현장 데이터의 양이 특별히 많지는 않다. 매초 약 40개 열이 포함된 데이터 행이 생성되는 정도다. 차오는 “데이터 볼륨은 테라바이트가 아닌 킬로바이트 단위”라면서 “이 사용례에서 엣지 컴퓨팅이 가진 이점은 데이터의 볼륨이 아니라 엣지에서 진정한 실시간으로 데이터를 처리한다는 데 있다. 인터넷 연결 불안정성이나 신호 지연에 대해 걱정할 필요 없이 현장 엔지니어에게 분석 결과를 제공해 의사 결정을 돕는다”고 설명했다.
데본 에너지가 현장에서 실행할 수 있는 분석의 종류는 수압 파쇄 현상 탐지, 수행하는 시추 작업의 유형 자동 분류, 수압 파쇄 압력 실시간 예측, 수압 파쇄 비용 실시간 최적화, 방향성 시추 경로를 포함해 다양하다. 엔지니어는 휴대폰이나 컴퓨터로 실시간 데이터에 액세스할 수 있다. 차오는 “실시간 데이터가 가장 필요한 사람들에게 그 데이터를 제공하고 있다”고 강조했다.
아직 머신러닝 모델은 실행하지 않는다. 데이터를 수집하고 다음 단계를 위한 기반을 마련하는 중이다. 데이터 수집 단계는 6월 말까지 이어질 예정이다. 차오는 “이미 머신러닝 모델을 구축하는 과정에 착수했지만 프로덕션에 사용할 정도의 단계에는 이르지 못했다. 올해 말에 현장에 배치하는 것을 목표로 두고 있다”고 말했다. 그 시점이 되면 엔지니어들은 유정 현장 의사 결정에 사용할 수 있는 실시간 분석 결과도 얻게 되고, 하이브셀은 데이터를 집계해서 LTE나 위성 연결을 통해 본사로 전송할 수 있게 된다.
차오는 최종 머신러닝 모델을 클라우드에서 엣지 하이브셀로 배포하는 과정은 매우 쉬울 것이라며, “버튼만 누르면 모델을 하이브셀과 동기화할 수 있게 될 것”이라고 덧붙엿다.
다양한 산업군으로 확산되는 엣지 컴퓨팅
에너지 업계만 엣지 컴퓨팅에 투자하는 것은 아니다. 하이브셀 공동 창업자이며 CEO인 제프리 리커에 따르면, IoT와 5G의 성장이 많은 산업에 걸쳐 엣지 컴퓨팅의 성장으로 이어지고 있다. 5G 구축을 위해 엣지 컴퓨팅을 사용하고자 하는 통신 업체, 공장에 머신러닝을 구축하고자 하는 제조업체, 그리고 소매, 배송 및 물류 업체들이 엣지 컴퓨팅에 관심을 보이고 있다. 리커는 “현재 하이브셀 고객은 수백, 수천 개의 위치 각각에 여러 개의 하이브셀을 두는 방안을 추진하고 있다”고 전했다.리커에 따르면 현재 하이브셀은 포춘 500대 기업 중 24개 업체와 유료 파일럿 프로젝트를 진행 중이다. 리커는 코로나19로 인해 출범 초기에 타격을 입었다면서 “하이브셀은 2019년 4분기에 본격적인 프로덕션에 돌입했고 2020년 1분기에 고객과 함께 파일럿을 시작했다. 신생 기업이 출발하기에 좋은 시기는 아니었다”고 말했다.
팬데믹의 여파로 여러 고객이 작년 내내 프로젝트를 보류했지만 지난 가을부터 다시 탄력이 붙기 시작했다. 리커는 “이번 분기에는 예상을 뛰어넘는 놀라운 성과를 냈다”고 밝혔다.
리커는 하이브셀이 해결해야 했던 가장 큰 과제는 설치하기 쉬운 시스템을 만드는 것이었다고 말했다. 첫 번째 서버뿐만 아니라 두 번째, 세 번째, 네 번째, 다섯 번째 서버도 계속 쉽게 설치할 수 있어야 한다. 현장에 서버를 하나만 두는 기업은 없기 때문이다. 기업은 예비성과 성능을 위해 여러 개의 서버를 배치한다.
하이브셀은 연구 끝에 여러 개를 간단히 붙일 수 있고 자동으로 컴퓨팅 클러스터를 구성하는 자체 하드웨어를 개발했다. 리커는 “우리의 목표는 하이브셀 박스 설치를 피자를 배달하는 것만큼 쉽게 만드는 것”이라고 강조했다.
리커는 “올해 구축되고 있는 다른 엣지 프로젝트의 절반은 확장성의 부재로 실패할 것”이라면서 “연구실에서, 또는 10여 개의 위치에서는 작동을 할 수도 있다. 그러나 수백 개 위치까지 확장되지는 않는다. 우리가 집중하는 부분이 바로 여기다. 수십 만 개에 이르는 위치에서 서버 클러스터를 실행하는 것”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr
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