IoT 에지 컴퓨팅

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 데이터에 대한 조치를 취하는 이점. 시스템이 방대한 양의 데이터를 실시간으로 캡처하고 분석해야 하는 IoT 사용 사례에서 에지 컴퓨팅이 중요한 역할을 하는 이유를 알아보려면 계속 읽으십시오.

IoT 에지 컴퓨팅이란 무엇입니까?

IoT 에지 컴퓨팅은 네트워크 에지에서 데이터 처리를 사용하여 IoT 시스템의 성능을 높이는 방식입니다. 데이터를 원격 서버로 보내는 대신 에지 컴퓨팅을 사용하면 스마트 기기가 가까운 에지 서버에서 원시 IoT 데이터를 처리할 수 있습니다.

원점에 가깝거나 원본 지점에서 데이터를 처리하면 지연 시간이 0입니다. . 이 기능은 시간에 민감한 작업을 실행하는 IoT 장치의 기능을 만들거나 깨뜨릴 수 있습니다.

데이터 처리를 IoT 장치에 물리적으로 더 가깝게 이동하면 다음과 같은 이점이 엔터프라이즈 IT에 제공됩니다.

• 더 빠르고 안정적인 서비스
• 더 부드러운 고객 경험
• 실시간 현장 분석
• 원시 데이터를 필터링 및 집계하여 외부 서버 또는 클라우드로 전송되는 트래픽을 줄이는 기능
• 더 적은 대역폭 사용량과 더 적은 데이터 센터 용량 요구로 인해 운영 비용(OpEx)이 낮습니다.
• 외부 연결이 적고 측면 이동 가능성이 적어 보안이 강화되었습니다.

IoT 에지 컴퓨팅은 이 전략을 통해 IoT 장치에서 지연 시간이 짧은 앱을 안정적으로 실행할 수 있으므로 IoT를 위한 필수 요소입니다. 에지 처리는 다음과 같은 모든 IoT 사용 사례에 이상적인 옵션입니다.

• 실시간 의사 결정이 필요합니다.
• 잠재적으로 치명적인 오류가 있습니다.
• 엄청난 양의 데이터를 처리합니다.
• 클라우드 연결이 예비이거나 완전히 사용할 수 없는 환경에서 실행됩니다.

클라우드와 에지 컴퓨팅은 상호 배타적이지 않습니다. 두 컴퓨팅 패러다임은 에지 서버(동일한 지역 또는 동일한 구내에 있음)가 시간에 민감한 작업을 처리하는 동시에 필터링된 데이터를 클라우드로 보내 더 많은 시간이 소요되는 분석을 수행할 수 있다는 점에서 매우 적합합니다.

에지 장치 대 IoT 장치

IoT 에지 컴퓨팅은 에지와 IoT 기기의 결합 사용에 의존합니다.

• IoT 기기는 데이터를 생성하여 처리 장치(에지 기기, 클라우드 또는 중앙 서버)로 전송할 수 있는 인터넷에 연결된 기계입니다. 이러한 기기에는 일반적으로 특수 목적의 센서가 있으며 단일 용도로 사용됩니다.
• 에지 장치는 원시 데이터를 생성하는 사용자 또는 장치 근처에서 작동하는 하드웨어입니다. 이러한 기기는 데이터를 처리하고 밀리초 미만의 지연 시간으로 의사 결정을 내리는 데 충분한 컴퓨팅 리소스를 갖추고 있습니다. 데이터가 먼저 네트워크를 통과해야 하는 경우 도달할 수 없는 속도입니다.

경우에 따라 에지와 IoT 기기라는 용어는 서로 바꿔 사용할 수 있습니다. . IoT 장치는 대기 시간이 짧은 결정을 내리고 데이터를 처리하기에 충분한 컴퓨팅 리소스가 있는 경우 에지 장치가 될 수도 있습니다. 또한 에지 장치에 원시 데이터를 생성하는 센서가 있는 경우 IoT의 일부가 될 수 있습니다.

그러나 IoT와 에지 기능을 모두 갖춘 장치를 만드는 것은 비용 효율적이지 않습니다. 더 나은 옵션은 데이터를 생성하고 데이터를 처리할 수 있는 단일 에지 서버에 모든 장치를 연결하는 더 저렴한 여러 IoT 장치를 배포하는 것입니다.

IoT와 에지 컴퓨팅은 어떻게 함께 작동합니까?

에지 컴퓨팅은 IoT 시스템에 데이터 처리, 저장 및 컴퓨팅의 로컬 소스를 제공합니다. IoT 장치는 데이터를 수집하여 에지 서버로 보냅니다. 한편, 서버는 로컬 네트워크 에지에서 데이터를 분석하여 더 빠르고 쉽게 확장 가능한 데이터 처리를 가능하게 합니다.

