글로벌 칼럼 | ‘사춘기’ 엣지 컴퓨팅이 더 성숙해지려면

엣지 컴퓨팅은 점점 더 커지는 실시간 데이터 처리에 대한 요구를 해결하는 혁신적인 대안으로 등장했다. 네트워크에서 데이터가 생성되는 곳에서 더 가까운 장소, 즉 엣지에서 데이터를 처리하는 방법으로 지연시간과 대역폭 부담을 획기적으로 줄인다. 여기까지가 지난 몇 년간 엣지 컴퓨터의 현황이라면 이제는 상황이 바뀌었다. 이제 엣지 컴퓨팅은 생성형 AI와 대역폭 확장이라는 새로운 요구에 맞춰 또 진화해야 하는 상황이다.
 

 

엣지 컴퓨팅의 현황과 한계

엣지 컴퓨팅은 여러 분야에 상당한 영향을 주고 있다. 개별 기업 환경에 따라 차이가 있을 수 있지만, 최소한 엣지 컴퓨팅 기술 자체는 낮은 지연시간과 최적화된 데이터 전송이라는 2가지 장점을 기본적으로 가지고 있다. 사물인터넷, 자율주행차, 인더스트리 4.0에서도 엣지 컴퓨팅을 활용하는 이유다. 하지만 이런 가능성과 달리 엣지는 미성숙한 10대 같은 일종의 '사춘기'에 접어들었다. 여러 업종의 다양한 애플리케이션에서 애초에 기대했던 효과를 내지 못했다. 처음에는 엣지 컴퓨팅이 잘 작동할 것으로 생각했던 많은 인스턴스에서 결과적으로 더 많은 프로세스와 데이터 스토리지를 엣지가 아니라 중앙으로 모으는 것이 더 이점이 많은 것으로 밝혀졌다.

엣지 컴퓨팅의 문제를 하나씩 자세히 살펴보자. 먼저 엣지 컴퓨팅을 도입해 데이터 처리를 분산화하면 보안과 프라이버시 문제가 생길 수 있다. 예를 들어 엣지 컴퓨팅을 도입한 한 정유 업체는 전체 엣지 컴퓨팅 기기의 10%를 도난당했다. 기기에 데이터가 저장된 상태로 말이다. 이들 데이터는 암호화돼 있었지만, 데이터 자체가 문자그대로 '걸어서' 유출될 수 있다는 것은 큰 충격이었다. 클라우드 환경에서는 절대로 일어날 수 없는 문제가 엣지 컴퓨팅을 활용했더니 현실에서 벌어진 셈이다.

엣지 컴퓨팅 기기를 표준화하고 이들 간의 상호운용성을 보장하는 것은 엣지 컴퓨팅의 또 다른 큰 문제다. 실제로 디지털 통신 및 관리 표준을 이용해 이들 시스템을 운영하는 방법 자체가 거의 없다. 엣지 컴퓨팅 업체 별로 산산이 파편화돼 있다. 공통 표준이라고 몇 가지 등장하긴 했지만, 기업 데이터센터내 엣지 컴퓨팅 시스템 간의 상호운용성을 구현하려면 아직 갈길이 멀다. 각 엣지 컴퓨팅 업체마다 독자적인 표준을 갖고 있기 때문에, 이들 엣지 시스템을 지원하기 위한 다양한 전문성을 가진 인력을 채용하는 데 여전히 많은 비용이 든다.

이런 파편화 문제에 대해 엣지 컴퓨팅 업체들은 엣지 기반 시스템마다 처리해야 하는 작업이 천차만별이기 때문에 표준화가 어렵다고 주장한다. 예를 들어 어떤 엣지 시스템은 항공기 엔진 정비를 위해 데이터를 고속으로 수집해 처리해야 하고, 다른 엣지 시스템은 POS 터미널을 지원해야 한다. 둘 모두 엣지 컴퓨팅이지만, 담당하는 업무는 완전히 다르다.
 

해결해야 할 문제들

엣지 컴퓨팅은 계속해서 혁신하는 길을 찾고 있지만 어쩌면 이미 '혁신의 포화' 상태에 다다른 것일지도 모른다. 이럴 때는 혁신보다 운영과 확장에 더 집중하는 것도 방법이다. 먼저 5G 네트워크와 생성형 AI를 적용하면 엣지 컴퓨팅의 잠재력이 더 커질 것이다. 실제로 엣지에서 실행되는 지식 엔진 같은 것은 급속하게 확장하고 있다. 5G로 데이터 송수신과 컴퓨팅 연산 작업은 비약적으로 빨라지고, AI는 엣지에서 더 복잡한 데이터 작업을 가능하게 할 것이다.

엣지 컴퓨팅을 둘러싼 또 다른 중요한 문제는 표준의 부재와 이로 인한 복잡성이다. 엣지 컴퓨팅을 운영하는 과정에서 발생하는 문제는 많은 사람이 생각하는 것보다 해결하기 어려울 수 있지만, 몇 가지 현상을 분석해 미래를 전망할 수 있는 것이 있다.

첫째, 일단 엣지 컴퓨팅이 유효한 아키텍처 패턴으로 받아들여지는 것은 성공한 것으로 보인다. 데이터와 프로세스를 데이터가 만들어지는 곳에 더 가깝게 배치하면 대부분의 경우 장점이 많다. 우리는 이미 이를 충분히 감당할 수 있는 기술과 대역폭도 확보하고 있다. 둘째, 엣지 컴퓨팅이 풀어야 할 매우 문제가 매우 다양하다는 점을 고려하면, 단기간에 공통의 표준이 등장할 가능성은 크지 않다. 실제로  정유 업계와 자율주행 업계를 위한 데이터 스토리지 표준이 같을 수는 없다. 두 업계는 매우 이질적인 문제를 해결하기 위해 노력하고 있고, 이를 위해 필요한 기능을 제약할 수 있는 표준을 두 업계가 모두 수용할 리 없다.

결과적으로 엣지 컴퓨팅은 향후 몇 년간 여러 업계에 걸쳐 다양한 활용 패턴으로 발전해 갈 가능성이 크다. 이런 패턴 대부분은 엣지 컴퓨팅이 아니라 해당 애플리케이션을 위해 개발된 기술에 의해 정의되고, 엣지 컴퓨팅 표준 역시 이런 활용 패턴에 종속될 것이다. 또한, 엣지 컴퓨팅은 클라우드, AI, 클라우드 네이티브 등과 함께 성장할 것이다. 이런 성장이 애플리케이션에 따라 매우 다양해질 수 있음에 염두에 둬야 한다. 어쩌면 엣지 컴퓨팅은 여러 가지 다양한 기술을 활용할 수 있는 개념으로 보는 것이 더 맞다. 실제로 엣지 컴퓨팅이 유용한 것도 바로 이 때문이다.
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