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세상의 모든 IT 리서치 자료 - 넘버스 Numbers

2025년 엣지 컴퓨팅 시장 규모
2150억
달러
넘버스
자료 제목 :
하드웨어 시장에서 엣지 컴퓨팅의 의미
What edge computing means for hardware companies
자료 출처 :
Mckinsey
원본자료 다운로드
발행 날짜 :
2018년 11월 08일
클라우드

글로벌 칼럼 | 소프트웨어 개발 과정에서 엣지 컴퓨팅 이해가 중요한 이유

Sam Dillard | ITWorld 2022.08.18
기업은 항상 소프트웨어의 안정성과 성능 개선을 추구하는 동시에 비용을 절감할 방법을 모색한다. 엣지 컴퓨팅은 그런 두 가지 목표를 달성할 수 있는 좋은 수단이다. 
 
ⓒ Getty Images Bank

가트너에 따르면 전통적인 데이터 센터가 아닌 외부에서 데이터가 만들어지고 처리되는 비율은 현재 10%에 불과하다. 하지만 2025년 기준 해당 비율은 75%로 증가될 전망인데, 사물 인터넷(IoT)이 빠르게 성장하고 임베디드 및 모바일 디바이스의 처리 성능이 점점 좋아지고 있기 때문이다. 맥킨지는 100가지 이상의 사용례를 들며, 향후 5~7년 동안 약 2,000억 달러 규모의 엣지 컴퓨팅 시장이 구축될 것이라고 분석했다. 
 

엣지 컴퓨팅의 정의

‘엣지 컴퓨팅’이라고 하면 IoT 형태의 애플리케이션이라고 생각하는 경향이 있는데, 엣지는 사실 모든 소프트웨어 기술과 관련 있다. 엣지 컴퓨팅은 기본적으로 데이터가 저장되고 처리되는 자원에서 가장 가까운 곳에 위치한 컴퓨팅이다. ‘엣지’는 어떤 것의 가장자리를 뜻하며 그 반대 개념은 중앙에 무엇인가 몰려 있는 클라우드 같은 기술이다. 이런 정의를 기준으로 특정 소프트웨어가 여러 데이터 센터에 배포된 상태라면, 해당 소프트웨어는 중앙에 몰려 있는 기술과 반대되는 엣지 컴퓨팅이라고 볼 수 있다. 

CDN(콘텐츠 전송 네트워크)은 엣지 소프트웨어의 초기 형태다. 사용자 가까운 위치에서 정적 콘텐츠를 전달하기 때문이다. CDN이 부상하면서 애플리케이션 전체를 사용자와 최대한 가깝게 제공하기 쉬워졌다.

클라우드 컴퓨팅이 한 단계 발전하면서 워크로드는 과거 데이터 센터에서 실행했던 것과 달리 이제 사용자 디바이스에서 직접 처리할 수 있다. 또한 마치 클라우드에서 소프트웨어를 배포하듯 원격 엣지 위치에서도 소프트웨어를 쉽게 배포할 수 있다. 그만큼 데이터와 컴퓨팅의 거리는 가까워졌다. 구체적인 예를 들면 다음과 같다.
 
  • 머신 러닝:애플의 코어ML(CoreML)과 구글의 텐서플로우 라이트(TensorFlow Lite)는 AI 기반 기능을 구현하기 위해 데이터 센터를 오고 가지 않는다. 대신 모바일 디바이스에서 바로 머신 러닝 모델을 만들고 실행한다. 이런 과정은 사용자 경험을 개선할 뿐만 아니라 기업의 대역폭 및 하드웨어 비용을 낮춘다.
  • 서버리스 엣지 컴퓨팅:클라우드플레어 워커(Cloudflare Workers)와 AWS 람다 엣지(AWS Lambda Edge)를 이용하면, 개발자는 250개의 접속점(Points of Presence, PoP)에 특정 함수를 푸시할 수 있다. 이런 형태의 엣지 컴퓨팅은 개발자 입장에서 새로운 아키텍처 옵션을 다양하게 열어주는 동시에 엣지 컴퓨팅과 관련된 복잡성을 상당 부분 줄여준다.


