Edge Computing이란 무엇인가요?

네트워크 엣지는 물리적 세계와 디지털 세계가 상호 작용하는 곳입니다. 즉, 인터넷이나 네트워크에 연결된 디바이스에 데이터가 인풋되거나 캡처되며, 디바이스는 사용자와 애플리케이션이 의사 결정과 인사이트를 위해 의존하는 데이터를 수신합니다. Edge Computing은 수천 마일 떨어진 중앙 위치에서 데이터를 처리하지 않고 데이터, 인사이트, 의사 결정을 사용자와 디바이스에 더 가깝게 제공합니다. 네트워크의 엣지에서 처리를 관리함으로써, Edge Computing은 데이터(특히 실시간 데이터)가 애플리케이션의 목적이나 성능에 영향을 미칠 수 있는 지연 문제를 겪지 않도록 보장합니다.

Edge Computing은 데이터 처리 및 스토리지 기능을 중앙 집중식 데이터 센터에서 물리적으로 네트워크 엣지에 더 가까운 서버로 이동해 사용자와 디바이스가 데이터에 접속하는 IT 컴퓨팅 모델입니다. Edge Computing은 사용자 및 디바이스와 더 가까운 곳에 데이터를 저장하고 처리함으로써 네트워크 연결을 개선하고, 지연 시간을 줄이고, 비용을 최소화하고, 보안을 강화하고, 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.

Edge Computing은 자체 연구실이 있는 의사 진료실이라고 생각할 수 있습니다. 수백 마일 떨어진 중앙 처리 센터에 샘플을 보내는 대신, 의사 진료실은 혈액 검사를 즉시 수집, 처리, 분석할 수 있는 장비와 시간 대역폭과 재능을 갖추고 있어 보다 빠르고 비용 효율적으로 결과를 얻을 수 있습니다. 의료 샘플은 실험실을 떠나지 않기 때문에 분실되거나 도난당할 가능성은 거의 없습니다. 그리고 실험실을 효율적으로 처리함으로써 의사 진료실은 더 만족스러운 환자 경험을 제공합니다.

매년 생성하고 사용하는 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있습니다. IoT(Internet of Things), AI(인공 지능), ML(머신 러닝)과 같은 기술은 방대한 양의 데이터를 생성하고 있습니다. 그리고 수십억 대의 디바이스가 새로운 5G 네트워크에 연결됨에 따라 이러한 가상 데이터 바다는 점점 더 커질 것입니다.

기존의 컴퓨팅 모델에서는 기업의 데이터가 중앙 집중식 데이터 센터를 통해 라우팅되므로 IT 및 보안 팀이 데이터를 관리하고, 검사하고, 보안 정책을 적용할 수 있습니다. 그러나 데이터 양이 확장됨에 따라 모든 트래픽을 데이터 센터로 전송하면 네트워크에서 지연 시간과 혼잡이 발생할 수밖에 없습니다. 결과적으로 사용자와 애플리케이션은 데이터를 충분히 빠르게 얻을 수 없으며, 사용자의 온라인 경험은 느려지고 답답해집니다.

Edge Computing은 데이터가 생성되고 사용되는 위치와 가까운 곳에서 데이터를 처리하고 저장함으로써 이러한 과제를 해결합니다. Edge Computing은 데이터, 워크로드, 컴퓨팅 기능을 가까운 곳에 배치함으로써 데이터를 더 빠르게 이동해야 하는 위치로 이동시켜 응답 시간, 애플리케이션 성능, 사용자 경험을 개선합니다. 동시에 Edge Computing은 광범위한 네트워크에서 혼잡을 최소화합니다.

네트워크 엣지는 물리적 세계와 디지털 세계가 상호 작용하는 곳입니다. 즉, 인터넷이나 네트워크에 연결된 디바이스에 데이터가 인풋되거나 캡처되며, 디바이스는 사용자와 애플리케이션이 의사 결정과 인사이트를 위해 의존하는 데이터를 수신합니다. Edge Computing은 수천 마일 떨어진 중앙 위치에서 데이터를 처리하지 않고 데이터, 인사이트, 의사 결정을 사용자와 디바이스에 더 가깝게 제공합니다. 네트워크의 엣지에서 처리를 관리함으로써, Edge Computing은 데이터(특히 실시간 데이터)가 애플리케이션의 목적이나 성능에 영향을 미칠 수 있는 지연 문제를 겪지 않도록 보장합니다.

