엣지 컴퓨팅은 IoT 발전의 열쇠를 쥐고 있는 것으로 알려져 있습니다. 왜 그럴까요? 이 블로그에서는 엣지 컴퓨팅을 소개하고, IoT와 엣지 컴퓨팅의 연관성을 설명하며, 엣지 컴퓨팅 사용 사례의 예를 공유할 것입니다.
엣지 컴퓨팅이란?
컴퓨터 네트워크에서 클라우드(예: 데이터 센터)는 네트워크의 중심에 위치합니다. 하지만 “엣지”라는 용어는 무엇을 의미할까요? 엣지 은 스마트폰이나 태블릿일 수도 있고, 현장의 최전선에서 활약하는 산업 장비일 수도 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 “엣지” 또는 그 근처에서 데이터를 처리합니다.
즉, 엣지 컴퓨팅은 데이터 처리를 엣지 에서만 제한하지 않고 강력한 분산 처리 능력을 갖춘 분산형 개방형 IT 아키텍처입니다.
엣지 쪽에서 데이터를 처리하여 응답 속도를 향상시키면서 빠른 속도가 필요하지 않은 데이터는 클라우드 쪽에 쌓아 둡니다. 이러한 방식으로 분산 처리를 수행함으로써 엣지 컴퓨팅은 데이터의 가치를 극대화하고 각 데이터에 필요한 활용 방법을 최적화합니다.
엣지 컴퓨팅에 대한 자세한 개요와 클라우드 및 온프레미스와의 차이점은 다음 블로그를 참조하십시오 :
엣지 컴퓨팅이 주목받는 이유 – 클라우드 및 온프레미스와 비교하여 어떤 차이점이 있습니까 | Stratus 블로그
엣지 IoT에 정밀도를 더하는 컴퓨팅
엣지 컴퓨팅은 IoT를 다음 단계로 발전시키는 데 필수적인 기술이라고 합니다.
엣지 컴퓨팅이 IoT에 어떤 영향을 미칠 것이며, 엣지 컴퓨팅을 통해 IoT는 어떻게 변화할까요?
실시간 정보 개선
엣지 컴퓨팅의 가장 분명한 효과는 실시간 정보 및 데이터의 개선입니다. 클라우드에서 데이터를 송수신하여 처리할 때 수백 밀리초에서 수초 사이의 시간 지연이 발생하는 경우가 종종 있습니다. 센서가 정교해지고 더 정확한 데이터를 전송하더라도 데이터 처리의 시간 지연은 장비에 영향을 미쳐 작업 속도를 늦추고 운영에 영향을 미칠 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 엣지 에서 필요한 데이터를 처리하여 시간 지연을 줄임으로써 실시간 응답을 가능하게 합니다.
트래픽 최적화
IoT의 확산으로 엄청난 양의 데이터가 송수신되고 있으며 앞으로도 데이터의 양은 계속 늘어날 것입니다. 이 모든 데이터를 클라우드에 모으면 통신 트래픽이 증가하고 데이터 정체가 발생합니다. 엣지 에서 분산 처리하면 데이터 혼잡과 통신 비용을 모두 줄일 수 있습니다.
데이터 보안 강화
엣지 컴퓨팅의 또 다른 이점은 데이터 보안 강화입니다. 엣지 에서 데이터를 처리하면 외부와의 통신량이 줄어들어 이 데이터가 사이버 공격이나 데이터 침해에 노출되는 것을 방지할 수 있습니다.
비즈니스 연속성 계획 수립
엣지 컴퓨팅은 비즈니스 연속성 계획(BCP)에도 효과적인 도구가 될 수 있습니다. 엣지 쪽에서 필요한 데이터를 처리하면 클라우드 서버가 다운되더라도 업무를 계속할 수 있습니다. 위에서 언급했듯이 엣지 컴퓨팅의 가장 중요한 특징은 분산 처리 기능입니다. 데이터를 분산하면 리스크를 분산하고 비즈니스 연속성을 높일 수 있습니다.
