IoT 엣지 컴퓨팅 활용: 실시간 데이터 분석을 위한 전략

전형적인 IoT 아키텍처에서 스마트 디바이스는 수집된 데이터를 분석을 위해 클라우드나 원격 데이터 센터로 전송합니다. 디바이스에서 오고 가는 대량의 데이터는 병목 현상을 일으켜 이 접근 방식을 지연 시간에 민감한 사용 사례에서 비효과적으로 만듭니다.

IoT 엣지 컴퓨팅은 데이터 처리를 IoT 디바이스 가까이 가져와 이 문제를 해결합니다. 이 전략은 데이터 경로를 단축하고 시스템이 현장에서 거의 즉각적인 온사이트 데이터 분석을 수행할 수 있게 합니다.

이 기사는 IoT 엣지 컴퓨팅 입문과 데이터를 소스에 최대한 가깝게 조치하는 것의 이점을 다룹니다. 시스템이 실시간으로 대량의 데이터를 캡처하고 분석해야 하는 IoT 사용 사례에서 엣지 컴퓨팅이 중요한 인에이블러인 이유를 알아보세요.

IoT 엣지 컴퓨팅이란?

IoT 엣지 컴퓨팅은 네트워크 에지에서 데이터 처리를 사용하여 IoT 시스템 성능을 높이는 관행입니다. 데이터를 원격 서버로 보내는 대신, 엣지 컴퓨팅은 스마트 디바이스가 인근 엣지 서버에서 원시 IoT 데이터를 처리할 수 있게 합니다.

데이터 발생 지점에서 또는 가까운 곳에서 처리하면 제로 지연 시간이 발생합니다. 이 기능은 시간 민감한 작업을 실행하는 IoT 디바이스의 기능을 좌우할 수 있습니다.

데이터 처리를 IoT 디바이스 물리적으로 가까이 이동하면 엔터프라이즈 IT에 다음과 같은 이점을 제공합니다:

• 더 빠르고 신뢰할 수 있는 서비스
• 더 원활한 고객 경험
• 실시간 온사이트 분석
• 원시 데이터를 필터링 및 집계하여 외부 서버나 클라우드로 전송되는 트래픽 감소
• 대역폭 사용 감소와 더 작은 데이터 센터 용량 필요로 인한 운영 비용(OpEx) 절감
• 외부 연결 감소와 잠재적 측면 이동 여지 축소로 인한 보안 강화

IoT 엣지 컴퓨팅은 IoT에 필수적인 인에이블러입니다. 이 전략을 통해 IoT 디바이스에서 낮은 지연 시간 앱을 안정적으로 실행할 수 있습니다. 엣지 처리는 다음 조건의 IoT 사용 사례에 이상적인 옵션입니다:

• 실시간 의사결정 필요
• 잠재적으로 치명적인 실패 가능성
• 극단적인 양의 데이터 처리
• 클라우드 연결이 드물거나 완전히 불가능한 환경에서 실행

클라우드와 엣지 컴퓨팅은 상호 배타적이지 않습니다. 두 컴퓨팅 패러다임은 훌륭한 조합입니다. 엣지 서버(동일 리전 또는 동일 구내)가 시간 민감한 작업을 처리하면서 필터링된 데이터를 클라우드로 보내 추가적인, 더 시간 소모적인 분석을 수행할 수 있습니다.

엣지 디바이스 vs IoT 디바이스

IoT 엣지 컴퓨팅은 엣지 디바이스와 IoT 디바이스의 결합된 사용에 의존합니다:

• IoT 디바이스: 인터넷에 연결되어 데이터를 처리 장치(엣지 디바이스, 클라우드, 중앙 서버)로 생성하고 전송할 수 있는 기계. 이 디바이스들은 보통 특수 목적 센서를 가지고 있으며 단일 목적을 수행합니다.
• 엣지 디바이스: 원시 데이터를 생성하는 사용자나 디바이스 근처에서 작동하는 하드웨어. 이 디바이스들은 데이터를 처리하고 네트워크를 먼저 통과해야 한다면 불가능한 서브 밀리초 지연 시간으로 결정을 내릴 충분한 컴퓨팅 리소스를 가집니다.

일부 경우 엣지와 IoT 디바이스 용어는 상호 교환 가능할 수 있습니다. IoT 디바이스가 낮은 지연 시간 결정을 내리고 데이터를 처리할 충분한 컴퓨팅 리소스를 가지면 엣지 디바이스가 될 수도 있습니다. 또한 엣지 디바이스가 원시 데이터를 생성하는 센서를 가지면 IoT의 일부가 될 수 있습니다.

그러나 IoT와 엣지 기능을 모두 가진 디바이스를 만드는 것은 비용 효율적이지 않습니다. 더 나은 옵션은 데이터를 생성하는 여러 저렴한 IoT 디바이스를 배포하고, 데이터 처리가 가능한 단일 엣지 서버에 모두 연결하는 것입니다.

