엣지 컴퓨팅이 기업의 비용 절감과 효율성 향상을 돕는 방법

엣지 컴퓨팅에 대한 희망이 점점 더 많아지면서 업계는 "엣지가 클라우드를 먹어치울 것이다"라는 대담한 아이디어로 가득 차고 실시간 자동화는 의료, 소매 및 제조 분야에서 일반화될 것입니다.

오늘날 엣지 컴퓨팅이 거의 모든 기업의 디지털 혁신에 핵심적인 역할을 할 것이라고 믿는 전문가가 점점 더 많아지고 있습니다. 그러나 진전은 더뎠다. 전통적인 사고 방식은 기업이 실시간 의사 결정과 자원 할당을 최대한 활용하는 것을 방해합니다. 이런 일이 어떻게, 왜 발생했는지 이해하기 위해 엣지 컴퓨팅의 첫 번째 물결과 그 이후 무슨 일이 일어났는지 다시 살펴보겠습니다.

엣지 컴퓨팅의 첫 번째 물결: 사물 인터넷(IoT)

대부분의 산업에서 엣지의 개념은 사물 인터넷(IoT)의 첫 번째 물결과 밀접한 관련이 있습니다. 당시에는 모든 것에 부착된 작은 센서에서 데이터를 수집한 다음 해당 데이터를 클라우드나 기본 데이터 센터와 같은 중앙 위치로 전송하는 데 중점을 두었습니다.

이러한 데이터 스트림은 일반적으로 센서 융합으로 알려진 것과 상호 연관되어야 합니다. 당시 센서 경제성, 배터리 수명, 편재성으로 인해 데이터 스트림이 너무 제한적이고 충실도가 낮은 경우가 많았습니다. 또한 기존 장비에 센서를 장착하는 데 비용이 많이 드는 경우가 많습니다. 센서 자체는 저렴하지만 설치에는 시간이 많이 걸리고 수행하려면 숙련된 인력이 필요합니다. 마지막으로, 센서 융합을 사용하여 데이터를 분석하는 데 필요한 전문 지식은 조직 전체 직원의 지식 기반에 내장되어 있습니다. 이로 인해 IoT 도입이 둔화되었습니다.

또한 보안에 대한 우려가 사물 인터넷의 대규모 적용에도 영향을 미쳤습니다. 계산은 간단합니다. 여러 위치에 걸쳐 연결된 수천 개의 장치는 막대한 양의 노출과 같으며 종종 알려지지 않은 양입니다. 입증되지 않은 이점보다 잠재적인 위험이 더 크기 때문에 많은 사람들은 관망하는 접근 방식을 취하는 것이 현명하다고 믿습니다.

Beyond IoT 1.0

엣지는 IoT가 아니라

분산된 사이트와 지역에 걸친 운영을 위한 실시간 의사 결정에 관한 것이라는 점이 점점 더 분명해지고 있습니다. IT와 점점 더 산업 환경에서 우리는 이러한 분산 데이터 소스를 엣지라고 부릅니다. 우리는 데이터 센터 또는 클라우드 에지 컴퓨팅 외부의 모든 위치에서 의사 결정을 내립니다.

요즘 엣지는 어디에나 있습니다.

​—우리가 사는 곳, 일하는 곳, 인간 활동이 일어나는 곳. 희박한 센서 적용 범위는 더 새롭고 유연한 센서로 해결되었습니다. 새로운 자산과 기술은 광범위한 통합 센서와 함께 제공됩니다. 이제 센서는 고해상도/고충실도 이미징(X선 장비, LiDAR)으로 강화되는 경우가 많습니다.

추가 센서 데이터, 이미징 기술 및 이를 모두 연관시켜야 하는 필요성으로 인해 매초 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다. 이러한 대규모 데이터 스트림에서 결과를 얻기 위해 이제 데이터가 생성되는 곳 가까이에 컴퓨팅 성능이 배포되고 있습니다.

이유는 간단합니다. 엣지 로케이션과 클라우드 사이에 사용 가능한 대역폭과 시간이 충분하지 않기 때문입니다. 엣지의 데이터는 단기적으로 가장 중요합니다. 이제 데이터는 나중에 클라우드에서 처리하고 분석하는 대신 엣지에서 실시간으로 분석하고 소비할 수 있습니다. 새로운 수준의 효율성과 탁월한 운영 피드백을 달성하려면 컴퓨팅이 엣지에서 이루어져야 합니다.

클라우드가 무관하다는 말은 아닙니다. 클라우드는 모든 위치에 배포하고 관리할 수 있는 능력 때문에 엣지 컴퓨팅에서 여전히 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 클라우드는 다른 위치의 애플리케이션 및 데이터에 대한 액세스를 제공할 뿐만 아니라 전 세계의 시스템, 데이터 및 애플리케이션을 관리할 수 있는 원격 전문가를 제공합니다. 또한 클라우드를 사용하여 여러 위치에 걸쳐 대규모 데이터 세트를 분석하고, 시간 경과에 따른 추세를 표시하고, 예측 분석 모델을 생성할 수 있습니다.

그래서 엣지 기술은 지리적으로 분산된 수많은 위치에서 빅 데이터 흐름을 처리하는 데 있습니다. 엣지 컴퓨팅으로 현재 가능한 것이 무엇인지 진정으로 이해하려면 엣지에 대한 새로운 이해를 채택해야 합니다.

