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2030년까지 온라인에 접속되는 디바이스가 500억 개에 이를 것으로 예측되고 있다. 이러한 각 디바이스가 데이터 센터에 광범위한 대역폭을 요구한다면, 네트워크는 영구적으로 혼잡해질 것이다. 엣지 컴퓨팅은 실제로 혼잡한 네트워크를 완화하기 위한 유일한 실용적인 솔루션이다.

엣지 컴퓨팅의 4대 법칙

첫 번째 법칙은 물리 법칙이며, 이는 불변의 법칙이다. RF 에너지는 광섬유 네트워크의 광자처럼 빛의 속도로 이동한다. 그것은 좋은 소식이다. 나쁜 소식은 그들이 더 빨리 여행할 수 없다는 것이다. 따라서 왕복 시간이 여전히 충분히 빠르지 않다면 엣지 컴퓨팅이 적절한 선택일 수 있다.

핑 테스트는 네트워크 연결의 두 엔드포인트 간 데이터 패킷이 이동하는 데 걸리는 시간을 측정하는 간단한 방법을 제공한다. 온라인 게임은 종종 둘 이상의 서버에서 호스팅되며, 게이머들은 가장 낮은 지연 시간을 가진 게임을 찾을 때까지 핑을 하게 되는데, 이는 데이터가 가장 빨리 이동할 수 있다는 것을 의미한다. 이는 시간에 민감한 데이터에 대해 1초의 작은 부분도 얼마나 중요한가를 보여준다.

지연 시간이 전송 메커니즘에 전적으로 종속되는 것도 아니다. 각 끝에는 인코더와 디코더, 어떤 에너지 형태로든 전자를 변환한 다음 다시 변환해야 하는 물리 계층이 있다. 이 모든 것은 시간이 걸리며, 프로세서가 GHz에서 측정된 속도로 실행되는 경우에도 시간은 유한하며 이동하는 데이터의 양에 따라 달라진다.

두 번째 법칙은 경제학 법칙이다. 이 법칙은 약간 더 유연하지만 처리 및 스토리지 리소스에 대한 수요가 급증하면서 예측 가능성도 낮아졌다. 마진은 항상 작지만, 클라우드 내 데이터 처리 비용이 갑자기 상승할 경우 수익과 손실 간의 차이를 입증할 수 있다.

클라우드 서비스 비용은 서버, 랙 또는 블레이드를 구입하거나 대여하는 비용에서 시작된다. 이는 CPU 코어 수, 필요한 RAM 또는 영구 스토리지의 양, 서비스 수준에 따라 달라질 수 있다. 보장된 가동 시간은 보장되지 않는 서비스 수준 보다 높은 비용이 든다. 네트워크 대역폭은 기본적으로 무료이지만 최소 수준의 대역폭이 필요한 경우 비용을 지불해야 하며, 이는 비용을 평가할 때 고려되어야 한다.

이와 달리, 엣지의 데이터를 처리하는 데는 이러한 종류의 가변 비용이 적용되지 않는다. 디바이스의 초기 비용이 발생한 후, 엣지에서 처리하는 모든 양의 데이터에 대한 추가 비용은 사실상 0이다.

데이터는 어떤 것을 의미하거나 나타낼 때 가치가 있는 것이다. 이것은 지역의 법칙인 세 번째 법칙을 강조한다. 정보를 캡처하는 모든 사용자는 이제 해당 데이터가 캡처 된 지역에 존재하는 데이터 개인 정보 보호법의 적용을 받을 수 있다. 즉, 데이터를 캡처하는 디바이스의 법적 소유자이더라도 해당 데이터를 지리적 경계를 넘어 이동할 수 없을 수도 있다.

예를 들어 여기에는 EU 데이터 보호 지침, GDPR(General Data Protection Regulation: 일반 데이터 보호 규정) 및 아시아 태평양 경제 협력 개인 정보 보호 프레임워크가 포함된다. 캐나다의 개인 정보 보호 및 전자 문서법은 EU 데이터 보호법을 준수하고 있으며, 미국의 세이프 하버 협정은 유사한 규정을 준수하고 있음을 보여준다.

엣지 프로세싱으로 이를 극복할 수 있다. 엣지에서 데이터를 처리하면 디바이스를 떠날 필요가 없다. 휴대형 소비자 기기에서는 데이터 프라이버시가 점점 더 중요해지고 있다. 휴대 전화의 안면 인식은 카메라 이미지를 처리하기 위해 로컬 AI를 사용하기 때문에 데이터가 디바이스에서 떠나지 않는다. CCTV와 기타 보안 감시 시스템도 마찬가지일 수 있다. 공공 장소를 모니터링하기 위해 카메라를 사용하는 것은 일반적으로 이미지가 클라우드 기반 데이터 서버에 의해 전송되고 처리된다는 것을 의미하며, 이는 데이터 개인 정보 보호 문제를 동반한다. 카메라의 데이터 처리 속도가 빠르고 안전하므로 데이터 개인 정보 보호 조치의 필요성을 제거하거나 단순화할 수 있다.

