퍼블릭 클라우드와 엣지컴퓨팅, 그 공존의 시나리오

학습 차원에서 틈틈히 해외 전문가들이 블로그나 미디어 그리고 책에서 쓴 글을 정리하고 있습니다. 이번 포스팅도 그중 하나고요. 거칠고 오역된 부분이 있을 수 있습니다. 제대로 번역되지 않은 부분은 확인주시면 반영토록 하겠습니다. 이번글은 클라우드 관련 솔루션 회사인 PGS 소프트웨어의 Wojciech Szczepucha가 미디엄 블로그에 엣지컴퓨팅의 부상이 클라우드 컴퓨팅에 미치는 영향을 주제로 쓴 글을 정리한 것입니다. 엣지컴퓨팅과 클라우드 서비스는 상호 보완적인 개념으로 발전할 것이란게 그의 전망입니다.

인더스트리4.0의 파도속에서 점점더 많은 스마트 기기들이 데이터가 생성되는 지점 근처에서 데이터를 처리하는 탈중앙화된 네트워크 아키텍처인 엣지컴퓨팅의 부상을 보고 있다. 

이것은 전통적인 클라우드 데이터센터가 사라진다는 것을 의미하는가?

2016년 기술 투자자인 피터 레빈은 클라우드 컴퓨팅은 조만간 엣지 컴퓨팅에 의해 대체될 것으로 예상했다. 이후 산업내에선 컴퓨팅은 탈중앙화될 것이고, 따라서 중앙화된 클라우드의 필요성은 사라질 것이라는 목소리가 많이 울려퍼졌다. 그렇게 될까?

지난 12년간 의사 결정자들은 회사 소유 하드웨어와 소프트웨어를 클라우드 서비스 기반 모델로 바꿔왔다. 클라우드안에서 데이터를 저장하고 앱을 개발했다. 클라우드 컴퓨팅은 사용자들이 데이터 스토리지나 컴퓨팅 파워 같은 시스템 자원들을 인터넷을 통해 접근할 수 있는 데이터센터를 통해 이용하는 것을 의미한다. 클라우드는 사용자 필요로 하는 만큼의 프로세싱 파워만 쓸수 있게 해준다. 결과적으로 높은 확장성과 혁신을 촉진한다.  이것은 매우 성공적인 방식임을 입증했다. 자원을 공유하고 유지보수를 아웃소싱했으며, 저렴할 뿐만 아니라 유연성도 대단했다. 

2006년 클라우드가 선보이 이후 하드웨어와 IT사용은 상당히 진화했다. 우리는 이제 스스로 IoT와 산업용 IoT의 빠른 진화의 한 가운데 있는 것을 보고 있다.

계속 증가하는 스마트 기기와 커넥티드 기기 숫자는 데이터센터로 보내지는 총 데이터량이 사용자들이 기대하는 끊김없고, 실시간 경험을 제공하기에는 너무 방대하다는 것을 의미한다. 데이터 과부하는 애플리케이션들이 유연하게 돌아가는 것을 방해한다.  

엣지 컴퓨팅으로 들어오라. 엣지컴퓨팅은 비즈니스 로직과 컴퓨팅 파워가 네트워크 중심에서 엣지로 무게 중심이 이동하는 것을 볼 수 있는 패러다임이다. 엣지 컴퓨팅은 데이터가 처음 발생하는 위치에 가까이 있다.

데이터는 더 이상, 원격 데이터센터까지 갈 필요가 없다. 대신 데이터는 엣지 데이터센터나 기기 그 자체에서 분석될 수 있다. 이것은 특히 빠른 반응 시간을 필요로 하는 것을 포함하는 활용 사례에서 특히 유용하다.

피엣지로의 복귀와 클라우드 컴퓨팅의 종말이라는 타이틀 아래 피터 레빈은  엣지의 부상이 네트워킹, 보안, 스토리지, IT 솔루션 관리에 충격을 줄 것으로 전망했다. 클라우드가 2000년 초반 IT 풍경을 바꾼 것과 같은 방식으로 말이다. 그때를 되돌아 보면 우리는, 탈중앙화된 클라이언트 서버 모델에서 중앙화된 클라우드 모델로의 전이를 목격했다. 이와 유사하게 클라우드에서 엣지로의 변화는, 컴퓨팅이 행해지는 방식을 조만간 바꿀 것이다.

