2021.09.02

IDG 블로그 | 인텔리전트 엣지가 필요한 이유

David Linthicum | InfoWorld
화창한 일요일, 모터사이클을 타고 교외 드라이브에 나섰다. 시원한 바람을 즐기기를 10여 분, 블루투스 지원 헬맷에서 챗봇이 위험 경보를 울린다. 혈압이 정상치의 40% 밖에 안되고, 모터사이클의 브레이크도 정상 온도보다 뜨겁다는 것. 두 가지 조건은 사고 위험을 45%나 올린다는 것이 목소리의 설명이다.

또한 사용자의 승인을 얻어서 담당 의사에게도 혈압 문제를 알려준다. 브레이크 과열을 점검하기 위해 모터사이클 업체와의 약속도 정해진다. AI가 사용자의 목숨을 바로 구하지는 않겠지만, 드라이브 중에 죽거나 다칠 가능성은 확실히 줄여준다.
 
ⓒ Getty Images Bank

이 모터사이클 시나리오에는 AI 기반의 엣지 디바이스가 있다. 일부 AI 처리와 데이터 처리는 모터사이클에서 수행하지만, 일부는 중앙 퍼블릭 클라우드 시스템에서도 처리한다. 혈압과 브레이크 온도 진단은 모터사이클에서 수행하겠지만, 이 진단이 의미하는 바를 수집한 데이터를 이력 맥락에서 파악하는 처리 역량은 클라우드에 있는 더 강력한 AI와 데이터 처리 자원에서 이루어질 것이다.

이런 계층적 접근, 즉 엣지와 중앙의 계층적 접근은 시스템 설계자가 연결성 문제를 더 잘 처리할 수 있으며, AI 처리가 데이터가 수집되는 곳 가까이에서 이뤄지기 때문에 더 높은 반응성을 제공할 수 있다. 하지만 강력한 백엔드 시스템은 사실 모터사이클 안장 밑에 있는 작고 저렴한 디바이스보다 훨씬 많은 것을 할 수 있다.

인텔리전트 엣지에 대한 더 실용적인 접근 방법이자 이 문제에 대한 가장 최신 기술 트렌드는 엣지 이용의 장단점을 신중하게 고려하는 것이다. 모터사이클 안전 시스템이든 항공기 관리이든 원격 공장 최적화이든 어떤 것을 구현한다 해도 같은 개념이 관련되어 있다.

먼저 나쁜 소식이다. 인텔리전트 엣지 시스템은 많은 애플리케이션에서 비즈니스 솔루션으로 가치가 있지만, 운영하기가 어렵고 비용도 많이 든다. 중앙 스토리지와 컴퓨트 서비스는 운영 측면에서는 다루기 쉽다. 논리적으로도 물리적으로도 한 곳에 집중되어 있기 때문이다. 보통은 한 가지 지식 엔진과 한 가지 데이터베이스, 그리고 한 가지 분석 엔진을 운영한다.

인텔리전트 엣지는 수천수만 대의 디바이스를 다루는 것을 의미한다. 이들 원격 디바이스는 수리도 해야 하고 패치도 적용해야 하며, 운영체제도 업데이트해야 한다. 또한 원격으로 모니터링해 안정성과 가동시간을 보장해야 한다.

스마트폰으로 전송되는 업데이트가 가장 좋은 예다. 하지만 수십억 달러를 버는 스마트폰 업체는 이런 투자를 할 수 있지만, 대부분 기업은 인텔리전트 엣지 운영 비용이 감당하기 어려운 비용이라는 것을 알게 될 것이다. 어떤 곳에도 배치될 수 있고, 수천 가지 서로 다른 방식으로 연결되는 것이 인텔리전트 엣지이다. 이런 원격지의 인텔리전트 디바이스를 다루기 위해서는 특화된 운영체제를 배치해야 한다. 

이제 좋은 소식도 알아보자. 인텔리전트 엣지는 클라우드 컴퓨팅 사용을 다음 단계로 끌어올리는 문제를 해결한다. 

퍼블릭 클라우드의 아킬레스건이 연결성과 데이터 지연이라는 것은 잘 알려져 있다. 엣지를 활용하면서 이런 계층화 구조가 AI와 데이터 분석 기술에 집중할 수 있다는 것을 알게 됐다. 엣지는 데이터 가까이에서도 가장 중요한 처리 작업을 수행한다.

