엣지 인텔리전스로 IoT 성공 열기

단순한 것부터 엄청나게 복잡한 것까지, 엣지 인텔리전스는 여러분의 IoT 프로젝트 성공을 위한 아군입니다.

디지털 전환이 모든 산업을 휩쓸면서 조직들은 오디오, 비디오, 진동 센서를 운영 전반에 설치하게 되었습니다. 그러나 IoT 프로젝트의 30%가 개념 증명(PoC) 단계에서 실패한다는 점을 고려할 때, 대규모 IoT 배포에 돈을 투자할 때는 신중하는 것이 전적으로 타당합니다.

IoT 실패의 주요 원인 중 하나는 조직이 그 모든 디바이스가 생성하는 데이터 쓰나미에 거의 준비되어 있지 않다는 것입니다. 데이터의 양은 지연 시간과 중앙 컴퓨팅 인프라 또는 클라우드에 부담을 줄 뿐만 아니라 인력에도 부담을 줍니다. 일상적인 유지보수 데이터에서 임박한 기계 고장 같은 실행 가능한 인사이트를 가려내는 노동은 대부분의 조직에 벅찹니다.

참고: 엣지가 이제 행동의 중심이다

엣지 컴퓨팅이 등장합니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터 생성 지점에서 로컬로 데이터를 처리하는 방식으로 표준이 될 태세입니다. 가트너는 2025년까지 기업 생성 데이터의 75%가 클라우드 외부에서 생성되고 처리될 것이라고 예측합니다. 오늘날에는 약 10% 수준입니다. 조직들은 중앙 데이터 센터에서 클라우드로 대량 데이터를 전송하는 데 따른 지연 시간과 대역폭 비용을 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅을 도입하기 시작했습니다.

하지만 엣지 컴퓨팅 솔루션에는 많은 다양성이 있습니다. 많은 솔루션은 수집된 데이터를 이해하는 방법이 부족합니다. OT 담당자는 이 데이터를 받지만 종종 어떻게 처리해야 할지, 데이터를 분석해 운영 효율성을 높이는 방법을 모릅니다. 추가 처리는 종종 클라우드에서 필요합니다. 그러나 지능형 엣지 컴퓨팅 플랫폼은 이러한 과제를 해결하는 근본적인 발전을 추가하여 클라우드 연결 없이도 견고한 분석을 사용할 수 있게 합니다.

엣지 인텔리전스: 더 스마트하고 민첩한 IoT를 위해

엣지 인텔리전스는 엣지 컴퓨팅 플랫폼에서 흔히 볼 수 있는 일반적인 데이터 수집 기능에 머신러닝(ML)과 인공지능(AI) 같은 고급 기능 계층을 구축합니다. ML은 분석과 실행 가능한 인사이트를 바로 엣지에서 제공함으로써 클라우드와 데이터 센터의 작업 부하를 덜어줍니다. 지능형 솔루션은 스트리밍 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 도출하고 실시간 알림을 운영자와 다른 엔터프라이즈 시스템으로 보내 대응합니다. 클라우드와 엣지 간의 폐루프 제어 기능도 지원되어 자산이나 프로세스에 대한 시정 조치를 즉시 자동화합니다.

지능형 엣지 기능을 갖춘 ML은 실행하면서 학습함으로써 컴퓨팅 부하를 줄입니다. 높은 빈도의 데이터 스트림과 정보 패킷을 지속적으로 처리하여 가장 필요한 엣지에서 완전한 솔루션을 형성합니다. 여기에 엣지에서의 데이터 처리에 대한 3단계 접근법이 있습니다.

