엣지의 가능성:
데이터가 있는 곳에 인텔리전스 배치
• 트렌드 기사
2023년부터 마켓에 출시되는 제품의 경우, 로고와 로고 위치 변경이 예정되어 있습니다. 이에 실제 제품은 사진 및 영상 속 이미지와 다를 수 있습니다.
공유 장소
클라우드에서 네트워크 엣지로 데이터 분석의 중심이 이동하며 실시간 의사 결정 주도
지난 10년간 주요 기술 트렌드는 클라우드로 대규모 마이그레이션하는 것이었습니다. 규모의 경제와 온라인 서비스의 범위는 모든 규모의 조직이 다양한 IT 기능을 위해 클라우드 서비스를 채택했음을 의미하며, 애플리케이션 구축 및 실행에 대한 현대적인 접근 방식은 이제 '클라우드 네이티브'로 설명됩니다.
그러나 데이터 경쟁에서 앞서고자 하는 기업이 대규모 클라우드 데이터 센터 내부의 모든 것을 중앙에 모으는 데에는 한계가 있습니다. 5G 네트워크의 도래와 IIoT(산업용 사물 인터넷)의 일부로 연결된 장치가 붐을 일으키면서 방대한 양의 실시간 데이터가 생성될 것이며, 적시에 비즈니스 결정을 내리기 위해서는 이 모든 정보를 신속하게 분석해야 합니다. 새로운 기술과 강력한 새 분석 모델의 세계에서 속도는 정확성 못지않게 중요합니다. 클라우드에는 부족한 속성이죠.
Gartner1에 따르면 현재 기업에서 생성된 데이터의 약 10%만이 기존 데이터 센터 또는 클라우드 외부에서 생성 및 처리되지만 이 수치는 2025년까지 75%로 급증할 것으로 예상됩니다. Gartner 선임 연구이사 Santhosh Rao는 이에 따라 조직이 분산 접근방식을 고려해야 한다고 결론짓습니다. "데이터의 양과 속도가 증가함에 따라 처리를 위해 이 모든 정보를 클라우드 또는 데이터 센터로 스트리밍하는 비효율성도 증가합니다.”
75%
2025년까지 기존 데이터 센터 및 클라우드 외부에서 생성 및 처리될 기업 생성 데이터의 비율, Gartner1
이는 클라우드에서 엣지 컴퓨팅으로의 잠재적인 판도 변화를 의미합니다.
분석회사 SAS의 수석 부사장 겸 최고 기술 책임자인 Oliver Schabenberger는 엣지가 엔터프라이즈 조직의 출발점이 되어야 한다고 주장합니다. 데이터 센터 외부에서 데이터가 생성되고 인터넷에 연결된 모든 것이 엣지에 있기 때문입니다.2
그는 "여기에는 가전제품, 기계, 자동차, 가로등, 가정의 스마트 기기, 기관차, 반려동물, 의료기기 같은 것들이 모두 포함됩니다."라고 말합니다.
데이터 사이언티스트의 경우 인텔리전스가 수집 지점으로 이동한다는 것은 곧 새로운 가능성의 세계가 열린다는 뜻입니다. 드디어 IIoT의 잠재력을 실현할 수 있고 연결된 장치를 사용해 다양한 데이터 유형이 수집되며 데이터를 먼저 분류하지 않아도 학습이 가능하기 때문입니다. 원하는 것이 무엇인지도 모른 채 풍력 터빈, 현관문, 가로등 같은 사물에서 인사이트를 얻을 수 있습니다.
즉각적으로 누릴 수 있는 이점을 세 가지 꼽는다면 빠른 응답, 네트워크 상의 분산 처리로 인한 확장성 향상, 사용 대역폭 최소화를 통한 비용 절감 등이 있습니다. 이 모든 것이 모여 새로운 분석 영역을 확장하고 더 많은 작업을 빠르게 수행할 수 있게 됩니다.
"데이터 수집 지점에서 인텔리전스를 이용하거나 지식을 발견하는 기능은 현재 많은 애플리케이션에서 매우 중요합니다.”