엣지 네트워크를 구축하기 위해 IT 팀은 근처 디바이스의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 서버와 스토리지를 배포해 원격 위치에 컴퓨팅 용량을 구축합니다. 또는 노트북, 스마트폰, IoT 센서와 같은 엣지 디바이스에 내장된 메모리와 스토리지에서 데이터를 처리할 수 있습니다. 엣지 네트워크는 엣지 디바이스에서 생성된 데이터를 중앙 데이터 센터를 통해 또는 클라우드로 전송하는 대신 대부분의 데이터를 온프레미스 또는 근처의 엣지 서버에 처리 및 저장하고 필수 정보만 클라우드 또는 중앙 데이터 센터로 전송합니다.

엣지 디바이스는 정보를 수집, 사용, 제공하는 네트워크의 엔드포인트입니다. 실제 환경과 데이터 센터 또는 클라우드 간의 인터페이스 역할을 합니다. 엣지 디바이스에는 노트북, 데스크톱, 서버, 라우터 등 매일 사용하는 머신과 IoT 네트워크의 일부인 디바이스 및 게이트웨이가 포함됩니다. 다른 종류의 엣지 디바이스에는 의료 디바이스, 과학 기기, 스캐너, 자율주행 차량, 스마트 디스플레이, POS 단말기, 드론, 로봇, 산업용 컨트롤러, 심지어 자판기 등이 있습니다.

Edge Computing은 우리 주변에서 사용되고 있으며 지속적으로 확장되고 있습니다. 즉각적인 응답을 당연한 것으로 기대하는 일상적인 상호 작용을 생각해보면 됩니다. 모바일 앱 이용, 온라인 쇼핑, 은행 잔고 확인, 미디어 스트리밍부터 라이트, 도어벨, 차량과 같은 연결 디바이스와의 상호 작용에 이르기까지 확장되며, 기차 또는 항공편 체크인까지도 포함됩니다. 이러한 모든 서비스는 대규모 실시간 정보 처리를 필요로 합니다. 이러한 모든 사례는 Edge Computing이 훌륭한 경험과 느리고 짜증나는 경험 사이에서 어떻게 차이를 만들어내는지 보여줍니다.

일반적인 엣지 사용 사례:

• 게임: 실시간 응답성, 대기 시간, 매치메이킹, 짧은 지연 시간은 경쟁력 있는 게임에 매우 중요합니다. Edge Computing은 플레이어와의 근접성을 높여 디지털 경험을 개선합니다.
• IoT 네트워크. 기업은 Edge Computing 솔루션을 통해 IoT 네트워크의 성능을 활용해 방대한 양의 데이터를 실시간으로 수집, 분석, 처리할 수 있습니다.
• 자율 주행 차량. 자율 주행 자동차는 실시간으로 집계하고 분석해야 하는 방대한 양의 데이터를 생성하므로, 차량은 라이더와 화물을 적절한 목적지로 안전하게 전달하기 위해 몇 초 안에 결정을 내릴 수 있습니다.
• 통신. 통신 서비스 사업자는 Edge Computing을 통해 네트워크를 최신화하고 워크로드와 서비스를 네트워크의 엣지로 이동해 탁월한 성능을 제공할 수 있습니다.
• 산업 및 제조. 제조업체는 Edge Computing을 통해 장비를 모니터링하고, 생산 오류를 식별하고, 자동화를 활성화하고, 로봇 공학을 관리하고, 실시간 애널리틱스와 머신 러닝을 통해 품질을 개선합니다.
• 에너지. 에너지 탐사 및 생산에 참여하는 기업은 Edge Computing을 사용해 석유 굴착 및 가스전에서 데이터를 수집하고 저장함으로써 위험을 탐지하고, 생산을 최적화하고, 효율성을 개선하고, 인력을 안전하게 유지할 수 있는 실시간 인텔리전스를 제공합니다.
• 안전 애플리케이션. 공항에서의 실시간 안면 인식부터 현장 동작 탐지기 및 카메라에 이르기까지 많은 안전 및 감시 애플리케이션은 데이터가 네트워크 엣지에서 처리될 때 사용할 수 있는 초고속 응답 시간의 이점을 누립니다.
• 헬스케어. Edge Computing은 의료 디바이스 및 센서에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 수집하고 처리하는 데 가장 적합하기 때문에 공급업체는 환자 상태 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다.
• 스마트 시티. 스마트 시티는 Edge Computing을 사용해 스마트 신호등, 스마트 전력 그리드, 스마트 가로등, 스마트 감시 시스템과 같은 실시간 애플리케이션을 지원하며, 이러한 애플리케이션은 1초 단위의 응답 시간과 탁월한 정확도로 데이터를 처리할 수 있어야 합니다.
• 증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR). AR과 VR은 모두 지연 시간이 거의 없는 대규모 데이터 세트를 실시간으로 처리해야 합니다.
• 인공 지능(AI). Edge Computing을 통해 AI 및 머신 러닝 애플리케이션은 더 빠르고 안정적인 연결로 대량의 데이터를 생성, 가져오기, 처리할 수 있습니다.