• 수집 및 보강(Ingestion and Enrichment): 엣지 처리의 첫 단계는 데이터 수집과 보강입니다. 이 계층은 디코딩, 필터링, 보간 등을 통해 데이터를 정제하고 처리를 위해 준비합니다. 스트리밍 비디오, 디지털 센서, 자산 데이터의 대용량, 다양성, 속도를 결합하고 정렬합니다. 추가 처리와 컴퓨팅을 위한 데이터 품질을 보장하는 초석입니다.
• 복합 이벤트 처리(CEP): 정제된 스트리밍 데이터에 패턴 탐지와 실시간 분석을 제공함으로써 CEP를 통해 인텔리전스가 제공됩니다. 여기에서 규칙 기반 알고리즘을 통해 실행 가능한 인사이트가 도출되고 조치를 취할 수 있습니다.
• 머신러닝 엔진: 엣지에서 머신러닝 모델을 실행하는 것은 엣지 디바이스가 컴퓨팅 파워와 메모리 면에서 낮기 때문에 도전적일 수 있습니다. 적절한 CEP는 모델에 필요한 데이터 사전 및 사후 처리를 제공하므로, 모델 크기, 레이어, 실행을 위한 메모리가 엣지용으로 준비된 후 종종 10배 이상 감소합니다.

엣지 인텔리전스와 관련해 머신러닝은 매우 복잡한 문제를 해결하고 운영의 건강과 성능에 대한 예측까지 제공할 수 있습니다. 특정 환경에서는 현장 수준의 고급 분석과 ML이 생명을 구할 수 있다고 말하는 것이 과장이 아닙니다.

오프라인 상태의 엣지 인텔리전스

조직이 디바이스 데이터를 클라우드나 인터넷에 보내는 것을 원하지 않는 경우가 많습니다. 엣지 인텔리전스는 클라우드 연결 필요성을 잃으면서 처리 능력과 ML을 유지할 수 있게 합니다. 조직은 보안 위험과 대역폭, 처리, 스토리지 비용 없이 고급 딥 데이터 처리의 혜택을 누릴 수 있습니다.

엣지 인텔리전스로 전환 후 조직이 기대할 수 있는 혜택은 무엇일까요?

• 데이터의 대규모 감소. 분석이 엣지로 이동하면 네트워크를 통해 푸시되는 데이터 양이 크게 감소합니다. 이는 데이터 스토리지와 데이터 처리 비용을 줄이는 동시에 IT와 OT 인력이 더 복잡한 문제에 집중할 수 있게 합니다.
• 더 나은 실시간 인사이트. 컴퓨팅을 데이터 소스 가까이 유지함으로써 엣지화된 머신러닝은 새로운 패턴을 감지하고 글리치가 본격적인 위기가 되기 전에 즉각적인 대응을 가능하게 합니다.
• 모두를 위한 예측 유지보수. 엣지 기반 시스템이 모든 들어오는 기계 데이터를 처리할 수 있으므로 운영 전반의 모든 장비에 대한 유지보수 니즈를 예측할 수 있습니다. 유지보수 활동 계획 시간을 대폭 단축할 뿐만 아니라 지연된 유지보수로 인한 사고를 예방합니다.
• 수율 개선. 사용자는 비최적 성능을 신속히 감지하고 해결함으로써 생산성을 높이고 다운타임을 줄여 운영에 대한 360도 뷰로 더 나은 성과를 달성할 수 있습니다.

엣지 인텔리전스는 실시간 분석을 더 쉽게 만들어 IoT 시장을 변화시키고, 데이터 처리와 저장 비용을 줄이면서 운영 효율성을 높입니다.

지능형 엣지 솔루션은 운영자와 데이터 소비자의 수동 작업량을 덜어주는 많은 기능을 수행할 수 있습니다. 이상적으로는 데이터를 스마트하게 집계하고 정렬할 뿐만 아니라 자산이나 프로세스가 오작동할 때 감지하는 능력이 있는 솔루션이 필요합니다.

보셨듯이, 머신러닝 기능을 갖춘 지능형 엣지 컴퓨팅은 실시간으로 중요한 실행 가능한 인사이트를 제공하여 조직이 몇 가지 근본적 과제를 극복하고 고급 분석의 문을 여는 데 도움을 줍니다. 근본적인 측면에서는 선택한 IoT 네트워크 프로토콜(ModBus, OPCUA 등)로 모든 디바이스가 통신하도록 보장하면서 지연 문제 없이 엣지에서 고급 데이터를 처리합니다. 그리고 항상 가장 최신 데이터를 가지므로 의사결정을 개선할 수 있습니다.

단순한 것부터 엄청나게 복잡한 것까지, 엣지 인텔리전스는 여러분의 IoT 프로젝트 성공을 위한 아군입니다.