넘버스
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인텔리전트 엣지(Intelligent Edge)가 주목받고 있다. 이 개념은 컴퓨팅을 엣지 디바이스에 배치해 데이터를 모두 중앙 서버로 보내지 않는 방식을 말한다.
인텔리전트 엣지가 항상 필요한 것은 아니지만, 머신러닝 기술을 엣지에서 이용할 수 있고, 지식 구축 작업을 중앙집중화된 컴퓨팅 및 스토리지에서 엣지로 옮길 수 있다. 적용 분야는 공장 로봇이나 자동차, 전통적인 데이터센터에 있는 온프레미스 엣지 시스템까지 다양하다. 데이터 소스와 가까운 곳에서 처리 작업을 수행하는 것이 합리적인 곳이라면, 어떤 환경에서도 충분히 좋은 선택이다.
업계는 수년 동안 이런 종류의 아키텍처 문제로 씨름을 했다. 어떤 분산 시스템이라도 컴퓨팅과 스토리지를 다른 물리적 혹은 가상 디바이스에 배치할 때의 반대급부를 고려해야만 하기 때문이다. 인텔리전트 엣지도 마찬가지다.
컴퓨팅과 스토리지를 엣지에 배치하는 것은 어렵지 않다. 하지만 많은 경우 관리와 운영 측면에서는 악몽이 되고 만다. 엣지 디바이스와 중앙 시스템과의 연결은 항상 일대다 연결이라는 것을 잊어서는 안된다. 중앙집중화된 시스템을 관리하는 것은 실질적으로 한 장소라는 점에서 비교적 단순하다. 하지만 수백 수천 대의 인텔리전트 엣지 디바이스의 구성과 보안, 거버넌스를 관리해야 한다면 문제가 달라진다. 필자는 컴퓨팅과 스토리지를 엣지 디바이스로 분산했다가 단지 관리의 복잡성 때문에 중앙 서버로 복구한 사례를 여럿 알고 있다.
지연과 네트워크 중단으로 뒤를 잡힐 수도 있다. 엣지 디바이스와의 연결은 네트워크에 의존해야 한다. 그런데 생각보다 네트워크가 끊어진 상황을 처리해야 할 일이 많을 수도 있다. 그리고 이런 네트워크 중단과 성능 문제가 엣지와 중앙 모두를 포함하는 전체 시스템에 영향을 미치지 않도록 할 방안을 찾아야만 한다.
그렇지 않으면 데이터가 동기화되지 않거나 처리 과정이 제대로 관리되지 않는 등의 문제를 겪게 된다. 시스템이 불안정하거나 믿을 수 없는 상태까지 갈 수도 있다. 항공기 조종사에게 네트워크 문제로 인해 인텔리전트 엣지의 비행 중 엔진 진단이 장애를 일으켰다는 것을 설명해 보라. 그 결과 엔진이 꺼졌다는 말은 조종사에게 설명하기는 쉽지 않을 것이다.
물론, 모든 엣지의 제약이 이렇게 심각한 것은 아니다. 보통은 이런 아키텍처 상의 실수는 시스템을 대규모로 확장하기 전까지는 잘 드러나지 않는다. 하지만 그때가 되면, 인텔리전트 엣지 아키텍처에 너무나 많은 것을 맡겼을 것이고, 바로잡으려면 시스템을 변경해야 할 것이다. 이런 사정을 상사에게 설명해 보라. 이 역시 쉽지 않을 것이다. 반대급부를 제대로 고려했는지 확인해 보기 바란다. editor@itworld.co.kr
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