 고객 경험 저하가 발생합니다.
• 대역폭. 전송 대역폭을 늘리거나 처리 성능을 높이면 지연 시간 문제를 해결할 수는 있습니다. 그러나 기업이 네트워크에 있는 에지 장치의 수와 생성되는 데이터의 양을 계속 늘려감에 따라 데이터를 에지에서 처리, 저장 및 분석하는 경우와 비교하여 클라우드로의 데이터 전송 비용이 비실용적인 수준에 도달할 수 있습니다.
• 보안 및 개인 정보 보호. 비공개 의료 기록 등 민감한 데이터를 에지에서 보호하고 인터넷을 통한 데이터 전송을 줄이면 인터셉트의 위험을 줄임으로써 보안을 강화할 수 있습니다. 또한, 일부 정부나 고객은 데이터가 생성된 관할권에 데이터를 유지하도록 요구할 수도 있습니다. 예를 들어, 의료에서는 개인 정보의 저장 또는 전송을 제한하는 현지 또는 지역의 요구 사항이 있을 수 있습니다.
• 연결성. 지속적인 인터넷 연결의 부족은 클라우드 컴퓨팅을 방해할 수 있지만, 다양한 네트워크 연결 옵션을 통해 에지-클라우드 컴퓨팅을 실현할 수 있다. 예를 들어, 5G는 에지에서 빠른 데이터 전송과 서비스 제공을 위한 높은 대역폭과 짧은 지연 시간을 제공합니다.
• AI. 실행 가능한 인텔리전스가 거의 실시간으로 필요하기 때문에 기업은 데이터 소스에 AI가 있어야 이전에 개발하지 않았던 데이터의 처리 속도를 높이고 잠재력을 활용할 수 있습니다.

에지 컴퓨팅의 이점

저장, 처리 및 분석과 같은 일부 데이터 기능을 클라우드에서 데이터가 생성되는 에지 및 가까운 곳으로 이동하면 다음과 같은 몇 가지 주요 이점을 얻을 수 있습니다.

• 속도 증가 및 지연 시간 감소. 데이터 처리 및 분석을 에지로 이동하면 시스템 응답 속도가 향상되어 자율 주행과 같은 거의 실시간에 가까운 애플리케이션에서 필수적인 더 빠른 트랜잭션과 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다.
• 네트워크 트래픽 관리 개선. 네트워크를 통해 클라우드로 전송되는 데이터의 양을 최소화하면 대량의 데이터를 전송하고 저장하는 대역폭과 비용을 줄일 수 있습니다.
• 안정성 향상. 네트워크가 한 번에 전송할 수 있는 데이터의 양은 제한되어 있습니다. 인터넷 연결 수준이 낮은 위치의 경우, 에지에 데이터를 저장하고 처리할 수 있으므로 클라우드 연결이 중단되었을 때도 안정성이 향상됩니다.
• 향상된 보안. 적절한 구현을 통해 에지 컴퓨팅 솔루션은 인터넷을 통한 데이터 전송을 제한함으로써 데이터 보안을 강화할 수 있다.

에지에서 클라우드로

에지 컴퓨팅은 조직에서 데이터 가치를 극대화할 수 있는 전례 없는 기회를 제공하지만, 클라우드는 여전히 중앙 데이터 저장소 및 처리 센터로서 필수적입니다. 아래 이미지는 데이터 수집, 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워킹을 위한 에지 장치가 결합하여 각 지점에서 데이터를 최대한 활용하는 방법을 보여줍니다.

IoT와 에지 컴퓨팅 장치는 두 가지 주요 방법 중 하나로 데이터를 수집하고 관리합니다. 프로세서가 내장된 지능형 에지 컴퓨팅 장치는 분석 또는 AI 온보드와 같은 고급 기능을 제공할 수 있으며, 프로세서가 없는 장치는 생성되는 데이터를 스토리지 및 분석을 위해 온프레미스 에지에 배포된 서버로 전송할 수 있습니다. 그러면 온프레미스 에지 서버는 에지 컴퓨팅 장치에서 데이터를 처리하고 거의 실시간에 가까운 애플리케이션에 필요한 중요한 정보를 반환하거나 데이터의 관련 부분만 클라우드로 전송할 수 있습니다. 다양한 에지 컴퓨팅 장치의 데이터를 클라우드에 통합하여 보다 광범위한 처리 및 분석을 수행할 수 있습니다.

에지 컴퓨팅 사용 사례

인텔은 많은 업계 파트너 및 최종 고객과 협력하여 수만 개의 에지 컴퓨팅 솔루션을 배포해 왔습니다. 다음 4가지 사용 사례는 인텔이 기업을 위해 새로운 경험과 더욱더 효율적인 운영을 지원하는 방법을 보여줍니다.

소매: 에지 컴퓨팅은 센서와 카메라를 사용하여 소매 재고의 정확성을 높이고 공급망 및 제품 개발을 더 효율적으로 만들 수 있습니다. 또한, 에지 컴퓨팅은 고객 행동 분석을 거의 실시간으로 지원하여 잠재적으로 더 안전하고 향상된 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, Sensormatic 비디오 기반 AI 솔루션 덕분에 소매업체는 공간 사용율을 추적하고 사회적 거리두기를 모니터링하여 COVID-19 펜데믹 동안 안전하게 매장을 열 수 있었습니다.

산업: 에지 컴퓨팅은 디지털 및 물리적 기술을 통합하여 보다 유연하고 반응성이 뛰어난 제조를 통해 산업 4.0의 기반을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 인텔과 Nebbiolo Technologies는 Audi 자동차 제조 엔지니어와 협력하여 예측 분석 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 용접 검사를 강화하고 중요한 품질 관리 프로세스를 개선하는 확장 가능하고 유연한 플랫폼을 만들었습니다.³

교육: 일부 소프트웨어 기반 교육 솔루션은 온디바이스 AI를 사용하여 맞춤형 가상 지원, 자연어 상호 작용, 심지어 증강 현실 경험까지 제공합니다. 예를 들어, ViewSonic 디지털 화이트보드 체험은 에지 및 비전 기술을 사용하여 원격 학습에 참여하는 학생과 교사들을 위한 강의실 환경을 재현합니다.

의료: 에지 컴퓨팅은 입원 및 외래 모니터링과 원격 건강 서비스의 결과를 변환하고 영상 장비에 머신 및 딥 러닝 추론을 사용하여 건강 문제를 더 빨리 감지하는 데 사용할 수 있습니다.

에지에서 시작되는 성과 개선

에지 컴퓨팅은 기업과 서비스 공급업체가 데이터의 가치를 극대화할 수 있는 전례 없는 기회를 제공합니다. 적합한 파트너와 함께하는 기업은 모든 지점에서 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다. 인텔은 실제 가치를 창출하는 수만 개의 에지 배포, 수백 개의 시장 지원 솔루션, 표준 기반 기술, 그리고 전 세계에서 가장 성숙한 개발자 에코시스템을 통해 지능형 에지 구현에 도움을 드립니다.