아래는 제조업 에지 컴퓨팅에 대한 이 심층 기사에서 다룰 내용입니다. 특정 섹션으로 바로 이동하려면 링크를 선택하세요:
IoT(사물인터넷) 기기가 보편화됨에 따라 에지 컴퓨팅 프레임워크가 다양한 산업으로 빠르게 확산되고 있습니다. 가장 유망한 에지 컴퓨팅 활용 사례 중 하나는 제조업으로, 이 새로운 기술이 대규모 생산성 향상으로 이어질 수 있습니다.
IoT가 이미 공장 현장에서 중요한 인에이블러임이 입증되고 있지만, 조직들은 이제 제조 시스템의 반응성을 더욱 높이려 합니다. 이를 위해 이들 조직은 에지 컴퓨팅을 핵심 인에이블러로 하는 스마트 제조를 도입하고 있습니다.
스마트 제조는 공장 설비가 현장에서 일어나는 일에 기반하여 자율적으로 의사결정을 내리는 미래를 구상합니다. 기업은 설계, 제조, 공급망, 운영 등 제조 공정의 모든 단계를 더 쉽게 통합할 수 있습니다. 이는 경쟁 시장에 참여할 때 더 큰 유연성과 반응성을 제공합니다. 이 비전을 실현하려면 IoT, AI/머신러닝, 에지 컴퓨팅 등 관련 기술의 조합이 필요합니다.
네트워크 에지에서 분석을 수집하는 핵심 이점은 대역폭 비용 없이 실시간 데이터를 분석하고 실행할 수 있다는 점입니다. 즉, 데이터를 현장 외부(클라우드 또는 데이터 센터)로 전송하여 분석하는 데 따르는 대역폭 비용을 절감합니다. 제조업은 부적합 부품 생산, 설비 가동 중단, 작업자 부상 또는 사망을 방지하는 면에서 시간 민감합니다. 더 복잡하고 장기적인 작업의 경우 데이터를 클라우드로 전송하여 다른 구조화/비구조화 데이터와 결합할 수 있습니다. 결과적으로 이 두 컴퓨팅 프레임워크의 사용은 상호 배타적이지 않으며, 각각의 이점을 활용하는 공생 관계입니다. 아래에서 제조업에서 클라우드와 에지의 관계와 활용 사례를 더 깊이 살펴봅니다.
먼저 에지 컴퓨팅 프레임워크의 구성요소를 정의하겠습니다.
에지 컴퓨팅은 연산과 데이터 저장을 데이터 소스 가까이에 가져옴으로써 응답 시간을 개선하고 대역폭을 절약하는 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다.
간단히 말해, 에지 컴퓨팅은 클라우드에서 실행되는 코드를 로컬 기기 위나 근처에서 실행하는 것입니다. 예를 들어 게이트웨이 디바이스(MachineMetrics Edge 등)나 IIoT 지원 장비 옆에 있는 PC가 있습니다.
에지 컴퓨팅을 사용하면 클라우드로 전송해야 하는 데이터가 줄어듭니다. 이는 머신러닝 알고리즘 실행에 사용되는 고주파 데이터를 수집하는 데 특히 유용합니다. 이 데이터를 에지에서 처리할 수 있으므로 즉시 조치할 수 있습니다. 반면 이 고주파 데이터를 클라우드로 전송하여 처리한 후 조치한다면 지연 효과가 발생합니다. 에지 컴퓨팅이 이 문제를 해결합니다.
IoT 솔루션을 일반적으로 세 가지 구성요소로 생각하면 에지 컴퓨팅을 이해하기 쉽습니다:
에지 컴퓨팅에서는 통찰과 행동 구성요소를 클라우드에서 기기로 이동시킵니다. 즉, 데이터에서 통찰을 추출하고 이에 대응하여 어떤 행동을 수행하는 코드의 일부를 기기 안으로 가져옵니다.
제조업에서 사물은 현장의 머신이나 장비일 수 있습니다. 통찰은 실시간 머신 데이터가 될 수 있습니다. 행동의 예로는 예상되는 공구 파손으로 인해 머신이 작동을 일시 중지하는 것이 있습니다.