마지막으로, 우리는 머피의 법칙을 고려해야 한다. 만약 무언가가 잘못될 수 있다면, 그것은 잘못될 것이라는 법칙이다. 물론, 세상에서 가장 치밀하게 설계된 시스템에서도 항상 잘못될 수 있는 일이 발생될 수 있다. 엣지 프로세싱은 네트워크를 통해 데이터를 이동하고, 데이터를 클라우드에 저장하며, 처리 능력을 데이터 센터에 의존하는 것과 관련하여 발생할 수 있는 많은 장애 지점을 제거할 수 있다.

CNC 머신 내부의 지능형 엣지 장치 다이어그램

엣지 컴퓨팅에 대한 올바른 질문

애플리케이션이 기술적으로 엣지 프로세싱의 이점을 얻을 수 있더라도, 여전히 확인해야 할 사항이 있다. 가장 관련성이 높은 사항에 대한 목록은 다음과 같다.

1. 애플리케이션이 실행되는 프로세서 아키텍처는 무엇인가? 소프트웨어를 다른 명령 집합으로 포팅하는 것은 비용이 많이 들고 지연을 유발할 수 있으므로, 이동을 의미해서는 안 된다.
2. 어떤 종류의 I/O가 필요한가? 이는 유무선 인터페이스 수도 포함된다. 나중에 추가하는 것은 비효율적이므로 이는 사전에 검토되어야 한다.
3. 운영 환경은 어떻게 되는가? 극도로 덥거나, 매우 춥거나, 혹은 둘 다 해당되는가? 운영 환경이 극단적이고 매우 가변적인 화성 임무는 '엣지 프로세싱'의 좋은 예이다!
4. 하드웨어가 규정을 준수해야 하는가, 혹은 인증을 받아야 하는가? 정답은 거의 확실히 '예'이므로 사전 인증된 플랫폼을 선택하면 시간과 비용을 절약할 수 있다.
5. 전력이 얼마나 필요한가? 시스템 전력은 단가 및 설치 면에서 비용이 많이 들기 때문에 '충분한' 필요 전력양을 아는 것이 매우 유익할 수 있다.
6. 엣지 디바이스가 폼 팩터에 제한되는가? 이는 다른 그 어떤 배치보다 엣지 프로세싱에서 더 중요하므로 설계 주기 초기에 고려되어야 한다.
7. 서비스 수명 시간은 어떻게 되는가? 수년 동안 운영될 수도 있는 산업 애플리케이션으로 들어가는가, 아니면 수개월 내에 측정되는 라이프사이클인가?
8. 프로세싱 파워 측면에서 시스템 성능 요구 사항은 초당 프레임으로 측정하는가? 메모리 요구 사항 및 응용 프로그램의 언어는 어떻게 되는가?
9. 비용에 대한 고려 사항이 있는가? 대답은 항상 '예'이기 때문에 이것은 까다로운 질문이지만, 예산 제한을 사전에 아는 것이 선택 과정에 도움이 될 것이다.

엣지 프로세싱을 통해 다양한 애플리케이션 상의 이점을 얻을 수 있다.

사진은 스마트 주문을 위한 엣지의 머신비전 AI

결론

엣지 프로세싱은 IoT로 가능하지만 그 이상이다. 이는 연결된 디바이스의 이전 예보다 더 높은 기대치에 의해 구동된다. 낮은 수준에서는 공통점이 있다; 디바이스는 아마도 낮은 전력이어야 할 것이고, 낮은 비용이어야 할 것이다. 그러나 이제 전력 및 비용과 충돌하지 않고 더 높은 수준의 지능형 작동을 제공해야 할 수도 있다.

적합한 기술 파트너를 선택하면 올바른 플랫폼을 쉽게 선택할 수 있다. 에이디링크는 광범위한 엣지 처리 솔루션 포트폴리오와 보완 기술을 제공하는 다수의 회사와의 파트너십을 보유하고 있다. 엣지 컴퓨팅을 중심으로 개발된 에코시스템에 진입하면 AI 지원 애플리케이션에 적합한 엣지 컴퓨팅 플랫폼을 선택할 수 있는 최상의 기회를 얻을 수 있다.

이 기사의 1부 기사는 아래 링크에서 확인할 수 있다.
엣지 AI 디바이스를 선택하는 방법 – 1부 

글/ 토비 맥클린(Toby Mcclean), AIoT 기술 및 혁신, 에이디링크 테크놀로지 부사장

저자 소개
토비 맥클린(Toby McClean)은 에이디링크 테크놀로지(ADLINK Technology)의 부사장이며, 포브스 테크놀로지 위원회(Forbes Technology Council)의 회원이다. 그는 AI 및 IoT 솔루션, 기술, 혁신 및 기술 파트너 에코시스템을 위한 에이디링크의 기술전략을 추진하고 있다. 에이디링크에 대한 자세한 정보는 www.adlinktech.com에서 확인할 수 있다.