엣지 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 시대의 새 장 열다

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엣지 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 시대의 새 장(場) 열다

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엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 이란?

 

클라우드 컴퓨팅 문제점

클라우드 컴퓨팅이란 인터넷을 통해 서버, 저장소, 소프트웨어, 분석 등의 컴퓨팅 서비스를 제공하는 것이다. 네이버의 NDrive, 구글 Docs 등이 클라우딩 컴퓨팅의 대표적인 예로 볼 수 있다. 클라우드 컴퓨팅이 탄생한 이후, 각광 받으며 여러 기업들이 클라우드 환경으로 전환하였다.

 

그러나 최근 들어 이런 클라우드 컴퓨팅에도 여러 문제점이 있다. 클라우드 서비스를 이용하는 사람들이 기하급수적으로 늘어나면서 서버 및 데이터 센터에서 처리할 수 있는 데이터의 양을 넘어서기 시작했고 수집한 데이터를 분석하고 송신하는 과정에서 발생하는 데이터 지연 현상도 문제점으로 발생했다. 또한 클라우드 컴퓨팅의 통신 과정에서 보안문제도 발생하였다.

 

데이터 처리속도, 용량 및 보안 등의 문제점을 보완한 것이 엣지 컴퓨팅이라고 할 수 있다.

 

엣지컴퓨팅이란?

말단 기기에서 컴퓨팅을 수행하는 것을 엣지 컴퓨팅이라고 한다. 클라우드 컴퓨팅은 데이터를 처리하는 곳이 데이터 센터에 있는반면 엣지 컴퓨팅은 스마트폰과 같은 장치에서 데이터를 처리한다. 엣지 컴퓨팅은 과거 클라우드에 위임했던 작업의 대부분을 엣지(가장자리)에 맡기는 방식이다. 그 단계에서 한 차례 추려진 상위 작업은 다시 클라우드로 전달된다. 이때 엣지는 당연히 클라우드 데이터 센터보다 물리적으로 단말기 가까운 곳에 위치하게 된다. 더 자세하게 정리하자면 엣지 컴퓨팅은 분산된 개방형 아키텍처로서 분산된 처리 성능을 제공하여 모바일 컴퓨팅 및 IoT기술을 지원한다.

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엣지 컴퓨팅이 필요한 이유

엣지 컴퓨팅은 지연시간이 거의 없이 실시간 데이터 처리를 지원한다. 클라우드 컴퓨팅을 이용했을 때, 생성된 데이터를 클라우드로 전송하고 전송받은 클라우드에서 데이터를 가공했다면 엣지 컴퓨팅은 스마트 에플리케이션 및 장치에서 데이터가 생성될 때, 즉각적으로 데이터에 대응하여 전송 시간을 줄여준다. 엣지 컴퓨팅을 사용한 장점 3가지는 다음과 같다.

 

데이터 부하 감소

클라우드 컴퓨팅을 사용했을 때, 처리해야 할 데이터 양이 많을수록 시스템에 부하가 생기는 반면, 엣지 컴퓨팅은 해당 기기에서 발생되는 데이터만 처리하기 떄문에 부하를 줄일 수 있다.

 

보안

클라우드 컴퓨팅은 중앙 서버 아키텍처로 데이터 전송/전달 부터 보안을 강화해야 하는 반면, 엣지 컴퓨팅은 데이터 수집과 처리를 자체적으로 처리하기 때문에 클라우드 컴퓨팅에 비해 상대적으로 보안이 좋다고 할 수 있다.

 

장애 대응

클라우드 컴퓨팅을 사용했을 때 서버가 마비되면 치명적인 타격을 입지만 엣지 컴퓨팅을 사용하면 자체적으로 컴퓨팅을 수행하기 때문에 효과적으로 장애를 대응할 수 있다.

 

 

 

빅데이터 시대, 차이 만드는 건 '머신 러닝'

클라우드와 엣지컴퓨팅은 공생의 관계이다. 상위의 '집중형' 클라우드와 하위의 '분산형' 클라우드 사이에 분업 내지 협업이 이뤄지기 때문이다. 큰 구름'cloud'와 작은 구름 'edge'는 어떤 과정을 거쳐 이러한 관계를 형성할까?