IoT와 엣지 컴퓨팅은 어떻게 함께 작동하는가?

엣지 컴퓨팅은 IoT 시스템에 로컬 데이터 처리, 스토리지, 컴퓨팅 소스를 제공합니다. IoT 디바이스는 데이터를 수집하여 엣지 서버로 보냅니다. 한편 서버는 로컬 네트워크 에지에서 데이터를 분석하여 더 빠르고 쉽게 확장 가능한 데이터 처리를 가능하게 합니다.

데이터를 중앙 서버로 보내 분석하는 일반적인 설계와 비교할 때, IoT 엣지 컴퓨팅 시스템은:

• IoT 디바이스와 네트워크 간 통신 지연 시간 감소
• 더 빠른 응답 시간과 운영 효율성 증가
• 시스템이 장기 저장이나 분석을 위해 클라우드로만 데이터를 스트리밍하므로 네트워크 대역폭 소비 감소
• 시스템이 클라우드나 중앙 서버와 연결을 잃어도 계속 작동할 수 있는 능력

엣지 컴퓨팅은 네트워크 과부하 위험 없이 대규모로 IoT를 사용하는 효율적이고 비용 효율적인 방법입니다. IoT 엣지에 의존하는 비즈니스는 잠재적 데이터 유출의 영향도 낮춥니다. 누군가 엣지 디바이스를 침해하면 침입자는 로컬 원시 데이터에만 접근할 수 있습니다(중앙 서버 해킹 시 발생하는 것과 달리).

같은 "더 작은 폭발 반경" 논리가 우발적 데이터 유출 및 데이터 무결성에 대한 유사한 위협에도 적용됩니다.

또한 엣지 컴퓨팅은 미션 크리티컬 IoT 작업에 중복성 계층을 제공합니다. 단일 로컬 유닛이 다운되면 다른 엣지 서버와 IoT 디바이스는 문제없이 계속 작동할 수 있습니다. 모든 운영을 중단시킬 단일 실패 지점이 없습니다.

IoT 엣지 컴퓨팅 특징

각 IoT 엣지 컴퓨팅 시스템은 고유한 특성을 가지지만, 모든 배포는 몇 가지 특성을 공유합니다. 아래는 모든 IoT 엣지 컴퓨팅 사용 사례에서 찾을 수 있는 6가지 기능 목록입니다.

통합된 워크로드(Consolidated Workloads)

구형 엣지 디바이스는 일반적으로 독점 RTOS(실시간 운영 체제) 위에서 독점 앱을 실행합니다. 최첨단 IoT 엣지 시스템은 OS와 앱 레이어를 하드웨어에서 추상화하는 하이퍼바이저를 가집니다.

하이퍼바이저 사용은 단일 엣지 컴퓨팅 디바이스가 여러 OS를 실행할 수 있게 하여:

• 워크로드 통합의 길 열기
• 엣지에서 필요한 물리적 풋프린트 감소

결과적으로 엣지 배포 비용은 과거에 최상위 엣지 컴퓨팅 시스템을 설정하기 위해 지불했던 것보다 훨씬 낮습니다.

사전 처리 및 데이터 필터링(Pre-Processing and Data Filtering)

이전 엣지 시스템은 최근 변경 여부와 관계없이 원격 서버가 엣지에서 값을 요청하는 방식으로 작동했습니다. IoT 엣지 컴퓨팅 시스템은 엣지에서 데이터를 사전 처리(보통 엣지 에이전트 통해)하고 관련 정보만 클라우드로 보냅니다. 이 접근 방식은:

• 데이터 병목 현상 가능성 감소
• 시스템 응답률 향상
• 클라우드 스토리지 및 대역폭 비용 절감

확장 가능한 관리(Scalable Management)

구형 엣지 리소스는 업데이트하고 대규모로 관리하기 어려운 시리얼 통신 프로토콜을 종종 사용했습니다. 이제 비즈니스는 IoT 엣지 컴퓨팅 리소스를 로컬 또는 광역 네트워크(LAN 또는 WAN)에 연결하여 중앙 관리를 가능하게 할 수 있습니다.

공급업체가 대규모 엣지 배포와 관련된 작업을 더욱 간소화하려고 함에 따라 엣지 관리 플랫폼도 인기를 얻고 있습니다.

개방형 아키텍처(Open Architecture)

독점 프로토콜과 폐쇄형 아키텍처는 수년간 엣지 환경에서 흔했습니다. 불행히도 이러한 기능은 벤더 락인으로 인해 높은 통합 및 전환 비용을 초래하는 경우가 많습니다. 이것이 현대 엣지 컴퓨팅이 다음을 가진 개방형 아키텍처에 의존하는 이유입니다:

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

개방형 아키텍처는 통합 비용을 줄이고 공급업체 상호 운용성을 높여 IoT 엣지 컴퓨팅의 생존 가능성에 중요한 두 가지 요소입니다.

