엣지컴퓨팅의 전망이 밝다. 클라우드 컴퓨팅이 가질 수 있는 한계점을 보완할 수 있는 대안으로 떠오르기 때문이다. 무엇보다 엣지컴퓨팅은 클라우드처럼 중앙에서 연산을 처리하는 것이 아닌, 사용자 기기, 즉 가까운 모바일이나 태블릿 등 가까운 장비를 통해 연산을 처리한다. 보안과 음성비서, 자율주행차 등 클라우드 컴퓨팅 수준에 접근해 데이터 부하를 분산 처리하고자 하는 노력에서 생겨난 엣지컴퓨팅에 대해 알아보자.

클라우드 컴퓨팅 과부하 해결, 엣지컴퓨팅이 대안

클라우드 서비스는 디지털 트랜스포메이션의 핵심으로 꼽힌다. 아울러 제4차 산업혁명의 근간이 되는 미래의 모바일 산업을 준비하는데 중요한 요소이기도 하다. ‘시스코 글로벌 클라우드 인덱스 2015-2020’ 자료에 따르면, 2020년에는 클라우드 트래픽이 전 세계 데이터센터 트래픽의 약 92%를 차지, 포화상태를 이룰 것이라고 전망하고 있다.

그러나 점차 많은 애플리케이션과 워크로드가 클라우드로 빠르게 몰리고 있으며, 특히 산업용 사물인터넷과 자율주행자동차 등 실시간 데이터 처리가 중요한 분야는 원격지에 있는 클라우드 컴퓨팅에서 실시간으로 데이터를 분석하고 처리하기에는 효율성이 떨어진다는 것이 최근 전문가들의 의견이다. 게다가 5G의 확대로 빠른 데이터 처리가 중요한 시대임을 감안할 때도 클라우드의 과부하는 우려스러운 것이 사실이다.

무엇보다 이젠 물리적 통신 인프라가 막강한 데이터 트래픽 성장을 따라가기가 사실상 불가능해졌다는 점도 한몫하고 있다. 가트너는 최근 보고서에서 “사물인터넷 연결은 2016년 58억 건에서 2021년 2.4배 증가한 137억 건에 달할 것”이라고 예상했다. 전 세계 IP 트래픽의 5%를 차지하는 큰 숫자다. 기존 인프라로 트래픽을 감당할 수 있을지 의문이 남는다. 통신업계의 시름도 깊어질 수밖에 없다.

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엣지컴퓨팅, 각각의 개별 디바이스에서 데이터의 빠른 실시간 분석이 장점

그렇다면 어떻게 하면 클라우드에 집중된 데이터 처리를 좀더 효율적이고 빠르게 분산하여 처리할 수 있을까. 바로 엣지컴퓨팅(Edge Computing)을 이용하는 방법을 꼽을 수 있다. 엣지컴퓨팅은 디바이스와 가까운 곳에 있는 네트워크 가장자리에서 컴퓨팅을 지원한다는 의미로 클라우드 컴퓨팅의 한계를 보완한다. 클라우드 컴퓨팅의 데이터센터가 물리적으로 멀리 떨어져 있는 곳에서 중앙집중형으로 데이터를 관리하는 시스템이라면, 엣지컴퓨팅은 각각의 개별 데이터를 실시간으로 분석하고 활용하기 때문에 데이터 처리에 필요한 시간 단축은 물론, 운영비용 절감과 효율성 면에서도 기대되고 있다, 즉, 가까운 디바이스 장비인 모바일이나 태블릿 PC 등을 이용해 연산을 분산 처리함으로써 신속하고 빠른 데이터를 처리하는 것이 특징이다.

쉽게 말해, 클라우드 환경에서는 데이터가 한 방향으로 흘렀다가 중앙에서 처리되어 다시 되돌아오는 시간이 빠를 수가 없다. 데이터를 중앙에서 분배, 처리하는 과정을 거치는 클라우드 컴퓨팅 구조로는 빠른 데이터 처리를 필요로 하는 기술이나 장비에 맞지 않다. 여기서 클라우드 컴퓨팅 구조의 한계가 보이는 것이다. 결국 이를 보완하고자 나선 것이 바로 엣지컴퓨팅이다. 데이터를 일일이 클라우드로 보내 처리하는 시간 없이 사용자와 가까운 디바이스(엣지)가 직접 데이터를 처리해 클라우드 컴퓨팅의 단점을 보완할 수 있다. 또한 클라우드 컴퓨팅 환경에 있어 노출되기 쉬운 보안문제에 대해서도 엣지컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅보다 안전성에 있어서도 한 발 앞서고 있다. 각각의 독립적인 네트워크망을 구성하기 때문이다.