다시 모터사이클 이야기로 돌아가 보자. 만약 충돌 방지 시스템이 데이터를 사용자의 스마트폰으로 퍼블릭 클라우드에 있는 일련의 스토리지와 컴퓨팅 서비스로 전송해야만 한다면, 충돌이 일어나기 전에 조처를 할 수 있을까? 아마도 나무를 들이받고 10초는 지나야 응답을 받을 것이다. 인텔리전트 엣지 아키텍처가 필요한 이유이다. editor@itworld.co.kr


2021.09.02

IDG 블로그 | 인텔리전트 엣지가 필요한 이유

David Linthicum | InfoWorld
화창한 일요일, 모터사이클을 타고 교외 드라이브에 나섰다. 시원한 바람을 즐기기를 10여 분, 블루투스 지원 헬맷에서 챗봇이 위험 경보를 울린다. 혈압이 정상치의 40% 밖에 안되고, 모터사이클의 브레이크도 정상 온도보다 뜨겁다는 것. 두 가지 조건은 사고 위험을 45%나 올린다는 것이 목소리의 설명이다.

또한 사용자의 승인을 얻어서 담당 의사에게도 혈압 문제를 알려준다. 브레이크 과열을 점검하기 위해 모터사이클 업체와의 약속도 정해진다. AI가 사용자의 목숨을 바로 구하지는 않겠지만, 드라이브 중에 죽거나 다칠 가능성은 확실히 줄여준다.
 
ⓒ Getty Images Bank

이 모터사이클 시나리오에는 AI 기반의 엣지 디바이스가 있다. 일부 AI 처리와 데이터 처리는 모터사이클에서 수행하지만, 일부는 중앙 퍼블릭 클라우드 시스템에서도 처리한다. 혈압과 브레이크 온도 진단은 모터사이클에서 수행하겠지만, 이 진단이 의미하는 바를 수집한 데이터를 이력 맥락에서 파악하는 처리 역량은 클라우드에 있는 더 강력한 AI와 데이터 처리 자원에서 이루어질 것이다.

이런 계층적 접근, 즉 엣지와 중앙의 계층적 접근은 시스템 설계자가 연결성 문제를 더 잘 처리할 수 있으며, AI 처리가 데이터가 수집되는 곳 가까이에서 이뤄지기 때문에 더 높은 반응성을 제공할 수 있다. 하지만 강력한 백엔드 시스템은 사실 모터사이클 안장 밑에 있는 작고 저렴한 디바이스보다 훨씬 많은 것을 할 수 있다.

인텔리전트 엣지에 대한 더 실용적인 접근 방법이자 이 문제에 대한 가장 최신 기술 트렌드는 엣지 이용의 장단점을 신중하게 고려하는 것이다. 모터사이클 안전 시스템이든 항공기 관리이든 원격 공장 최적화이든 어떤 것을 구현한다 해도 같은 개념이 관련되어 있다.

먼저 나쁜 소식이다. 인텔리전트 엣지 시스템은 많은 애플리케이션에서 비즈니스 솔루션으로 가치가 있지만, 운영하기가 어렵고 비용도 많이 든다. 중앙 스토리지와 컴퓨트 서비스는 운영 측면에서는 다루기 쉽다. 논리적으로도 물리적으로도 한 곳에 집중되어 있기 때문이다. 보통은 한 가지 지식 엔진과 한 가지 데이터베이스, 그리고 한 가지 분석 엔진을 운영한다.

인텔리전트 엣지는 수천수만 대의 디바이스를 다루는 것을 의미한다. 이들 원격 디바이스는 수리도 해야 하고 패치도 적용해야 하며, 운영체제도 업데이트해야 한다. 또한 원격으로 모니터링해 안정성과 가동시간을 보장해야 한다.

스마트폰으로 전송되는 업데이트가 가장 좋은 예다. 하지만 수십억 달러를 버는 스마트폰 업체는 이런 투자를 할 수 있지만, 대부분 기업은 인텔리전트 엣지 운영 비용이 감당하기 어려운 비용이라는 것을 알게 될 것이다. 어떤 곳에도 배치될 수 있고, 수천 가지 서로 다른 방식으로 연결되는 것이 인텔리전트 엣지이다. 이런 원격지의 인텔리전트 디바이스를 다루기 위해서는 특화된 운영체제를 배치해야 한다. 

이제 좋은 소식도 알아보자. 인텔리전트 엣지는 클라우드 컴퓨팅 사용을 다음 단계로 끌어올리는 문제를 해결한다. 

퍼블릭 클라우드의 아킬레스건이 연결성과 데이터 지연이라는 것은 잘 알려져 있다. 엣지를 활용하면서 이런 계층화 구조가 AI와 데이터 분석 기술에 집중할 수 있다는 것을 알게 됐다. 엣지는 데이터 가까이에서도 가장 중요한 처리 작업을 수행한다.

다시 모터사이클 이야기로 돌아가 보자. 만약 충돌 방지 시스템이 데이터를 사용자의 스마트폰으로 퍼블릭 클라우드에 있는 일련의 스토리지와 컴퓨팅 서비스로 전송해야만 한다면, 충돌이 일어나기 전에 조처를 할 수 있을까? 아마도 나무를 들이받고 10초는 지나야 응답을 받을 것이다. 인텔리전트 엣지 아키텍처가 필요한 이유이다. editor@itworld.co.kr


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