엣지 컴퓨팅으로 IoT, AI, 신기술 활용 가속화

IoT, 머신러닝, 인공지능, 5G, 증강현실, 가상현실 모두 엣지 컴퓨팅 파워 증가의 혜택을 누립니다.

엣지는 단순히 연결된 기기나 센서의 집합이 아닙니다. 지능형 기기와 센서가 막대한 데이터를 생성함에 따라, 기업은 그 데이터에서 최대 가치를 끌어내기 위한 기술적 결정을 내려야 합니다. 분석을 기기에서 할지, 엣지에서 할지, 클라우드에서 할지, 데이터 센터에서 할지? 규제 준수나 근본 원인 분석을 위해 데이터를 보관해야 할까? 5G 같은 새로운 서비스가 역할을 할까?

이러한 이슈는 오늘날 많은 기업의 고민입니다. 주요 전략을 파악하고 엣지 컴퓨팅과 IoT에 대한 다양한 접근법을 정리하기 위해, 델 테크놀로지스 글로벌 CTO 사무실의 엣지 및 ICV 전략 책임자 크리시 아이어와 신기술 솔루션 CTO 캘빈 스미스와 최근 대담을 나눴습니다.

신기술의 역할, 오늘날 엣지와 IoT가 중요한 이유, 엣지에서 처리할지 결정할 때 고려할 요소, 엣지 활용 시 컴퓨팅 고려사항, 미래 전망 등을 논의했습니다. 대화 요약입니다.

신기술 동향

RTInsights: 오늘날의 신기술은 무엇입니까?

아이어: 여러 신기술에서 시장 변곡점을 목격하고 있습니다. 엣지는 IoT, AI, ML[머신러닝]과 함께 선두주자입니다. 이 기술들은 상당한 견인력을 얻기 시작한 시장을 대표합니다. 가장 중요한 것은 많은 고객이 엣지를 클라우드의 연장선으로 보기 시작했고, 클라우드 인프라로 처리할 수 없는 워크로드를 분산하는 수단으로 엣지를 고려하기 시작했다는 점입니다. 제 생각에는 이것이 조직들이 엣지를 고려하게 만드는 가장 중요한 동인입니다.

스미스: 흥미로운 점은 '교차점'이라는 개념입니다. 엣지가 무에서 유로 등장한 것이 아닙니다. 초기 IoT 활용 사례들이 기술 조합 덕분에 이제 더 쉽게 해결 가능해졌습니다. 크리시가 언급한 IoT, 엣지, ML, AI 외에도 5G, 증강현실, 가상현실이 있습니다. 컴퓨팅 비용이 낮아지고 GPU 등이 엣지에서 사용되면서 자동화 역량이 크게 향상되었습니다.

데이터가 생성되는 곳인 엣지에서 다양한 기술이 실행되는 것은 놀라운 일입니다. 결국 데이터가 클라우드나 데이터 센터로 돌아가더라도, 해당 기기로의 제어(작동)는 엣지에서 이루어집니다. 엣지가 새로운 '우주의 중심'이 된 셈입니다. 기술 흐름이 돌고 도는 것이 재미있습니다. PC 등장과 분산 모델에서 모놀리식 데이터 센터 접근으로, 다시 유사 모놀리식 클라우드 접근으로, 이제는 분산 아키텍처로 회귀하고 있습니다. 시간이 흐르며 어떻게 진화했는지 지켜보는 것은 흥미롭습니다.

아이어: 맞습니다. 엣지를 이기종 시스템의 결합으로 볼 수 있습니다. 엣지는 모놀리식도 아니고 동질적이지도 않으며, 다양한 기능의 집합입니다. 이 기능들은 일반적으로 데이터를 수집, 처리, 저장하는 데 사용됩니다. 또한 다른 기능으로 데이터를 전송하거나, 데이터를 기반으로 액션을 수행하여 데이터 처리, 분석 등 다른 기능을 가능하게 합니다. 이러한 기능들은 고온 환경이나 험난한 지형 같은 까다로운 환경에서 수행되어야 할 수도 있습니다. 그래서 '이기종'이라는 용어가 엣지에서 매우 중요합니다.

왜 지금 엣지와 IoT에 주목하는가?

RTInsights: 조금 언급하셨지만, 왜 엣지와 IoT에 이토록 관심이 쏠리고, 왜 지금입니까?

