신흥 기술, 에지 및 IoT에 대한 생각

IoT, 기계 학습, 인공 지능, 5G, 증강 현실 및 가상 현실은 모두 향상된 에지 컴퓨팅 성능의 이점을 제공합니다.

에지는 연결된 장치 또는 센서의 집합체 그 이상입니다. 인텔리전스 장치와 센서가 엄청난 양의 데이터를 생성함에 따라 기업은 해당 데이터에서 최대한의 가치를 얻기 위한 기술 결정을 내려야 합니다. 분석이 디바이스, 에지, 클라우드 또는 데이터 센터에서 수행됩니까? 규정상의 이유로 또는 문제의 근본 원인을 찾기 위해 데이터를 보관합니까? 5G와 같은 새로운 서비스가 역할을 할 것인가?

오늘날 많은 기업들이 이러한 문제를 염두에 두고 있습니다. 핵심 전략을 식별하고 에지 컴퓨팅 및 사물 인터넷(IoT)에 대한 다양한 접근 방식을 분류하는 데 도움을 주기 위해 최근에 에지 및 ICV의 전략 책임자인 Krish Iyer와 Emerging TechnologySolutions의 CTO인 Calvin Smith와 함께 했습니다. 둘 다 Dell Technologies의 글로벌 CTO 사무실에 있습니다.

우리는 신흥 기술의 역할, 오늘날 에지와 IoT가 왜 중요한지, 에지에서 처리할 시기를 결정할 때 고려해야 할 요소, 에지를 사용할 때 고려 사항을 계산하고, 미래에 대해 살펴보았습니다. 다음은 우리의 대화를 요약한 것입니다.

신흥 기술

RTI통계: 오늘날의 새로운 기술은 무엇입니까?

이어: 우리는 여러 신기술에서 시장 변곡점을 봅니다. Edge는 분명히 IoT, AI[인공 지능], ML[머신러닝]과 함께 선두주자입니다. 분명히, 이러한 기술은 상당한 견인력을 실현하기 시작한 시장을 나타냅니다. 가장 중요한 것은 많은 고객이 엣지를 클라우드의 확장으로 보기 시작하고 일부 클라우드 인프라에서 처리할 수 없는 워크로드를 분산하는 방법으로 엣지를 보기 시작했다는 점입니다. 제 생각에는 이것이 아마도 많은 조직이 에지를 고려하도록 만드는 가장 중요한 동인일 것입니다.

스미스: 흥미로운 것은 교차점이라는 개념입니다. 가장자리가 갑자기 나온 것이 아닙니다. IoT의 많은 초기 사용 사례는 이제 기술의 결합으로 인해 보다 쉽게 ​​처리할 수 있게 되었습니다. Krish는 IoT, Edge, ML 및 AI를 언급했습니다. 5G, 증강 현실 및 가상 현실도 있습니다. 더 광범위하게는 컴퓨팅 비용이 줄어들고 GPU와 같은 것이 에지에서 사용됨에 따라 실행할 수 있는 자동화의 양 측면에서 기술 능력이 향상됩니다.

데이터가 생성되는 곳, 즉 에지에서 실행되는 다양한 기술의 확산은 놀랍습니다. 궁극적으로 하루가 끝나면 [생성된 에지 데이터]가 클라우드나 데이터 센터로 돌아가더라도 해당 장치로 돌아가는 대부분의 작동도 에지에 있을 것입니다. 그것은 우주의 새로운 중심입니다. 밀물과 썰물이 반복되는 게 신기하죠? 내 말은, 우리는 PC와 더 분산된 모델의 출현에서 모놀리식 데이터 센터 접근 방식으로, 그 다음에는 유사 모놀리식 클라우드 접근 방식으로 이동했으며 이제 분산 아키텍처로 돌아가고 있습니다. 시간이 지남에 따라 어떻게 발전해 왔는지 보는 것은 정말 흥미롭습니다.

