포그 컴퓨팅 설명: IoT 데이터 흐름 혁신과 클라우드 부하 감소

사물인터넷은 2020년까지 200~300억 개의 연결 디바이스에 도달할 전망입니다. 각 새 디바이스가 데이터를 생성함에 따라 클라우드로 향할 데이터 양은 기하급수적으로 증가할 것입니다.

무어의 법칙 덕분에 스토리지와 컴퓨팅 파워는 약 18개월마다 2배로 늘지만, 대역폭은 훨씬 느린 속도로 확장되며 많은 연구가 연 40% 미만 성장을 인용합니다. 결과적으로 클라우드에 도달하려는 데이터 양이 곧 가용 대역폭을 초과할 것입니다.

참고: 포그 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅의 차이는?

포그 컴퓨팅은 연산을 중앙 데이터 센터에서 네트워크 엣지로 이동시킵니다. 데이터를 로컬에서 처리하고 정제된 결과만 클라우드로 전송함으로써 이 접근법은 대역폭 수요를 획기적으로 줄이고 막대한 클라우드 리소스 필요성을 완화합니다.

중앙화된 클라우드 컴퓨팅은 오랫동안 기업에 확장성, 직관적 가격, 최소 초기 비용을 제공해 왔습니다. 그러나 지터, 지연 시간, 방대한 데이터가 광역 네트워크를 횡단하며 보안 사고 확률 증가라는 단점도 있습니다.

포그 컴퓨팅은 클라우드로 이동하는 데이터 양을 줄이고, 온사이트 처리로 지연 시간을 단축하며, 네트워크 전체 공격 노출을 최소화하여 이러한 과제를 완화합니다.

분석 주도 비즈니스에서 실시간 인사이트는 종종 가장 가치가 높습니다. 데이터가 먼 클라우드로 이동해 처리되고 돌아올 때까지 기다리면 중요한 결정이 지연됩니다. 포그 컴퓨팅은 어떤 연산을 로컬에서, 어떤 연산을 클라우드에서 수행할지 평가하게 만듭니다.

우리가 실제로 필요한 데이터는 무엇인가?

상용 항공기는 비행 시간당 최대 40TB의 데이터를 생성하는 센서를 탑재합니다. 일일 비행 시간과 곱하면 항공 산업은 엄청난 양의 데이터를 생산하는데, 그중 연료 효율 최적화 같은 실시간 분석에 필요한 것은 많지 않습니다. 마찬가지로 자율주행 차량 플릿도 비슷한 양을 생성합니다. 많은 경우 가장 가치 있는 데이터는 수명이 짧고 관련성을 잃기 전에 온디바이스에서 처리할 수 있습니다.

참고: 클라우드 컴퓨팅 전환 시 고객이 흔히 저지르는 4가지 실수

포그 컴퓨팅은 어떤 데이터가 필수적이고 어떤 데이터는 폐기하거나 로컬 처리할 수 있는지 구별하게 하여 데이터 처리 결정을 더 세밀하고 효율적으로 만듭니다.

포그 패러다임이 성숙하고 더 많은 디바이스가 연결됨에 따라 데이터가 처리되고 저장되는 위치에 변화가 나타날 것입니다. 클라우드는 계속 확장성과 비용 혜택을 제공하겠지만, 포그 컴퓨팅의 전략적 활용이 IoT 데이터의 폭발적 증가를 관리하고 최적 성능을 유지하는 열쇠가 될 것입니다.