마크베이스 블로그


Edge computing with High Performance Time-Series DBMS1

작성자
machbase
작성일
2018-05-11 14:31
조회
559

Edge computing 이란?


 


최근 들어 IIoT(Industrial IoT) 영역에서 가장 많이 언급되어지는 용어 중 하나인  Edge Computing은  포그 컴퓨팅 혹은 MEC(Mobile Edge Computing) 등 여러 가지로 불리는 새로운 산업용 데이터 처리 패러다임을 일컫는다. 


간단히 말해 우리가 익숙한 모델인 Cloud 컴퓨팅처럼 데이터를 처리하고 연산하는 곳이 멀리 떨어진 데이터 센터에 있는 게 아니라 사용자들이 사용하는 단말 장비들과 가까운 곳에 컴퓨팅 장치가 위치하는 모델인 것이다.


이러한 산업계 데이터 및 컴퓨팅 모델을 총칭해서 "Edge Computing"이라고 한다.


 


기존에도 ‘Edge’라고 불리는 영역에  장비들이 존재하였지만, 그 역할은 단순히 데이터 전송 또는 일부 데이터 저장의 역할만 수행했다.


그러나 오래전 모델과 Edge Computing 의 가장 큰  차이점은  이 ‘Edge’ 장비에 컴퓨팅 능력을 부가하여 실시간으로 데이터 저장과 분석을 원활하게 할 수 있도록 한다는 것이다. 


이는 급격한 하드웨어 기술의 발전으로 인한 프로세서 및 관련 칩의 가격 하락 및  연산량의 증가가  이 고성능 Edge Computing을 가능하게 한 근본 원인이다.


이러한 덕분에 성능이 좋은 컴퓨터에서만 실행 가능했던 실시간 대량의 데이터 분석이나,  인공지능 연산양의 에지 장비들만으로 충분히 돌릴 수 있게 되었고 수많은 산업계에서 하나의 큰 흐름으로 바뀌고 있다.


 


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출처 : https://www.collaberatact.com/cloud-different-edge-iot-environment/


 


 


Edge Computing의 이점


 


Edge Computing을 활용함으로써 실제 고객들이 얻을 수 있는 이점이 상당히 많지만, 크게 세 가지로 아래에 정리될 수 있다.


 


첫째, 데이터 부하와 클라우드 비용을 줄일 수 있다. 


점점 더 IoT 단말 개수와 센서의 개수가 늘어감에 따라 데이터의 생성량과 속도가 어마어마하게 증가한다.


그러나, 분석 위해 이러한 모든 데이터를 클라우드에 올리는 것은 비용과 효율성 측면에서 올바른 선택이 아닌 것으로 점점 변하고 있다.


따라서, Edge 단말에서는 일정 기간 동안의 모든 데이터를 저장하고, 부분적으로 필요한 통계 및 관리만을 클라우드로 전송하는 방식으로 데이터 처리를 분산하는 것이 비용과 성능 측면에서 매우 합리적일 것이다.


 


둘째, 실시간 대응이 가능하다.


Edge Computing 모델이 가지고 있는 가장 강력한 장점 중의 하나이다.


모든 데이터를 클라우드에 보내 분석한 이후 그 결과를 바탕으로 대응하는 것은 실시간 패러다임과 거리가 먼 방식이다.


Edge 단말에서 발생하는 이벤트를 즉시 분석하고, 즉시 대응할 수 있는 것이야말로, 실제 IIoT 고객의 극심한 비즈니스 경쟁 환경에서 가장 필요한 필수 요소 중의 하나이다.


 


셋째, 보안 위협에 대해 상대적으로 안전해서 고객 서비스의 연속성을 보장할 수 있다.


퍼블릭 클라우드는 공용망(WAN : Wide Area Network)을 기본으로 하기 때문에 디도스 공격 혹은 새롭게 개발되는 수많은 보안 이슈를 감수하면서 그 서비스를 활용하는 것이다.


특히 화학 관련 산업이나 자동차와 같이 실시간 대응에 클라우드 솔루션을 이용한다면, 그 서버가 여러 가지 이유로 마비될 때 매우 치명적인 타격을 받을 수 있는 위험을 감수해야 한다.


그러나 에지 컴퓨팅으로 에지 부분 장치에서 지역망(LAN : Local Area Network) 기반으로 컴퓨팅을 수행한다면 최소한 서비스 마비와 같은 극단적인 상황을 방지할 수 있다.


 


IoT Edge Computing의 전망


현재 많은 서비스들이 클라우드 기반으로 개발되었거나 개발되고 있는 것이 현실이다.


그러나, 앞에서 언급했던 Edge Computing의 장점으로 인해 IIoT에서의 시스템 개발은 Edge 영역으로 무게 중심이 옮겨지면서 Cloud 영역과의 경계가 점점 더 명확하게 구분될 것으로 예상된다.


특히, Edge에서는 센서로부터 대량으로 도달하는 실시간 데이터 저장과 분석에 대한 1차 부하를 견딜 수 있는 소프트웨어 및 하드웨어의 대안을 시장이 찾아서 나름의 표준화된 형태를 구축하게 될 것이다.


이와 더불어 Cloud에서는 Edge로부터 받아들어야 할 데이터의 종류와 량의 명확하게 정의하게 될 것이며, 이것이 실제 클라우드 운용 비용과 실시간 데이터 처리 능력이 주요한 의사 결정 포인트로 작용하게 될 것이 분명하다.


Edge 장비의 성능이 발전함에 따라 나름의 AI 및 관련 분석이 활성화될 것으로 보이지만, 빅데이터의 분석과 예측 관점에서는 Cloud 단에서의 컴퓨팅 파워를 활용해야 하는 제약사항을 고려하면, Cloud 의 역할도 여전히 중요한 영역으로 남아 있으리라 쉽게 추측할 수 있다.


결국 사용자는 어떠한  Edge와 Cloud의 조합 형태가  해당 비즈니스 위협을 줄이고 비용을 최소화할 것인지에 대한 경제적 평가가 Edge Computing의 도입 여부와 활용에 결정적인 역할을 할 것이다.


 


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Data flow in Edge Computing (https://www.solwaycomms.com/edge-computing/)
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