Kirk Borne
Booz Allen Hamilton 수석 데이터 사이언티스트 겸 상임고문
속도에 대한 요구
엣지 분석의 모든 잠재적 이점 중에서 가장 시급한 것은 데이터 처리 속도입니다. 미디어 스트리밍, IIoT, VR 및 AR 애플리케이션은 모두 매우 짧은 대기 시간으로 많은 양의 데이터를 전송해야 합니다. 1초 미만의 응답 시간이 필요한 경우 클라우드에 대한 요청을 기다리는 것은 가능한 옵션이 아닙니다. 결과적으로 몇몇 가장 흥미로운 신기술의 잠재력은 엣지에서만 진정으로 실현될 수 있습니다.
Booz Allen Hamilton의 수석 데이터 사이언티스트 겸 상임고문인 Kirk Borne은 데이터 축적 속도에 발맞추기 위한 경쟁이 데이터 사이언스에서 엣지로의 전환을 주도하고 있다고 말합니다. "데이터 수집 지점에서 인텔리전스를 이용하거나 지식을 발견하는 기능은 현재 많은 애플리케이션에서 매우 중요합니다. 더 이상 비즈니스 센터로 데이터를 가져와 1년 동안 분석할 여유가 없습니다.” 특히 자율주행차의 경우에는 더욱 그렇습니다. Waymo(Google의 예전 자율주행차 프로젝트)가 운영하는 자율주행 테스트 차량은 매일 11TB~152TB의 센서 데이터를 생성하는 것으로 추산됩니다.3 연결이 충분히 안정적이라고 가정할 경우 네트워크를 통해 데이터를 주고받는 데 최소 150-200밀리초가 소요됩니다4.
152TB
Waymo의 자율주행 테스트 차량에서 매일 수집되는 센서 데이터의 양3
엣지 장치는 차량이 궁극적인 IIoT 장치로 자리를 잡고 주변 환경과 통신하며 결정적으로 도로에 있는 다른 차량과의 통신을 통해 순간적인 결정을 내리는 데 중요합니다. 끊임없이 변화하는 도로 상황에 대응할 때 오류나 지연을 감수할 여유는 없습니다. 데이터를 원격으로 분석하는 클라우드 서버의 지시를 기다리느라 잠시 멈추는 것은 자율주행차에서 유용한 방안이 아닙니다. 오직 엣지만이 자율주행차를 안전하고 실행 가능한 전망으로 만드는 데 필요한 신속한 의사결정을 제공할 수 있습니다.
매력은 떨어지지만 못지않게 중요한 예를 들어볼까요? 산업용 기계를 작동하는 제어 시스템은 사람이 너무 가까이 있으면 즉시 중지해야 합니다.5 그 작은 지연이 생사를 가를 수 있습니다.
엣지는 항공우주 분야에서 실시간 데이터를 사용하여 안전을 개선할 수도 있습니다.
"비행기 엔진 제조업체들은 비행기 자체에서 신뢰할 수 있는 고성능 컴퓨팅을 갖추기를 원합니다.”
Todd Mostak
분석회사 OmniSci의 CEO 겸 공동 설립자
"문제가 있는 경우 [현재] 비행기가 비행 중에 생성하는 테라바이트 단위의 데이터를 되돌려 보낼 기회가 항상 있는 것은 아니며 사람들은 실제로 비행기에서 일부 분석과 이상 징후 플래그를 지정하기를 원하기 때문입니다.”
의사결정의 신속성이 덜 중요한 경우에도 지연의 누적된 비즈니스 위험은 빠르게 증가할 수 있습니다. 예를 들어 매장 폐기물을 피하려는 슈퍼마켓 체인은 엣지 정보를 보며 여러 매장 위치에 있는 냉장고의 작동 성능과 온도에 대한 실시간 인사이트를 매장 관리자에게 제공하여 냉장고에 문제가 발생한 경우 즉각적인 상품 보호 조치를 취하도록 할 수 있습니다.6
고객 경험 형성
미디어 및 엔터테인먼트 산업에서는 엣지를 통해 개선되고 개인화된 고객 경험에 대한 증가하는 수요를 충족할 수 있습니다. 데이터 사이언티스트는 추천 엔진과 감정 분석을 통해 사용자 데이터를 가치 있는 인사이트로 더 빠르게 전환해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 이것이 Netflix, Uber, Amazon과 같은 기업이 엣지를 중심으로 비즈니스 모델을 개발하기로 선택하는 이유입니다.
