엣지컴퓨팅의 가치는 데이터에 있다

기업이 변화하는 비즈니스 요구 사항에 따라 확장 및 축소할 수 있는 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 모색함에 따라 클라우드 도입이 급격히 증가하고 있습니다. 그러나 클라우드 컴퓨팅의 비용 및 민첩성 이점에도 불구하고 데이터 소스 또는 그 근처에서 컴퓨팅이 발생하는 엣지 컴퓨팅이라는 또 다른 배포 모델에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이는 새로운 사용 사례, 특히 현대 비즈니스 성공에 중요한 혁신적인 인공 지능 및 기계 학습 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.

MIT Technology Review가 주최한 Future Compute 컨퍼런스에서 세 명의 산업 기술 전문가는 이러한 장점의 가능성이 데이터에 있다고 말했습니다. 특히 공장, 자율주행차, 스마트 빌딩 시스템 등 데이터가 생성된 곳에서 가장 가까운 곳에서 데이터를 수집, 처리, 분석해야 합니다.

워크로드를 클라우드로 이동하지 않고도 엣지 데이터에서 AI 모델을 직접 실행할 수 있어 지연 시간과 비용이 줄어듭니다. 가장 중요한 것은 리더와 후발 기업을 구분할 수 있는 실시간 통찰력을 얻는 열쇠라는 점에 전문가들이 동의합니다.

기업은 성공적인 데이터 기반 비즈니스 혁신을 추진하는 데 엣지 컴퓨팅이 수행할 수 있는 역할을 깨닫기 시작했습니다. Gartner는 2018년 기업 데이터의 10%만이 데이터 센터 및 클라우드 외부에서 생성 및 처리되었지만 2025년에는 그 수치가 75%에 이를 것으로 예상합니다.

30억 달러 규모의 모션 제어 솔루션 회사인 Moog Inc.의 최고 기술 책임자인 George Small은 엣지 애플리케이션에서 상당한 진전을 보았다고 말했습니다.

"이것은 실제 사용 사례입니다. 지금 우리가 보고 있는 것은 가치가 창출되는 곳입니다."라고 그는 말했습니다. "실제로 생산성이 크게 향상되고 있습니다."

엣지와 클라우드의 융합

데이터 기반 비즈니스가 발전함에 따라 기업은 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅을 포함하는 IT 환경을 조성해야 합니다. 엣지에서 수집 및 분석된 데이터는 산업용 장비 문제를 해결하고, 기계 가동 중단을 방지하거나, 자율주행 차량의 위험을 방지하기 위한 실시간 대응을 시작할 수 있습니다.

동시에 기계나 차량의 장비 데이터를 클라우드로 전송하고 다른 데이터와 집계하여 더 심층적인 분석을 통해 더 현명한 결정과 미래 비즈니스 전략을 추진할 수 있습니다.

"연결성은 지능형 엣지라는 아이디어를 뒷받침하는 벤치마크 지점에 도달했습니다."라고 Small은 말했습니다. "지능은 엣지의 인식 수준에서 시작하여 시스템의 네트워크 시스템으로 확장되어 궁극적으로 클라우드에 도달합니다. . 우리는 이것이 연속체라고 생각합니다.”

엣지가 적용되는 애플리케이션

Small은 Moog가 다양한 애플리케이션을 위해 엣지 컴퓨팅을 실험하고 있다고 말했습니다. 농업 분야에서는 아몬드와 사과 재배에 첨단 기능과 기계 학습 인식을 적용하여 수확 장비가 자동으로 지형을 탐색하고 작물 수확량을 늘릴 수 있도록 돕고 있습니다. 건설 측면에서 Moog의 엣지 및 AI 기반 자동화 작업은 자재 이동에 중점을 둡니다. 예를 들어 굴삭기의 일부를 자동화를 위한 로봇 플랫폼으로 전환하는 것입니다.

Small은 또한 지속적인 노동 및 생산성 문제로 인해 Moog가 농업에서 엣지 기반 자동화를 실험하게 되었다고 말했습니다.