제조용으로 구축된 에지 플랫폼은 PLC, 디지털 제어 시스템, 센서, 히스토리언 같은 산업 시스템에서 데이터를 수집하고, 이벤트 처리, 예지 분석, 머신러닝 모델 등 애플리케이션을 데이터 위에서 로컬로 실행할 수 있게 합니다. 이 모든 것이 오프라인 퍼스트 배포로 이루어집니다.
에지 컴퓨팅 플랫폼은 네트워크 에지에서 작동하는 애플리케이션, 기기, 연결을 관리합니다. 여기에서 에지 디바이스와 연결된 장비('사물')는 순수 클라우드 컴퓨팅보다 더 빠른 속도로 통신하고 작업을 수행할 수 있습니다.
많은 에지 디바이스를 다루는 것은 어려운 작업일 수 있습니다. 중앙화된 에지 관리 플랫폼은 서로 다른 수많은 에지 디바이스를 연결하여 네트워크 전체를 적절히 관리함으로써 이 문제를 완화합니다. 예를 들어 에지 컴퓨팅 플랫폼을 사용하면 제조업체는 모든 에지 디바이스에 보안 업데이트를 푸시하고 필요한 경우 문제 해결을 할 수 있습니다.
한 가지 의미에서 에지 컴퓨팅 플랫폼은 단순히 클라우드의 컴퓨팅 리소스를 데이터 소스 가까이에 가져옵니다. 따라서 에지 플랫폼은 단순히 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 일을 에지에서 수행합니다. 이는 클라우드 컴퓨팅 리소스의 부담을 줄이고 에지 디바이스와 장비 간 데이터 지연을 감소시킵니다. 머신러닝과 AI가 미래의 길이라면, 데이터를 저장하고 분석하는 속도가 필수적입니다.
에지 디바이스는 로컬 네트워크와 클라우드 간 데이터 흐름을 관리하는 장비입니다. 로컬 네트워크의 연결된 장비와 데이터를 분석하는 소프트웨어 플랫폼 사이의 게이트웨이 역할을 합니다.
스마트 제조 맥락에서 에지 디바이스는 별도 네트워크 간 연결 이상의 기능을 제공합니다. IoT 보안 및 분석 변환 기능도 포함합니다. 이를 확장하면, 에지 디바이스는 그렇지 않으면 호환되지 않는 데이터(예: 서로 다른 프로토콜)를 변환하여 다양한 소스의 데이터를 클라우드에서 집계하고 이해할 수 있게 합니다.
MachineMetrics Edge는 Wi-Fi, 셀룰러 연결, 이더넷 연결을 사용하여 머신을 MachineMetrics 클라우드 서비스에 쉽게 연결합니다.
전통적인 네트워크에서 물리적 거리는 대용량 데이터 패킷의 전송 시간을 길게 만듭니다. 에지 디바이스는 머신에서 오는 데이터 네트워크를 데이터가 저장되고 분석되는 곳과 훨씬 더 가깝게 만듭니다. 이는 사용자에게 훨씬 더 빠른 정보 반환을 허용하며, 실시간 예지 분석 같은 활용 사례에서 필수적입니다. 에지 디바이스와 에지 컴퓨팅은 더 많은 스토리지와 분석 능력을 머신 위치에 배치하여 데이터를 소비하고 행동하게 합니다.
IoT 인프라가 복잡해짐에 따라(더 많은 플랜트 위치, 디바이스, 네트워크), 데이터 집계와 처리의 중요성은 여전합니다. 하지만 과제는 에지의 디바이스가 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 고지연 통신을 겪는다는 점입니다.
이것이 에지 디바이스와 에지 컴퓨팅 플랫폼이 해결하고자 하는 문제입니다.
제조업에서 에지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 차이점에 대한 완전한 기사가 있으므로 여기서는 간단히 다루겠습니다.
