엣지 분석: 기업들이 실시간 인사이트 확보와 효율성 향상을 이루는 방법

많은 기업이 이제 엣지 분석이 기존 데이터 처리 솔루션과 어떻게 다른지, 그리고 자사 운영에 어떻게 유익할 수 있는지 탐구하고 있습니다.

엣지 분석은 데이터를 통합 데이터 스토어로 다시 전송하는 대신 데이터에 사전 설정된 분석 계산을 실행하는 데이터 분석 접근 방식을 도입하고 제시합니다. 데이터 수집, 처리, 조사가 네트워크 엣지에서 실시간으로 수행되도록 보장합니다. 이는 비즈니스 기업이 온프레미스 또는 클라우드 데이터 풀로 향후 사용을 위해 전달할 가치가 있는 정보에 대한 필수 한계와 제약을 설정할 수 있게 합니다. 엣지 분석이 등장한 이래 전 세계 솔루션 제공업체들은 클라우드와 함께 이 접근 방식을 활용해 쌓여가는 IoT 데이터를 처리해 왔습니다.

수많은 연구가 수행되었고, 전 세계 연구팀이 엣지 분석에 대한 최고의 인사이트와 직관을 내놓았습니다. 강력한 IoT 솔루션을 구축할 때 엣지 분석 전략은 한 가지 이상의 방식으로 유익함이 입증되었습니다. 기업에 제공되는 몇 가지 엣지 분석 혜택은 다음과 같습니다:

더 빠른 속도: 대부분의 비즈니스 조직에서 속도나 페이스는 핵심 비즈니스에 가장 중요한 매개변수로 간주됩니다. 예를 들어, 고속 교환 절차에 의존하는 금융 벤처의 경우 단순한 밀리초 중단이 바람직하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 의료 분야에서 몇 초만 놓쳐도 끔찍한 결과를 초래할 수 있습니다. 소비자에게 데이터 관련 서비스를 제공하는 기업에서 느린 속도는 재앙이 될 수 있습니다. 고객을 실망시키고 브랜드에 지울 수 없는 손상을 입히기 때문입니다. 따라서 당연히 속도는 더 이상 단순한 생존 이점이 아니라, 모든 비즈니스가 고수해야 할 모범 사례 중 하나입니다.

동시에 엣지 컴퓨팅의 가장 중요한 이점은 불필요한 전송과 대기를 최소화해 네트워크 성능을 높이는 적합성과 잠재력입니다. IoT 엣지 컴퓨팅 기기가 데이터를 구역별로 개발한다는 사실은 수집된 정보가 기존 클라우드 구조 하에서처럼 멀리 이동할 필요를 줄여줍니다.

유연성: 비즈니스 기업이 성장하기 시작하면 필수 IT 인프라를 완벽하게 계산하는 것이 항상 가능한 것은 아니며, 완벽한 데이터 센터를 구축하는 것도 큰 예산이 드는 제안입니다. 그러나 클라우드 기반 기술과 엣지 컴퓨팅의 발전으로 기업이 운영을 가늠하는 것이 꽤 번거롭지 않게 되었습니다. 점차 계산, 로딩, 분석 역량이 더 작은 풋프린트의 장치에 통합되고 있습니다. 엣지 분석은 조직이 네트워크의 범위와 능력을 확대하고 증폭할 수 있게 합니다.

신뢰성: IoT 엣지 컴퓨팅 전략의 확산이 네트워크의 공격 표면을 확대하지만, 동시에 다양한 보안 이점도 제공합니다. 기존 클라우드 컴퓨팅 구조는 본질적으로 통합되어 있어 DDoS(분산 서비스 거부) 공격과 정전 중단에 상당히 취약합니다. 엣지 컴퓨팅은 분산, 저장, 애플리케이션을 다양한 데이터 센터에 분배해 단일 간섭이 네트워크를 해체하거나 영향을 미치기 어렵게 만듭니다.

적응성: 엣지 분석의 적응성과 유연성은 또한 그것을 극도로 다재다능하게 만듭니다. 로컬 엣지 데이터 센터와 연합하고 연관시킴으로써 비즈니스 벤처는 이제 비용이 많이 드는 인프라 개발에 자본을 투자하지 않고도 적절한 시장에 쉽게 정착할 수 있습니다. 엣지 데이터 센터는 최소 지연 시간으로 최종 사용자에게 능숙하게 서비스를 제공할 수 있게 합니다. 이는 중단 없는 스트리밍 서비스를 드롭십하려는 콘텐츠 제공업체에게 매우 유용한 것으로 입증되었습니다. 동시에 IoT 기기가 상당한 양의 실행 가능한 데이터를 축적할 수 있게 합니다. 리소스가 기기와 로그인하고 통합 클라우드 서버와 연결하기를 기다리는 대신, 엣지 컴퓨팅 기기는 항상 연결되어 있고 항상 미래 검토를 위한 데이터를 생성합니다.

이제 엣지 아키텍처로 넘어가면, 배포된 기기는 엣지 기기, 엣지 게이트웨이, 엣지 센서 및 액추에이터의 세 가지 유형으로 분류됩니다. 다재다능한 기기로서 엣지 기기는 성숙한 운영 체제를 실행하는 경향이 있습니다. 안드로이드나 리눅스가 그 예입니다. 각 센서에서 데이터를 얻은 후 동일한 데이터에 계산을 실행하고 필요한 정보를 액추에이터로 보냅니다. 또한 직접 또는 엣지 게이트웨이의 도움을 통해 클라우드에 연결될 수 있습니다.

