세계가 계속 변화함에 따라, 새로운 복잡성과 고객 요구사항은 모든 산업의 기업들이 비즈니스 프로세스를 끊임없이 검토하여 개선 기회를 찾도록 요구합니다. 이 영역에서 주목받는 기술 중 하나는 엣지 컴퓨팅입니다.
효율성을 2배 또는 3배로 높이기 위해 기업들은 더 많은 데이터가 필요합니다. 자주, 그것은 다양한 프로세스의 모든 단계에 새롭게 통합된 스마트 센서에서 나옵니다. 2,000대의 장비가 있는 일반적인 생산 라인을 예로 들어보세요. IBM에 따르면, 각 장비는 지속적으로 데이터를 수집하는 100~200개의 센서를 가질 수 있으며, 매달 2,200테라바이트의 데이터를 생성합니다.
이 엄청난 양의 데이터를 분석하여 얻은 통찰력이 회사의 생산성을 높이는 데 도움이 되겠지만, 동일한 양의 데이터는 데이터 처리 비용을 낮게 유지하면서 지연 시간도 줄이는 방법을 찾는 것을 더욱 중요하게 만듭니다. 이것이 엣지 컴퓨팅이 비즈니스 전략과 운영에 필수적인 이유입니다. 데이터 소스와 사용자의 물리적 위치에서 또는 그 근처에서 데이터 처리를 유지함으로써, 기업들은 더 빠르고 신뢰할 수 있는 서비스의 혜택을 받아 전반적인 운영 효율성을 개선합니다.
아마 엣지 컴퓨팅의 가장 잘 알려진 이점은 더 빠른 처리 속도입니다. 이는 애플리케이션의 더 낮은 응답 시간과 더 빠른 빅데이터 분석으로 이어져, 의사결정자들에게 실시간 알림과 통찰력을 제공합니다.
추가 혜택으로는 민감한 데이터에 대한 더 많은 로컬 통제, 컴퓨팅 파워가 로컬에 유지되고 원격 코어 사이트 성능에 의존하지 않으므로 더 나은 복원력, 더 낮은 네트워크 비용, 줄어든 대역폭 제약 등이 포함될 수 있습니다.
이 기술은 기업들이 비즈니스 니즈에 더 빠르게 대응하고 유연성을 높이기 위해 노력함에 따라 다양한 산업에서 작동하는 것을 볼 수 있습니다. 몇 가지 예시는 다음과 같습니다:
전반적으로, 기업들의 IoT, 가상 현실, 인공지능, 머신러닝, 로보틱스 의존도가 깊어짐에 따라 엣지 컴퓨팅 기술은 계속 확장될 것입니다. 더 큰 데이터 분석에 대한 니즈가 있는 곳마다, 엣지 컴퓨팅을 통해 대역폭, 지연 시간, 복원력 개선에 대한 니즈가 있습니다.
어떻게 엣지 플랫폼을 귀하에게 맞게 작동하게 할까요? 엣지 컴퓨팅은 속도와 효율성에 관한 것이지만, 비즈니스의 와이파이 네트워크가 최적화되지 않았다면 — 상호 운용성 문제, 노후 장비, 용량, 활용도 등의 문제가 있다면 — 엣지 컴퓨팅은 희생양이 될 수 있습니다.
이는 부분적으로 어떤 엣지 플랫폼 자체도 작동하려면 네트워크 연결이 필요하고, 또한 그 플랫폼들이 다른 모든 네트워크 기기들도 강하고 신뢰할 수 있는 연결을 가질 때만 캡처할 수 있는 데이터에 의존하기 때문입니다. 전체 네트워크 생태계가 최적으로 수행하는 것이 엣지 플랫폼이 투자 수익을 최대한 제공하기 위해 필수적입니다.
최적화를 보장하기 위해, IT 팀과 네트워크 관리자들은 완전한 생태계 가시성, 사전 예방적 알림, 원격 제어, 이력 분석이 필요합니다.
오늘날의 복잡한 와이파이 네트워크 환경에서, 이 모든 것을 달성하는 가장 쉬운 방법은 와이파이 자동화 플랫폼을 사용하는 것입니다. 이름에서 알 수 있듯이, 이 플랫폼들은 와이파이 모니터링과 분석 프로세스를 자동화하여, 수백 또는 수천 개의 연결된 네트워크 기기들에 눈을 떼지 않게 하고, IT 리소스를 다른 중요한 책임들에 집중할 수 있게 해줍니다. 기능을 조사할 때 무엇을 찾아야 할지 소개합니다.
네트워크의 모든 조각이 정확히 의도한 대로 작동하고 있음을 의심 없이 아는 유일한 방법은 네트워크가 최적화되었음을 아는 것입니다. 이는 백엔드 및 프론트엔드 인프라, 연결된 기기, 소프트웨어 애플리케이션을 포함합니다. 하지만 또한 전자레인지와 블루투스처럼 와이파이에 영향을 줄 수 있는 기기들의 행동에 대한 통찰과 인근 네트워크로부터의 간섭에 대한 가시성도 포함합니다.
