IoT에 엣지 컴퓨팅이 필수적인 이유: 실시간 성능 잠금 해제

IoT와 엣지 컴퓨팅

사물인터넷은 스마트 조명과 오븐부터 산업 분석 데이터 수집 디바이스까지 연결된 디바이스가 기하급수적으로 증가하고 있습니다. IDC에 따르면 2025년까지 416억 개의 연결된 IoT 디바이스가 79.4 제타바이트(ZB)의 데이터를 생성할 것으로 예상됩니다. 비교하자면 1 제타바이트는 약 10억 테라바이트입니다.

IoT 초기에 대부분의 디바이스는 수집한 모든 데이터를 분석을 위해 클라우드로 보냈습니다. 하지만 수조 기가바이트를 클라우드로 보내려 하면 데이터 파이프라인이 조금 막히기 시작합니다. 거기서 엣지 컴퓨팅이 나옵니다. 데이터 일부를 클라우드로 보내기 전, 또는 때로는 대신 로컬에서 처리하도록 돕습니다. 이름이 거기서 나옵니다. 데이터가 자체 네트워크 '엣지'에서 처리되기 때문입니다. 멀리 보내지는 대신.

IoT에서 엣지 컴퓨팅의 역할

엣지 컴퓨팅은 현재 IoT 환경에서 다양한 목적을 수행합니다. 이 분산된 로컬 컴퓨팅 패러다임은 IoT 디바이스를 지연과 연결 문제에서 해방시켜, 그렇지 않으면 불가능할 일부 IoT 활용 사례를 가능하게 합니다. 이 필수 기술은 기밀 데이터 포함, 실시간 또는 저지연 의사결정 필요, 클라우드 연결이 희박하거나 완전히 없는 환경, 산업용 IoT 구현 같은 특히 데이터 집약적 사례를 포함하는 IoT 애플리케이션의 백본을 형성합니다.

엣지 컴퓨팅 디바이스가 데이터를 내부에서 분석하므로 클라우드 분석 데이터와 달리 제로 지연이 있습니다. 정밀 시간이 중요한 작업에서는 이가 IoT 디바이스 기능의 성패를 가를 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터 유출이나 네트워크 과부하 위험 없이 대규모로 사물인터넷을 활용하는 계산 효율적이고, 안전하고, 프라이빗하고, 비용 효율적인 방식입니다. 또한 미션 크리티컬 작업에 복원력과 이중화 계층을 제공합니다. 이 프로세스가 분산돼(단일 시스템에 중앙집중화되지 않음) 있기 때문에, 무언가 고장 나도 고장난 요소가 고쳐지는 동안 비즈니스는 중단 없이 계속될 수 있습니다.

이는 엣지 컴퓨팅이 클라우드 기반 분석과 함께 작동할 수 없거나 하지 않는다는 말이 아닙니다. 절대적으로 가능하고 자주 그렇습니다. 이런 경우 엣지 컴퓨팅은 일부 실시간 데이터를 제공하고, 시간이 지나면서 더 깊거나 복잡한 분석 기법을 위해 어떤 데이터를 클라우드에 업로드할지 필터링하는 역할을 할 수 있습니다.

생산 시설 현장 같은 산업용 IoT 시나리오에서 엣지 컴퓨팅은 다운타임이나 데이터 유출 위험 감소뿐만 아니라 방대한 데이터의 더 효과적 관리를 위해 적절히 중요합니다. 엣지 컴퓨팅을 사용하는 제조업체에게 저지연 측면은 작업자 안전에 큰 혜택입니다. 예를 들어, 데이터 어댑터에서 수집된 정보가 미세한 이상(예: 채터)을 보여 스트레스 골절이나 기타 임박한 고장 형태를 나타낼 경우, 클라우드 분석 대기(이로 인한 지연이 다운타임과 스크랩 부품 초래할 수 있음) 대신 기계를 즉시 끌 수 있습니다.

요컨대, 엣지 컴퓨팅은 IoT 디바이스의 일부 데이터를 로컬 네트워크 엣지에서 분석합니다. 클라우드로 전송하는 대신. 더 빠르고, 이중화되고, 연결에 구애받지 않으며, 쉽게 확장 가능한 IoT 처리를 위해.

엣지는 IoT의 핵심 구성요소로, 지연을 줄이고 신뢰성을 개선합니다.

IoT 엣지 컴퓨팅 플랫폼이란?

여러 면에서 IoT 엣지 컴퓨팅 플랫폼은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 매우 유사합니다. 단지 애플리케이션에 더 가까울 뿐입니다.

"엣지 플랫폼은 PLC, 디지털 제어 시스템, 센서, 히스토리언 같은 산업 시스템에서 데이터를 수집하고, 데이터 위에서 이벤트 처리, 예측 분석, 머신러닝 모델 등 애플리케이션을 로컬로 실행하게 합니다. 모두 오프라인 퍼스트 배포로." – Eric Fogg, MachineMetrics

AI와 머신러닝이 비즈니스 운영에 더 깊이 통합됨에 따라, 더 느린 클라우드 대안보다 데이터를 더 빠르게 검색하고 활용하는 능력은 점점 더 큰 혜택이 될 것입니다. 이는 속도, 맞춤화, 능숙한 피벗이 모든 것인 세계에서 거의 필연적으로 경쟁 우위로 이어질 것입니다.