IoT를 위한 엣지 컴퓨팅

오늘날 엣지 컴퓨팅은 IoT에 필수적인 보완 기술로 자리잡았으며, 다양한 IoT 기기의 데이터 처리 시간을 단축하고 대기 시간을 줄이며 보안을 강화하는 데 도움이 됩니다.

많은 현대 애플리케이션은 IoT의 엣지 컴퓨팅에 의존하여 기능합니다. 의료 전문가가 환자를 원격으로 모니터링할 수 있도록 하는 연결된 장치부터 혼잡한 지역의 교통 흐름을 최적화하는 센서와 수력 발전 댐을 제어하는 시스템에 이르기까지, 사용 사례는 광범위하고 다양합니다.

최근 보고서에 따르면 2025년 말까지 전 세계의 IoT 기기 수가 180억 대에 달할 것으로 예상되며, 이는 지난 2년 동안 16억 대가 증가한 수치입니다.¹

엣지 컴퓨팅은 이러한 장치가 생성하는 데이터가 클라우드가 아닌 엣지에서 처리되도록 하는 데 반드시 필요합니다. 클라우드에서 데이터를 처리하면 인터넷과 같은 네트워크 속도가 대폭 느려지기 때문입니다.

Fortune Business Insights에 따르면 엣지 컴퓨팅의 글로벌 시장 가치는 불과 2년 전만 해도 10억 달러가 조금 넘었으나, 향후 6년 동안 연평균 성장률 38.2%로 성장하여 그 가치가 1,820억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.²

엣지 컴퓨팅은 엔터프라이즈 애플리케이션(앱)이 기능하기 위해 의존하는 데이터 소스(예: 엣지 컴퓨팅 장치)에 이러한 앱을 더 가깝게 이동시키는 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다.

엣지 컴퓨팅은 애플리케이션을 소스에 더 가깝게 이동함으로써 인사이트를 얻는 시간의 단축에 도움이 됩니다. 또한 응답 시간이 개선되고 대역폭도 증가합니다. 5G 네트워크가 확산되면서 인터넷에 연결된 기기는 엄청난 양의 데이터를 생성할 수 있게 되었습니다.

엣지 컴퓨팅을 사용하면 이 데이터에 의존하는 클라우드 컴퓨팅 및 인공 지능(AI)과 같은 새로운 기술이 더욱 발전할 수 있습니다.

사물인터넷(IoT)은 센서와 소프트웨어가 내장된 물리적 장치, 즉 '스마트' 장치의 네트워크를 말합니다. 이러한 장치는 인터넷과 같은 네트워크에 연결되어 다량의 데이터를 수집하고 공유할 수 있습니다.

사물인터넷(IoT) 장치의 예로는 냉장고, 온도 조절기와 같은 스마트 가전제품이 있으며, 풍력 터빈, 수력 발전 댐, 드론과 같은 보다 진보된 시스템도 있습니다.

엣지 컴퓨팅은 수집한 데이터를 소스에 더 가깝게 처리하여 IoT 디바이스의 효율성을 크게 높입니다. 이 접근 방식을 사용하면 데이터를 중앙 집중식 데이터 센터로 먼저 전송하지 않아도 됩니다.

엣지 컴퓨팅은 데이터가 수집되는 위치와 더 가까운 곳에서 데이터를 처리함으로써 IoT 데이터 처리 시간을 크게 단축하여 기술의 효율성을 높이고 사용 사례와 애플리케이션 수를 늘립니다.

IoT 엣지 컴퓨팅은 장치와 센서를 사용하여 데이터를 데이터 센터로 전송하지 않고도 시스템을 통해 데이터를 푸시하고 처리하며 저장합니다. IoT 엣지 컴퓨팅은 워크로드를 여러 장치로 분산함으로써 단일 장치에 과부하가 걸리는 일이 없도록 합니다. 자세한 프로세스는 다음과 같습니다.

