2020.11.02

IDG 블로그 | 엣지 컴퓨팅, 동적 분산 클라우드 아키텍처가 필요하다

David Linthicum | InfoWorld
엣지 컴퓨팅은 여러 가지 이유로 점점 더 주목을 받고 있다. 클라우드 아키텍처도 데이터 소비가 일어나는 곳과 가장 가까운 곳에 일부 처리 기능을 배치해야 할 필요성이 생겼다. 엣지 컴퓨팅의 전형적인 예라면, 자동차나 산업용 로봇에 컴퓨팅 시스템이 있고, 마이크로소프트의 스택이나 AWS의 아웃포스트 같은 온전한 미니 클라우드와 연결되어 있는 모습을 생각할 수 있다. 
 
ⓒ Getty Images Bank

엣지 컴퓨팅, 그리고 IoT로의 아키텍처 관점 접근은 퍼블릭 클라우드에 엣지 컴퓨팅의 복제판을 만드는 것이다. 이 복제판을 엣지 컴퓨팅 디바이스나 플랫폼에 실제로 존재하는 것의 클론으로 생각할 수 있는데, 이를 통해 중앙에서 엣지의 변경사항을 동기화하고 구성을 관리할 수 있다.

이 모델의 문제점은 정적이라는 데 있다. 컴퓨팅 처리와 데이터는 퍼블릭 클라우드나 엣지 플랫폼과 밀접하게 연결되어 있다. 이런 처리 기능과 데이터 저장소를 옮기는 일은 보통 일어나지 않는다. 데이터만 전송되고 수신된다. 전통적인 분산 아키텍처이다.

이 전통적인 접근법은 처리 성능이나 I/O 부하 요구사항이 통상적인 수준의 10배까지 확장되면 어려움을 겪는다. 엣지 디바이스는 보통 맡은 바 임무가 극히 한정되어 있기 때문에 성능이 낮으며, 엣지 애플리케이션은 이런 엣지 디바이스나 플랫폼의 자원량에 맞춰 만들어진다. 하지만 엣지 디바이스가 점점 대중화되면서 이들 디바이스에 대한 부하를 확대해야 할 필요가 생겼다. 그렇지 않으면 엣지 디바이스는 점점 더 자주 처리 상한선에 부딪힐 것이다.

해법은 처리 성능과 데이터 스토리지를 엣지 디바이스에서 퍼블릭 클라우드로 동적으로 이전하는 것이다. 엣지 디바이스의 복제판이 이미 퍼블릭 클라우드 서비스 업체에 있으므로 큰 문제는 없다. 다만 애플리케이션이나 환경 구성은 물론 데이터까지 동기화해야 한다. 그래서 언제든지 한쪽이 다른 한쪽을 대체할 수 있어야 한다. 액티브/액티브 구성이 되는 것이다.

여기서 중요한 것은 모든 것을 최대한 단순하게 유지하는 것이다. 엣지 디바이스가 특정 작업을 수행하는 데 필요한 처리 성능을 갖추지 못했을 때는 처리 작업은 엣지에서 클라우드로 옮겨진다. 클라우드의 CPU와 스토리지 자원은 거의 무제한이며, 처리 성능은 확장할 수 있어야 하며, 작업이 끝난 후에는 동기화된 최신 데이터와 함께 처리 작업을 엣지 디바이스로 돌려준다.

그러지 말고 처리 작업과 데이터를 클라우드에 계속 두고 엣지 디바이스를 건드리지 않는 것이 낫지 않냐는 질문을 할 수 있다. 엣지는 여전히 필요한 아키텍처 패턴으로, 처리 성능과 데이터 스토리지를 데이터가 생성되는 곳과 가장 가까운 곳에 둔다. 동적 분산은 중앙집중화된 처리 성능을 필요한 만큼 동적으로 이용하는 것이다. 이를 통해 필요한 엣지의 기능성을 잃지 않고 확장성의 이점을 얻을 수 있다. editor@itworld.co.kr


