클라우드 컴퓨팅
작업자가 위험한 지역에서 작업하는 동안 경고를 보내거나 받을 수 있는 IoT(사물 인터넷) 지원 스마트 신발을 상상해 보십시오. 가능성은 정말 놀랍습니다. 우리가 한때 미래 기술로 꿈꿨던 것이 이제 직장과 가정 전반에 걸쳐 기회를 창출할 수 있는 손끝에 있습니다. IoT 장치의 확산을 목격함에 따라 생산성의 고원으로 향하고 있다는 경종을 울릴 때입니다.
이전에는 IT 부서에서 하나의 데이터 스트림을 하나의 애플리케이션으로 가져왔지만 지금은 여러 스트림을 하나의 애플리케이션 또는 여러 애플리케이션으로 가져와야 합니다. 기업들은 IoT의 발전에 흥분하고 준비하고 있지만, 우리가 신생 단계를 넘어설 준비가 되었는지 여부는 불분명합니다. IoT는 단일 환경에서 다양한 데이터 모델을 가진 여러 장치가 추출하고 균일하게 분석해야 하는 정보를 생성한다는 것을 의미합니다.
GSMA Intelligence는 2025년에 전 세계적으로 IoT에 대한 연결이 250억 건에 달할 것으로 예측합니다. 이는 우리를 엣지 컴퓨팅, 즉 엣지 컴퓨팅으로 이끌기에 충분합니다.
연례 모바일 산업 행사인 MWC(Mobile World Congress)에서 IoT가 주요 주제였습니다. 업계 전문가들이 주도하는 토론은 IT 팀과 기업이 IoT의 데이터를 어떻게 처리할 것인가라는 주제를 중심으로 진행되었습니다. 가장 큰 답은 엣지 컴퓨팅인 것 같습니다.
클라우드는 IoT 개발에 박차를 가했지만 IoT 데이터를 저장하고 처리하는 주요 위치 역할을 하는 과정을 진행했습니다. 지연 시간에 민감한 데이터 처리가 보편화되는 상황에서 데이터를 중앙 집중화하는 것은 더 이상 효율적이지 않거나 현실적이지 않습니다.
그 대신 에지 컴퓨팅은 데이터가 생성된 위치 근처의 네트워크 또는 인프라 에지에서 데이터를 처리하여 대역폭과 스토리지를 절약하고 해당 데이터에서 컨텍스트를 가져오는 시간을 단축함으로써 최신 IoT 문제에 답합니다.
에지에서의 처리는 클라우드로의 데이터 왕복을 차단하기 때문에 대기 시간을 줄이고 연결된 애플리케이션을 더욱 강력하고 반응성이 좋게 만듭니다. 그러나 우리는 아직 완전히 정의되지 않은 IoT 장치와 에지 컴퓨팅에도 많은 신뢰를 두고 있습니다.
일부 조직에서는 보다 정교한 장치 관리를 위해 단순한 게이트웨이를 넘어선 2세대 IoT 및 에지 플랫폼을 배포하기 시작했지만 여전히 애플리케이션 대신 데이터 관리에 더 큰 초점을 맞추고 있습니다.
에지 컴퓨팅이 발전함에 따라 미래의 애플리케이션은 데이터 소스, 인텔리전스 및 실행 가능한 통찰력의 3계층 아키텍처를 기반으로 구축될 것입니다. 이것은 우리가 이전에 알고 있던 사용자 인터페이스, 비즈니스 로직 및 데이터베이스의 3계층 아키텍처와 근본적으로 다릅니다. 이제 최신 애플리케이션은 클라우드, 머신 러닝 및 빠른 데이터를 중심으로 구성될 것이며 기업은 새로운 접근 방식이 나머지 생태계의 속도를 늦추지 않도록 하려면 리소스가 필요합니다.
IoT 장치, 에지 컴퓨팅 및 관련 응용 프로그램이 대량의 데이터 유입을 처리하도록 진화함에 따라 기업이 발생하는 모든 문제를 처리할 수 있는 충분한 가시성이 있습니까? 새로운 기술은 흥미롭고 비즈니스 민첩성을 약속할 수 있지만, 도중에 무언가가 손상되거나 잘못 구성되거나 외부 요인으로 인해 응답하지 않을 수 있는 많은 지점이 있습니다.
이제 애플리케이션과 데이터가 모두 분산되어 정보 흐름을 모니터링하기 위한 요구 사항이 변경되었습니다. IoT 데이터 관리 전략을 채택하기 전에 전체 엔터프라이즈 네트워크를 종단 간 매핑하고 모니터링할 수 있는 확장 가능한 모니터링 솔루션을 고려하십시오. 가이드에서 새로운 기술을 배포하기 전에 네트워크를 평가하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.
클라우드 컴퓨팅
Edge 분석이란 무엇입니까? 에지 분석은 클라우드나 다른 중앙 집중식 시스템이 아닌 네트워크 내 일부 비중앙 지점(네트워크 에지)에서 데이터를 수집, 처리 및 분석하는 데 사용되는 방법입니다. 에지 분석은 일반적으로 센서, 네트워크 스위치, 주변 노드 또는 기타 연결된 장치 근처에서 발생합니다. 에지 분석의 분산된 로컬 특성은 훨씬 빨라서 네트워크 부하를 줄이는 동시에 더 빠르고 정확한 비즈니스 인텔리전스를 제공한다는 점에서 기존의 빅 데이터 방법보다 이점이 있습니다. 이 모델에서는 대부분의 정보가 에지에서 분석되고 가장 관련
기존 IoT 아키텍처에서 스마트 장치는 분석을 위해 수집된 데이터를 클라우드 또는 원격 데이터 센터로 보냅니다. 기기 간에 이동하는 많은 양의 데이터로 인해 지연 시간에 민감한 사용 사례에서 이 접근 방식을 비효율적으로 만드는 병목 현상이 발생할 수 있습니다. IoT 에지 컴퓨팅은 데이터 처리를 IoT 장치에 더 가깝게 가져옴으로써 이 문제를 해결합니다. 이 전략은 데이터 경로를 단축하고 시스템이 거의 즉각적인 현장 데이터 분석을 수행할 수 있도록 합니다. 이 문서는 IoT 에지 컴퓨팅 소개입니다. 가능한 한 소스에 가까운 데이