엣지 컴퓨팅이란 무엇인가요?

데이터 소스에 가까운 이러한 구조는 더 빠른 인사이트, 향상된 응답 시간, 더 나은 대역폭 가용성 등 강력한 비즈니스 이점을 제공합니다.

스마트폰부터 자율주행차에 이르기까지 IoT 장치의 폭발적인 증가와 컴퓨팅 성능 향상은 방대한 데이터 양을 만들어냈습니다. 이러한 데이터 양은 실시간 데이터 분석과 인공지능(AI) 워크로드를 지원하는 연결된 장치와 시스템의 확산과 함께 계속 증가하고 있습니다.

모든 장치 생성 데이터를 중앙 집중형 데이터 센터 또는 클라우드로 전송하면 대역폭 및 지연 시간 문제가 발생합니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터가 생성되는 지점에서 데이터를 처리하고 분석함으로써 이 문제를 해결하며, 5G 네트워크 기반 모바일 엣지 컴퓨팅과 같은 방식으로 더 빠르고 포괄적인 데이터 분석을 가능하게 합니다. 이러한 변화는 더 깊은 인사이트, 더 빠른 응답 시간, 더 나은 고객 경험을 창출할 기회를 제공합니다.

오늘날 엣지 컴퓨팅은 하이브리드 클라우드 전략에서 중요한 역할을 합니다. 기업이 하이브리드 클라우드 환경을 분산형 하이브리드 인프라로 발전시키면서, 엣지 컴퓨팅은 복잡한 워크로드를 로컬에서 실행하는 데 필수 요소가 되었습니다.

또한 엣지와 AI 컴퓨팅을 결합하여 연결된 엣지 장치에서 직접 머신러닝(ML) 작업을 수행하는 방식이 큰 성장을 이끌고 있습니다. Fortune Business Insights의 연구에 따르면 엣지 AI 시장은 2025년에 358억 1,000만 달러로 평가되었으며, 연평균 성장률(CAGR) 29.9%로 2034년에는 3,858억 9,000만 달러에 이를 것으로 전망됩니다.¹

인터넷을 통해 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워킹과 같은 리소스에 원격으로 액세스하는 클라우드 컴퓨팅과 달리, 엣지 컴퓨팅은 장치가 데이터를 수집하는 위치에서 로컬로 데이터를 처리합니다. 엣지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅과 명확히 구분되지만, 클라우드 모델의 기능을 엣지 위치까지 확장합니다. 두 방식 모두 가상화, 컨테이너, 마이크로서비스와 같은 기반 기술을 공유하며, 이러한 기술은 엣지 배포에서 중요한 역할을 합니다.

엣지 컴퓨팅 모델은 여러 가지 핵심 구성 요소에 기반합니다.

• 엣지 디바이스
• 엣지 게이트웨이
• 네트워크 인프라
• 소프트웨어 및 분석
• 엣지 서버, 클러스터 및 가상 서버
• 클라우드 또는 중앙 집중형 데이터 센터

엣지 장치는 데이터가 생성되는 지점에서 데이터를 수집, 처리하고 이에 따라 동작하는 하드웨어입니다. 이러한 광범위한 범주에는 네트워크 경계에 위치한 컴퓨팅 하드웨어와 IoT 엣지 장치가 포함되며, 이는 하나 이상의 센서를 통해 데이터를 생성하는 네트워크에 연결된 물리적 구성 요소입니다. IoT 엣지 장치는 산업용 엣지 애플리케이션(예: 스마트 시티, 산업용 로봇)부터 소비자 장치(예: 스마트폰, 가정용 보안 제어 장치)까지 다양합니다.

Statista 연구에 따르면 전 세계 IoT 장치 수는 2025년 198억 개에서 2034년 406억 개로 두 배 이상 증가할 것으로 예상됩니다.²

컴퓨터 게이트웨이는 라우터, 서버 또는 소프트웨어 정의 광역 네트워크(SD-WAN) 장치와 같은 컴퓨팅 노드로, 엣지 장치와 클라우드 또는 중앙 데이터 센터 간에 보안 중개자 역할을 합니다.

이 구성 요소는 두 환경 간의 데이터 트래픽과 통신을 관리합니다.

이 연결 계층은 컨트롤러, 이더넷 어댑터, 게이트웨이 및 기타 리소스와 같은 구성 요소를 엣지 네트워크를 통해 엣지, 클라우드, 온프레미스 환경 전반에 걸쳐 연결합니다. 이 연결은 분산된 위치와 중앙 시스템 간에 데이터가 흐를 수 있도록 합니다.  

엣지 네트워크 인프라는 종종 5G와 결합되어 높은 대역폭과 낮은 지연 시간을 지원합니다.

엣지 컴퓨팅 인프라는 엣지 환경 전반에서 워크로드를 처리, 분석 및 오케스트레이션하는 소프트웨어 플랫폼, 분석 툴 및 관리 시스템을 포함합니다.