이어: 예. Edge를 보는 한 가지 방법은 이기종 시스템의 조합이라는 것입니다. Edge는 모놀리식(monolithic)이 아니며 동질적이지 않으며 다양한 기능의 집합입니다. 이러한 기능은 일반적으로 데이터를 수집하고, 데이터를 처리하고, 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 이러한 기능은 또한 데이터를 다른 기능으로 전송하거나 데이터 처리, 데이터 분석 등과 같은 다른 기능을 활성화하기 위해 해당 데이터를 기반으로 일부 작업을 수행해야 합니다. 이러한 기능은 고온 환경이나 거친 지형과 같은 까다로운 환경에서도 수행해야 할 수 있습니다. 이것이 바로 텀이 이기종(termheterogeneous)이 에지에서 매우 중요한 이유입니다.

에지 및 IoT에 주목하는 이유

RTI통계: 이 부분에 대해 조금 다루셨지만 에지와 IoT에 관심이 많은 이유는 무엇이며 지금은 그 이유가 무엇입니까?

이어: 흥미 롭군. Calvin이 말했듯이 edge는 새로운 것이 아닙니다. 엣지는 항상 존재했습니다. 그리고 분산 시스템은 항상 존재해 왔습니다. 하지만 우리는 다시 한 번 원점으로 돌아가고 있습니다. 시장이 변화하는 방식은 일반적으로 중앙 집중식 데이터 센터 또는 핵심 인프라에서 실행되는 일부 기능 또는 애플리케이션이 문제를 인식하고 있다는 것입니다. 기업은 일부 애플리케이션에 중앙 집중식 접근 방식으로는 달성할 수 없는 대역폭 또는 대기 시간 요구 사항이 있음을 발견했습니다. 따라서 이러한 애플리케이션을 데이터가 생성된 위치에 더 가깝게 이동해야 합니다.

Calvin이 말했듯이 물리 법칙에 따라 데이터가 생성되는 위치에 더 가깝게 데이터 처리를 이동하는 것은 이러한 애플리케이션 중 일부를 핵심에서 실행하는 것을 허용하지 않습니다. 그것은 당신이 다루고 있는 빛의 속도 문제입니다. 코어에서 엣지로 이동하는 것은 자연스러운 현상입니다.

참조:에지 컴퓨팅 및 5G 센터

데이터 처리 위치 결정

RTI통계: 이는 다음 질문과 관련이 있으며 기업이 데이터를 처리할 위치를 결정할 때 고려해야 할 요소는 무엇입니까? 특히 다음 사항을 파악하려고 할 때 고려해야 할 사항은 무엇입니까? 엣지에서 처리합니까?

이어: 많은 요인이 기술적인 것이지만 많은 부분이 비즈니스와 관련될 수도 있고 정부 및 규제와 관련될 수도 있습니다. 기술적인 관점에서 다시 말하지만 빛의 속도는 큰 요인입니다. 클라우드 사업자들이 이 요구 사항을 만족시키기 위해 핵심에서 데이터를 처리할 수 있다고 약속하더라도, 그렇게 하는 데 드는 비용이 너무 높아서 고객들은 "그 비용을 지불할 방법이 없다. 고객은 기본적으로 이것을 아무 생각 없이 볼 것입니다. 처리를 가장자리로 이동합니다.

두 번째로 고려해야 할 사항은 대기 시간입니다. 자율 주행 차량(또는 AR[증강 현실] 및 VR[가상 현실])과 같은 사용 사례의 경우 몇 밀리초의 지연이 본질적으로 안전 운전과 사고의 차이라는 사실입니다. 밀리초 또는 더 빠른 결과가 필요한 애플리케이션의 경우 지연 시간이 중요합니다. 필요한 결과를 제공하려면 에지에서 처리를 수행해야 합니다.

세 번째로 생각할 수 있는 것은 대역폭을 어떻게 관리합니까? Calvin이 언급한 이러한 엄청난 양의 데이터를 클라우드로 보내고 다시 클라우드로 보내는 비용은 비싸고 비효율적일 것입니다. 비용이 엄청나게 증가할 것이며, 이는 대부분의 고객에게 큰 방해 요소가 될 것입니다.