IoT를 한 단계 더 발전시키다
엣지 컴퓨팅과 IoT를 연결하면 조직은 위의 이점을 누릴 수 있습니다. 이를 통해 기업은 정확한 경영 의사 결정을 내리고 비즈니스 연속성을 개선할 수 있습니다.
클라우드와의 협력으로 엣지 컴퓨팅의 가치 증대
종종 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅을 비교하곤 합니다. 하지만 실제로는 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅은 상호 배타적이지 않습니다.
클라우드와 엣지 가 함께 작동하는 이유와 방법을 살펴봅시다.
클라우드와 엣지 컴퓨팅의 분리
초기에는 엣지 컴퓨팅은 엣지 내부와 클라우드로 처리를 나누어 처리 속도를 향상시키는 기술 정도로만 여겨졌지만,
IoT가 발전하면서 IoT 기기 근처에서 대량의 데이터를 고속으로 처리해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 이 때문에 데이터 처리와 데이터 축적이라는 두 가지 역할이 나뉘게 되었습니다. 처리 기능은 주로 엣지 에 남아 있고, 분석 및 머신 러닝 기능 등은 클라우드에서 수행됩니다. 클라우드와 엣지 의 활용 방식은 각각이 어떻게 연결되느냐에 따라 달라지므로 클라우드와 가 어떻게 함께 작동하는지 이해하는 것이 중요합니다.
향후에는 엣지 컴퓨팅이 분석 및 머신러닝 알고리즘을 생성할 수 있는 기능을 갖출 것으로 예상되지만, 아직은 그렇지 않습니다. 현재는 클라우드 쪽에서 ‘큰 그림 분석과 대규모 판단’을 총괄하고 엣지 쪽에서 ‘로컬 분석과 순간 판단’을 수행하고 있습니다. 클라우드와 엣지 기능을 모두 활용하는 것이 중요합니다.
클라우드의 이점에 엣지 의 이점을 더하세요.
클라우드에서 운영하면 높은 수준의 자유도, 확장성, 유연성 등의 이점이 있습니다. 클라우드 운영의 이러한 기능은 제한되지 않습니다. 엣지 컴퓨팅은 엣지 에서의 처리와 클라우드에서의 처리를 모두 결합하여 사용자는 엣지 에서의 실시간 처리와 클라우드 운영의 이점을 모두 활용할 수 있습니다.
엣지 와 클라우드를 모두 활용하면 네트워크 및 지연 시간 문제의 위험도 줄어듭니다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼은 필수 로컬 데이터는 엣지 에서 처리하고 시간에 민감하지 않은 데이터는 클라우드로 전송하기 때문입니다.
엣지 컴퓨팅은 또한 기밀 데이터를 클라우드로 전송할 때 위협에 노출되지 않고 네트워크 내에 유지하여 기밀 데이터를 보호합니다.
엣지 와 클라우드의 조합은 비즈니스 운영 및 관리에 긍정적인 영향을 미칩니다.
엣지 컴퓨팅 사용 사례
아래에서는 엣지 컴퓨팅의 몇 가지 사용 사례와 이점에 대해 간략하게 설명합니다. 다음은 몇 가지 예입니다.
소리로 장애를 감지하는 환경 감지 기능
숙련된 엔지니어는 기계가 작동하는 소리를 듣고 고장 징후와 유지보수의 필요성을 감지할 수 있습니다. 정확한 지표로 표현하기는 어렵지만, 이러한 ‘현장 인식’이 일본 제조업을 지탱해온 측면이 있습니다.
숙련된 엔지니어에 의존하게 된 설비 및 장비 관련 유지보수 노하우를 디지털화를 통해 전수하는 것이 일본 제조업의 과제입니다.
이상 소음을 감지하여 직원에게 고장 징후를 알려주는 솔루션이 개발되었습니다. 이러한 작동 소리는 마이크를 통해 수집되고 시스템은 이상 정도를 계산합니다. 이 데이터는 클라우드에 집계 및 축적되어 빅데이터 분석 및 머신 러닝에 사용되며 원격 모니터링 부서로 전송됩니다.
엣지 컴퓨팅은 작동 소리를 처리 및 수집하고 이상 정도를 계산하는 데 사용되는 도구입니다. 엣지 에서 이상 징후를 감지할 수 있으며, 짧은 지연 시간으로 고급 처리가 가능합니다.