아이어: 흥미롭습니다. 캘빈이 말했듯 엣지는 새로운 것이 아닙니다. 엣지는 항상 존재했고 분산 시스템도 항상 있었습니다. 하지만 우리는 다시 원점으로 돌아오고 있습니다. 시장 변화의 양상은 일부 기능이나 애플리케이션이 일반적으로 중앙 집중식 데이터 센터나 코어 인프라에서 실행되던 것들이 문제를 인식하고 있다는 점입니다. 기업들은 일부 애플리케이션이 중앙 집중식 접근으로는 달성할 수 없는 대역폭이나 지연 시간 요구사항을 가지고 있음을 발견합니다. 이로 인해 이러한 애플리케이션을 데이터 발생 지점인 엣지로 이동시킬 필요가 생깁니다.

캘빈이 말했듯, 데이터 처리를 데이터 생성 지점으로 이동시키는 것은 물리 법칙상 일부 애플리케이션을 코어에서 실행할 수 없기 때문입니다. 빛의 속도 문제와 직면해 있는 것입니다. 코어에서 엣지로의 이동을 일으키는 자연스러운 현상입니다.

참고: 엣지 컴퓨팅 및 5G 센터

데이터 처리 위치 결정

RTInsights: 이는 다음 질문으로 이어집니다. 기업이 데이터를 어디에서 처리할지 결정할 때 어떤 요소를 고려해야 합니까? 특히 엣지에서 처리할지 말지 판단할 때 어떤 고려사항이 필요합니까?

아이어: 많은 요소가 기술적이지만, 비즈니스, 정부, 규제 관련 요소도 있습니다. 기술적 관점에서 다시 빛의 속도가 큰 요소입니다. 클라우드 사업자가 코어에서 데이터를 처리해 요구사항을 충족하겠다고 약속하더라도, 그 비용이 너무 높아 고객들은 "그 비용을 감당할 수 없다"고 말할 것입니다. 고객들은 이를 당연한 것으로 여겨 처리를 엣지로 이동시킬 것입니다.

두 번째는 지연 시간입니다. 자율주행차나 AR[증강현실], VR[가상현실] 같은 활용 사례에서는 몇 밀리초의 지연이 안전한 주행과 사고의 차이를 만듭니다. 밀리초 단위 결과가 필요한 애플리케이션에서는 지연 시간이 중요합니다. 필요한 결과를 제공하려면 처리를 엣지에서 해야 합니다.

세 번째는 대역폭 관리입니다. 캘빈이 언급한 엄청난 양의 데이터를 클라우드로 주고받는 비용은 비싸고 비효율적입니다. 비용을 기하급수적으로 증가시켜 대부분의 고객에게 큰 걸림돌이 됩니다.

또 다른 중요한 요소는 보안, 특히 엣지 보안입니다. 잠재적 보안 문제를 공격이 코어 데이터 센터로 퍼지기 전에 격리할 수 있습니다. 많은 조직이 엣지에서 보안 공격을 추적하고 격리하여 해당 시스템을 차단함으로써 문제가 코어로 도달하기 전에 차단할 수 있습니다. 침입 공격이나 서비스 거부 등을 엣지에서 조기에 탐지하고, 중앙 및 코어 인프라에 대한 공격이 일어나기 전에 시스템을 차단할 수 있습니다.

확장성도 중요합니다. 필요에 따라 추가 사이트나 환경을 추가할 수 있는 환경입니다. 계절적 수요이거나 기능 추가가 필요할 때 엣지는 높은 확장성을 제공합니다.

이것들이 높은 수준의 기술적 요구사항이지만, 헬스케어 애플리케이션이나 GDPR[일반 데이터 보호 규정 준수] 같은 규제 요구사항도 있습니다. 대부분의 경우 데이터가 생성된 위치에서 수집되어야 하며 중앙 데이터 센터로 전송되지 않아야 한다는 의무가 있습니다. 많은 조직이 이러한 의무를 준수해야 합니다.

