
사물인터넷(IoT), AI/ML, AR/VR/MR 같은 기술 성장 덕에 지연 현상을 줄이려는 노력은 점점 중요해지고 있다. 이를 통해 지연을 줄이고 대역폭 비용 감소, 네트워크 탄력성을 높이려는 것이지만, 동시에 민감한 데이터 중앙 클라우드 서버로 전송하지 못하도록 막으며, 데이터 개인정보 보호 및 거버넌스 정책의 준수하는데도 도움이 된다.
엣지 컴퓨팅 아키텍처는 먼 곳의 클라우드 데이터 센터에 의존하는 대신 엣지에서 데이터를 처리한다. 따라서 대역폭 사용량을 최적화하고 왕복 지연 비용을 낮춰 최종 사용자가 항상 빠르고 항상 가용한 애플리케이션으로 긍정적인 경험을 하도록 보장한다.
시장조사업체 리서치앤마켓에 따르면, 전 세계 엣지 컴퓨팅 시장은 4년 후에는 180억 달러 규모로 성장할 전망이다. 2020년 40억 달러에서 빠른 성장세다. 가트너에 따르면 2029년까지 IoT 기기 150억 대 이상이 엔터프라이즈 인프라에 연결될 예정인데, 이런 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브와 IoT 기기의 확산이 기폭제 역할을 하면서 엣지 분야 혁신이 기업의 관심과 예산을 끌어들일 전망이다. 따라서 기업은 엣지 컴퓨팅의 현재 상태와 방향을 이해하고 미래 지향적인 엣지 전략을 수립하는 것이 중요하다.
분산 아키텍처의 관리 간소화
초기 엣지 컴퓨팅 환경은 애플리케이션과 데이터베이스가 온프레미스 서버에서 실행되고 이를 클라우드 백엔드가 받치는 형태의 맞춤형 하이브리드 클라우드였다. 기초적인 배치 파일 전송 시스템이 클라우드와 온프레미스 서버 간의 데이터 전송을 담당하는 경우가 일반적이었다.거기다 자본 비용(CapEx) 외에, 대규모 분산 온프레미스 서버를 관리하는 데 따르는 운영 비용(OpEx)도 상당히 커질 수 있다. 배치 파일 전송 시스템을 사용할 경우 오래된 데이터를 기반으로 엣지 앱과 서비스가 실행될 가능성도 있다. 또한 해상 석유 굴착기, 건설 현장, 항공기 등 공간, 전력 또는 냉각 측면의 제약 등으로 온프레미스에 서버 랙을 호스팅하는 것이 현실적이지 않은 경우도 있다.
운영 비용과 자본 비용 우려를 불식시키려면 다음 세대의 엣지 컴퓨팅 환경은 클라우드 제공업체의 관리형 엣지 인프라를 활용해야 한다. 시장을 주도하는 AWS 아웃포스트(Outposts), AWS 로컬 존(Local Zones), 애저 프라이빗 MEC(Azure Private MEC), 구글 분산 클라우드(Google Distributed Cloud) 등은 분산 서버 관리에 따르는 운영 오버헤드를 대폭 줄여준다.
이러한 클라우드 엣지 위치는 여러 온프레미스 위치 대신 스토리지와 컴퓨팅을 호스팅해서 인프라 비용을 낮추면서 데이터에 대한 저지연 액세스를 제공할 수 있다. 또한 엣지 컴퓨팅 환경은 AWS 웨이브랭스(Wavelength) 등의 상품으로 관리형 사설 5G 네트워크를 통해 5G 액세스 네트워크의 높은 대역폭과 초저지연을 활용할 수 있다.
엣지 컴퓨팅의 핵심은 데이터 저장과 처리를 분산시키는 데 있으므로 모든 엣지 전략은 데이터 플랫폼을 고려해야 한다. 데이터베이스가 분산 아키텍처 요구사항을 충족하는지 여부, 그리고 어떤 방법으로 충족하는지를 확인해야 한다.
미래 지향적 엣지 전략
분산 아키텍처에서 데이터 저장과 처리는 중앙 클라우드 데이터 센터, 클라우드-엣지 위치, 클라이언트/디바이스 계층 등 여러 계층에서 발생할 수 있다. 클라이언트/디바이스 계층에서 디바이스에는 휴대폰, 데스크톱 시스템, 맞춤형 임베디드 하드웨어 등이 포함된다. 클라우드에서 클라이언트로 갈수록 각 계층은 이전 계층보다 더 높은 수준의 서비스 가용성과 응답성을 보장한다. 디바이스에 애플리케이션과 데이터베이스를 같이 배치하는 형태가 네트워크 연결에 대한 의존 없이 가장 높은 수준의 가용성과 응답성을 제공한다.분산 데이터베이스의 핵심은 네트워크 가용성에 따라 이러한 여러 계층에 걸쳐 데이터의 일관성과 동기화를 유지하는 것이다. 데이터 동기화는 이처럼 분산된 섬 사이에서 대량으로 데이터를 전송하거나 복제하는 것이 아니라, 대규모 데이터에서 관련된 하위 집합만 네트워크 중단에 대해 탄력적인 방식으로 전송하는 역량이다. 예를 들어 소매업계에서는 매장별 데이터만 매장 위치로 다운스트림 전송하면 되고, 의료 업계라면 집계 및 익명화된 환자 데이터만 병원 데이터 센터에서 업스트림으로 전송하면 된다.