실시간 일기 예보 시뮬레이션
엣지 컴퓨팅의 분산 처리 능력은 관측 데이터의 실시간 처리에 활용됩니다. 이 데이터는 지역마다 다릅니다.
특정 지점의 일기예보 정확도를 높이기 위해서는 예보 범위를 세분화할 필요가 있습니다. 하지만 세분화가 진행될수록 데이터 센터로 전송되는 데이터의 양이 많아집니다. 통신량에는 비용, 속도, 처리 용량 측면에서 한계가 있고, 그 결과 예측 범위의 세분화에도 한계가 있습니다.
하지만 엣지 컴퓨팅을 도입하면 그 한계를 뛰어넘을 수 있습니다. 세분화된 범위별로 엣지 에서 처리를 수행하고 광역예측에 필요한 데이터를 클라우드로 전송하면 필요한 곳에 필요한 예측을 할 수 있게 됩니다.
엣지 컴퓨팅을 통해 특정 위치에서 매우 정확한 실시간 일기예보를 할 수 있는 날이 곧 올지도 모릅니다.
드론과 로봇 공학을 통한 농업의 효율성 향상
엣지 컴퓨팅은 농업 분야에서도 그 활용 가능성을 넓혀가고 있습니다.
과거에는 과일 수확을 위해 사람이 직접 현장을 방문해 수확 시기를 육안으로 판단해야 했습니다. 이제 드론과 로봇이 이 작업을 대신하는 시스템이 실용화되었습니다.
카메라와 AI를 이용한 이미지 인식 기능을 탑재하고, AI는 엣지 컴퓨팅을 통해 획득한 이미지를 식별하여 과일의 색과 모양으로 성숙도를 분석하고, 잎의 색과 모양으로 병해충을 감지할 수 있습니다. 또한 활동 범위 내에서 수확 가능한 개수를 시각화하여 최적의 수확 시기를 예측하는 것도 가능합니다.
엣지 컴퓨팅을 적용하고, 이미지 식별은 엣지 에서, 데이터 분석은 클라우드에서 분리하여 로봇의 원활한 작동이 이루어집니다.
직원 행동 분석을 통한 매장 운영 최적화
편의점과 같은 소규모 매장에서는 직원 한 명이 여러 가지 업무를 담당해야 합니다. 이러한 업무에는 상품 입고, 검수, 계산대 업무, 경우에 따라서는 조리 업무가 포함될 수 있습니다. 따라서 매장 내 한 곳에 머무르지 않고 자주 이동해야 합니다.
매장 내 직원 이동의 효율성을 높이기 위해 직원의 행동을 분석하고 매장 배치를 최적화하는 솔루션이 개발되었습니다. 매장 내부에 설치된 카메라로 촬영된 영상이 매장 내 컴퓨터로 전송되고, 이 컴퓨터에서 사람을 식별해 엣지. 그 결과 직원의 동선 데이터가 클라우드에 축적되고, 데이터 분석을 통해 최적의 동선을 구현하는 매장 내 레이아웃을 계산합니다.
이 기술은 직원뿐만 아니라 어떤 상품 진열이 구매 행동을 촉진하는지 등 고객의 구매 행동에도 적용할 수 있습니다. 하지만 추출된 개인 데이터에 개인을 식별할 수 있는 요소가 포함되지 않도록 하는 것이 과제입니다.
실시간으로 운영 상태를 제어하는 스마트 팩토리
많은 분야에서 IoT와 엣지 컴퓨팅을 활용한 시스템이 개발되고 있지만, 그 중에서도 제조 분야, 특히 스마트 팩토리가 가장 빠르게 발전하고 있습니다.
스마트 팩토리란 모든 기기와 센서가 네트워크로 연결된 공장을 말합니다. 이를 통해 운영 상태를 시각화할 뿐만 아니라 생산 관리, 재고 관리, 입출고 물류 관리 측면에서 예측과 수정 등 각종 정보를 연결하고 연계합니다.