고속 5G 네트워크는 이동 중에도 완벽한 고객 경험에 대한 사용자 기대치를 높일 것으로 예상됩니다. 일부 네트워크 사업자는 성능이 현재 네트워크보다 10배에서 최대 1,000배 더 빠를 것으로 추정하고 있으므로 사용자는 증강현실 또는 4K 비디오를 모바일 장치로 스트리밍하는 것과 같은 경험이 언제든 실현되기를 바라게 될 것입니다. 이를 위해서는 엣지만이 제공할 수 있는 빠른 데이터 전송 속도가 필요합니다.
150- 120
강력한 네트워크 연결이 있다고 가정할 때 데이터가 셀룰러 네트워크를 통과하는 데 소요되는 예상 최소 시간(밀리초)16
전문가 시각
엣지에서 데이터 사이언스의 미래
Kirk Borne
Booz Allen Hamilton 수석 데이터 사이언티스트 겸 상임고문
”엣지에 있는 것이 이미징 데이터이든 사이버 네트워크 데이터 같은 스트림이든 모든 종류의 빠르게 움직이는 데이터를 관리하려면 데이터 수집 지점에 데이터 수집 유형에 특화된 엣지 장치를 갖추고 있어야 합니다. 현재 수많은 애플리케이션에서 데이터 수집 시점에 인텔리전스를 이용하거나 지식을 발견할 수 있는 능력은 매우 중요합니다.”
Jared Dame
Z by HP의 AI 및 데이터 사이언스 책임자
“엣지에는 Jetson Nano, Intel Movidius 칩과 같은 모바일 워크스테이션과 장치가 포함됩니다. 클라우드가 모든 것의 엔드포인트가 되지 않도록 데이터를 수집, 필터링, 생성하는 엣지에서 이러한 모든 작업이 수행됩니다. 즉, 비즈니스 결정을 내리기 위해 모든 데이터가 클라우드로 처리될 때까지 기다리지 않아도 됩니다.”
숫자 게임
이러한 초점 이동의 한 가지 시사점은 엣지 컴퓨팅에 대한 하드웨어 요구사항이 변화할 것이라는 것입니다. 공급업체는 단순한 임베디드 장치와 마이크로컨트롤러에서 워크스테이션이나 마이크로 데이터 센터와 같은 보다 강력한 시스템으로 이동함으로써 엣지에서의 혁신에 대한 요구에 부응하고 있습니다.7
방대한 양의 IIoT 데이터를 처리하는 기업의 경우 엣지를 통해 데이터 센터나 클라우드로 데이터를 다시 전송하는 비용을 줄일 수 있어야 합니다. 이는 Seagate의 총괄부사장 겸 운영, 제품, 기술 책임자인 Jeff Nygaard가 지적한 것입니다.
"파이프를 통해 엔드포인트에서 엣지, 클라우드로 데이터를 이동하는 것은 무료가 아닙니다. 파이프라인을 통해 데이터를 전송하는 데 비용이 듭니다. 데이터를 이동해야 할 경우에만 데이터를 이동해야 한다는 생각이 중요합니다."라고 그는 말합니다.8
엣지 컴퓨팅을 사용하면 데이터가 클라우드로 전송되기 전에 필터링하고 처리할 수 있으므로 전송되는 데이터의 양과 발생할 수 있는 네트워크 비용이 줄어듭니다. 이는 기업이 IIoT 장치의 잠재력을 최대한 실현하여 이전에는 불가능했던 데이터 소스를 얻어 실시간으로 비즈니스 크리티컬 인사이트에 활용할 있는 가능성의 세계를 열어줍니다.
"파이프를 통해 엔드포인트에서 엣지, 클라우드로 데이터를 이동하는 것은 무료가 아닙니다. 파이프라인을 통해 데이터를 전송하는 데 비용이 듭니다. 데이터를 이동해야 할 경우에만 데이터를 이동해야 한다는 생각이 중요합니다.”