엣지 이해하기

새로운 패러다임과 변화에 대한 대화들은 모호해보일 수 있다.  그래서 엣지 컴퓨팅에 대해 3가지 사레들을 살펴본다.

스마트 팩토리

스마트팩토리는 높은 수준의 컴퓨팅 통제와 적응성이 특징이다. 한쪽에선 IT는 제품 라이프 사이클의 근간이 된다. 센서와 프로세서들이 데이터를 모으고 분석한다. 이들 데이터를 클라우드를 통해 공장으로 되돌려 보낸다.

보다 일반적으로 생산 요소들은 제조가 가능한 가장 높은 수준으로 최적화될 수 있도록 상호 연결된다.

독일의 한 프레스 제조사가 스마트 제조를 구현한 방식을 살펴보자.

프레스 라인들에는 30개 산업용 컴퓨터가 들어가 있다. 이들 컴퓨터는 한 프레스 단계에서 또 다른 단계로 제조 부품을 자동으로 그리고 안전하게 전달할 수 있도록 보장한다. 개별 프레스 단계들에서, 블랭킹 라인(프레스에 자동으로 코일을 투입하여 자동차 외판과 차체 등의 소재를 생산하는 설비)과 다른 자동화된 부품들은 서로 연결된다.

한 부품에 다음 단계로 가기전에, 블랭크를 형성할 수 있는 최대 속도가 계산되어야 한다. 이를 처리하는 프로세서의 시뮬레이션은 전체 라인이 최적화될 수 있도록 필요한 정보를 제공한다.

첫 툴킷들이 시작하기 오래전에, 프레스 가상 이미지는 이미 부품들을 생산한다.  프레스 시뮬레이션 덕분에, 블랭킹 라인이나 다른 부품들은  다음 단계로 가는데 걸리는 시간을 최소화할 수 있다.

이같은 커넥티드 팩토리는 하루에 3페타바이트의 데이터를 생산할수 있다. 이들 데이터를 원격 데이터센터에 보내는 것은 레이턴시(지연 시간)를 악화시킨다. 따라서 수집된 데이터는 공장 자체에서 분석되고 순간적인 변화나 구현을 가능하게 한다. 전통적인 데이터센터들은, 일반적으로 장기적인 데이터 저장과 보다 대규모로 처리되는 데이터 분석에 사용될 것이다.

이 기술이 전형적으로 사용되는 영역은 자동차 산업이다.

스마트 카

자율주행차는 하루에 4페타바이트의 데이터를 생산한다. 자율주행차는 통상 사각지대 감지부터 주차지원, 충돌방지에 이르기까지 다양한 주요 기능들을 수행하는 200개 이상의 센서를 갖게 될 것이다. 

이들 많은 센서들은 차량 앞에 보행자들을 감지하고 긴급 중지가 필요할때 그것이 가동되도록 한다. 센서들은 단지, 보행자들만 파악해야 하는 것은 아니다. 차안에 있는 몇몇 다른 센서들과 항상 날씨, 도로상태, 주변 정보를 수집하는 차안에서 실시간으로 교차 분석을 한다. 

이들 중요한 데이터는 처리를 위해 클라우드로 간단하게 보낼 수가 없다. 빅데이터 규모가 클라우드로 가기까지는 대략 100 밀리세컨드가 걸린다. 1 밀리센컨드도 도로를 안전하게 유지하는 것과 관련해 차이를 만들 수 있다.

이와 함께 인터넷 연결은 항상 보장되는 것은 아니다. 5G 같은 새로운 기술도 안정적이고 신뢰할만한 연결 도구가 되려면 갈길이 많이 남아 있다. 엣지 컴퓨팅을 사용해서 스마트카들은, 항상 연결된 상태로 남아있을 수 있다. 

한 차량이 도로 안전을 따르도록 하려면 센서와 카메라들이 결점없이 협력해야 한다. 이것은 상호 연결 분야에서 많은 혁신을 촉발시켰다. 스마트카가 엣지컴퓨팅 개발을 주도하고 있다고 주장할 수도 있다.