중요한 또 다른 요소는 보안입니다. 특히 에지와 관련하여 그렇습니다. 공격이 핵심 데이터 센터에 침투하기 전에 잠재적인 보안 문제를 실제로 격리할 수 있습니다. 많은 조직이 에지에서 일부 보안 공격을 추적 및 격리하고 문제가 핵심에 도달하기 전에 해당 시스템을 차단할 수 있습니다. 실제로 침입 공격이나 서비스 거부 등을 조기에 감지할 수 있습니다. 핵심에 도달하기 전에 에지에서 바로 수행할 수 있으며, 중앙 및 핵심 인프라에 대한 공격이 있기 전에 차단할 수 있습니다.

그런 다음 확장 기능이 있습니다. 필요에 따라 사이트를 추가하거나 환경을 추가할 수 있는 환경을 찾고 있습니다. 계절적 상황이거나 더 많은 기능을 추가해야 하는 경우 edge는 높은 수준의 확장성을 제공합니다.

이는 높은 수준의 기술 요구 사항 중 일부이지만 의료 애플리케이션 또는 GDPR[일반 데이터 보호 규정 준수]의 경우 규제 요구 사항과 같은 것도 있습니다. 대부분의 경우 데이터가 [생성된] 위치에서 수집되어야 하고 중앙 데이터 센터로 다시 전송되지 않아야 한다는 규정이 있습니다. 많은 조직이 이러한 의무를 준수해야 합니다.

스미스: 크리쉬스팟. 또한 에지 대 클라우드 또는 에지 대 코어의 이분법이 아니라는 점도 덧붙이고 싶습니다. 스펙트럼, 연속체입니다. 에지에서 실행되는 워크로드와 코어 또는 클라우드에서 실행되는 워크로드가 있다는 것을 알고 있습니다. 적절한 워크로드를 적절한 위치에 배치하는 것입니다. 적시에 각각에 대해 실행합니다. 10년 전의 개념은 비용에 관계없이 모든 것을 수집하고 저장하는 것이었습니다. 오늘날에도 데이터는 여전히 중요하지만 가치를 더하는 것은 분석입니다. 데이터는 뉴베이컨이라고 합니다. 데이터는 새로운 금입니다. 데이터는 새로운 오일입니다. 그것은 사실이지만 가치를 추가하지 않는 정적 정보라면 그렇지 않습니다. 흥미로운 점은 에지에서 매우 기본적인 필터링 및 기계 학습을 시작할 때입니다. "나는 살아있고, 72도, 아직 72도입니다."라고 말하는 기기 데이터의 모든 인스턴스를 데이터 센터나 클라우드로 보낼 필요가 없습니다.

이러한 종류의 메시지를 밀리초 미만으로 보낼 필요가 없습니다. 그렇게 한다면 전 세계의 엄청난 양의 장치를 볼 때 매우 빠르게 매우 비쌀 것입니다. 해당 데이터를 구문 분석하고 현장에서 에지에서 이를 이해할 수 있기를 원합니다. 일부 부패하기 쉬운 임시 데이터는 짧은 기간 동안만 가치가 있습니다. 당신이 정말로 하고 싶은 것은 우리가 정말로 보내거나 보관해야 하는 중요한 정보가 무엇인지 알아내기 위한 이상 탐지입니다. 코어 또는 클라우드로 돌아가서 심층 분석을 수행할 수 있습니다. 이전에 어떻게 이런 일이 일어났습니까? 우리가 현장에 보유하고 있는 자산 집합의 다른 부분에서 이 이상 현상이 발생합니까? 그것이 가치가 시작되는 곳입니다. 전체 스택과 데이터 세트 전체에 대한 단일 보기가 필요합니다. 중요한 것은 Krish가 언급한 모든 주요 매개변수 외에도 고려해야 할 논리적인 이유가 있다는 것입니다. 전체 분산 아키텍처에 대한 매개변수가 있으며 저장, 전달, 분석에 적합한 매개변수를 파악해야 합니다. , 그리고 프로세스, 어디서, 언제, 왜. 거의 모든 아키텍처에는 다른 논리가 있습니다. 사용 사례와 인프라 자체에 따라 크게 달라집니다.