Jeff Nygaard
Seagate의 총괄부사장 겸 운영, 제품, 기술 책임자
예를 들어 바다의 원격 위치에서 작동하는 석유 굴착 장치에는 수천 개의 센서가 달려 있어 많은 양의 데이터를 생성하는데 대부분이 중복일 수 있습니다. 안정적인 인터넷 연결을 이용할 가능성은 적으며 위성 데이터 연결을 통해 이 모든 정보를 다시 기지로 스트리밍하는 것은 엄청나게 많은 비용이 들 것입니다. 대신 로컬 엣지 컴퓨팅 시스템을 사용하면 엣지에서 데이터를 컴파일하고 중앙 데이터 센터 또는 클라우드에 일일 보고서를 보내 장기 저장할 수 있으므로 중요한 데이터만 전송됩니다.9
따라서 엣지 컴퓨팅은 보다 분산된 아키텍처를 구현하는 것에 관한 기술입니다. 데이터 처리가 데이터 소스와 가장 가까운 곳에서 이루어져 비즈니스 사용자가 실시간 인사이트를 얻을 수 있기 때문에 분산이 확장성을 제공하는 핵심입니다. 또한 중앙 집중식 아키텍처로 성능에 영향을 미칠 수 있는 네트워크 장애 및 지연의 위험을 방지함으로써 IT 리더와 데이터 전략가의 의사 결정 프로세스가 향상됩니다.10
그러나 엣지와 클라우드는 상호 배타적인 관계가 아닙니다. 엣지와 클라우드가 함께 작동하는 새로운 하이브리드 모델이 등장하고 있습니다. 공장 환경이 한 예가 될 수 있는데, 스마트 공장에서는 데이터가 클라우드로 직접 유입되지 않습니다. 전환 과정에서 공장 현장의 귀중한 컨텍스트가 손실될 수 있기 때문입니다. 대신 적시성과 무관한 경우 사용량이 적은 시간에 필터링된 데이터가 클라우드로 전송됩니다.11
엣지에서 데이터 사이언스의 가능성
LJ Duarte and Associates의 데이터 사이언티스트 겸 대표인 Jim Duarte는 데이터 사이언티스트, 특히 예측 모델을 제어 소스에 배치하는 엔지니어가 엣지로의 전환을 열광적으로 수용할 것이라고 믿습니다.
"더 나은 분석이 더 나은 모델을 만들고 기술의 확장성이 이를 더 많은 위치에 배치함에 따라 더 많은 엣지 애플리케이션이 가능해질 것입니다."라고 그는 예측합니다. “복잡한 워크플로우는 최적화를 개선하기 위한 제약을 최소화하기 위해 더 나은 제어 기능을 갖게 될 것입니다. 컨트롤러의 크기가 작을수록 컨트롤러를 보호하고 더 오래 작동하도록 유지하는 능력이 향상되기 때문에 컨트롤러를 축소해 혹독한 환경에 배치함으로써 더 강력한 엣지 분석이 생성될 것입니다.”
데이터 사이언티스트가 엣지에서 정교한 데이터 분석을 수행하면 예측 기반 결과를 통해 기업이 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.
예를 들어, 토목 장비와 같은 고가의 산업용 기계의 큰 부분을 생각해 보십시오. 머신러닝이 기계의 하위 어셈블리와 구성 요소 사이의 관계를 식별하고 매핑한 다음, 이러한 구성 요소를 모니터링하고 시뮬레이션을 실행하여 미래 상태를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.12
이러한 모델은 기계의 미래 장애뿐만 아니라 예상 장애 시간도 예측할 수 있습니다. 과거에는 이를 수행하기 위한 계산이 너무 복잡했을 것입니다. 이 기능을 통해 기업은 유지 관리 일정을 잡고 계획되지 않은 가동 중지 시간을 방지할 수 있을 뿐만 아니라 예비 재고를 훨씬 더 효율적으로 관리할 수 있습니다.
보다 나은 비즈니스 의사 결정
엣지 분석은 머신러닝 애플리케이션에서 완전히 새로운 가능성의 영역을 엽니다. 예를 들어 금융 서비스에서 데이터 사이언티스트는 특정 고객의 거래가 비정상적인 경우 실시간으로 평가하는 알고리즘을 훈련하고 부정거래 가능성이 최소 95% 이상이면 검증을 요청하거나 아예 차단할 수 있습니다.13
머신러닝 알고리즘은 또한 금융 및 보험에서 매우 일반적인 보험 업무와도 완벽하게 맞아 직원이 더 빠르고 정확한 결정을 내리는 데 도움이 되는 보험 및 신용 평가 작업을 수행합니다.