스미스: 크리시의 말이 정확합니다. 덧붙이자면, 엣지 대 클라우드 또는 엣지 대 코어라는 이분법이 아닙니다. 스펙트럼이자 연속체입니다. 엣지에서 실행될 워크로드, 코어나 클라우드에서 실행될 워크로드가 있을 것입니다. 적절한 워크로드를 적절한 위치에, 적절한 시기에 배치하고 실행하는 문제입니다. 10년 전의 생각은 비용과 상관없이 모든 것을 수집하고 저장하는 것이었습니다. 오늘날 데이터는 여전히 핵심이지만, 가치를 더하는 것은 분석입니다. '데이터는 새로운 베이컨이다', '데이터는 새로운 금이다', '데이터는 새로운 석유다'라는 말이 있습니다. 그건 사실이지만, 가치를 더하지 않는 정적 정보라면 소용없습니다. 흥미로운 점은 엣지에서 기본적인 필터링과 머신러닝을 시작할 때입니다. "내가 살아있고, 72도야, 여전히 72도야"라는 식의 기기 데이터를 매 서브밀리초마다 데이터 센터나 클라우드로 보낼 필요는 없습니다.

그런 메시지를 서브밀리초 단위로 보내면 전 세계 기기의 엄청난 양을 고려할 때 매우 빠르게 비용이 폭증합니다. 엣지에서 현장(in situ)으로 데이터를 파싱하고 의미를 부여하길 원합니다. 일부 소멸성 데이터는 짧은 기간만 가치가 있습니다. 정말 중요한 것은 이상 탐지를 통해 어떤 정보가 정말 중요해서 다시 보내거나 보관해야 하는지 파악하는 것입니다. 코어나 클라우드에서는 더 깊은 분석을 수행합니다. 이 이상 현상이 이전에 어떻게 발생했나? 우리 현장의 자산 집단 다른 부분에서도 이 이상이 발생하는가? 거기서 가치가 창출되기 시작합니다. 전체 데이터 세트에 대한 단일 뷰와 전체 스택이 필요합니다. 크리시가 언급한 주요 매개변수 외에도 고려해야 할 논리적 이유가 있습니다. 전체 분산 아키텍처에 대한 매개변수가 있으며, 무엇을 저장, 전달, 분석, 처리할지, 어디서, 언제, 왜 할지 파악해야 합니다. 아키텍처마다 다른 논리가 적용됩니다. 모두 활용 사례와 인프라 자체에 따라 크게 달라집니다.

데이터와 컴퓨팅을 엣지로 이동할 때 고려사항

RTInsights: 그와 관련해 데이터와 컴퓨팅을 엣지로 전환할 때 고려할 요소는 무엇입니까?

아이어: 빛의 속도 문제, 비용, 보안이 중요한 요소입니다. 대역폭, 고가용성, 확장성도 논의했습니다. 대량의 데이터를 줄이고, 엣지에서 데이터와 메타데이터 처리를 수행하여 가장 관련성 높은 데이터만 코어로 다시 보낼 수 있는 능력도 또 다른 핵심 요소입니다. 이 대부분은 업종과 활용 사례에 따라 달라집니다.

예를 들어 통신 사업자와 콘텐츠 전송 네트워크는 엣지에 대한 특정 요구사항이 있을 수 있습니다. 많은 다른 업종보다 더 깊이 엣지를 활용해야 할 수도 있습니다. 이 산업들은 특정 지리적 위치의 사용자에게 어떤 서비스를 제공할지 파악해야 합니다. 이를 위해 지리적 엣지의 컨텍스트를 수집하고 특정 지역에 특화된 서비스를 제공할 수 있어야 합니다. 상황은 운영 기술 활용 사례처럼 IoT 기기와 기계에 대한 예측 분석을 엣지에서 수행해야 하는 경우와 다를 수 있습니다. 다시 말하지만, 모든 것은 특정 업종의 수요에 달려 있습니다.

소매 업종의 경우, 어떻게 고객 사용자 경험을 정말 긍정적으로 만들까? 버퍼링 없이 매끄러운 AR이나 VR 경험을 어떻게 제공할까? 고객이 현장에서 구매 결정을 내릴 수 있도록 전반적인 사용자 경험을 긍정적이고 상호작용적으로 만들려면 어떻게 해야 할까? 헬스케어 제공자는 원격 진료나 원격 진단 같은 애플리케이션에 대해 완전히 다른 요구사항을 가집니다. 이러한 업종에는 많은 규제 요구사항도 적용됩니다. 엣지는 매우 중요하며, 반드시 작동해야 합니다.