1. 데이터 수집: IoT 디바이스의 센서가 데이터를 수집합니다. 이러한 데이터에는 터빈의 풍속과 풍향 또는 스마트 온도 조절기의 실내 온도 등이 있습니다.
2. 로컬 처리: 데이터는 로컬 컴퓨팅 리소스를 사용하여 데이터를 분석하는 엣지 장치(일반적으로 게이트웨이 또는 주변 서버)를 통해 로컬로 처리됩니다.
3. 데이터 필터링: 엣지 장치는 수집한 원시 데이터를 필터링하여 중요하지 않은 정보를 폐기하고 관련상 높은 정보를 처리합니다.
4. 자동화: 아마도 전체 프로세스에서 가장 중요한 단계로, 엣지 컴퓨팅이 일부 IoT 디바이스의 의사 결정 자동화를 가능하게 합니다. 실시간 데이터를 기반으로 특정 조치를 취하도록 센서를 프로그래밍할 수 있습니다(예: 과열된 기계 종료 또는 충돌 방지를 위해 자율주행차 이동).
5. 클라우드 처리: 프로세스의 마지막 단계는 추가적인 처리, 스토리지 및 데이터 분석을 위해 클라우드로 전송할 데이터를 식별하는 것입니다. 예를 들어, 비즈니스 인텔리전스 통찰력을 제공하거나 교육 목적으로 사용할 데이터를 식별합니다.

IoT 디바이스와 엣지 장치는 매우 유사하므로, 두 용어는 종종 같은 의미로 사용됩니다. 그러나 주목할 만한 몇 가지 차이점이 있습니다. 대체로 IoT 디바이스는 하나 이상의 센서를 통해 데이터를 생성하는 네트워크에 연결된 하드웨어 구성 요소를 의미합니다. 엣지 장치도 하드웨어의 일부이지만, IoT 디바이스와 달리 데이터를 단순히 저장하는 것이 아니라 데이터를 수집, 처리 및 처리하도록 설계되었습니다.

일반적으로 엣지 장치는 IoT 디바이스보다 더 복잡하고 더 많은 부품을 포함합니다. 일부 엣지 장치는 처리 능력과 컴퓨팅 리소스를 모두 포함합니다.

엣지 장치가 IoT 디바이스에 고도로 통합되면 별도의 시스템이 아닌 장치 자체의 구성 요소로 간주될 수 있습니다. 예를 들어, IoT 디바이스에 데이터 스토리지와 충분한 컴퓨팅 성능이 장착되어 있다면 지연 시간이 짧고 간단한 결정을 내릴 수 있습니다.

인간처럼 학습하도록 컴퓨터를 가르치는 데 초점을 맞춘 AI의 일종인 머신 러닝(ML)은 대다수의 엣지 컴퓨팅 및 IoT 애플리케이션에서 중요한 역할을 합니다.  

ML을 사용하면 IoT 및 엣지 장치가 수집, 저장 및 처리한 데이터를 기반으로 예측을 수행하고 대응을 시작하도록 학습시킬 수 있습니다.  

ML 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 IoT 엣지 장치에서 데이터를 수집하고 ML 알고리즘을 사용하여 패턴과 환경 조건의 변화 등을 발견합니다. 엣지 장치는 이러한 정보를 사용하여 특정 조건이나 이상 징후를 발견하고 자동화된 프로세스를 트리거하는 방법을 학습할 수 있습니다.

예를 들어, 유수 센서에 부착된 ML 탑재 IoT 엣지 장치를 배수로를 열거나 닫도록 프로그래밍하여 물이 다양한 방향으로 흐르도록 해서 홍수를 방지할 수 있습니다.

IoT 게이트웨이라는 장치를 통해 엣지 컴퓨팅 및 IoT 디바이스를 최신 클라우드 컴퓨팅 환경과 연결하여 데이터 필터링 및 분석과 같은 기능을 개선할 수 있습니다. IoT 게이트웨이는 통신 프로토콜을 변환하고 로컬에서 데이터를 수집 및 처리하여 IoT 디바이스를 클라우드에 연결하도록 설계된 소형 장치입니다.