오늘날 스마트 카는 이들 거대한 데이터 규모를 다루기 위해 이미 컴퓨팅 파워를 탑재하고 있다. 이들 차량은 주행중에 데이터를 수집하고, 분석하고 활용한다. 하루의 마지막에 데이터는 저장과 보다 진화된 분석을 위해 클라우드로 보내진다.

스마트 시티

미래는 지금 여기 있다. 온도, 습도, 가전, 알람 시스템들이 모두 상호 연결된 센서들에 의해 모니터링되고 어디서나 집주인에 의해 통제되는 스마트홈에 대해 들어봤을 것이다. 

이제 이것을 보다 큰 규모로 상상해보라. 공공 교통, 교통 신호등, 가로등, 공장 품질 통제가 모니터링되고, 시 담당자들에 의해 관리될 수 있다. 당신은 언제 다음 버스가 정류장에 도착하고, 오늘 공기 상태가 어떤지 정확하게 알수 있다. 

그러나, 이같은 장소가 실제로 존재할까? 싱가포르는 지구상에서 가장 진화된 스마트시티로 꼽히고 있다. 스마트시티 엑스코 월드콩그레스에선 스마트시티2018 어워드를 받았다. 도시에 사는 사람들의 삶을 향상시키기 위해 실시간 학부모 교사 포털부터 역동적인 버스 안내 알고리즘까지 주목할만한 첨단 기술들을 사용했다.

싱가프로의 수자원 관리 시스템을 살펴보자. 다른 핵심적인 시스템 향상 속에서 싱가포르 국가수자원공사인 퍼블릭 유틸리티 보드는 물에서 미생물을 감지할 수 있는 자체 프로토타입을 개발하고 있다. 이 휴대용 기기는 이같은 일을 실시간으로 처리하기 위해 인공지능과 초분할 이미지를 사용한다.  모바일과 챗봇에도 연결돼 있다. 이 기기는 이같은 작업을 24시간 내내 실행하고 명령에 반응한다. 라이브 이미징 기록을 전송하고 이상증상이 발견되면 알람을 알려준다.

이 기기는 2020년말까지 대규모로 배치될 예정이다. 이 기기는 도시 운영을 효율적으로 하기 위해 이미 밀집해 있는 센서, 카메라, 자율 기기 네트워크에 추가되는 것이다.

이제 당신은 이것이 어디로 가는지 볼 수 있다. 전체 데이터 양과 이것을 24시간 이용할 수 있도록 하려면 중앙화된 클라우드보다 반응성이 좋고 보다 민첩한 솔루션을 필요로 한다.  소위 마이크로, 미니 데이터센터들은 데이터가 발생하는 지점에 가까이 배치될 수 있는 모듈식 데이터 처리 장치다. 이것들이 지연시간을 줄여줄 것이다.

일부 전망에 따르면 글로벌 데이터 사용는 2025년까지 44제타바이트에 이르고,  커넥티드 기기 수도 800억개에 이를 것으로 전망된다. 1제타바이트는 10억 테라 바이트다. 엣지컴퓨팅은 이같은 트렌드에 유기적인 대응이다. 

이것은 보다 역동적이고 민첩한 네트워크를 향한 변화다. 빠르고, 최적화된 솔루션을 가능케 한다. 작고 저렴한 부품들이 작고 모듈식 엣지 데이터센서를 만드는 것을 촉진할 것이다. 

그러나 레빈의 전망과 달리, 클라우드 자체는 대체되지 않을 가능성이 높다. 클라우드 컴퓨팅은 오히려 엣지컴퓨팅 개념을 완성할 것이다. 클라우드는 스토리지, 백업, 조율, 머신러닝을 위한 허브로 활동할 것이다. 데이터 프로세싱 작업이 늘수록 여전히 클라우드 인프라를 필요로할 것이다.

엣지컴퓨팅은 별도 솔루션이 아니다. 이것은, 결과적으로 클라우드 조각들의 백본 역할을 하는 대형 데이터센터 기반으로 개발되는 점점 복잡하고 다양한 네트워크가 될것이다.  

커넥티드카와 같은 개념이 클라우드로부터 독립적인 트렌드를 나타내는 반면에, 데이터 보안, 네트워크 안정성같은 핵심적인 측면들에서 프로세싱 파워는 계속해서 대형 데이터센터를 필요로 할 것이다.

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