데이터 거버넌스 과제는 분산 환경에서 더 중요해지기 때문에, 엣지 전략의 주요 고려 사항으로 다뤄야 한다. 예를 들어 데이터 플랫폼은 디바이스 수준까지 데이터 보존 정책이 이행될 수 있도록 촉진해야 한다.
펩시코와 백팩EMR의 엣지 컴퓨팅 사례
분산 데이터베이스와 데이터 동기화 솔루션은 기업에서 성공적인 엣지 컴퓨팅 솔루션을 운영하기 위해 꼭 필요한 요소다. 포춘 50대 기업인 펩시코(PepsiCo)의 사례를 보자. 펩시코는 전 세계에 직원들 두고 있으며 일부는 상시 인터넷 연결이 보장되지 않는 곳에서 업무를 수행한다.또한 영업 담당자들이 더 효율적으로 적절히 업무를 수행하기 위해서는 오프라인을 지원하는 솔루션이 필요했다. 펩시코 솔루션은 인터넷 연결과 관계없이 영업 담당자가 현장에서 사용해야 하는 앱에 내장된 오프라인 우선 데이터베이스를 활용한다. 인터넷 연결이 가용해질 때마다 조직의 엣지 인프라 전반에서 모든 데이터가 자동으로 동기화되면서 데이터 무결성을 보장해 애플리케이션이 엄격한 거버넌스 및 보안 요구사항을 충족했다.
의료 업체인 백팩EMR(BackpackEMR)은 전 세계 낙후된 지역의 이동식 진료소를 위한 소프트웨어 솔루션을 제공한다. 이러한 원격 위치에서는 인터넷 연결이 거의 되지 않거나 없는 경우가 많아 일반적인 클라우드 기반 서비스를 사용하는 데는 한계가 있다. 백팩EMR의 솔루션은 피어 투 피어 데이터 동기화 기능이 있는, 특허 출원된 환자 진료 앱에 내장된 데이터베이스를 사용한다. 백팩EMR 팀은 이를 활용하여 인터넷 연결이 없더라도 실시간으로 여러 디바이스에 걸쳐 환자 데이터를 공유한다.
IDC는 2023년까지 신규로 구축되는 IT 인프라의 50%가 기업 데이터 센터가 아닌 엣지에 위치하고, 2024년까지 엣지의 앱 수는 800% 증가할 것으로 예상한다. 기업은 차세대 애플리케이션 워크로드를 합리적으로 개선하는 과정에서 엣지 컴퓨팅을 클라우드 컴퓨팅 전략 중 하나로 반드시 고려해야 한다.
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데이터센터 성능을 재정의하는 게임 체인저 ‘4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서’
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인텔이 12가지 가속기로 데이터센터에 확장성과 유연성을 추가하는 방법
ⓒ Getty Images Bank 사파이어 래피즈(Sapphire Rapids)라는 코드명으로 알려진 인텔의 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 최근 출시됐다. 이 칩은 12가지 가속기로 주목받고 있지만 기능적인 흥미를 넘어 인텔이 급격하게 변화하는 데이터센터, 서버, 클라우드 시장에 대응하는 방법이 반영되어 있다는 점에 주목할 필요가 있다. 프로세서의 근본적인 역할은 연산에 있다. 프로세서는 여전히 연산을 빠르게 많이 할 수 있으면 좋다. 하지만 처리해야 하는 데이터의 종류와 특성이 다양해지면서 데이터를 다루는 방법도 진화했다. 그리고 이는 실질적인 성능의 향상으로 이어진다. 나승주 인텔 데이터센터 담당 상무는 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 새로운 데이터센터 환경을 반영한다고 설명한다. ⓒ Intel “단순히 작동속도와 코어의 개수를 늘리는 것만이 최고의 가치를 주는 것은 아닙니다. 폭발적으로 증가하는 데이터센터 수요와 복잡한 데이터 처리에 대한 필요성을 풀어내기 위한 방법은 단순히 트랜지스터 수에만 의존할 일이 아니라 완전히 새로운 방법을 찾을 필요가 있습니다.” 인텔코리아 나승주 데이터센터 담당 상무는 데이터센터 환경이 달라지는 만큼 프로세서 구조도 새로 그려져야 한다고 설명한다. 그 관점에서 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 이전과 다른 두 가지 전환점을 갖는다. 한 가지는 연산의 양적 증가, 다른 하나는 데이터 처리의 효율성이다. “모놀리식 아키텍처로는 소켓당 절대적 성능을 높이는 데에 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위한 노력이 여전히 이어지고 있지만 단위 칩을 더 작게 만들고 효과적으로 연결하는 방법으로 성능 손실을 최소화하고 단일 칩에 준하는 처리 능력을 제공할 수 있습니다.” 