엣지 분석(Edge Analytics)

이전 버전의 엣지 디바이스는 제한된 처리 능력을 가지며 일반적으로 데이터 수집 같은 단일 작업만 수행할 수 있었습니다.

요즘 IoT 엣지 컴퓨팅 시스템은 엣지에서 데이터를 분석하기 위한 더 강력한 처리 능력을 가집니다. 이 기능은 기존 엣지 컴퓨팅이 안정적으로 처리할 수 없었던 낮은 지연 시간과 높은 데이터 처리량 사용 사례에 필수적입니다.

분산 앱(Distributed Apps)

지능형 IoT 엣지 컴퓨팅 리소스는 앱을 하드웨어에서 분리합니다. 이 기능은 앱이 컴퓨팅 리소스 간에 수직적으로(예: 엣지 리소스에서 클라우드로) 그리고 수평적으로(예: 한 엣지 컴퓨팅 리소스에서 다른 것으로) 이동할 수 있는 유연한 아키텍처를 가능하게 합니다.

비즈니스는 세 가지 유형의 아키텍처로 엣지 앱을 배포할 수 있습니다:

• 100% 엣지: 이 아키텍처는 모든 컴퓨팅 리소스가 온프레미스에 있습니다. 이 설계는 일반적으로 보안 우려로 인해 데이터를 구외로 보내지 않으려는 조직에 인기가 있습니다. 막대한 온프레미스 투자를 감수할 수 있는 비즈니스도 일반적인 도입자입니다.
• 두꺼운 엣지 + 클라우드 아키텍처(Thick edge + cloud architecture): 이 설계에는 온프레미스 데이터 센터, 클라우드 배포, 엣지 컴퓨팅 리소스가 포함됩니다. 이미 온프레미스 데이터 센터에 막대한 투자를 했지만 나중에 (일반적으로 여러 시설에서) 데이터를 집계하고 분석하기 위해 클라우드를 사용하기로 결정한 기업의 일반적인 선택입니다.
• 얇은(또는 마이크로) 엣지 + 클라우드 아키텍처(Thin/micro edge + cloud architecture): 이 접근 방식은 항상 하나(또는 그 이상)의 더 작은 엣지 컴퓨팅 리소스에 연결된 클라우드 컴퓨팅 리소스를 포함합니다. 이 설계에는 온프레미스 데이터 센터가 없습니다.

IoT 엣지 컴퓨팅 사용 사례

엣지 컴퓨팅은 낮은 지연 시간이나 로컬 데이터 저장이 필요한 모든 IoT 설계에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 몇 가지 흥미로운 사용 사례:

• 산업용 IoT(IIoT): IoT 센서가 산업 기계 상태를 추적하여 고장이나 과사용 같은 문제 식별. 한편 엣지 서버는 잠재적 재난 전에 문제에 대응.
• 자율 주행 자동차: 도로를 주행하는 자율 주행 차량은 실시간 데이터(교통, 보행자, 표지판, 신호등 등)를 수집하고 처리할 수 있어야 합니다. 자동 차는 제로 지연 시간 사용 사례이므로, IoT 엣지 사용이 자율 주행 차가 사고를 피하기 위해 충분히 빠르게 정지하거나 회전할 수 있게 하는 유일한 방법입니다.
• 자동화된 트럭 콘보이: IoT 엣지 컴퓨팅으로 비즈니스는 자동화된 트럭 콘보이를 만들 수 있습니다. IoT 기반 트럭 그룹이 콘보이로 서로 가까이 뒤따라 주행하여 연료 비용 절감과 혼잡 감소. 이 시나리오에서 첫 번째 트럭만 인간 운전자 필요.
• 시각적 추론(Visual inferencing): IoT 엣지 컴퓨터가 장착된 고해상도 카메라는 비디오 스트림을 소비하고 수집된 데이터에 추론 수행. 이 장비는 고열 감지자, 제한 구역 침입자, 안전 위반, 생산 라인 이상 징후 등을 탐지 가능.
• 원격 조건 기반 모니터링: 실패가 치명적일 수 있는 시나리오(예: 석유 또는 가스 파이프라인)에서 IoT 엣지를 사용한 시스템 모니터링은 당연. IoT 센서가 자산 상태(온도, 압력, 스트레스 등) 추적, 엣지 서버가 밀리초 단위로 잠재적 문제 인지 및 대응.

IoT 엣지 컴퓨팅: 엔터프라이즈 IT의 게임 체인저

오늘날 IoT 부문은 엣지 컴퓨팅 없이 수많은 시나리오에서 운영됩니다. 그러나 연결된 디바이스 수가 증가하고 기업이 새로운 사용 사례를 탐색함에 따라, 데이터를 더 빠르게 검색하고 처리하는 능력이 결정적 요소가 될 것입니다. 더 많은 기업이 제로 지연 시간 데이터 처리의 이점을 추구하기 시작함에 따라 IoT 엣지 컴퓨팅이 향후 몇 년간 중추적 역할을 할 것으로 기대됩니다.