엣지 컴퓨팅의 장점

엣지 컴퓨팅은 데이터를 디바이스 또는 로컬 네트워크에서 처리한다. 그로 인해 안정성과 보안성은 높아지고, 지연 시간이 감소하며 전체적으로 사용자 경험이 개선된다. 기업 입장에서는 비교적 작은 엣지 디바이스를 활용해 프로세싱에 드는 부담을 덜어내고 클라우드로 데이터를 전송할 때 사용하는 대역폭을 줄여 비용을 절감할 수 있다. 또한 서버리스 엣지 컴퓨팅 플랫폼을 통해 리소스 소비를 더 세밀하게 제어할 수 있다.

엣지 컴퓨팅은 최신 클라우드 기반 소프트웨어에서 사용하는 모든 기능을 그대로 제공하면서도 데이터를 로컬에서 처리할 수 있기 때문에 보안 규정을 더 쉽게 준수할 수 있다. 소비자용 제품의 경우, 더 많은 기능을 사용자 디바이스로 옮기면서 데이터를 직접 소유하고 싶고, 개인정보 보호에 민감해하는 고객을 유인할 수 있다. 즉 비즈니스 측면에서 유리하다. 
 

엣지의 데이터

엣지 컴퓨팅을 이용하는 과정에서는 고도로 세분화된 데이터를 유지하면서 애플리케이션에 대한 통찰력을 확보하는 것과 데이터를 전송하고 클라우드에 저장하기 위한 비용을 적절하게 계산하는 것 사이에서 균형을 맞춰야 한다. 엣지에서는 소프트웨어나 하드웨어에서 잠재적인 운영 문제를 모니터링하는 데 필요한 세분화된 데이터를 저장할 수 있다. 그런 다음 해당 데이터를 밀도가 낮은 데이터 집합으로 다운샘플링하고 엣지에서 클라우드로 옮겨 회사에서 전반적인 분석에 사용할 수 있다. 

많은 기업이 맞춤형 솔루션을 구축해서 데이터를 관리하고 수명주기를 파악하며, 네트워크 엣지와 클라우드 저장소에서 데이터를 가져온다. 이 프로세스를 간소화하는 방법 중 하나는 인플럭스DB(InfluxDB)의 엣지 데이터 레플리케이션(Edge Data Replication) 같은 솔루션을 사용하는 것이다. 이런 솔루션을 사용하면 엣지(시계열 데이터를 수집하고 모니터링)와 클라우드(장기 분석) 영역에서 모두 손쉽게 데이터를 사용할 수 있다.

인플럭스DB는 네트워크 연결 손실에 대한 우려, 시스템 통합 같은 엣지 컴퓨팅에 관련된 수많은 문제를 알아서 처리한다. 문제 부분은 추상화하기 때문에 개발자는 구현 사항을 세부적으로 신경 쓰기보다 중요한 기능에 집중하면 된다. 가령 엣지 컴퓨팅 전문 업체 프레션트 디바이스(Prescient Devices)는 기업에서 손쉽게 엣지 컴퓨팅 활용할 수 있게 노드-레드(Node-Red) 기반의 엣지 컴퓨팅 개발 플랫폼을 제공한다. 프레션트 디바이스는 인플럭스DB를 엣지의 디바이스를 위한 로컬 데이터 스토어, 그리고 클라우드 플랫폼의 일부로 사용한다.

에너지 솔루션 업체 그라파이트 에너지(Graphite Energy) 역시 엣지와 클라우드에서 모두 인플럭스DB를 사용한다. 그라파이트 에너지는 태양 및 풍력 에너지를 증기로 변환해서 가변 비율 재생 에너지 문제에 대한 해결책을 제공한다. 그라파이트 에너지는 인플럭스DB를 사용하면서 엣지 관련 인프라를 모니터링하고 필요한 경우 신속하게 조치를 취하고 있다. 그런 다음 세분성이 낮은 데이터를 클라우드로 보내는데, 집계된 데이터에서는 비즈니스 의사 결정에 도움을 주는 추세를 확인할 수 있다. 

엣지와 클라우드를 사용해서 애플리케이션을 구축하는 방법은 수없이 많다. 핵심은 생태계가 어떻게 발전 중인지를 인지하고 엣지와 클라우드 옵션이 제공하는 강점을 이해하는 것이다. 그런 상황 속에 엣지와 클라우드 기술 모두를 최대한 활용할 수 있으며, 고객을 만족시키고 비즈니스의 요구사항을 최대한 충족하는 애플리케이션을 설계할 수 있다.

*필자 Sam Dillard는 인플럭스데이터의 엣지 컴퓨팅 부문 선임 제품 관리자이다. 
editor@itworld.co.kr
 Tags 엣지 엣지컴퓨팅

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