최대 4개의 칩릿을 묶는 구조로 같은 공간 안에 더 많은 코어를 넣을 수 있다. ⓒ Intel 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 ‘칩릿(Chiplet)’ 구조를 녹였다. 한정된 공간 안에 더 많은 코어를 넣는 것은 반도체 업계의 숙제였다. 제온 스케일러블 프로세서는 4개의 칩릿을 이어 붙여 최대 60개 코어를 쓴다. 칩릿 구조는 생산이 훨씬 쉬워지고 필요에 따라서 단일 칩부터 2개, 4개 등 필요한 만큼 이어 붙여 다양한 설계의 자유도를 제공하기도 한다. 핵심 기술은 칩과 칩 사이를 손실없이 연결하는 데에 있다. “중요한 것은 인터페이스와 패키징 기술입니다. 사실 이 칩릿 구조는 인텔만의 고민은 아닙니다. 반도체 업계, 그리고 더 나아가 산업 전체의 숙제이기 때문에 이를 공론화해서 업계가 함께 답을 찾아가는 중입니다.” 나승주 상무는 기술 개방과 표준에 해결책이 있다고 말했다. UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express) 컨소시엄을 통해 전 세계 반도체 관련 기업들이 경쟁을 내려놓고 답을 찾아가고 있다. UCIe는 단순히 코어와 코어를 연결하는 수준이 아니라 단일 패키지 안에서 GPU도, 컨트롤러도, 또 가속기도 성능 손실을 최소화하면서 이어붙일 수 있다. 성능의 확장 뿐 아니라 단순화된 칩들을 자유롭게 맞붙이는 설계의 자유도 얻게 된다. ⓒ Intel 이 모듈형 칩릿 구조를 적극적으로 활용하는 또 하나의 방법이 바로 12가지 가속기다. 데이터의 특성에 맞는 처리 방법은 점점 중요해지고 있다. 인텔은 오래 전부터 MMX(Multi Media eXtension)와 SSE(Streaming SIMD eXtensions)를 비롯해 AVX(Advanced Vector Extensions)와 최근에는 AMX (Advanced Matrix Extensions) 까지 데이터를 효과적으로 처리하는 기술을 발전시켜 왔다. 사파이어 래피즈의 가속기는 프로세서를 현대 데이터센터의 필요에 맞춰 최적화할 수 있는 방법이라는 것이 나승주 상무의 설명이다. “클라우드는 가상머신과 네트워크는 물론이고, 암호화와 인공지능 처리까지 더욱 복잡해지기 때문에 기업은 설계의 고민이 많습니다. 클라우드에서 GPU의 활용도가 높아지고 있는 것은 사실이지만 머신러닝의 학습과 추론 작업의 80%가 CPU에서 이뤄지고 있습니다. 프로세서가 이를 받아들일 필요가 있습니다.” AMX(Advanced Matrix Extensions)가 더해진 이유도 막대한 실시간 학습 데이터가 필요하지 않은 상황에서 범용적인 인공지능 학습이 CPU만으로 충분히 빠르게 이뤄질 수 있도록 하기 위해서다. AMX는 텐서플로와 파이토치 등 범용적인 머신러닝 프레임워크에 최적화되어 기존 환경을 그대로 가속한다. 12가지 가속기를 통해 데이터센터의 특성에 맞는 서버를 구성할 수 있다. ⓒ Intel 마찬가지로 데이터센터에서 큰 리소스를 차지하는 암호화 효율을 높여주는 QAT(QuickAssist Technology), 로드밸런싱을 맡는 DLB(Dynamic Load Balancer), 인메모리 분석 처리를 가속하는 IAA(In-Memory Analytics Accelerator), 데이터 스트리밍을 가속하는 DSA(Data Streaming Accelerator) 등 별도의 전용 가속 코어를 두고, 필요에 따라서 가속기를 선택할 수 있도록 했다. 그리고 이는 데이터센터의 자원 관리에 직접적으로 영향을 끼치게 된다. “가속기가 실제 현장에서 주는 가치는 특정 리소스를 빠르게 처리하는 것도 있지만 특정 처리에 대한 부담을 덜어 CPU가 본래 해야 할 연산에 집중하는 것입니다. 데이터센터에서 70개 코어를 할당해서 쓰던 암호화가 사파이어 래피즈의 QAT 가속기를 이용하면 11개 코어로 충분합니다. 나머지는 실제로 데이터센터가 처리해야 하는 인스턴스에 할당되면서 자원의 효율이 크게 높아집니다.” ⓒ Intel 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 구조의 변화와 가속기를 통해서 ‘스케일러블(Scalable)’이라는 이름이 어울리는 확장성을 갖게 됐다. 이는 곧 데이터센터의 최적화, 그리고 유연성과도 연결된다. 반도체는 시대의 흐름을 읽어야 하고, 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 기술로 그 답을 제시하고 있다.