IoT 게이트웨이는 IoT 또는 엣지 장치와 클라우드 기반 시스템 및 서비스 간의 안정적이고 안전한 데이터 흐름을 보장하여 효율성을 개선하고 전반적인 네트워크 보안을 강화하도록 돕습니다. IoT 게이트웨이는 다양한 암호화 기능을 사용하여 데이터가 장치, 사용자 및 클라우드 간 이동할 때 데이터를 읽을 수 없도록 하여 권한이 있는 사용자만 데이터를 볼 수 있도록 합니다.

IoT 디바이스는 IoT 게이트웨이를 통해 스마트 홈 및 시티, 원격 시설 관리 및 공급망 관리와 같은 광범위한 클라우드 서비스를 지원합니다.

엣지 컴퓨팅의 성능과 IoT 디바이스가 제공하는 다양한 애플리케이션을 결합하면 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 다음은 가장 일반적인 몇 가지 예입니다.

IoT의 엣지 컴퓨팅은 기업이 가장 가치 있는 자산의 성능을 모니터링하고 데이터를 수집, 저장 및 처리하는 방식을 변화시켰습니다. 다음은 자율주행차의 안전한 운영부터 도시를 더 안전하게 만들고 복잡한 제조 시스템을 최적화하는 일에 이르기까지 가장 매력적인 5가지 사용 사례입니다.

의료 종사자는 IoT 센서와 엣지 컴퓨팅을 사용하여 환자를 원격으로 모니터링하고 다양한 질병을 치료합니다. IoT의 엣지 컴퓨팅은 바이탈 사인 추적부터 당뇨병 및 심장 잡음과 같은 만성 질환의 변화에 대한 경고 전송에 이르기까지 원격 환자 모니터링에서 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 프로세스가 환자와 의료 서비스 제공자 모두에게 더 안전하고 간편해졌습니다.

IoT 솔루션과 엣지 컴퓨팅 기능을 통해 자율주행 자동차부터 조종사가 없는 항공기 및 무기 시스템에 이르기까지 다양한 자율주행 차량이 수많은 작업을 안전하고 효과적으로 수행할 수 있습니다. 비행기, 드론, 자동차는 모두 거의 실시간으로 환경 변화에 반응해야 합니다.

IoT용 엣지 컴퓨팅의 발전으로 클라우드 컴퓨팅에 대한 자율주행 차량의 의존이 감소하여 데이터 센터가 아닌 네트워크의 엣지에서 데이터를 처리할 수 있게 되었습니다.

산업용 IoT(iIot)에는 많은 산업 제조 공정에 사용되는 복잡하고 값비싼 기계에 IoT 센서를 추가하는 작업이 포함됩니다. 이러한 엣지 및 IoT 센서는 지속적인 데이터 스트림을 분석하고 고급 ML 학습 알고리즘을 적용하여 개선 기회를 찾습니다.

IoT 센서를 제조 시스템의 약하거나 취약한 부분에 추가하여 엔지니어가 고장 발생의 원인을 더 잘 이해할 수 있도록 도울 수도 있습니다.

시민의 삶의 질을 개선하기 위해 데이터를 수집하고 분석하는 기술을 활용하는 연결된 도시 지역인 스마트 시티는 엣지 컴퓨팅과 IoT 기술에 크게 의존합니다.

스마트 시티에서 현지 정부는 도로, 차량, 발전소 등에 부착된 센서를 사용하여 실시간 상황 정보를 제공합니다. 이러한 정보는 전력망, 교통 시스템, 비상 대응 시스템 및 기타 인프라의 중요한 부분을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

IoT 기술을 통해 오늘날 공급망의 측면 중 대부분을 원격으로 관리할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 제조 시 상품에 부착된 센서는 실시간 상태 및 위치 정보를 제공합니다. 이 데이터는 사용자에게 재고 상황을 실시간으로 알리고 재고 흐름을 최적화할 수 있도록 해줍니다.

더욱 발전된 용도의 예로는 기업들이 IoT 시스템의 엣지 컴퓨팅을 활용하여 재고 관리의 여러 측면을 자동화하고, 이를 통해 인력을 다른 곳에 배치할 수 있게 되었습니다.