2020.11.02

IDG 블로그 | 엣지 컴퓨팅, 동적 분산 클라우드 아키텍처가 필요하다

David Linthicum | InfoWorld
엣지 컴퓨팅은 여러 가지 이유로 점점 더 주목을 받고 있다. 클라우드 아키텍처도 데이터 소비가 일어나는 곳과 가장 가까운 곳에 일부 처리 기능을 배치해야 할 필요성이 생겼다. 엣지 컴퓨팅의 전형적인 예라면, 자동차나 산업용 로봇에 컴퓨팅 시스템이 있고, 마이크로소프트의 스택이나 AWS의 아웃포스트 같은 온전한 미니 클라우드와 연결되어 있는 모습을 생각할 수 있다. 
 
ⓒ Getty Images Bank

엣지 컴퓨팅, 그리고 IoT로의 아키텍처 관점 접근은 퍼블릭 클라우드에 엣지 컴퓨팅의 복제판을 만드는 것이다. 이 복제판을 엣지 컴퓨팅 디바이스나 플랫폼에 실제로 존재하는 것의 클론으로 생각할 수 있는데, 이를 통해 중앙에서 엣지의 변경사항을 동기화하고 구성을 관리할 수 있다.

이 모델의 문제점은 정적이라는 데 있다. 컴퓨팅 처리와 데이터는 퍼블릭 클라우드나 엣지 플랫폼과 밀접하게 연결되어 있다. 이런 처리 기능과 데이터 저장소를 옮기는 일은 보통 일어나지 않는다. 데이터만 전송되고 수신된다. 전통적인 분산 아키텍처이다.

이 전통적인 접근법은 처리 성능이나 I/O 부하 요구사항이 통상적인 수준의 10배까지 확장되면 어려움을 겪는다. 엣지 디바이스는 보통 맡은 바 임무가 극히 한정되어 있기 때문에 성능이 낮으며, 엣지 애플리케이션은 이런 엣지 디바이스나 플랫폼의 자원량에 맞춰 만들어진다. 하지만 엣지 디바이스가 점점 대중화되면서 이들 디바이스에 대한 부하를 확대해야 할 필요가 생겼다. 그렇지 않으면 엣지 디바이스는 점점 더 자주 처리 상한선에 부딪힐 것이다.

해법은 처리 성능과 데이터 스토리지를 엣지 디바이스에서 퍼블릭 클라우드로 동적으로 이전하는 것이다. 엣지 디바이스의 복제판이 이미 퍼블릭 클라우드 서비스 업체에 있으므로 큰 문제는 없다. 다만 애플리케이션이나 환경 구성은 물론 데이터까지 동기화해야 한다. 그래서 언제든지 한쪽이 다른 한쪽을 대체할 수 있어야 한다. 액티브/액티브 구성이 되는 것이다.

여기서 중요한 것은 모든 것을 최대한 단순하게 유지하는 것이다. 엣지 디바이스가 특정 작업을 수행하는 데 필요한 처리 성능을 갖추지 못했을 때는 처리 작업은 엣지에서 클라우드로 옮겨진다. 클라우드의 CPU와 스토리지 자원은 거의 무제한이며, 처리 성능은 확장할 수 있어야 하며, 작업이 끝난 후에는 동기화된 최신 데이터와 함께 처리 작업을 엣지 디바이스로 돌려준다.

그러지 말고 처리 작업과 데이터를 클라우드에 계속 두고 엣지 디바이스를 건드리지 않는 것이 낫지 않냐는 질문을 할 수 있다. 엣지는 여전히 필요한 아키텍처 패턴으로, 처리 성능과 데이터 스토리지를 데이터가 생성되는 곳과 가장 가까운 곳에 둔다. 동적 분산은 중앙집중화된 처리 성능을 필요한 만큼 동적으로 이용하는 것이다. 이를 통해 필요한 엣지의 기능성을 잃지 않고 확장성의 이점을 얻을 수 있다. editor@itworld.co.kr


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