Edge Computing의 장점을 이해하려면 수백 마일 떨어진 도시에 있는 은행 중앙 본사가 아닌 현지 은행과 ATM을 사용하는 것이 좋습니다. 입금을 하거나 현금을 인출하기 위해 먼 거리를 운전하는 대신 현지 지점으로 몇 블록 이동하면 많은 시간과 비용을 절약 할 수 있습니다. 모든 이웃이 똑같이 한다면 지역 도로에서의 혼잡도 줄일 수 있습니다. 또한 지역 은행에 몇 블록을 운전하는 동안 자동차 문제를 경험하거나, 사고를 당하거나, 돈을 도난당할 가능성이 적기 때문에 더 안전한 경험을 할 수 있습니다.

Edge Computing의 장점은 다음과 같습니다.

• 짧은 지연 시간. 지연 시간은 웹사이트 탐색과 페이지 로딩 대기 시간 사이에 발생할 수 있는 성가신 지연 또는 모바일 앱을 누른 후 작업이 완료되는 데 소요되는 연장된 시간입니다. 이러한 현상은 일반적으로 데이터 처리 및 스토리지가 사용자와 물리적으로 멀리 떨어져 있기 때문에 발생합니다. 이러한 프로세스가 엣지로 이동하고 지리적으로 사용자와 가까워지면 사용자는 거의 실시간으로 디지털 경험을 할 수 있습니다.
• 비용 절감. Edge Computing은 네트워크 트래픽을 최소화함으로써 충분한 대역폭을 프로비저닝하고 클라우드에서 데이터를 이동 및 저장하는 데 드는 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.
• 성능 향상. 데이터가 짧은 지연 시간과 빠른 로딩 시간으로 전송되면 기업은 네트워크, 시스템, 애플리케이션에서 더 뛰어난 성능을 기대할 수 있습니다.
• 고객 경험 개선. Edge Computing은 응답 시간을 개선하고 지연 시간을 줄임으로써 고객이 웹사이트와 애플리케이션을 이용하는 경험을 개선합니다.
• 데이터 주권. Edge Computing은 데이터를 국경이나 지역적 경계를 넘지 않고 로컬에 유지함으로써 기업은 데이터 주권 문제를 방지하고 다양한 지역의 데이터 개인정보 보호 규정 준수를 간소화할 수 있습니다.
• 생산성 향상 . Edge Computing은 사용자가 데이터와 애널리틱스에 더 빠르게 접속할 수 있도록 해 의사 결정을 내리고 보다 신속하게 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.
• 더욱 빠른 의사 결정. 더 빠른 응답 시간과 안정적인 네트워크 연결은 비즈니스 리더가 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 더 빠르게 전송한다는 것을 의미합니다.
• 안정성 향상. Edge Computing은 데이터 처리를 디바이스 및 엣지 위치의 네트워크로 이동함으로써 데이터를 로컬로 전송 및 처리하기 위한 중복 경로를 제공해 중앙 집중식 서버로 잠재적인 중앙 장애 지점을 제거합니다.

Akamai는 애플리케이션과 서비스를 탄력적으로 구축하고 실행하기 위한 엣지 인프라와 탁월한 확장성, 안정성, 보안을 제공합니다. 대규모로 분산된 엣지 및 클라우드 플랫폼을 통해 최고의 엣지 애플리케이션, 서비스 컴퓨팅, 클라우드 최적화를 제공할 준비가 되어 있습니다. 디지털 혁신이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

• EdgeWorkers는 개발팀에 엣지에서 안전하고 빠르게 작동하는 컴퓨팅을 위해 Akamai 플랫폼을 활용하는 새로운 마이크로서비스를 생성하는 기능과 툴을 제공합니다.
• EdgeKV는 자바스크립트 개발자가 데이터 기반 EdgeWorkers 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 분산형 키 값 저장소입니다.
• Cloudlets는 엣지에서 애플리케이션 로직을 실행해 강력한 셀프서비스 가능 앱을 통해 더 나은 웹 경험을 제공할 수 있는 툴을 제공합니다.