2020.12.09

IDG 블로그 | 엣지 컴퓨팅 도입의 핵심 장벽을 극복하라

David Linthicum | InfoWorld
엣지 컴퓨팅의 열기가 달아오르고 있다. 터보노믹(Turbonomic)의 최근 보고서에 따르면, 조사에 참여한 조직의 거의 50%가 엣지 컴퓨팅을 사용하고 있거나 향후 18개월 이내에 사용할 계획이다.
 
ⓒ Getty Images Bank

하지만 ‘엣지 컴퓨팅’이란 이름을 단 수많은 기존 개발 프로젝트가 거의 이름값을 하지 못하고 있다. 물론 불과 몇 년 전의 엣지 컴퓨팅이 어떤 상태였는지를 생각하면, 이 정도로 엄청난 발전이다.

기업을 엣지 컴퓨팅으로 이끄는 요소는 다음과 같다.
 
  • 퍼블릭 클라우드의 엣지 기반 솔루션. 본질적으로 이들은 AWS 아웃포스트나 마이크로소프트 스택처럼 퍼블릭 클라우드의 프라이빗 클라우드 버전이다. 이들 솔루션은 흔히 레거시 시스템에서 퍼블릭 클라우드로 급격하게 전환하는 기반이 된다.
 
  • IoT 기반 프로젝트. 네트워크의 엣지와 데이터 소스에 가까운 데이터 스토리지와 컴퓨트는 더 나은 성능을 제공한다. 중앙의 퍼블릭 클라우드 서버로 돌려보내야 하는 데이터가 적기 때문이다.
 
  • 엣지 컴퓨팅 아키텍처. 이 아키텍처에는 좀 더 실질적이고 전통적인 서버가 필요하다. 특정 사무실이나 지사에 설치된 전통적인 스토리지나 컴퓨트 서버와 같다. 모든 지점에 스토리지와 컴퓨트를 배치해야 하는데, 중앙에서 관리하는 방식을 사용하고 싶은 레스토랑 체인을 생각해 보라.

그렇다면 이런 흐름을 가로막는 것은 무엇일까? 놀랍게도 비용이나 위험성이 아니라 관리의 복잡성이다. 터보노믹의 보고서에 따르면, “복잡성은 39%의 압도적인 응답을 기록했다. 2위인 보안(23%)과 3위인 네트워크/대역폭의 기술적 한계(22%)의 두 배에 가까운 수치이다.

만약 이 조사가 몇 년 전에 진행되었다면, 보안과 기술적 한계가 1, 2위를 차지했을 것이다. 그동안 어떤 변화가 일어난 것일까? 간단히 말해 실질적인 엣지 컴퓨팅 프로젝트가 개념 증명 수준의 프로젝트를 대체하고 있으며, 이들 프로젝트의 20~30%는 순전히 복잡성을 관리할 역량이 부족해서 실패한다. 

광범위하게 분산된 시스템을 관리하는 것은 쉽지 않다. 구성 관리, 패치, 소프트웨어 업데이트, CI/CD, 수용도 테스트, 분산 데이터 스토리지, 엣지 환경 내의 보안 운영 등 모든 것이 과제이다. 엣지에서 관리해야만 하는 복잡성 문제는 다 열거할 수 없을 정도로 많다.

이들 문제가 어렵기는 하지만, 지금도 관리 불가능한 것은 아니다. 수많은 클라우드 컴퓨팅용 AI옵스, 거버넌스, 구성 관리 툴이 있다. 하지만 엣지에 중점을 두고 있는 툴은 매우 드물다.

이유는 엣지용으로 반복 가능한 접근법과 기술 스택을 만드는 것이 어렵기 때문이다. 엣지 기반 시스템은 거의 모든 하드웨어와 소프트웨어를 사용할 수 있으며, 역량과 한계의 범위도 매우 넓다. 이와 대조적으로 개발자는 퍼블릭 클라우드 플랫폼의 일관성에 의존할 수 있다.