반면 엣지 게이트웨이는 무제한 전원 공급, 더 높은 CPU 파워, 고급 저장소 시스템을 가집니다. 따라서 엣지 기기와 클라우드 사이의 중재자 역할을 하며 추가 위치 관리 서비스를 제공합니다.

이 기기들은 저장 편의, 머신러닝, 해석 서비스 등 클라우드에서 실행되는 서비스에 원시 또는 사전 처리된 IoT 데이터의 특정 분할을 전달합니다. 정렬, 데이터 조회, 머신러닝 프로토타입 같은 클라우드로부터의 특별 지시를 수락합니다. 엣지 센서는 게이트웨이에 직접 또는 에너지 효율적인 무선 기술을 통해 연결된 특수 목적 기기입니다. 지난 몇 년간 엣지 분석은 더 깊이 들어가 차세대 기술의 길을 열기 시작했습니다. 이 고급 발전에 힘입어 머신러닝과 딥러닝도 이미 수십 년간 사용되어 온 신경망을 통해 수많은 표현 단계를 거쳤습니다.

앞으로의 전망

이제 질문은, 엣지 분석에 사용된 딥러닝 절차가 더 유능하고 더 효과적인 결과를 내놓는가입니다. 이 측정에 대한 최근 조사들에 따르면, 모든 함축된 IoT 노력은 궁극적으로 스트리밍 데이터를 머신러닝과 결합할 것이며, 개별적 또는 통합된 프로세서에 의해 가속화될 것입니다. 딥러닝을 엣지 분석과 결합함으로써 기기는 이제 중복 데이터를 더 효과적인 방식으로 걸러낼 수 있게 되어, 상당한 정도로 비용과 시간을 절약할 수 있습니다. 여기서 비디오 분석이 엣지 분석과 머신러닝을 동화시키는 가장 유망한 영역 중 하나임을 언급할 가치가 있습니다.

그러나 근본적인 아이디어는 엣지 분석이 분산된 비디오 데이터 필터링을 제정하고, 카메라에서 문서화되고 기록된 데이터를 고려해 실시간으로 필요한 계산을 실행한다는 것입니다. 단일 카메라의 스마트 식별 기능이 증가하고 클라우드 컴퓨팅 처리가 가능해지면 침투 효율이 상당한 정도로 상승해 동시에 인력 요구사항을 낮춥니다.

프론트엔드 카메라에 통합된 신경망 알고리즘은 인간, 차량, 기타 객체에서 필요한 데이터를 추출할 수 있으며, 이는 비디오 분석의 완성도와 정밀도를 높이는 데 도움을 줍니다. 또한 분석 처리를 백엔드 서버에서 카메라로 이전함으로써 최종 사용자에게 적절한 실시간 데이터 분석을 제공해야 합니다. 엣지 분석은 이상 행동 식별과 응급 상황 경보를 돕는데, 이는 백엔드 서버에서는 불가능했을 것입니다.

석유 회사들도 오일 및 가스 장비에 엣지 분석 같은 디지털 기술을 사용해 전체 감시 프로세스를 주시하고 생산성을 풍부하게 하기 시작했습니다. 제조 벤처의 다운타임은 생산성에 해로울 수 있습니다. 비용 측면에서도 다운타임은 정말 나쁩니다. 여러 연구에 따르면 오일 및 가스 운영자는 다운타임으로 인해 막대한 손실을 입을 수 있습니다. 그리고 이 다운타임은 주로 장비 고장의 결과로 발생합니다. 석유 조직은 이제 IoT 기기와 센서를 이용해 장비에 대한 데이터를 지속적으로 축적하고 자주 평가 및 감시하고 있습니다. 동시에 IoT 기기 배포 증가로 수집된 데이터 수도 상당한 정도로 증가하고 있으며, 동시에 그것을 클라우드에 저장할 필요도 치솟았습니다. 따라서 석유 회사들은 엣지 분석과 IoT 데이터를 동등하게 유지하고 있습니다. 이렇게 하면 전송 비용을 줄일 수 있고, 장비 고장 가능성도 사전에 예측할 수 있습니다.

IoT 센서는 기존 스토리지 시스템과 기술로 제대로 관리할 수 없는 끊임없는 데이터 흐름을 생성합니다. 따라서 기업들은 클라우드에 의존해 그것을 저장하기 시작했습니다. 그러나 데이터를 클라우드로 전송하고 다시 해당 벤처로 되돌리는 것은 큰 대역폭을 요구하므로 상당히 비용이 많이 듭니다. 여기서 엣지 기술이 데이터를 로컬에서 사용 가능하게 만들어 구세주로 나옵니다. 이는 기업이 데이터를 클라우드로 보낼지, 부적절하면 제거할지 결정할 수 있음을 의미합니다.

예를 들어, 올레아 엣지 애널리틱스(Olea Edge Analytics)는 손상된 수도 미터기를 복구하기 위한 새로운 소프트웨어와 하드웨어를 발표할 예정입니다. 보도자료에 따르면, 올레아는 수도 미터기에 광학, 회전, 진동 센서를 설치할 것을 제안합니다. 한 기기가 미터기 다이얼을 읽을 때, 다른 하나는 파이프의 물 흐름을 감지하고 미터기 회전을 주시할 수 있습니다. 센서들은 딥러닝 연산이 포함된 엣지웍스(EdgeWorks) 소프트웨어 플랫폼에도 연결됩니다. 이는 시스템의 '엣지 컴퓨팅' 모듈로, 미터기가 어떻게 잘못되었는지, 어떻게 고칠 수 있는지에 대한 적절한 추측을 제공합니다.