주요 클라우드 컴퓨팅 서비스 공급자(예: IBM, Red Hat, Microsoft, Google)는 하이브리드 클라우드 환경 전반에서 통합되도록 설계되고 AI 워크로드를 지원하는 엣지 컴퓨팅 솔루션을 제공합니다.

엣지에 배치된 엣지 서버, 엣지 클러스터 및 가상 서버(일반적으로 VMware)와 같은 컴퓨팅 리소스는 낮은 지연 시간 응답이 필요한 워크로드에 대해 로컬 처리 및 스토리지 요구를 처리합니다.

더 큰 워크로드, 스토리지 및 심층 분석이 위치한 이 중앙 환경은 보다 광범위한 분산형 하이브리드 인프라의 일부로서 엣지 위치와 함께 작동합니다.

이 인프라는 조직의 인프라 전략에 따라 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드 환경을 포함합니다.

엣지 컴퓨팅은 조직이 데이터를 중앙 데이터 센터에 도달하기 전에 더 빠르게 접근하고 활용할 수 있도록 지원합니다. 다음은 주요 이점입니다.

• 성능 향상: 지연 시간을 줄이고 속도를 높임으로써, 엣지 컴퓨팅은 다운타임을 줄이면서 더 나은 성능과 높은 신뢰성을 제공합니다.
• 의사결정 최적화: 네트워크 엣지에서 수행되는 데이터 분석은 인사이트에 더 빠르게 접근할 수 있도록 합니다. 오늘날 조직은 AI/ML 분석과 복잡한 알고리즘을 적용하여 실시간 의사결정을 향상시키고, 개인화된 소매 경험과 같은 고객 경험을 최적화할 수 있습니다.
• 보안 및 규정 준수 강화: 데이터가 로컬에 유지되면 조직은 데이터 보호 방식에 대해 더 많은 통제권을 갖게 됩니다. 이러한 데이터 현지화는 보안 위험 노출을 줄이고, 다양한 지역에서의 규정 준수 요구사항과 데이터 주권 의무를 충족하기 쉽게 만듭니다.
• 확장성 향상: 소프트웨어 기반 솔루션은 엣지 네트워크 자동화를 지원하여, 조직이 플래시 세일과 같은 고트래픽 이벤트를 포함해 필요에 따라 배포를 관리하고 확장할 수 있도록 합니다.
• 운영 효율성 향상: 엣지 장치가 데이터를 로컬에서 처리하면 조직은 클라우드와 같은 중앙 위치로 전송되는 데이터 양을 줄이고 기존 리소스를 더욱 효율적으로 활용할 수 있습니다.
• 비용 절감: 데이터를 현장에서 처리하고 필요한 데이터만 온프레미스 또는 클라우드의 중앙 서버로 전송하면 네트워크 대역폭 사용량과 전체 인프라 비용을 줄일 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅은 분명한 이점을 제공하지만, 복잡성 또한 수반됩니다. 대규모 조직은 수천 개의 엣지 장치(예: 현장에서 예측 유지보수에 사용되는 센서)를 보유할 수 있으며, 이는 배포, 프로비저닝 및 모니터링의 복잡성을 높입니다.

엣지 장치는 컴퓨팅 및 스토리지 리소스가 제한되어 있어 처리할 수 있는 워크로드에 제약이 발생할 수 있습니다. 또한 분산된 위치 전반에서 안정적인 연결을 확보하는 데 어려움이 있을 수 있으며, 특히 네트워크 접근성이 불안정한 원격 지역에서 운영하는 조직에서는 이러한 문제가 더욱 두드러집니다.

조직은 프로비저닝을 자동화하고, 보안을 모니터링하며, 다양한 환경 전반에서 워크로드를 관리하는 엣지 서비스 공급자의 소프트웨어 및 관리 플랫폼을 통해 이러한 과제를 해결할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅을 5G와 결합하면 기존 인터넷 연결이 불안정하거나 사용할 수 없는 상황에서도 시스템을 지속적으로 운영할 수 있습니다.

엣지 인프라가 성숙해짐에 따라 조직은 이를 머신러닝과 결합하여 연결된 엣지 장치에서 데이터를 직접 처리하고 이에 기반해 대응하는 방식을 점점 더 활용하고 있습니다.

엣지 AI로 알려진 이 접근 방식은 중앙 집중형 클라우드 인프라에 대한 의존도를 낮추고, 공급망 관리 및 제조와 같은 복잡한 산업 전반에서 운영을 간소화하는 데 도움을 줍니다. 클라우드 기반 접근 방식과 달리, 엣지 AI 장치는 오프라인에서도 작동할 수 있어 지속적인 인터넷 연결에 의존할 수 없는 애플리케이션에 적합합니다.

엣지 컴퓨팅은 다양한 산업과 애플리케이션을 지원합니다. 의료부터 금융 서비스에 이르기까지, 조직은 다음과 같은 엣지 컴퓨팅 활용 사례를 적용하고 있습니다:

• 의료 서비스
• 운송
• 통신
• 금융 서비스
• 엔터테인먼트