현재: 실시간 엣지 분석

몇 년 전과 비교하면 오늘날 엣지에서 수행할 수 있는 작업이 놀랍습니다. 이제 데이터는 몇 개에 국한되지 않고 수많은 센서와 카메라에서 생성될 수 있습니다. 이 데이터는 20년 전보다 수천 배 더 강력한 컴퓨터에서 합리적인 비용으로 분석됩니다.

이제 높은 처리량의 네트워크 및 고해상도 카메라와 함께 높은 코어 수의 CPU 및 GPU를 쉽게 사용할 수 있어 실시간 에지 분석이 현실화됩니다. 비즈니스 활동이 발생하는 엣지에 실시간 분석을 배포하면 기업이 운영을 이해하고 즉시 대응하는 데 도움이 됩니다. 이러한 지식을 바탕으로 많은 작업을 더욱 자동화하여 생산성을 높이고 손실을 줄일 수 있습니다.

다음은 오늘날의 실시간 엣지 분석 사용 사례 중 일부입니다.

슈퍼마켓 사기 예방

현재 많은 슈퍼마켓에서는 일종의 셀프 계산대를 사용하고 있으며 안타깝게도 사기 사건이 점점 더 많이 발생하고 있습니다. 일부 부도덕한 쇼핑객은 더 비싼 품목을 더 저렴한 바코드로 대체하고 더 적은 비용을 지불할 수 있습니다. 이러한 유형의 사기를 탐지하기 위해 이제 매장에서는 제품의 스캔 및 무게를 제품의 실제 가치와 비교하는 고해상도 카메라를 사용합니다. 이 카메라는 상대적으로 저렴하지만 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 컴퓨팅을 엣지로 이동하면 데이터를 즉시 분석할 수 있습니다. 이는 매장에서 "고객"이 주차장을 떠난 후가 아니라 실시간으로 사기 행위를 감지할 수 있음을 의미합니다.

식품 생산 모니터링

오늘날 제조 시설에는 제조 공정의 모든 단계에서 수십 대의 카메라와 센서가 장착될 수 있습니다. 실시간 분석 및 AI 기반 추론을 통해 오류가 밀리초 또는 마이크로초 단위로 존재하는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 설탕이 너무 많이 첨가되었거나 재료가 너무 많다는 사실이 카메라에 표시될 수 있습니다. 카메라와 실시간 분석을 통해 생산 라인은 문제를 개선하도록 조정할 수 있으며, 수리가 필요할 때 심각한 피해를 입히지 않고 정지를 계산할 수도 있습니다.

헬스케어를 위한 AI 기반 엣지 컴퓨팅

헬스케어 분야에서 적외선 및 X선 카메라는 고해상도를 제공하고 이미지를 기술자와 의사에게 신속하게 전달함으로써 판도를 바꾸고 있습니다. 이러한 고해상도를 통해 AI는 이제 의사가 확인하기 전에 이상을 필터링, 평가 및 진단할 수 있습니다. AI 기반 엣지 컴퓨팅을 배포하면 의사는 진단을 위해 데이터를 클라우드로 보낼 필요가 없기 때문에 시간을 절약할 수 있습니다. 따라서 종양 전문의가 환자의 폐암 여부를 확인할 때 환자의 폐 영상에 실시간 AI 필터링을 적용하면 빠르고 정확한 진단이 가능해 환자가 답변을 기다리는 불안을 크게 줄일 수 있다.

분석을 기반으로 한 자율 주행 자동차

오늘날 자율 주행 자동차는 360도 입체 시각적 인식을 제공하는 상대적으로 저렴하고 사용 가능한 카메라 덕분에 가능합니다. 또한 분석을 통해 정확한 이미지 인식이 가능하므로 컴퓨터는 회전초와 이웃 고양이의 차이를 인식하고 안전을 유지하기 위해 브레이크를 밟을지 아니면 장애물을 피해 이동할지 결정할 수 있습니다.

고성능 GPU 및 CPU의 경제성, 가용성 및 소형화를 통해 자율 차량 운전 지능을 위한 실시간 패턴 인식 및 벡터 계획이 가능합니다. 자율주행차가 성공하려면 지능적인 결정을 내리고 신속하게 시정 조치를 취할 수 있을 만큼 충분한 데이터와 처리 능력이 있어야 합니다. 이제 이는 오늘날의 첨단 기술을 통해서만 가능합니다.

실제 분산 아키텍처

매우 강력한 컴퓨팅이 엣지에 배포되면 기업은 대기 시간이나 클라우드 연결 끊김에 대한 걱정 없이 운영을 더 효과적으로 최적화할 수 있습니다. 이제 모든 것이 엣지에 분산되어 산발적인 연결만으로 문제가 실시간으로 해결됩니다.

우리는 첨단 기술의 첫 번째 물결 이후 먼 길을 걸어왔습니다. 첨단 기술의 발전 덕분에 기업은 이제 운영에 대한 더욱 완전한 시각을 확보하고 있습니다. 오늘날의 첨단 기술은 기업의 수익 증대에 도움이 될 뿐만 아니라 실제로 위험을 줄이고 제품, 서비스 및 고객 경험을 개선하는 데에도 도움이 됩니다.

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