또한 일부 공장에서는 생산 라인에서 사람의 움직임을 영상으로 감지하고 이상 행동을 체크해 인적 오류를 방지하는 시스템을 도입하기도 합니다.
엣지 컴퓨팅은 방대한 양의 데이터를 처리하고 실시간으로 대응해야 하는 스마트 팩토리에 없어서는 안 될 기술이 되었습니다.
커뮤니티 의료를 지원하는 대형 병원의 의료 장비 시스템
엣지 의료 분야에도 컴퓨팅이 도입되었습니다.
지역 첨단 의료의 중심 역할을 하는 대형 병원에서는 수많은 의료 기기를 사용합니다. 이러한 기기에서 출력되는 데이터의 활용은 중요한 이슈였습니다. 이에 따라 의료 기기와 병원 시스템을 통합하여 운영을 조정 및 효율화하고, 기기 데이터를 관리하며, 제공되는 의료 서비스를 고도화하기 위한 의료기기 종합 솔루션이 개발되고 있습니다.
이 솔루션은 의료 기기와 병원 시스템을 연동하여 효율성과 데이터 활용을 가능하게 합니다. 이 시스템은 의료 운영에 깊숙이 관여하므로 중단할 수 없습니다. 또한 높은 수준의 보안이 요구되는 환자 치료와 관련된 민감한 데이터를 처리합니다.
엣지 이 시스템에 컴퓨팅을 결합하여 가용성과 안전성을 높였습니다.
의료 장비에서 데이터를 필터링하여 전자의무기록 및 부서 시스템으로 전송하는 등 첨단 의료와 데이터 활용을 연결합니다.
항공기의 안전한 비행, 출발, 착륙을 지원하는 기상 관측 시스템
항공기용 기상관측시스템은 시속 수백 킬로미터의 속도로 이동하는 항공기의 안전한 비행을 위해 실시간 정보와 안정적인 운영이 필수적입니다. 중단이나 지연을 용납할 수 없는 시스템입니다.
정보의 실시간성, 운영의 연속성 등을 고려할 때 엣지 컴퓨팅이 최적의 선택으로 꼽힙니다.
풍향과 속도, 시정, 구름 기준 고도, 온도, 습도, 강우량, 기압 등의 기상 정보를 지속적으로 수집하고 이 관측 데이터를 종합적으로 처리하여 표시하는 시스템으로 운영되고 있습니다.
에너지 이송 터미널의 해상 석유 운송 관리 시스템
도시 지역과 대규모 산업 지역을 지원하는 통합 에너지 공급 거점에서는 해상 석유 수송 관리를 위한 게이트웨이 서버가 24시간 가동되고 예기치 않은 다운타임 없이 운영되는 것이 중요합니다.
운영 연속성 측면에서는 시설 내에 대규모 서버를 구축하는 것보다 분산 처리하는 것이 유리합니다.
반면, 플랜트 설비의 경우 서버 설치에 적합한 환경이 갖춰져 있지 않거나 운영 인력이 부족한 경우가 많습니다.
적은 인원으로 유지보수를 수행해야 하고, 설비 가동이 중단되지 않아야 합니다.
이러한 조건에서 효율적인 데이터 처리와 안정적인 운영을 보장할 수 있는 엣지 컴퓨팅이 플랜트 설비 시스템에 활용되고 있습니다.
엣지 컴퓨팅: 더 높은 정확성이 요구되는 시대에 점점 더 중요해지는 컴퓨팅
이 기사( 엣지 )에서 살펴본 것처럼 컴퓨팅은 IoT와 결합하여 다양한 곳에서 활용되고 있습니다. 제조 현장에서는 IoT를 통해 다양한 사물의 시각화가 가능해졌지만, IoT의 활용은 다음 단계로 나아가고 있습니다. 바로 IoT 활용의 두 번째 단계인 “수집된 데이터를 어떻게 활용할 것인가”입니다. 현재 엣지 데이터의 실시간성을 손상시키지 않으면서도 높은 정확도의 처리를 수행하기 위해서는 컴퓨팅이 필요합니다. 엣지 컴퓨팅은 앞으로 IoT 활용에 있어 필수 불가결한 기술이 될 것입니다.
