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IDG 블로그 | 엣지 컴퓨팅의 진화와 변화하는 클라우드의 역할

David Linthicum | InfoWorld 2020.09.16
엣지 컴퓨팅이 점점 주류로 자리를 잡으면서 더 복잡해지고 있다. 클라우드 기반 기술을 이용해 이들을 통제 하에 두어야 한다.

전형적인 엣지 컴퓨팅의 개념은 공장 어딘가에 있는 생산 장비의 이미지를 연상시키며, 초보적인 컴퓨팅 및 데이터 취합 기능을 제공해 제조 장비의 일부를 지원한다. 아마도 공장의 온도나 습도를 제조 공정에 최적화되도록 제어할 것이다. 
 
ⓒ Getty Images Bank

엣지 컴퓨팅을 다루는 사람들은 요즘 불과 몇 년 전 엣지로 여겨지던 것이 뭔가 진화한 어떤 것으로 변했다는 것을 잘 알고 있다. 최근 필자가 주목하고 있는 떠오르는 엣지 컴퓨팅 아키텍처는 다음과 같다.

새로운 엣지 계층 구조. 더는 엣지 디바이스가 클라우드와 같은 몇몇 중앙집중화된 시스템에 직접 연결되지 않는다. 이제 엣지 디바이스는 다른 엣지 디바이스에 연결되며, 이들 디바이스는 더 큰 엣지 디바이스에 연결될 수도 있다. 물론 궁극적으로는 중앙집중화된 시스템이나 클라우드에 연결된다.

진짜 엣지에서는 벽에 붙어 있는 온도계 같은 아주 작고 성능이 낮은 디바이스를 이용한다. 이 디바이스는 물리적인 빌딩에 있는 로컬 서버에 연결되는데, 로컬 서버 역시 (한 대의 엣지 서버가 수많은 온도계에 연결되는 것과 같은) 일대다 구성에서는 엣지 디바이스로 간주된다. 그리고 또 다른 엣지 서버가 여러 빌딩의 데이터를 취합해 마침내 퍼블릭 클라우드로 전송하는데, 여기서 엣지 기반 데이터가 저장되고 분석되고 결과값이 다시 계층 구조를 타고 내려간다. 

이런 계층 구조는 마치 엣지 아키텍처에 여러 계층을 추가해 복잡성으로 스스로 목을 죄는 것처럼 보이지만, 변화의 동기는 실용적인 것이다. 디바이스 가까이에 있는 엣지 서버에서 더 저렴하게 더 잘 처리할 수 있다면, 모든 데이터를 클라우드에 있는 중앙집중화된 스토리지와 처리 시스템으로 보낼 필요가 없다. 특히 데이터를 취합하는 디바이스가 온도계처럼 실제 데이터를 처리할 성능이 충분하지 않을 때 효율적이다. 

여기서 얻을 수 있는 이점은 더 나은 성능과 복구성이다. 데이터를 빌딩 밖으로 전송할 필요가 없기 때문에 민첩성도 더 높아진다. 중앙 데이터 스토리지와 처리 시스템을 변경하지 않고도 각 엣지 디바이스의 용도를 변경할 수 있다. 

자율적인 엣지 데이터 이동. 이 엣지 아키텍처는 쉽게 말해 데이터가 백엔드 시스템은 물론, 엣지 디바이스에서 엣지 디바이스로 흐를 수 있다. 자율적인 AI 기반 에이전트가 사전 정의된 규칙을 기반으로 데이터를 위치를 재배치하는 역할을 맡는다. 주로 저장과 처리를 위한 아키텍처이다. 엣지 디바이스의 데이터는 데이터를 어떻게 처리해야 하는지에 따라 다른 엣지 디바이스로 옮겨질 수도, 중앙 서버로 옮겨질 수도 있다. 

이점은 명확하다. 충분한 저장공간이 없는 엣지 디바이스가 잠식되는 것을 막을 수 있다. 많은 엣지 스토리지 디바이스가 자체 스토리지의 3% 정도만 사용한다. 하지만 나머지는 90%까지 사용하는데, 위험한 수준이다.

만약 데이터를 중앙 처리 시스템으로 보내지 않아도 되고, 로컬에서 더 효율적으로 저장할 수 있다면, 엣지 아키텍트는 자율적인 엣지 데이터의 이동이 모든 엣지 디바이스와 엣지 서버를 계속 업그레이드하는 것보다 훨씬 매력적이라는 것을 알게 될 것이다.

이렇게 새로이 부상하는 아키텍처에서 클라우드의 역할은 단지 처리를 위한 장소가 아니라 통제센터를 제공하는 것이다. 큰 흐름은 가능하다면 데이터를 백엔드로 보내지 않는 것이다. 그렇지만 이 모든 작업을 위한 중앙의 통제센터는 필요하다. 

현재 이들 아키텍처는 매우 드물다. 하지만 기업이 엣지 컴퓨팅을 자사의 특정 용도와 지역적인 분산에 맞춰 혁신적인 방식으로 이전하면서 점점 더 많이 나타날 것이다. 엣지는 점점 더 복잡해질 가능성이 크며, 이런 패턴은 더욱 확장될 것이다. 데이터를 클라우드와 멀리 떨어진 곳에 두는 것이 직관에 반하는 것 같지만, 클라우드를 모든 엣지 디바이스의 마스터로 이용하는 것이다. editor@itworld.co.kr

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