Edge로 데이터 이동 시 고려사항

RTI통계: 이와 관련하여 데이터를 에지로 이동하고 계산하는 것을 고려해야 하는 요소는 무엇입니까?

이어: 빛의 속도 문제, 비용 및 보안이 중요한 요소입니다. 그리고 다른 요인으로 대역폭, 고가용성 및 확장성에 대해 이야기했습니다. 많은 양의 데이터를 줄이고 에지에서 데이터 및 메타데이터 처리를 수행하고 가장 관련성 높은 데이터만 코어로 다시 보내는 기능은 또 다른 핵심 요소가 될 것입니다. 이 중 대부분은 업종 및 사용 사례에 따라 다릅니다.

예를 들어 통신 사업자와 콘텐츠 전송 네트워크는 에지에 대한 특정 요구 사항이 있을 수 있습니다. 그들은 다른 많은 수직선보다 더 깊은 무언가를 위해 가장자리를 활용해야 할 수도 있습니다. 이러한 산업은 특정 지리적 위치에 있는 사용자에게 어떤 종류의 서비스를 제공할지 파악해야 합니다. 그렇게 하려면 지리적 경계의 컨텍스트를 수집하고 특정 지역에 대한 특정 서비스를 제공할 수 있어야 합니다. IoT 장치 및 기계에 대한 에지에서 예측 분석을 수행해야 하는 운영 기술 사용 사례의 경우 상황이 다를 수 있습니다. 다시 말하지만, 그것은 모두 특정 수직적 요구가 무엇인지에 달려 있으며 결정됩니다.

예를 들어, 소매 측면에서 어떻게 고객의 사용자 경험을 긍정적으로 만들 수 있습니까? 버퍼링 없이 매끄럽게 만드는 AR 또는 VR 경험을 제공하려면 어떻게 해야 합니까? 전반적인 사용자 경험을 긍정적이고 상호작용적으로 만들어 고객이 바로 구매 결정을 내릴 수 있도록 하려면 어떻게 해야 합니까? 의료 제공자는 원격 의료 및 기타 원격 진단 응용 프로그램과 같은 응용 프로그램에 대해 완전히 다른 요구 사항 집합을 갖게 됩니다. 이러한 수직 분야에 적용되는 많은 규제 요구 사항도 있습니다.Edge는 매우 중요합니다. 작동해야 하는 것입니다.

스미스: 우리는 또한 우리가 가장자리를 정의하는 데 사용하는 것에 대해 사람들의 지평을 확장해야 합니다. 산업적 맥락에서 에지는 공장 현장 그 자체가 될 수 있으며, 에지는 우리가 미래의 무빙 데이터 센터로 묘사한 자동차가 될 수 있습니다. 자동차 자체는 본질적으로 가장자리입니다. 그것은 연안 석유 굴착 장치, 굴착 장치 전체 또는 일부일 수 있습니다. 크고 작은 여러 가지가 있으며 사용 사례와 수행하려는 작업에 따라 완전히 정의됩니다. 엣지 컴퓨팅은 흥미로운 부분입니다.

또한 흥미로운 점은 에지 컴퓨팅에 실제로 사용하는 폼 팩터입니다. 이 역시 매우 다양합니다. 너무 제품 중심적이지 않으면서 Dell은 일부 프로토콜 정규화, 일부 분석을 수행하고 일부 IoT 플랫폼 및 더 작은 폼 팩터에 사용할 수 있는 게이트웨이(수렴 또는 하이퍼 수렴 어플라이언스에 비해 매우 단순함)를 보유하고 있습니다. 그들은 매우 유한하고 구체적인 목표를 가지고 있으며 여러 장치에 매핑됩니다.