의료는 머신러닝에 기반한 분석이 시간과 비용 측면에서 상당한 효율성을 제공할 뿐만 아니라 결정적으로 생명을 구함으로써 막대한 영향을 미칠 것으로 예상되는 또 다른 분야입니다. 병리학자가 의료 영상을 보고 더 빠르고 정확한 진단을 내릴 수 있도록 지원하는 것부터 새로운 유형의 치료법이나 요법이 도움이 될 환자를 식별하는 것에 이르기까지 다양하게 활용할 수 있기 때문에 의료 전문가는 이제 AI를 의료의 미래로 간주합니다.
Inseego Corp의 AI 및 ML 책임자인 Amit Marathe는 "오늘날 병원에 가서 MRI를 찍으면 데이터가 즉시 표시되지만 결과지를 받아볼 때까지 아마 일주일은 걸릴 것입니다."라며, "저는 의료 서비스가 실시간 분석으로 전환하고 있다고 봅니다.”라고 말했습니다.
미래의 적용 예시 가운데 가상의 응급 의료 대응(EMR) 시스템의 경우 의사가 환자를 진찰하는 동시에 예측 알고리즘을 실행할 수 있습니다. 이 비전에서 EMR 시스템은 실시간 진단과 병리 결과, 치료 옵션은 물론 각 옵션의 잠재적인 효과를 표시합니다.
"엣지 컴퓨팅에는 IoT, 자율주행차, 산업 자동화와 같은 애플리케이션을 넘어서는 흥미진진한 미래가 펼쳐져 있습니다.”
Darren Seymour-Russell
Mudano 데이터 사이언스 책임자
지능형 장치의 부상
이러한 발전은 데이터 센터 외부로, 그리고 우리가 직장과 일상생활에서 사용하는 장치와 기계로까지 AI의 범위를 넓히고 있습니다15. Deloitte는 시각과 소리, 기타 패턴을 인식하고 반응할 수 있는 AI 기반 스마트 장치의 확산으로 특징지어지는 다가오는 '만연한 지능의 시대'를 예측합니다. 점점 더 데이터 사이언티스트가 경험을 통해 학습하고 변화하는 상황에 적응하며 결과를 예측하도록 기계를 훈련할 수 있게 될 것입니다.
데이터 컨설팅 회사 Mudano의 데이터 사이언스 책임자인 Darren Seymour-Russell은 "엣지 컴퓨팅은 흥미진진한 미래를 가지고 있으며 IIoT, 자율주행차, 산업 자동화와 같은 '기존' 애플리케이션을 넘어 개인화된 사용자 경험이 핵심적인 영역으로까지 확장될 것입니다."라고 예측합니다.
예를 들어, 안전한 은행 거래 중에 고객에게 개별적으로 맞춤화된 서비스 또는 혜택이 제공될 수 있습니다. 클라우드에 있는 것이 아니라 내장된 인텔리전스를 통해 이러한 장치는 연결이 불량하거나 끊긴 경우에도 즉각적인 응답과 강력한 성능이 필요한 모든 종류의 애플리케이션을 가능하게 합니다.
전망
데이터는 점점 데이터 센터가 아닌 엣지에서 생성되고 있으며 많은 애플리케이션에서 실시간 대응이 필요하기 때문에 데이터 처리도 엣지에서 이루어져야 합니다.
기업은 조직 내 어디서 어떻게 데이터를 수집하고 사용하는지, 네트워크 엣지에서 분석을 수행하면 데이터 정체를 피하면서 성능이 크게 향상될 수 있는지 여부를 평가해야 합니다. 그러나 엣지 컴퓨팅은 클라우드를 대체하는 것이 아니며, 다만 로컬 접속 지점을 제공하고 대역폭 비용을 줄여 클라우드의 도달 범위를 확장합니다.
주요 내용
엣지에서 처리하면 네트워크 트래픽 및 대기 시간과 관련된 비용이 줄어들어 비용이 절감됩니다.
신속한 대응이 요구되거나 대역폭이 제한되는 경우 엣지에서의 분석이 필수적입니다.
