클라우드로 데이터를 보내는 대신 클라우드를 에지로 보내는 것이 어떻습니까?

Iguazio의 Adi Hirschtein

IoT 시대에 기업은 몇 초 만에 중요한 결정을 내릴 것을 점점 더 요구하고 있습니다. 그러나 가장 시간에 민감한 상황에서 Adi Hirschtein은 말합니다. Iguazio의 제품 이사는 , 데이터를 중앙 집중식 클라우드로 보냈다가 다시 보내는 데 관련된 대기 시간은 효율성과 경제성에 상당한 장애물이 됩니다.

오늘날의 기업은 어떻게 하면 복잡한 지연 문제를 피하면서 IoT의 이점을 누릴 수 있습니까? 데이터를 소스에 더 가깝게 처리하여 데이터 전달을 극적으로 가속화할 수 있는 솔루션인 지능형 에지 컴퓨팅으로 들어가십시오.

2017년에 8,000만 달러(6,955만 유로) 미만으로 고정된 미국 엣지 컴퓨팅 시장은 여러 부문에 걸쳐 점점 더 많은 회사가 이점을 활용하려고 함에 따라 2025년까지 10억 달러(87억 유로) 이상으로 급증할 것으로 예상됩니다. . Business Insider는 2020년까지 56억 개의 기업 및 공공 부문 IoT 기기가 데이터 수집 및 처리에 에지 컴퓨팅을 활용할 것으로 예측합니다. 이는 2015년 수치보다 거의 9배 증가한 수치입니다.

즉, 클라우드는 아직 아무데도 가지 않습니다. 기업은 하이브리드 플랫폼을 사용하여 에지를 활용하여 더 빠르고 현명한 결정을 내리고 대역폭 비용을 줄이는 동시에 과거 데이터 및 탄력적 컴퓨팅을 위한 공용 클라우드에 대한 높은 연결성을 즐길 수 있습니다. 이 둘을 결합하면 머신 러닝 모델이 클라우드에서 개발되고 최대 성능을 위해 에지에 자동으로 배포됩니다.

중요한 필요

데이터를 중앙 집중식 클라우드로 주고받는 시간 소모적인 프로세스가 기업의 성과와 공공 안전을 위태롭게 할 수 있는 몇 가지 예시적인 사용 사례를 고려하십시오.

산업 플랜트의 국부적 인텔리전스가 산업용 IoT(IIoT)에서 장비 고장을 예측하거나 감지해야 하는 경우 공장은 가동을 중단하고 가능한 한 빨리 자동 복구 액추에이터를 작동하여 기계가 더 이상 파괴되지 않도록 해야 합니다. – 직원의 생명을 위험에 빠뜨리지 않도록.

산업 환경에서 에지 컴퓨팅 솔루션에 대한 긴급한 필요성은 제조가 2025년에 3억 600만 달러(2억 6604만 유로)로 미국 에지 컴퓨팅 시장의 가장 큰 부분을 차지할 예정인 이유를 설명하는 데 도움이 됩니다.

<노스크립트>

통신에서 에지 컴퓨팅은 네트워크 상태를 실시간으로 모니터링하고 예측하기 위한 중요한 도구 역할을 합니다. 이는 에지에서 기록 데이터와 상관 관계가 있는 여러 스트림의 높은 메시지 처리량을 처리해야만 달성할 수 있습니다. 에지 컴퓨팅이 실시간으로 개별 데이터 스트림을 처리하고 이에 따라 조치를 취하지 않으면 분석 프로세스가 훨씬 더 비효율적이고 시간이 많이 소요되어 주요 셀 네트워크 중단 가능성이 크게 높아집니다.

자연 발생 또는 사이버 공격으로 인해 발생한 이러한 정전은 영향을 받는 지역을 덮칠 수 있으므로 정전을 신속하게 감지하고 해결할 수 있는 통신 회사의 능력이 더욱 중요해집니다. 공공 안전과 관련하여 효율성과 시간은 범죄 해결의 핵심입니다. 사건 해결을 더 빠르게 하기 위해 법 집행 기관이 마음대로 사용할 수 있는 모든 기술은 클라우드 처리로 인해 데이터 분석이 심각하게 지연될 때 낭비됩니다.

극단적인 경우, 대중의 보안을 유지하는 법 집행 기관의 능력을 결정짓는 것은 바로 그 추가 3분입니다. 엣지 솔루션만이 여러 비정형 및 정형 데이터 소스의 데이터를 신속하게 연관시켜 경찰이 범죄 활동을 감지하고 예방할 수 있는 길을 열 수 있습니다. 의사 결정권자가 실행 가능한 분석에 신속하게 액세스해야 하는 다른 매우 민감한 사용 사례와 마찬가지로 초국소화된 데이터 처리가 유일한 해답입니다.

데이터 관리에 대한 재고

비즈니스의 거의 모든 측면에 IoT가 도입되는 가운데 기업은 방대한 양의 데이터에 대한 액세스 및 분석에 대한 전례 없는 수요를 발생시켰습니다. 이러한 환경에서 기업은 두 가지 선택을 할 수 있습니다. 처리를 위해 모든 데이터를 클라우드로 전송하거나 가장 중요하고 시간에 민감한 데이터를 로컬에서 처리하고 분석하는 동시에 머신 러닝 모델 교육 및 탄력성을 위해 클라우드를 활용할 수 있습니다. .

전자는 기업을 모든 종류의 지연에 취약하게 만들고 상당한 비용과 위험을 부과합니다. 후자는 기업에 응답 시간을 높이는 데 필요한 우위를 제공합니다. 이 모든 것은 중요한 질문을 제기합니다. 모든 데이터를 클라우드로 보냈다가 다시 보내는 대신 해당 클라우드를 에지로 이동하는 것이 어떻습니까? 기업들은 스스로에게 이렇게 묻고 동의하는 것 같습니다.

Gartner에 따르면 분석에 따르면 2017년에는 10% 미만이었던 것에 비해 2022년까지 기업 데이터의 3/4이 중앙 집중식 데이터 센터에서 처리 및 분석될 것입니다. 더 많은 기업이 인텔리전트 에지 접근 방식을 채택함에 따라 더 큰 단순성, 성능 및 보안을 의미할 것입니다. – 불필요한 시간과 비용을 들이지 않으면서 IoT의 이점을 더 많은 기업과 정부에 제공합니다.

에지 분석을 통해 기업은 해당 산업에서 더욱 경쟁력을 가질 수 있을 뿐만 아니라 상호 연결된 현실에서 필수적인 작업을 실시간으로 효과적으로 수행할 수 있습니다.

이 블로그의 작성자는 Adi Hirschtein Iguazio의 제품 이사입니다.