더 큰 폼 팩터 측면에서 우리는 실제로 모듈러마이크로 데이터 센터라고 하는 솔루션을 가지고 있습니다. 우리는 최근에 전원 및 냉각 기능과 원격 관리 기능이 내장된 소형 엣지 데이터 센터인 Dell EMC Modular DataCenter Micro 415를 발표했습니다. 또한 Dell EMCModular Data Center Micro 815(기본적으로 전체 랙)도 제공합니다. 이러한 솔루션은 유연하고 확장 가능합니다. 이름 그대로 모듈식이며 에지에서 정의되고 구성 가능한 방식으로 데이터 센터를 구축할 수 있도록 확장 가능합니다. 환경에 관계없이 말 그대로 에지에서 데이터 센터를 공수 및 드롭할 수 있습니다.

현장에 있는 사람들을 위한 군사적 맥락에서 생각해 보십시오. 더 나은 냉각이 있기 때문에 역사적으로 지하에서 처리를 하고 싶어했던 건물의 꼭대기에 대해 생각해 보십시오. 이러한 솔루션에는 냉각 기능이 내장되어 있습니다. 혁신의 일부는 섀시와 인클로저, 냉각 및 전원 공급 방식입니다. 우리는 대역폭, 비용, 대기 시간에 대해 Krish가 말한 모든 요점에 대해 진동, 먼지, 충격 및 위험한 조건과 관련하여 해당 환경에 다양한 제약 조건이 있는 새로운 세계로 걸어가고 있습니다. 말 그대로 에지에서 거의 실시간으로 문제를 해결할 수 있는 스토리지, 컴퓨팅 및 네트워킹을 갖춘 견고하고 밀폐된 마이크로 데이터 센터에 들어갈 수 있습니다. 이것은 사람들이 비즈니스를 수행하는 방식에 있어 매우 흥미로운 변화의 시작입니다.

에지 및 IoT의 미래

RTI통계: edge 및 IoT의 미래에 대해 어떻게 보십니까?

이어: 앞서 언급한 모든 핵심 사항에 대한 필요성이 높아짐에 따라 에지에 대한 투자가 촉진될 것입니다. 애플리케이션이 미래를 주도할 것입니다. 그것은 모두 앱 유형과 앱을 만드는 개발자에 따라 다릅니다. 애플리케이션은 나날이 지능화되고 있습니다. 이러한 애플리케이션을 지원하는 인프라 또는 환경의 경우 더 스마트해야 합니다. 애플리케이션이 성장하는 것과 동일한 속도로 성장해야 합니다. 개선 사항이 발생하고 있으며 업계는 모놀리식 인프라로 접근하지 않고 이러한 응용 프로그램을 지원하기 위해 적절한 규모를 확보함으로써 세분화된 접근 방식에 적응하고 있습니다. 그러나 성장 속도가 이러한 애플리케이션 중 일부의 증가하는 수요를 지원하기 위해 항상 존재하는 것은 아니라는 점을 고려해야 합니다.

애플리케이션 중심이 되는 것 외에도 엣지의 미래는 클라우드에서 큰 가치를 끌어낼 것입니다. 클라우드는 아무데도 가지 않습니다. 클라우드는 여전히 에지에 대한 통합 제어 지점이 될 것이라고 생각합니다. 클라우드는 여전히 핵심 운영 모델 또는 본질적으로 많은 양의 데이터 처리, 데이터 처리, 데이터 관리 지원을 제공하는 환경의 역할을 할 것입니다.

그렇긴 하지만 엣지의 미래는 벤더들이 어떻게 모이느냐에 따라 결정될 것이라고 생각합니다. 우리가 배운 한 가지는 가장자리를 독점하는 단일 조직 또는 공급업체가 없다는 것입니다. 서비스, ​​호스팅, 운영, 데이터, 보안 등을 제공하기 위해 함께 모여야 하는 여러 플레이어의 조합으로 생태계를 형성하기 위해 수많은 다른 공급업체에 제공됩니다. 여기에는 독점 공급업체의 에코시스템과 엔드 투 엔드 솔루션을 제공하기 위해 함께 모이는 오픈 소스 공급업체의 에코시스템이 포함됩니다. 이러한 협력은 애플리케이션 개발에서 애플리케이션 지원, 개발자 지원, 보안, 규정 준수 등에 이르기까지 필요합니다.

