엣지컴퓨팅 (Edge Computing)의 개념 이해

엣지 컴퓨팅의 개념 정리

 

엣지 컴퓨팅 (Edge Computing)이 생겨난 배경

 

엣지 컴퓨팅 개념은 왜 생겨났을까? 클라우드 컴퓨팅의 경우엔 클라우드에 자리잡은 고성능의 중앙 집중 서버가 모든 데이터를 연산 처리 (Computing) 했다. 단말기 혹은 엣지 (Edge)의 역할은 데이터를 수집해서 네트워크를 통해서 클라우드로 주고 받는 기능을 수행했다. 우리가 흔히 알고 있는 PC나 스마트폰, 혹은 공장 제조라인에 설치된 센서등이 엣지에 해당된다.

 

이렇게 클라우드에서 컴퓨팅 작업이 수행되는 경우엔, 엣지의 컴퓨팅 능력은 클 필요가 없다. 이때의 엣지는 네트워크에 접속되어 있는 단말기의 역할일 뿐이다.  

 

그러나 사물 인터넷 기기의 확산으로 데이터 양이 폭증하면서 클라우드 컴퓨팅의 한계가 드러나기 시작했다. 즉, 대용량의 데이터를 실시간에 가깝게 컴퓨팅 처리를 해서 결과를 즉각적으로 활용하는 경우에는 클라우드 컴퓨팅이 적합하지 않다는 것이다. 

 

차라리 서버를 엣지에 가까운 곳에 위치시켜놓고, 이곳에 설치된 소형 서버를 이용하는 것이 더 낫다는 것이 증명되었기 때문이다. 이것이 바로 엣지 컴퓨팅이 생겨난 배경이다. 

 

엣지 컴퓨팅을 통한 빠른 데이터 연산

 

한마디로 엣지 컴퓨팅 개념은 방대한 데이터를 중앙 집중 서버가 아닌 분산된 소형 서버를 통해 실시간으로 처리하는 기술이다. '엣지'는 가장자리라는 의미로, 중앙 서버가 모든 데이터를 처리하는 클라우드 컴퓨팅과 달리 네트워크 가장자리에서 데이터를 처리한다는 뜻이다. 

 

사물인터넷(IoT) 기기가 본격적으로 보급되면서 데이터 양이 폭증했고, 이 때문에 클라우드 컴퓨팅이 한계에 부딪혔다.  이 기술은 실시간으로 대응해야 하는 엣지 컴퓨팅 개념은 자율주행차, 스마트 팩토리, 가상현실(AR) 등 4차 산업혁명을 구현하는 데 핵심적인 역할을 한다. 

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엣지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅과 공생 관계

 

클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅은 공생관계

 

마이크로소프트(MS)는 인공지능(AI)과 연계된 새로운 클라우드 환경을 위해 인텔리전트 클라우드(intelligent cloud)와 인텔리전트 엣지(intelligent edge)를 제시했다.

 

인텔리전트 클라우드는 인프라 위주의 클라우드가 아닌 서비스와 인공지능이 녹아 있는 클라우드를, 인텔리전트 엣지는 상시적으로 클라우드와 연결돼 있지 않아도 각각의 디바이스들이 클라우드의 역할을 나눠서 수행하는 것을 뜻한다. 또 MS는 엣지 컴퓨팅과 클라우드를 결합시킨 애저 IoT 엣지를 공개하기도 했다.

 

마이크로소프트의 인텔리전트 클라우드 & 엣지 전략

 

아마존웹서비스(AWS)는 엣지 컴퓨팅을 지원하기 위해 AWS 그린그래스(AWS Greengrass)를 선보였다. 그린그래스는 연결된 디바이스에 동기화, 데이터 캐싱, 로컬 컴퓨팅 등을 제공하는 소프트웨어로 인터넷에 연결되지 않아도 커넥티드 디바이스 데이터를 동기화된 상태로 유지하며 다른 기기와 통신이 가능하다. 

 

엣지 컴퓨팅 개념은 클라우드 컴퓨팅과 반대 개념이 아니다. 오히려 상호 보완적 개념이다. 클라우드 컴퓨팅에서는 빅데이터, 고성능 연산 처리, 인터넷 검색, 메일 서비스 등과 같이 대용량 연산처리를 필요로 하나 Latency를 어느 정도 허용하는 서비스에 적합하다. 그러나 증강현실, 자율주행 자동차, 실시간 의료서비스 등은 실시간 서비스 요구사항이 강하기때문에 엣지 컴퓨팅이 더 적합하다고 볼수 있다. 

 

클라우드와 엣지 컴퓨팅 비교