2017.05.24

IDG 블로그 | 에지 컴퓨팅 vs. 클라우드 컴퓨팅의 이해

David Linthicum | InfoWorld
에지 컴퓨팅(Edge Computing)이 클라우드 컴퓨팅을 대체하지는 않을 것이다. 오히려 두 접근법은 서로를 보완할 수 있다.

사물 인터넷은 현실이 되었고, 클라우드의 명실상부한 한 부분이 되었다. 문제는 수많은 디바이스로부터 오는 데이터를 처리하는 방법이다. 시스코는 클라우드 트래픽이 2020년이면 거의 4배로 증가할 것이라고 예상했는데, 이는 매년 3.9ZB씩 증가해 14.1ZB가 된다는 말이다.

이 때문에 클라우드 컴퓨팅은 사물 인터넷의 성장으로 엄청난 폭풍에 시달릴 수 있다. 결국 사물 인터넷은 디바이스가 생성하는 의미 있는 데이터를 처리하는 것이고, 클라우드 컴퓨팅은 중앙집중화된 컴퓨팅과 스토리지로부터 데이터를 사용하는 것이다. 이 둘의 성장 속도는 통제할 수 없는 수준이 되기 쉽다.

Credit: Pixabay

여기에 대한 해법으로 논의되는 것이 바로 에지 컴퓨팅이다. 우리는 이미 에지, 즉 네트워크 가장자리에서 컴퓨팅을 수행하면, 대부분 데이터 처리를 데이터의 소스와 가까운 네트워크의 에지로 보내게 된다는 것을 알고 있다. 이는 에지와 중앙집중화된 시스템 사이의 데이터 처리 분할의 문제이다. 여기서 중앙집중화된 시스템이란 바로 AWS나 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 같은 퍼블릭 클라우드이다.

마치 클라이언트/서버 구조처럼 들리는데, 클라이언트에서는 무엇을 하고 서버에서는 무엇을 할 것인가를 파악하는 것과 관련된 문제이기 때문이다. 사물 인터넷이나 다른 고도로 분산된 애플리케이션은 기본적으로 클라이언트/네트워크 에지/서버 아키텍처이며, 만약 디바이스가 데이터를 처리하지 못한다면, 네트워크 에지/서버 아키텍처가 된다.

목표는 즉각 필요한 데이터를 디바이스 가까이에서 처리하는 것이다. 사물 인터넷 시스템에서는 반응 시간이 핵심 가치인 경우가 헤아릴 수 없이 많으며, 이런 데이터를 중앙 집중화된 클라우드로 보내는 것은 이런 가치가 발현되는 것을 저해한다.

물론 클라우드에서도 여전히 데이터를 처리하겠지만, 시간에 민감하지 않거나 디바이스에 필요하지 않은 데이터만을 처리한다. 모든 디바이스의 데이터를 모아 빅데이터 분석을 하는 것이 대표적인 예이다.

여기에는 또 하나의 측면이 있다. 에지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅은 두 개의 완전히 다른 컴퓨팅 접근 방법이다. 하나가 다른 하나를 대체하지 않는다. 하지만 많은 사람들이 에지 컴퓨팅이 클라우드 컴퓨팅을 대체할 것이라며 IT 전문가들을 혼란에 빠트리고 있다. 이는 마치 PC가 데이터센터를 대체한다는 말만큼 사실과 먼 이야기다.

특정 목적에 맞춰 만든 에지 컴퓨팅 기반 애플리케이션을 만드는 것은 충분히 필요한 일이다. 센서에서 데이터를 처리해 경보에 신속하게 반응할 수 있도록 하는 앱 등을 예로 들 수 있다. 하지만 재고 통제 데이터와 애플리케이션을 에지에 두지는 않는다. 모든 컴퓨팅을 에지로 옮기는 것은 너무 흩어져 있고 안전하지 않으며 관리할 수도 없는 뒤죽박죽 환경을 낳을 것이기 때문이다.

모든 퍼블릭 클라우드 서비스 업체는 IoT 전략이 있고, 관련 기술 스택에 에지 컴퓨팅을 포함하고 있거나 포함하게 될 것이다. 에지와 클라우드 컴퓨팅은 함께 잘 동작하지만, 에지 컴퓨팅은 특별한 필요에 맞춰 만들어진 것이다. 클라우드 컴퓨팅은 좀 더 범용적인 플랫폼으로, 이렇게 특별한 용도로 만들어진 시스템과 구식 클라이언트/서버 모델로도 잘 동작한다.  editor@itworld.co.kr


2017.05.24

IDG 블로그 | 에지 컴퓨팅 vs. 클라우드 컴퓨팅의 이해

David Linthicum | InfoWorld
에지 컴퓨팅(Edge Computing)이 클라우드 컴퓨팅을 대체하지는 않을 것이다. 오히려 두 접근법은 서로를 보완할 수 있다.