 

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이 관계른 3중 구조로 설명할 수 있다. '데이터 소스 (data source)', '인텔리전스 레이어 (intelligence layer)', '실천 가능한 인사이트 (actionable insight)' 가 서로 맞물리며 상호작용한다.

 

데이터 소스는 말 그대로 '데이터가 나오는 부분'을 가리킨다. 그런데 과거 단순 계산에서 출발했던 컴퓨팅과 달리 오늘날 컴퓨팅은 점점 더 많은, 그리고 복잡한 데이터 처리와 관련된다. TV나 스마트폰은 물론이고 산업장비, 고객, 물품 등 각종 관리 프로그램과 헬스케어 어플리케이션에 이르기까지 요즘은 모든 기기와 프로그램, 앱이 그 자체로 데이터 생성 원천이자 데이터 처리 수요가 된다.

 

이처럼 데이터 양이 엄청나게 늘어나면서 수많은 데이터 간 관계도 점차 복잡해진다. 판단과 행동의 지침을 올바르게 내리려면 그 모든 변수를 모두 고려해야 한다. 하지만 시시각각 새롭게 생성되는 데이터 속에서 일정한 관계성을 찾아내는 일은 말처럼 쉽지 않다. 인간 두뇌로는 결코 처리할 수 없을 정도로 복잡하고 또 다양하기 때문이다. 요즘은 이러한 복잡한 일을 머신 러닝이 해내고 있다. 실제로 머신 러닝은 점차 늘어나는 데이터를 조합으로 재구성, 창의적 통찰력(insight)을 제공하는 촉매로서 기능하고 있다.

 

엣지 컴퓨팅에서 머신 러닝은 엣지와 클라우드간 파트너십을 규정한다. 클라우드는 대용량 데이터 세트와 복잡한 알고리즘에 기초해 머신 러닝 모델을 창출, 엣지 플랫폼에 넘겨준다. 그러면 엣지 플랫폼은 해당 모델을 이용, 실시간으로 데이터 세트를 처리하게 된다. 이 과정에서 엣지 층(layer)과 클라우드 층을 연결해주는 게 바로 인텔리전스 레이터, 곧 엣지 컴퓨팅 체계의 두 번째 차원이다.

 

엣지 컴퓨팅 시스템 사용자(이를테면 기업의 정책 결정자)는 인텔리전스 레이어가 제공한 분석에 기초해 정확한 판단을 내릴 수 있다. 이게 바로 엣지 컴퓨팅의 세 번째 요소, 곧 실천 가능한 인사이트다. 요컨대 엣지 컴퓨팅은 머신러닝의 지원에 따라 과거 인간 전유물로 간주됐던 창의적 인사이트를 기계로 창출, 인간에게 제공하는 시스템이다. 이 같은 작동 기제는 곧 엣지 컴퓨팅이 '가장 바람직한 행동을 위한 판단'을 도출해낼 수 있는 근거이기도 하다.

 

정리하자면 각종 프로그램과 수많은 기기들에 의해 데이터가 처리되고 데이터 소스가 나오는데 예를들어 우리가 원하는 데이터나 서비스를 제공받기 위해 엣지컴퓨팅과 클라우딩 머신러닝을 적용하여 인사이트를 제공하는 방식은 다음과 같은 과정을 거친다.

 

먼저 수많은 데이터 소스를 클라우드렛(엣지)로 전송한다. 보통의 데이터처리는 클라우드렛(엣지)에서 다시 인텔리전스 데이터를 제공하여 빠르게 처리 되지만 새로운 인사이트를 전송해주기 위해서는 데이터 모델이 클라우드를 거쳐야 한다. 그러면 클라우드는 대용량 데이터 세트와 복잡한 알고리즘에 기초하여 머신러닝 모델을 창출하고 이 모델을 다시 엣지 플렛폼으로 넘겨준다. 그러면 엣지 플랫폼은 해당 머신러닝을 통해 뽑은 모델을 이용하여 실천가능한 인사이트를 바탕으로 실시간으로 데이터 세트를 처리하게 된다.