IT가 아는 바와 같이, 와이파이 문제는 완전히 예상치 못한 근본 원인을 가질 수 있으며, 이는 전체 무선 주파수 생태계에 대한 가시성을 필요로 합니다. 근본 원인 식별 없이는 어떤 문제도 해결될 수 없습니다. 그 식별이 더 빠를수록 문제는 더 빨리 사라지고, 운영은 더 빨리 재개됩니다. 이 가시성을 제공하는 자동화 플랫폼은 IT에 단일 사용자 대시보드에서 필요한 모든 것을 제공합니다.
완전하고 실시간 가시성보다 나은 유일한 것은 미래를 내다보고 문제가 발생하기 전에 해결하는 능력입니다. 기술이 아직 완전히 거기까지는 아니지만, AI와 머신러닝 덕분에 꽤 가까워졌습니다.
이 기술들로 자동화 플랫폼은 정상적인 네트워크 행동을 인식하고 그 행동이 변할 때마다 IT에 자동으로 알림을 보낼 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 알림은 최종 사용자가 영향을 받기 전에 IT가 문제 해결을 시작할 수 있게 합니다. 즉, 직원들 입장에서는 문제가 발생한 적도 없기 전에 해결됩니다.
문제를 해결하기 위해 원격 위치로 이동해야 하는 것보다 더 나쁜 것은 — 갈 수조차 없는 경우를 제외하고. 여행이 불가능해질 수 있는 이유는 많고, 최상의 상황에서도 여행이 불편한 이유를 설명하는 것은 더 많습니다. 최소한 비즈니스가 와이파이 네트워크 최적화와 관련하여 정말 없이 할 수 있는 두 가지, 돈과 시간이 듭니다.
해결책은 원격 테스트와 문제 해결을 지원하는 자동화 플랫폼과 협업하는 것입니다. 이 능력으로 IT는 어떤 위치에서든, 언제든 네트워크를 최적화할 수 있습니다. 이는 이동에 소요되는 시간을 크게 줄일 뿐만 아니라, 여행이 불가능할 때 비IT 전문가를 통해 근본 원인 식별과 해결을 시도하게 하는 것에서도 IT를 구해줍니다.
실시간 알림이 최적화의 핵심하지만, 유일한 요건은 아닙니다. 이력 분석은 네트워크 행동과 성능이 시간이 지남에 따라 어떻게 변했는지에 대한 심층적인 시각을 제공하므로 중요한 역할을 합니다.
연말 예산 및 용량 계획 시기에는 이력 분석이 다음 질문들에 대한 빠른 답을 제공합니다:
이 답변들은 의사결정자들이 네트워크 업그레이드와 업데이트를 위한 비용 효율적이고 효율적이며 개인화된 계획을 수립하는 데 도움을 줍니다.
수십억 개의 엣지 플랫폼이 인력에 합류함에 따라, 기업들은 와이파이 네트워크 최적화를 보장하여 이 기술들이 제공하는 혜택을 진정으로 누려야 합니다. 와이파이 자동화를 통해 최적화는 사전 예방적이고 미래 지향적이 되어, 모든 산업 전반의 운영 효율성을 지원합니다.
Roger Sands는 Wyebot, Inc.의 최고경영자입니다.
산업기술
공급망은 가장 약한 고리만큼만 강합니다. 문제가 발생하거나 표준에 미달하면 그 실수가 비즈니스의 모든 영역으로 빠르게 퍼져나가고, 결국 체인의 끝단에 있는 불만족스러운 고객이 가장 큰 피해를 입게 됩니다. 적절한 전자 부품 공급업체를 찾는 것은 귀사의 비즈니스에 필수적이며, 선택하는 모든 공급업체는 귀사의 구체적인 기준과 일치해야 합니다. 이러한 표준을 충족하지 못하는 공급업체는 향후 귀사의 비즈니스에 문제를 일으키고 더 많은 비용을 초래할 수 있습니다. 하지만 단 한 곳의 공급업체만 고집할 필요는 없다는 사실을 아시나요? 귀사가
전형적인 IoT 아키텍처에서 스마트 디바이스는 수집된 데이터를 분석을 위해 클라우드나 원격 데이터 센터로 전송합니다. 디바이스에서 오고 가는 대량의 데이터는 병목 현상을 일으켜 이 접근 방식을 지연 시간에 민감한 사용 사례에서 비효과적으로 만듭니다. IoT 엣지 컴퓨팅은 데이터 처리를 IoT 디바이스 가까이 가져와 이 문제를 해결합니다. 이 전략은 데이터 경로를 단축하고 시스템이 현장에서 거의 즉각적인 온사이트 데이터 분석을 수행할 수 있게 합니다. 이 기사는 IoT 엣지 컴퓨팅 입문과 데이터를 소스에 최대한 가깝게 조치하는 것의