가트너는 지난해 11월에 발표한 ‘2018년 10대 유망기술이자 트렌드’로 엣지컴퓨팅을 선정하며, 엣지컴퓨팅이야 말로 미래의 디지털 비즈니스와 에코시스템을 뒷받침할 수 있는 기술로 전망했다. 무엇보다 다양한 사물기기가 연결되어 많은 데이터 처리가 필요한 미래 IT 환경에서, 엣지컴퓨팅은 데이터 처리 시간 단축과 대역폭 제약 해결에 많은 기대를 모으고 있다고 설명했다.

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모바일 엣지컴퓨팅, 5G 네트워크 진화의 핵심 기술로 대두

엣지컴퓨팅의 한 축인 ‘모바일 엣지컴퓨팅(MEC)’ 기술도 폭증하는 모바일 트래픽에 대응하고 다양한 사용자의 명령을 만족시키는 데도 효과적일 것으로 보인다. 모바일 트래픽을 경감하기 위한 캐싱, 또는 주변 위험감지 서비스 제공을 위한 비디오 분석 등이 모바일 엣지컴퓨팅에서 수행 가능하다. 무엇보다 데이터 전송이 핵심기능인 무선 기지국에 대용량 서버를 탑재하기 때문에, 기지국이 이용자가 자주 활용하거나 빠른 전송이 가능한 대용량 데이터를 자동으로 파악해 즉각 전송한다. 데이터 전송 지연시간이 현격히 줄고, 맞춤형 모바일 서비스가 가능하다.

모바일 엣지컴퓨팅 기술이 적용된 사례로 고속도로를 들 수 있다. 고속도로 주변 기지국은 커넥티드카 기술에 적용되는 데이터를 저장하고, 기지국은 교통 통제 등 도로정보를 중앙서버가 아닌 이용자 차량에 바로 전송해 지연시간을 최소화하여 관련 교통 정보를 제공한다. 모바일 엣지컴퓨팅은 5G 네트워크의 진화를 위한 핵심기술이기도 하다. 모바일 생태계는 엣지컴퓨팅 측면에서도 절대 빼놓을 수 없다.

그렇다면 각 산업별로 엣지컴퓨팅을 적용할 시 어떠한 기대효과를 누릴 수 있을 것인지 살펴보자. 먼저, 자율주행차를 보자. 자율주행차에 장착한 센서에서 실시간으로 수집한 여러 교통이나 운전자 데이터를 엣지컴퓨팅을 통해 빠르게 처리해 차간거리를 스스로 계산해 유지하고 주변 도로 상황이나 흐름, 정체 등을 파악해 신속한 대처가 가능하다.

두 번째로 AR/VR 기술에서 가장 중요한 지연시간 방지에 엣지컴퓨팅이 효과적이며 그럼으로써 최적의 몰입시간을 구현할 수 있게 한다. 네트워크 지연은 AR/VR 몰입에 있어 직접적인 영향을 미친다. AR/VR 콘텐츠를 모바일이나 태블릿 등 가까운 엣지에서 처리하는 것은 크나큰 장점이다.

세 번째로 5G, AI, IoT, 빅데이터 등 4차 산업혁명의 근간을 이루는 기술들의 데이터 처리를 더욱 효과적이고 가치 있게 활용할 수 있도록 하며, 새로운 게임 체이저로 부각되어 미래의 게임산업과 디바이스 활용 가치를 더욱 높여지고 있다.

이상 살펴본 바와 같이 엣지컴퓨팅 기술이 클라우드 컴퓨팅 시대의 단점을 보완하는 것은 물론 제4차 산업혁명의 신기술들의 든든한 지렛대가 되고 있다. 특히 오늘날 모바일 디바이스의 개발과 진화와 함께 진행된 클라우드 컴퓨팅의 확산은 머지않아 한계에 봉착할 것으로 보인다. 이러한 상황은 자연스레 스토리지 간 분업을 의미하는 머신러닝 기술을 토대로 엣지컴퓨팅이라는 신기술을 탄생시켰다. 이것이 엣지컴퓨팅에 거는 기대가 커지고 있는 이유다.

 

 

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