“구조화된 환경이 많지 않거나 사람들이 실제 직장과 상호 작용해야 하는 상황이 있습니다.” “이것이 바로 자율 주행 자동차에서 시작하는 것입니다.

또 다른 잠재적 사용 사례는 엣지 컴퓨팅, 3D 프린팅 및 블록체인을 결합하여 항공우주 및 방위 산업과 같은 업계의 Moog 고객이 현장에서 중요 장비를 제조할 수 있는 예비 부품의 주문형 현장 출력을 조정하는 것입니다. . 부품 공급 및 무결성을 확인하는 수단으로서의 블록체인

Honeywell Building Technologies의 엣지 컴퓨팅은 건물 운영을 변화시켜 성능을 향상시키고 있다고 Honeywell Sustainable Building Technologies의 부사장 겸 총책임자인 Manish Sharma는 말했습니다. 스마트 엣지 센서는 온도, 습도 및 CO2 수준을 모니터링하여 에너지 및 조명 사용량을 자동으로 조정하여 비용을 절감하는 동시에 탄소 중립을 최적화하고 건물의 편안함을 유지하는 스마트 빌딩 시스템을 만드는 데 도움을 줍니다.

난방, 냉방 및 공기 여과 시스템을 엣지 장치에 연결 데이터 공유를 촉진하고 영향이 가장 큰 곳에 더 가까운 현명한 결정을 내리는 지능형 네트워크를 만듭니다.

Sharma는 다음과 같이 말했습니다. “시스템 시스템을 구축하고 있으며 올바른 계산을 수행하려면 공유할 수 있는 공통 네트워크가 필요합니다.

엣지 배포 모범 사례

패널리스트는 기업이 보다 일반적인 배포 문제를 피하면서 엣지 배포에 대한 올바른 옵션을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 모범 사례를 설명했습니다.

결정 특정 워크플로우나 사용 사례에 엣지나 클라우드가 가장 적합한지는 분석 마비로 이어질 수 있습니다.

Akamai 수석 부사장 겸 최고 기술 책임자인 Robert Blumofe는 다음과 같이 말했습니다. 다른 방법보다 계산을 데이터로 옮기는 것이 더 좋습니다. “이렇게 하면 성능이 저하되고 비용이 많이 드는 백홀링을 피할 수 있습니다. ”

제품 카탈로그 검색, 기록을 기반으로 추천 제공, 주문 추적 및 업데이트 등의 작업을 조정하는 전자 상거래 애플리케이션을 생각해 보세요.

Blumofe는 “클라우드 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 데이터가 저장된 위치에서 컴퓨팅을 수행하는 것이 합리적입니다.”라고 말했습니다. 반면에 에지는 이동 중인 데이터에 대한 계산을 수행하는 데 적합합니다. 예를 들어 보안 작업을 지원하기 위해 트래픽을 분석합니다.

많이 실험해 보세요. 엣지 컴퓨팅은 아직 초기 단계에 있으며 대부분의 기업은 모델이 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 방법과 위치를 평가하는 성숙 곡선의 시작 단계에 있습니다. 그러나 역량은 빠르게 향상되고 있으며 기업은 가만히 앉아 있을 수 없습니다.

Small은 “가치가 창출될 것이기 때문에 추진을 시작해야 합니다.”라고 말했습니다. "새로운 기회를 찾아야 합니다. 단지 생각만 하는 것이 아니라 찾아야 합니다.

ROI를 무시하지 마십시오." Moog's Small은 엣지 지원 자동화를 통해 기업이 더 적은 노동력으로 더 많은 일을 하고 사람들이 더 높은 부가가치의 작업을 수행할 수 있도록 지원한다고 말합니다. 그러나 이러한 명백한 1차 생산성 향상 외에도 엣지 자동화에는 복제 가능성을 포함하여 정량화하기 어려운 다른 이점도 있다고 그는 말했습니다.

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