분석을 위해 중앙 서버로 데이터를 전송하는 일반적인 설계와 비교할 때 IoT 에지 컴퓨팅 시스템은 다음을 수행합니다.

• IoT 기기와 네트워크 간의 통신 지연 시간 감소
• 응답 시간이 빨라지고 운영 효율성이 높아집니다.
• 시스템이 장기 저장 또는 분석을 위해 클라우드로 데이터를 스트리밍하기 때문에 네트워크 대역폭 소비가 더 적습니다.
• 시스템이 클라우드 또는 중앙 서버와의 연결이 끊어져도 계속 작동하는 기능.

에지 컴퓨팅은 네트워크 과부하 위험 없이 사물 인터넷을 대규모로 사용할 수 있는 효율적이고 비용 효율적인 방법입니다. IoT 에지에 의존하는 비즈니스는 잠재적인 데이터 침해의 영향도 낮춥니다. 누군가 에지 장치를 침해하는 경우 침입자는 로컬 원시 데이터에만 액세스할 수 있습니다(누군가 중앙 서버를 해킹하는 경우와 달리).

우발적인 데이터 유출 및 데이터 무결성에 대한 유사한 위협에도 동일한 "작은 폭발 반경" 논리가 적용됩니다.

또한 에지 컴퓨팅은 미션 크리티컬 IoT 작업을 위한 중복 계층을 제공합니다. 단일 로컬 유닛이 다운되더라도 다른 에지 서버와 IoT 장치는 문제 없이 계속 작동할 수 있습니다. 모든 작업을 중단시킬 수 있는 단일 실패 지점은 없습니다.

IoT 에지 컴퓨팅 기능

각 IoT 에지 컴퓨팅 시스템에는 고유한 특성이 있지만 모든 배포는 몇 가지 특성을 공유합니다. 다음은 모든 IoT 에지 컴퓨팅 사용 사례에서 찾을 수 있는 6가지 기능의 목록입니다.

통합 워크로드

구형 에지 장치는 일반적으로 독점 RTOS(실시간 운영 체제) 위에서 독점 앱을 실행합니다. 최첨단 IoT 에지 시스템에는 기본 하드웨어에서 OS 및 앱 계층을 추상화하는 하이퍼바이저가 있습니다.

하이퍼바이저를 사용하면 단일 에지 컴퓨팅 장치에서 다음과 같은 여러 OS를 실행할 수 있습니다.

• 워크로드 통합을 위한 기반 마련
• 에지에 필요한 물리적 공간을 줄입니다.

결과적으로 에지에 배포하는 비용은 최상위 에지 컴퓨팅 시스템을 설정하는 데 지불해야 했던 비용보다 훨씬 저렴합니다.

전처리 및 데이터 필터링

이전 에지 시스템은 일반적으로 최근 변경 사항이 있는지 여부에 관계없이 원격 서버가 에지에서 값을 요청하도록 하여 작동했습니다. IoT 에지 통근 시스템은 일반적으로 에지 에이전트를 통해 에지에서 데이터를 사전 처리하고 관련 정보만 클라우드로 보낼 수 있습니다. 이 접근 방식:

• 데이터 병목 현상의 가능성을 줄입니다.
• 시스템 응답률을 개선합니다.
• 클라우드 스토리지 및 대역폭 비용 절감

확장 가능한 관리

이전 에지 리소스는 대규모 업데이트 및 관리가 어려운 직렬 통신 프로토콜을 사용하는 경우가 많았습니다. 기업은 이제 IoT 에지 컴퓨팅 리소스를 로컬 또는 광역 네트워크(LAN 또는 WAN)에 연결하여 중앙 관리가 가능합니다.

제공업체가 대규모 에지 배포와 관련된 작업을 더욱 간소화하기 위해 노력함에 따라 에지 관리 플랫폼의 인기도 높아지고 있습니다.

개방형 아키텍처

독점 프로토콜과 폐쇄형 아키텍처는 수년간 에지 환경에서 일반적이었습니다. 불행히도 이러한 기능은 종종 공급업체 종속으로 인해 높은 통합 및 전환 비용으로 이어지며, 이것이 현대 에지 컴퓨팅이 다음과 같은 개방형 아키텍처에 의존하는 이유입니다.

• 표준화된 프로토콜(예:OPC UA, MQTT).
• 시맨틱 데이터 구조(예:Sparkplug).

개방형 아키텍처는 IoT 에지 컴퓨팅의 실행 가능성에 대한 두 가지 중요한 요소인 통합 비용을 줄이고 공급업체 상호 운용성을 높입니다.

에지 분석 

이전 버전의 에지 장치는 처리 능력이 제한적이었고 일반적으로 데이터 수집과 같은 단일 작업을 수행할 수 있었습니다.