대부분의 경우 에지 인프라는 수평적이며 수직 솔루션을 사용하려면 시스템 통합자가 의료, 제조 및 군사와 같은 수직 분야에서 이를 마지막 단계로 끌어올려야 합니다. 다시 한 번 생태계가 함께 필요한 기능을 제공해야 합니다.

스미스: 앞서 자율 사용 사례를 언급했는데 정말 좋은 사례라고 생각합니다. 미래학자들은 도발적인 말을 하고 "오, 엣지가 세상을 집어삼킬 거에요!"라고 말할 것입니다. 기억나실지 모르겠지만 10~15년 전만 해도 다들 "구름이 세상을 집어삼킬까?"라고 말하곤 했다. 네, 어느 정도는 그랬지만 데이터 센터는 사라지지 않았습니다. 동시에, 엣지도 세상을 먹지 않을 것입니다. 내 말은, 그것은 커질 것이고 이미 성장하고 있지만 클라우드는 사라지지 않을 것입니다.

자율주행차를 보면 미래의 움직이는 데이터 센터로서의 일종의 자동차입니다. 나는 사람들이 그것을 이해하기 때문에 이 비유를 좋아합니다. 자동차는 본질적으로 가장자리 자체이지만 연결될 수 있는 다른 가장자리가 있습니다. 차량 대 차량(V2V) 통신이 있을 수 있습니다. LTE 셀룰러 서비스, 미래 또는 현재 특정 대도시에 연결하는 차량 대 기지국 또는 기타 인프라(V2X) 통신이 있을 수 있습니다. 5G 서비스. 그런 다음 일반적으로 차량 관리 및 이러한 모든 자동차를 교차 연결하는 것과 같은 것을 위한 클라우드 연결이 거의 확실하게 있을 것입니다.

다시 말하지만, 모든 차량의 모든 데이터를 클라우드로 보내는 것은 비용 효율적이지 않으며, 무게와 다양한 매개변수를 기반으로 점점 더 똑똑해지고 있는 스마트 에어백 전개와 같은 것을 보고 있다면 안전 관련 기능을 위해 충분히 빠르지 않습니다. 승객. 또는 자율 또는 반자율 차량 또는 ADAS[고급 운전자 지원 시스템]를 구현해야 하는 다수의 카메라에 대한 물체 인식. 이 모든 것은 제약과 제한을 둡니다. 기본적으로 이 중 일부를 로컬에서 실행해야 하지만 클라우드 또는 코어의 데이터를 더 깊이 파고들어 이상 현상에 대한 통찰력을 얻고 싶을 수도 있습니다. 이 정보는 다른 자동차에 영향을 미치게 됩니다.

예를 들어, 에어백 오작동이나 보증 리콜로 끝날 무언가를 예측하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 모든 중요한 정보는 클라우드로 이동해야 하지만 모든 정적 데이터를 보낼 필요는 없습니다. 비정상적이거나 오류 인식 데이터만 있으면 됩니다. 그런 다음 여러 차량에서 이 데이터를 분석할 때 엄청난 가치가 있습니다. 앞서 Krish가 언급했듯이 자율주행차는 모든 것을 하나로 묶는 좋은 방법이지만 유일한 예는 아닙니다. 에지, 코어 및 클라우드의 서로 다른 영역에 워크로드를 배치하는 조화와 근거를 이해하기 시작하는 여러 산업이 있습니다. 신나는 시간입니다. 지금부터 1년, 그리고 10년 후에도 같은 인터뷰를 할 수 있다면 다시 모여 우리의 엣지 확산 예언이 정확한지 확인하고 싶습니다.