스미스: 사람들이 엣지를 정의하는 데 사용하는 개념을 확장할 필요도 있습니다. 산업 현장에서 엣지는 공장 바닥 자체일 수 있고, 미래의 움직이는 데이터 센터로 묘사한 자동차일 수도 있습니다. 자동차 자체가 본질적으로 엣지입니다. 해양 석유 시추선 전체나 그 일부일 수도 있습니다. 크고 작은 다양한 것들이 있으며, 활용 사례와 달성하려는 목표에 의해 완전히 정의됩니다. 엣지 컴퓨팅이 흥미로운 부분입니다.

흥미로운 점은 엣지 컴퓨팅에 사용하는 폼팩터 측면에서도 매우 다양하다는 것입니다. 제품 중심으로 치우치지 않으면서 말씀드리면, 델에는 게이트웨이(컨버지드나 하이퍼컨버지드 어플라이언스에 비해 매우 단순)가 있어 일부 프로토콜 정규화, 일부 분석을 수행하며 일부 IoT 플랫폼과 소형 폼팩터 용도로 사용될 수 있습니다. 이들은 매우 한정되고 구체적인 목표를 가지며 다수의 기기에 매핑됩니다.

더 큰 폼팩터 측면에서는 모듈러 마이크로 데이터 센터라는 솔루션이 있습니다. 최근 델 EMC 모듈러 데이터 센터 마이크로 415를 발표했는데, 내장된 전력과 냉각, 원격 관리 기능을 갖춘 소형 엣지 데이터 센터입니다. 델 EMC 모듈러 데이터 센터 마이크로 815라는 것도 있는데, 본질적으로 풀 랙입니다. 이 솔루션들은 유연하고 확장 가능합니다. 이름 그대로 모듈러이며, 사용 사례 정의에 따라 구성 가능한 방식으로 엣지에서 데이터 센터를 구축할 수 있도록 확장됩니다. 말 그대로 여러분의 엣지에 데이터 센터를 공수해 설치할 수 있습니다. 환경에 관계없이 말입니다.

현장에 있는 군인들을 생각해 보세요. 역사적으로 냉각이 더 잘 되는 지하실에서 처리를 하고 싶었던 건물 옥상을 생각해 보세요. 이 솔루션들은 냉각이 내장되어 있습니다. 혁신의 일부는 섀시, 인클로저, 냉각 및 전력 공급 방식입니다. 크리시가 말한 대역폭, 비용, 지연 시간 등에 대한 포인트 외에도, 진동, 먼지, 충격, 유해 조건 등 그 환경에서 다양한 제약이 있습니다. 스토리지, 컴퓨팅, 네트워킹을 갖춘 러기다이즈드된 밀폐형 마이크로 데이터 센터를 엣지에 설치하여 문제를 거의 실시간으로 해결할 수 있습니다. 사람들이 비즈니스를 수행하는 방식에 매우 흥미로운 변화의 시작입니다.

엣지와 IoT의 미래

RTInsights: 엣지와 IoT의 미래를 어떻게 보십니까?

아이어: 앞서 논의한 핵심 포인트들에 대한 강화된 수요가 엣지 투자를 견인할 것입니다. 애플리케이션이 미래를 주도할 것입니다. 앱의 종류와 앱을 만드는 개발자에 달려 있습니다. 애플리케이션은 매일 더 똑똑해지고 있습니다. 이러한 애플리케이션을 지원하는 인프라나 환경도 그만큼 똑똑해져야 합니다. 애플리케이션이 성장하는 속도에 맞춰 성장해야 합니다. 개선은 일어나고 있으며, 업계는 모놀리식 인프라로 접근하지 않고 분해된 접근 방식으로 적응하고 있으며, 이러한 애플리케이션을 지원하기 위해 적절한 규모로 스스로를 조정할 수 있게 되었습니다. 하지만 일부 애플리케이션의 증가하는 수요를 지원하기 위해 성장 속도가 항상 따라주는 것은 아닙니다.

애플리케이션 주도로 진행되는 것 외에도, 엣지의 미래는 클라우드로부터 큰 가치를 끌어낼 것입니다. 클라우드는 어디에도 가지 않습니다. 클라우드는 여전히 엣지의 통합 제어점이 될 것입니다. 클라우드는 여전히 핵심 운영 모델이나, 데이터 처리, 데이터 핸들링, 데이터 관리 지원을 상당 부분 제공하는 환경으로 남을 것입니다.

