에지 컴퓨팅:미래의 아키텍처

기술이 비즈니스의 모든 측면으로 더 깊숙이 확장됨에 따라 연결된 산업용 컨트롤러, 토양 수분 센서, 스마트폰 또는 보안 카메라와 같은 네트워크의 외부 가장자리에 있는 장치가 창의 끝이 되는 경우가 많습니다.

이 급증하는 사물 인터넷은 이미 페바이트 규모의 데이터를 수집하고 있으며 일부는 분석을 위해 처리되고 일부는 즉시 실행 가능합니다. 따라서 아키텍처 문제가 발생합니다. 이러한 모든 장치를 연결하고 모든 데이터를 중앙 집중식 클라우드 또는 회사 데이터 센터로 직접 스트리밍하고 싶지는 않습니다. 대기 시간 및 데이터 전송 비용이 너무 높습니다.

이것이 바로 에지 컴퓨팅이 필요한 이유입니다. 리서치 회사 IDC에 따르면 "핵심 데이터 센터와 지능형 엔드포인트 간의 중개 인프라 및 중요한 서비스"를 제공합니다. 즉, 엣지 컴퓨팅은 IoT 엔드포인트에 물리적으로 가까운 컴퓨팅 및 스토리지의 중요한 계층을 제공하여 제어 장치가 짧은 대기 시간으로 응답할 수 있도록 하고 엣지 분석 처리를 통해 코어로 전송해야 하는 데이터의 양을 줄일 수 있습니다.

"Proving the value of analysis on edge"에서 CIO 기고자 Bob Violino는 에지 아키텍처의 이점을 설명하는 세 가지 사례 연구를 제공합니다. 두 가지는 운송과 관련이 있습니다. 하나는 안전을 개선하기 위해 화물 차량에서 텔레매틱스를 수집 및 처리하는 것입니다. 다른 하나는 도시의 교통 통제를 개선하기 위해 라스베가스의 실시간 교통 데이터 수집에 중점을 둡니다. 세 번째는 지리학적 이미지를 캡처하는 위성에 분석 처리를 추가하여 지상으로 전송되는 데이터의 양을 줄이는 장대한 엣지 케이스입니다.

기술 집중 조명:
에지 컴퓨팅

에지 아키텍처는 또한 원래 IoT 영역 중 하나인 의료 기기를 뒤흔들고 있습니다. 에지에서 대규모로 의료 IoT 데이터를 처리하는 것은 비교적 새로운 아이디어라고 Computerworld 기고자 Mary K. Pratt는 "최첨단 의료:에지 컴퓨팅이 의학을 변화시키는 방법"에서 설명합니다. 의료 산업이 웨어러블 건강 모니터에서 나오는 새로운 데이터의 물결에 직면함에 따라 이러한 페타바이트를 처리하기 위해 에지 컴퓨팅 성능을 할당하는 것이 점점 더 중요해질 것입니다.

InfoWorld의 Martin Heller는 "클라우드 IoT 플랫폼을 선택하는 방법"에서 다른 방식을 취합니다. 모든 주요 클라우드는 기기 목록화, 모니터링, 업데이트 등 IoT 자산 관리를 위한 플랫폼을 제공합니다. 또한 에지 컴퓨팅 노드 역할을 할 수 있는 에지 "영역", 어플라이언스 및 다양한 온프레미스 클라우드 선택을 제공합니다. 물론 빅 클라우드는 IoT 데이터 처리에 필요한 모든 분석 옵션을 제공합니다.

불행히도 컴퓨팅과 스토리지를 물리적으로 더 많이 분산할수록 공격 노출 영역이 더 많이 증가한다는 사실을 피할 수 없습니다. CSO 기고자 Jaikumar Vijayan이 "가장자리 확보:주목해야 할 4가지 트렌드"에서 검토한 우려 사항 중 하나입니다. 또 다른 추세는 훨씬 더 분명합니다. IoT 장치 자체의 고유한 취약성에 대한 경보를 확대하여 함께 에지 보안에 대한 위험을 높입니다. Vijayan이 확인한 긍정적인 발전 중 하나는 SD-WAN과 보안을 단일 에지 솔루션으로 통합하는 SASE(보안 액세스 서비스 에지)로의 가속화된 전환입니다("SASE를 판매하고 무엇을 얻을 수 있습니까?" 가이드 참조).

보안은 Network World의 "에지 컴퓨팅:5가지 잠재적 함정"에서 제기된 책임 중 하나일 뿐입니다. 복잡성은 최고의 악당입니다. 기업이 계획 및 구현을 위해 파트너에게 의존하는 기술과 제공업체가 너무 많습니다.

그러나 이는 많은 신흥 기술 분야에 해당됩니다. 에지 컴퓨팅은 기업이 IT 자산을 보는 방식의 변화를 나타내기 때문에 흥미진진합니다. 우리가 진정으로 기업을 혁신하려면 스트리밍 데이터에 지속적인 최적화를 제공하여 비즈니스 구석구석에 적절한 기술을 배포해야 합니다. 에지 컴퓨팅은 이러한 비전을 위한 프레임워크를 제공합니다.