엣지 컴퓨팅은 참신하고 반복 가능한 접근법으로 복잡성을 중화해야 할 것이다. 이들 문제에 접근하는 일관된 방식을 제공하는 툴도 필요하다. 아직은 그 단계에 이르지 못했다. editor@itworld.co.kr


2020.12.09

IDG 블로그 | 엣지 컴퓨팅 도입의 핵심 장벽을 극복하라

David Linthicum | InfoWorld
엣지 컴퓨팅의 열기가 달아오르고 있다. 터보노믹(Turbonomic)의 최근 보고서에 따르면, 조사에 참여한 조직의 거의 50%가 엣지 컴퓨팅을 사용하고 있거나 향후 18개월 이내에 사용할 계획이다.
 
ⓒ Getty Images Bank

하지만 ‘엣지 컴퓨팅’이란 이름을 단 수많은 기존 개발 프로젝트가 거의 이름값을 하지 못하고 있다. 물론 불과 몇 년 전의 엣지 컴퓨팅이 어떤 상태였는지를 생각하면, 이 정도로 엄청난 발전이다.

기업을 엣지 컴퓨팅으로 이끄는 요소는 다음과 같다.
 
  • 퍼블릭 클라우드의 엣지 기반 솔루션. 본질적으로 이들은 AWS 아웃포스트나 마이크로소프트 스택처럼 퍼블릭 클라우드의 프라이빗 클라우드 버전이다. 이들 솔루션은 흔히 레거시 시스템에서 퍼블릭 클라우드로 급격하게 전환하는 기반이 된다.
 
  • IoT 기반 프로젝트. 네트워크의 엣지와 데이터 소스에 가까운 데이터 스토리지와 컴퓨트는 더 나은 성능을 제공한다. 중앙의 퍼블릭 클라우드 서버로 돌려보내야 하는 데이터가 적기 때문이다.
 
  • 엣지 컴퓨팅 아키텍처. 이 아키텍처에는 좀 더 실질적이고 전통적인 서버가 필요하다. 특정 사무실이나 지사에 설치된 전통적인 스토리지나 컴퓨트 서버와 같다. 모든 지점에 스토리지와 컴퓨트를 배치해야 하는데, 중앙에서 관리하는 방식을 사용하고 싶은 레스토랑 체인을 생각해 보라.

그렇다면 이런 흐름을 가로막는 것은 무엇일까? 놀랍게도 비용이나 위험성이 아니라 관리의 복잡성이다. 터보노믹의 보고서에 따르면, “복잡성은 39%의 압도적인 응답을 기록했다. 2위인 보안(23%)과 3위인 네트워크/대역폭의 기술적 한계(22%)의 두 배에 가까운 수치이다.

만약 이 조사가 몇 년 전에 진행되었다면, 보안과 기술적 한계가 1, 2위를 차지했을 것이다. 그동안 어떤 변화가 일어난 것일까? 간단히 말해 실질적인 엣지 컴퓨팅 프로젝트가 개념 증명 수준의 프로젝트를 대체하고 있으며, 이들 프로젝트의 20~30%는 순전히 복잡성을 관리할 역량이 부족해서 실패한다. 

광범위하게 분산된 시스템을 관리하는 것은 쉽지 않다. 구성 관리, 패치, 소프트웨어 업데이트, CI/CD, 수용도 테스트, 분산 데이터 스토리지, 엣지 환경 내의 보안 운영 등 모든 것이 과제이다. 엣지에서 관리해야만 하는 복잡성 문제는 다 열거할 수 없을 정도로 많다.

이들 문제가 어렵기는 하지만, 지금도 관리 불가능한 것은 아니다. 수많은 클라우드 컴퓨팅용 AI옵스, 거버넌스, 구성 관리 툴이 있다. 하지만 엣지에 중점을 두고 있는 툴은 매우 드물다.

이유는 엣지용으로 반복 가능한 접근법과 기술 스택을 만드는 것이 어렵기 때문이다. 엣지 기반 시스템은 거의 모든 하드웨어와 소프트웨어를 사용할 수 있으며, 역량과 한계의 범위도 매우 넓다. 이와 대조적으로 개발자는 퍼블릭 클라우드 플랫폼의 일관성에 의존할 수 있다.

엣지 컴퓨팅은 참신하고 반복 가능한 접근법으로 복잡성을 중화해야 할 것이다. 이들 문제에 접근하는 일관된 방식을 제공하는 툴도 필요하다. 아직은 그 단계에 이르지 못했다. editor@itworld.co.kr


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