에지와 클라우드는 두 가지 별개의 기술이지만, 서로의 강점을 보완하기 때문에 종종 함께 사용됩니다. 관계의 핵심에서 에지 컴퓨팅은 시간에 민감한 데이터를 처리하고 조치하는 반면, 클라우드 컴퓨팅은 시급하게 조치할 필요 없는 데이터를 중앙 집중식 위치에 집계합니다.
완전한 IIoT 인프라에서 제조업체는 에지를 실시간 데이터 수집, 예지 분석, 자율적 의사결정에 사용하고, 클라우드를 집계 데이터 분석, 벤치마킹, 트렌드 분석에 사용할 수 있습니다.
이러한 이점과 단점은 계속됩니다:
이제 제조업에서 에지 컴퓨팅을 사용하는 실질적인 이유를 논의해 보겠습니다. 모든 네트워크가 클라우드에 제대로 연결되면서도 에지에서 강력한 컴퓨팅 리소스를 제공할 수 있도록 보장함으로써 얻을 수 있는 다양한 비즈니스 혜택이 있습니다.
산업용 IoT의 목적은 방대한 양의 머신 데이터에 고급 분석을 적용하여 비계획 가동 중단 시간 감소, 전체 머신 유지보수 비용 절감, 머신러닝 역량 활용을 목표로 한다는 것을 우리는 알고 있습니다. 클라우드는 이러한 대규모 데이터 수집, 전송, 분석을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 했습니다.
에지 컴퓨팅과 분석은 머신과 데이터 처리 사이의 물리적 거리를 줄임으로써 이 개념을 새로운 차원으로 끌어올립니다. 거리에 분산되어 있고 많은 소스에서 데이터를 수집하는 기업들에게 이 근접성은 여러 현실을 다루는 데 도움이 됩니다:
이 모든 현실을 에지 컴퓨팅이 다루게 함으로써 제조업체는 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 제조업체는 이제 오류와 보안 위험이 적은 신뢰할 수 있는 데이터 전송을 할 수 있습니다. 더하여, 이는 대규모 생산과 동일한 가치로 맞춤형 및 소량 생산도 가능하게 합니다. 에지 컴퓨팅을 통해 이 모든 것이 유연하고 간소화된 모든 디바이스 유지보수와 함께 가능해집니다.
데이터 속도가 우선이고 연결이 견고해야 할 때, 에지는 제조업체가 찾아야 할 솔루션입니다. AI와 머신러닝 알고리즘을 적용하여 실시간으로 문제를 시각화, 진단, 예측하는 목표는 근접성, 속도, 견고한 네트워크로 더 쉽게 달성할 수 있습니다. 실시간 시각화와 예지 알림은 팀이 즉각적인 시정 조치를 취하고 중요한 데이터를 놓치지 않으면서 머신을 가동 상태로 유지할 수 있게 합니다.
산업 제조는 에지 컴퓨팅의 잠재력 덕분에 혁명의 문턱에 있습니다. 새로운 세대의 스마트 IoT 에지 디바이스와 결합된 에지 컴퓨팅 애플리케이션은 향후 수십 년 동안 제조업을 완전히 변화시켜 비용을 통제하면서 더 나은 효율성과 생산성을 이끌어낼 것입니다.
산업기술
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
클래식한 하드웨어 기반 설정과 비교할 때, 클라우드 컴퓨팅 아키텍처는 훨씬 더 많은 유연성, 설계 선택권, 비용 절감 기회를 제공합니다. 그러나 이러한 이점은 대가를 치르는데, 클라우드 플랫폼은 일반적인 온프레미스 물리적 인프라보다 이해하기 더 복잡하고 더 많은 움직이는 부품을 가지고 있기 때문입니다. 이 글은 클라우드 컴퓨팅 아키텍처 입문서로, 클라우드 환경 내에서 작동하는 구성 요소들을 다룹니다. 계속 읽어보시면 서로 다른 시스템들이 어떻게 협력하여 기능적인 클라우드를 만들고 최종 사용자에게 온디맨드 IT 리소스(서버, 앱, 데
