엣지 컴퓨팅, 상업용 IoT 배포 혁신… 데이터 필터링으로 클라우드 비용 절감

엣지 컴퓨팅은 원시 데이터 세트를 분석하고 필터링해 가치 있는 정보만 클라우드나 데이터 센터로 다시 보낼 수 있습니다.

거의 모든 산업 부문에 사물인터넷(IoT) 기기 도입이 이미 진행 중이며, 58억 개의 엔드포인트가 사용될 것으로 예상됩니다.

향후 10년간 IoT 기기는 모바일과 PC 단말을 압도할 것으로 예상되므로, 그만큼의 데이터를 처리할 새로운 유형의 네트워킹 솔루션이 필요합니다.

엣지 컴퓨팅이 그 진화로 여겨지며, 컴퓨팅과 스토리지를 엔드포인트에 훨씬 더 가깝게 이동시킵니다. 그래서 전기 스마트 미터나 CCTV 시스템이 인터넷에 지속적으로 연결되지 않고도 작동할 수 있습니다.

"들어오는 데이터를 엣지에서 처리함으로써 클라우드로 전송되고 돌아오는 정보가 줄어듭니다. 이는 처리 지연 시간도 크게 줄입니다."라고 슈퍼마이크로(Supermicro) IoT 부사장 마이클 클레그(Michael Clegg)가 말했습니다. "좋은 비유는 인기 있는 피자 레스토랑이 더 많은 동네에 작은 지점을 여는 것과 같습니다. 본점에서 구운 피자는 먼 고객에게 가는 길에 식어버릴 테니까요."

가트너(Gartner)에 따르면, 2023년까지 대형 기업의 50%가 최소 6개의 엣지 컴퓨팅 사용 사례를 배포할 것이며, 2019년에는 단 1%에 불과했습니다. 이러한 탐색의 대규모 증가에 이어 구현이 이어지며 수집되는 데이터 양이 급증할 것입니다.

다행히 엣지 컴퓨팅은 그 점에서도 도움이 됩니다. 원시 데이터 세트를 분석하고 필터링해 가치 있는 정보만 데이터 센터로 다시 보낼 수 있기 때문입니다.

이는 네트워크 비용을 그렇지 않았을 때보다 낮게 유지하면서 데이터 품질이나 범위를 유지해야 합니다. AI 활용을 통해 이 가치는 복합적으로 증가하는데, ML 모델을 배포해 필터 품질을 향상시킬 수 있기 때문입니다.

유틸리티, 물리적 보안, 자동차는 2020년 상업용 IoT 배포에서 가장 빠르게 성장할 세 부문으로 가트너는 예상합니다.

엣지 컴퓨팅을 사용하지 않으면, 모든 원시 데이터가 데이터 센터로 직접 이동할 때 IoT 데이터가 가로채질 위험이 있습니다.

이는 또한 많은 사용 사례를 재정적으로 비실현 가능하게 만들 수 있습니다. 기업이 주요 클라우드 제공업체에 수백만 IoT 기기의 원시 데이터를 보관하는 데 상당한 비용을 지불해야 하기 때문입니다.