오늘날 IoT 에지 컴퓨팅 시스템은 에지에서 데이터를 분석하기 위한 보다 강력한 처리 기능을 갖추고 있습니다. 이 기능은 기존 에지 컴퓨팅이 안정적으로 처리할 수 없는 저지연 및 높은 데이터 처리량 사용 사례에 매우 중요합니다.

분산 앱

지능형 IoT 에지 컴퓨팅 리소스는 기본 하드웨어에서 앱을 분리합니다. 이 기능은 앱이 컴퓨팅 리소스 간에 이동할 수 있는 유연한 아키텍처를 가능하게 합니다.

• 수직으로(예:에지 리소스에서 클라우드로)
• 수평적으로(예:한 엣지 컴퓨팅 리소스에서 다른 엣지 컴퓨팅 리소스로)

기업은 세 가지 유형의 아키텍처로 에지 앱을 배포할 수 있습니다.

• 100% 에지: 이 아키텍처에는 모든 컴퓨팅 리소스가 온프레미스에 있습니다. 이 디자인은 일반적으로 보안 문제로 인해 데이터를 오프프레미스로 보내기를 원하지 않는 조직에서 널리 사용됩니다. 대규모 온프레미스 투자에 문제가 없는 기업도 전형적인 채택자입니다.
• Thick Edge + 클라우드 아키텍처: 이 설계에는 온프레미스 데이터 센터, 클라우드 배포 및 에지 컴퓨팅 리소스가 포함됩니다. 이미 온프레미스 데이터 센터에 막대한 투자를 했지만 나중에 클라우드를 사용하여 데이터를 집계하고 분석하기로 결정한 기업이 일반적으로 선택하는 옵션입니다(일반적으로 여러 시설에서).
• 씬(또는 마이크로) 에지 + 클라우드 아키텍처: 이 접근 방식에는 항상 하나 이상의 더 작은 에지 컴퓨팅 리소스에 연결된 클라우드 컴퓨팅 리소스가 포함됩니다. 이 디자인에는 온프레미스 데이터 센터가 없습니다.

IoT 에지 컴퓨팅 사용 사례

에지 컴퓨팅은 짧은 대기 시간 또는 로컬 데이터 스토리지가 필요한 모든 IoT 설계에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 흥미로운 사용 사례입니다.

• 산업용 IoT(IIoT): IoT 센서는 산업 기계의 상태를 추적하여 고장이나 남용과 같은 문제를 식별할 수 있습니다. 한편 에지 서버는 잠재적인 재해가 발생하기 전에 문제에 대응할 수 있습니다.
• 자율주행 자동차: 도로를 주행하는 자율 주행 차량은 실시간 데이터(교통, 보행자, 도로 표지판, 정지 신호 등)를 수집하고 처리할 수 있어야 합니다. 자동 자동차는 대기 시간이 없는 사용 사례이므로 에지 IoT를 사용하는 것은 자율 주행 자동차가 사고를 피할 수 있을 만큼 충분히 빠르게 정지하거나 회전할 수 있는 유일한 방법입니다.
• 자동화된 트럭 호송: IoT 에지 컴퓨팅을 통해 기업은 자동화된 트럭 호송대를 만들 수도 있습니다. IoT 기반 트럭 그룹은 호송으로 서로 가까이 이동할 수 있어 연료 비용을 절약하고 정체를 줄일 수 있습니다. 이 시나리오에서는 첫 번째 트럭에만 인간 운전자가 필요합니다.
• 시각적 추론: IoT 에지 컴퓨터가 있는 고해상도 카메라는 비디오 스트림을 소비하고 수집된 데이터에 대한 추론을 수행할 수 있습니다. 그 장비는 고온의 사람, 제한 구역의 침입자, 안전 위반, 생산 라인의 이상 등을 감지할 수 있습니다.
• 원격 상태 기반 모니터링: 오류가 치명적일 수 있는 시나리오(예:석유 또는 가스 파이프라인)에서 IoT 에지를 사용하여 시스템을 모니터링하는 것은 간단합니다. IoT 센서는 자산의 상태(예:온도, 압력, 스트레스 등)를 추적할 수 있으며 에지 서버는 밀리초 내에 잠재적인 문제를 인식하고 대응할 수 있습니다.

IoT 에지 컴퓨팅:엔터프라이즈 IT의 판도를 바꾸다

오늘날 IoT 부문은 에지 컴퓨팅 없이 다양한 시나리오에서 작동합니다. 그러나 연결된 장치의 수가 증가하고 기업이 새로운 사용 사례를 탐색함에 따라 데이터를 더 빠르게 검색하고 처리하는 능력이 결정적인 요소가 될 것입니다. 점점 더 많은 기업이 제로 레이턴시 데이터 처리의 이점을 추구하기 시작함에 따라 IoT 에지 컴퓨팅이 앞으로 몇 년 동안 중추적인 역할을 할 것으로 기대하십시오.