그렇지만, 엣지의 미래는 공급업체들이 어떻게 협력하느냐에 의해 정의될 것이라고도 생각합니다. 한 가지 배운 점은 엣지를 독점하는 단일 조직이나 공급업체는 없다는 것입니다. 서비스를 제공하기 위해 여러 플레이어가 함께 모여야 합니다. 호스팅, 운영, 데이터, 보안 등을 수많은 다른 공급업체에 제공하여 생태계를 형성해야 합니다. 여기에는 독점 공급업체 생태계와 오픈소스 공급업체 생태계가 모두 모여 엔드투엔드 솔루션을 제공하는 것이 포함됩니다. 애플리케이션 개발부터 애플리케이션 지원, 개발자 지원, 보안, 컴플라이언스 등까지 이러한 협력이 필요합니다.

대부분의 엣지 인프라는 수평적일 것이며, 헬스케어, 제조, 군사 같은 업종의 수직 솔루션은 시스템 통합업체가 마지막 마일까지 구현해야 합니다. 이는 다시 필요한 기능을 제공하기 위해 생태계가 함께 모여야 함을 의미합니다.

스미스: 앞서 자율주행 활용 사례를 언급하셨습니다. 저는 그게 정말 좋은 사례라고 생각합니다. 미래학자들은 "엣지가 세상을 집어삼킬 것이다!" 같은 도발적인 발언을 하곤 합니다. 10~15년 전에는 "클라우드가 세상을 집어삼킬 것인가?"라는 말이 유행했죠. 어느 정도 그랬지만 데이터 센터는 사라지지 않았습니다. 동시에 엣지도 세상을 집어삼키지는 않을 것입니다. 크고 이미 성장하고 있지만 클라우드는 사라지지 않을 것입니다.

자율주행차를 보면, 미래의 움직이는 데이터 센터로서의 자동차라고 볼 수 있습니다. 이 비유가 좋은 이유는 사람들이 이해하기 때문입니다. 자동차 자체가 본질적으로 엣지이지만, 그것이 연결될 수 있는 다른 엣지들도 있습니다. 차량 간(V2V) 통신이 있을 수 있습니다. 차량-기지국 또는 기타 인프라(V2X) 통신이 있어 LTE 셀룰러 서비스나, 미래에는 특정 대도시에서 5G 서비스에 연결될 수 있습니다. 일반적으로 플릿 관리나 이 모든 차를 교차 연결하는 것 등을 위해 클라우드 연결이 거의 확실히 있을 것입니다.

다시 말하지만, 모든 차량의 모든 데이터를 클라우드로 보내는 것은 비용 효율적이지도 않고, 승객의 체중과 다양한 파라미터에 기반해 점점 더 똑똑해지는 스마트 에어백 전개 같은 안전 관련 기능을 고려할 때 충분히 빠르지도 않습니다. 또는 자율주행이나 반자율주행, ADAS[첨단 운전자 보조 시스템]를 가능하게 하는 수많은 카메라의 객체 인식. 이 모든 것이 제약과 한계를 만듭니다. 기본적으로 일부는 로컬에서 실행해야 하지만, 클라우드나 코어에서 데이터를 더 깊이 파고들어 이상 현상에 대한 통찰을 얻고 싶을 수도 있습니다. 그 정보는 다른 차들에게 영향을 미칠 것입니다.

예를 들어, 에어백 오작동이나 향후 리콜로 이어질 무언가를 예측하고 싶다고 합시다. 그 모든 중요한 정보는 클라우드로 올라가야 하지만, 다시 말하지만 모든 정적 데이터를 보낼 필요는 없습니다. 이상 데이터나 오류 인식 데이터만 보내면 됩니다. 그런 다음 여러 대의 차에서 이 데이터를 분석하면 엄청난 가치가 생깁니다. 크리시가 앞서 말한 것처럼 자율주행차는 모든 것을 하나로 묶는 좋은 비유일 뿐, 유일한 예는 아닙니다. 여러 산업에서 워크로드를 엣지, 코어, 클라우드 전반에 걸쳐 배치하는 조화와 논리를 이해하기 시작하는 사례가 많습니다. 흥미로운 시기입니다. 1년 후, 그리고 10년 후에 같은 인터뷰를 한다면, 우리의 엣지 확산 예언이 정확했는지 확인해보고 싶습니다.