순수 클라우드 전략에서 엣지 + 클라우드를 포함하는 하이브리드 전략으로 트렌드가 눈에 띄게 바뀌고 있습니다.
엣지 컴퓨팅의 이점 자세히 알아보기
관련 글
• 트렌드 기사
가속화된 GPU: 머신러닝으로 한계를 뛰어넘다
GPU는 데이터 사이언티스트에게 새로운 가능성을 열어줍니다. 그 방법은 머신러닝의 잠재력을 최대한 활용하여 분석을 가속화하는 것입니다.
• 트렌드 기사
Z by HP 데이터 사이언스 워크스테이션 및 소프트웨어
HP의 고성능 워크스테이션에는 데이터 사이언스 워크플로우를 가속화하는 업계 최고의 하드웨어 및 소프트웨어가 포함되어 있습니다.
제품 살펴보기
탁월한 성능을 발휘하는
인텔® 제온®
및 인텔® 코어™ i9 프로세서
질문이 있으신가요?
세일즈 서포트에 문의하세요.
소셜 미디어에서 Z by HP 팔로우
제품 선택에 도움이 필요하신가요?
제품에 대한 지원이 필요하신가요?
면책 고지
- https://www.gartner.com/smarterwithgartner/what-edge-computing-means-for-infrastructure-and-operations-leaders
- https://www.sas.com/en_us/insights/articles/data-management/the-future-of-iot-on-the-edge.html
- https://www.tuxera.com/blog/autonomous-and-adas-test-cars-produce-over-11-tb-of-data-per-day/
- https://medium.com/@lance.eliot/edge-computing-is-big-booster-for-autonomous-self-driving-cars-c36537fcef5f
- https://blog.bosch-si.com/bosch-iot-suite/why-edge-computing-for-iot/
- https://www.information-age.com/data-intelligence-edge-analytics-iot-123480944/
- https://www.sas.com/en_us/insights/articles/data-management/the-future-of-iot-on-the-edge.html
- https://blog.seagate.com/enterprises/idc-and-seagate-what-enterprises-must-know-about-edge-computing/
- https://www.networkworld.com/article/3224893/what-is-edge-computing-and-how-it-s-changing-the-network.html
- https://www.networkworld.com/article/3331978/edge-computing-best-practices.html
- https://www.smartindustry.com/blog/smart-industry-connect/ai-in-the-smart-factory-a-new-approach-for-smart-industry/
- https://www.accenture.com/us-en/_acnmedia/pdf-50/accenture-edge-analytics-mobility.pdf
- https://towardsdatascience.com/machine-learning-in-finance-why-what-how-d524a2357b56?gi=ed60b99facf9
- https://www.healthcatalyst.com/
- https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/signals-for-strategists/pervasive-intelligence-smart-machines.html
- https://www.youtube.com/watch?v=0L9KxV5WfQo
4AA7-7925ENW, 2020년 7월
제품은 표시된 이미지와 다를 수 있습니다.
제품 이미지는 단지 설명을 위한 것으로 나라별로 제품 가용성과 색상이 다를 수 있습니다.
여기에 포함된 정보는 사전 통지 없이 변경될 수 있습니다. HP 제품 및 서비스에 대한 유일한 보증 사항은 해당 제품 및 서비스와 함께 제공되는 보증서에 명시되어 있습니다. 여기에 설명된 내용 중 어느 것도 추가적인 보증을 제공하지 않습니다.HP는 여기에 포함된 기술적, 편집상 오류나 누락에 대해 책임을 지지 않습니다.
인텔, 인텔 로고, 코어, 제온은 미국 및 기타 국가에서 Intel Corporation 또는 그 자회사의 상표 또는 등록 상표입니다.Microsoft 및 Windows는 미국 및/또는 기타 국가에서 Microsoft Corporation의 상표 또는 등록 상표입니다. NVIDIA, NVIDIA 로고, NVIDIA NGC, NVIDIA Omniverse, NVIDIA RAPIDS, NVIDIA RTX는 미국 및 기타 국가에서 NVIDIA Corporation의 상표 및/또는 등록 상표입니다. Linux®는 미국 및 기타 국가에서 Linus Torvalds의 등록 상표입니다. AMD는 Advanced Micro Devices, Inc.의 상표입니다.