사물 인터넷은 현실이 되었고, 클라우드의 명실상부한 한 부분이 되었다. 문제는 수많은 디바이스로부터 오는 데이터를 처리하는 방법이다. 시스코는 클라우드 트래픽이 2020년이면 거의 4배로 증가할 것이라고 예상했는데, 이는 매년 3.9ZB씩 증가해 14.1ZB가 된다는 말이다.

이 때문에 클라우드 컴퓨팅은 사물 인터넷의 성장으로 엄청난 폭풍에 시달릴 수 있다. 결국 사물 인터넷은 디바이스가 생성하는 의미 있는 데이터를 처리하는 것이고, 클라우드 컴퓨팅은 중앙집중화된 컴퓨팅과 스토리지로부터 데이터를 사용하는 것이다. 이 둘의 성장 속도는 통제할 수 없는 수준이 되기 쉽다.

Credit: Pixabay

여기에 대한 해법으로 논의되는 것이 바로 에지 컴퓨팅이다. 우리는 이미 에지, 즉 네트워크 가장자리에서 컴퓨팅을 수행하면, 대부분 데이터 처리를 데이터의 소스와 가까운 네트워크의 에지로 보내게 된다는 것을 알고 있다. 이는 에지와 중앙집중화된 시스템 사이의 데이터 처리 분할의 문제이다. 여기서 중앙집중화된 시스템이란 바로 AWS나 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 같은 퍼블릭 클라우드이다.

마치 클라이언트/서버 구조처럼 들리는데, 클라이언트에서는 무엇을 하고 서버에서는 무엇을 할 것인가를 파악하는 것과 관련된 문제이기 때문이다. 사물 인터넷이나 다른 고도로 분산된 애플리케이션은 기본적으로 클라이언트/네트워크 에지/서버 아키텍처이며, 만약 디바이스가 데이터를 처리하지 못한다면, 네트워크 에지/서버 아키텍처가 된다.

목표는 즉각 필요한 데이터를 디바이스 가까이에서 처리하는 것이다. 사물 인터넷 시스템에서는 반응 시간이 핵심 가치인 경우가 헤아릴 수 없이 많으며, 이런 데이터를 중앙 집중화된 클라우드로 보내는 것은 이런 가치가 발현되는 것을 저해한다.

물론 클라우드에서도 여전히 데이터를 처리하겠지만, 시간에 민감하지 않거나 디바이스에 필요하지 않은 데이터만을 처리한다. 모든 디바이스의 데이터를 모아 빅데이터 분석을 하는 것이 대표적인 예이다.

여기에는 또 하나의 측면이 있다. 에지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅은 두 개의 완전히 다른 컴퓨팅 접근 방법이다. 하나가 다른 하나를 대체하지 않는다. 하지만 많은 사람들이 에지 컴퓨팅이 클라우드 컴퓨팅을 대체할 것이라며 IT 전문가들을 혼란에 빠트리고 있다. 이는 마치 PC가 데이터센터를 대체한다는 말만큼 사실과 먼 이야기다.

특정 목적에 맞춰 만든 에지 컴퓨팅 기반 애플리케이션을 만드는 것은 충분히 필요한 일이다. 센서에서 데이터를 처리해 경보에 신속하게 반응할 수 있도록 하는 앱 등을 예로 들 수 있다. 하지만 재고 통제 데이터와 애플리케이션을 에지에 두지는 않는다. 모든 컴퓨팅을 에지로 옮기는 것은 너무 흩어져 있고 안전하지 않으며 관리할 수도 없는 뒤죽박죽 환경을 낳을 것이기 때문이다.

모든 퍼블릭 클라우드 서비스 업체는 IoT 전략이 있고, 관련 기술 스택에 에지 컴퓨팅을 포함하고 있거나 포함하게 될 것이다. 에지와 클라우드 컴퓨팅은 함께 잘 동작하지만, 에지 컴퓨팅은 특별한 필요에 맞춰 만들어진 것이다. 클라우드 컴퓨팅은 좀 더 범용적인 플랫폼으로, 이렇게 특별한 용도로 만들어진 시스템과 구식 클라이언트/서버 모델로도 잘 동작한다.  editor@itworld.co.kr


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