에지가 멀지 않았습니다.
근접성 및 시기 측면 모두에서 에지가 서서히 다가오고 있습니다.
네트워크의 수동적이며 거의 기능적인 주변부와는 달리, 에지는 데이터 분석, 관리 및 심지어 스토리지용으로 분주한 분야입니다. David McCrory가 데이터 중력이라고 부르기 시작한 것이 에지로 이동하여 산업을 변화시키고 새로운 시장 기회를 창출하고 있습니다. McKinsey & Company는 2018년 10월 보고서에서 107개의 분명한 에지 사용 사례를 식별하고 에지 컴퓨팅의 잠재적 가치를 2025년까지 1,750억~2,150억 달러로 추정했는데, 이는 하드웨어 회사의 가치일 뿐입니다.
이전에는 접근할 수 없었던 데이터의 가치를 활용하려는 기업들은 새롭게 떠오르는 에지 사용 사례를 무시할 여유가 없습니다.
이전에는 접근할 수 없었던 데이터의 가치를 활용하려는 기업들은 새롭게 떠오르는 에지 사용 사례를 무시할 여유가 없습니다.
Gartner 분석가인 Thomas J. Bittman이 말한 대로 대부분의 사람이 "짧은 대기 시간과 실시간 처리를 위해 중앙 집중화 및 클라우드를 넘어, 위치 및 분산 처리를 향해 사고를 확장해야 한다"라는 현실을 인식하고 있습니다. 그러나 기술을 전문적으로 다루지 않는 사람들에게는 당연히 학습 곡선이 가파를 수 있습니다.
몇 가지 이해할 만한 오해가 에지를 흐릴 수 있습니다. 가장 일반적인 세 가지 오해와 이들이 현실과 어떻게 비교되는지 살펴보겠습니다.
오해 1: 에지가 클라우드를 잠식할 것입니다.
분산 컴퓨팅이 매우 우세하여 벤처 투자자들이 그에 따라 우선 순위를 전환하기 시작했으며 일부는 과감한 예측을 내놓기도 했습니다. 약 2년 전 기업 투자자인 Peter Levine의 "에지로의 복귀 및 클라우드 컴퓨팅의 종말"이라는 제목의 2017년 강연에서 주목할만한 예측이 있었습니다. 그는 머신 러닝 및 클라우드에서 에지로의 IoT 기반 컴퓨팅의 전환으로 인해 "머지않은 미래"에 클라우드가 사라지는 것을 보게 될 것이라고 선언했습니다. 같은 해 Gartner의 부사장 겸 분석가인 Thomas J. Bittman도 비슷한 경고를 발표했습니다. "에지가 클라우드를 잠식할 것입니다."는 "짧은 대기 시간과 실시간 처리를 위해 위치 및 분산 처리"로의 전환을 설명한 기사의 명목상 예상이었습니다.
현실: 에지와 클라우드는 서로를 성장시킵니다.
최근 IDC 연구에 따르면 2025년까지 전 세계 데이터의 30%를 실시간으로 처리해야 할 것으로 예상되는 확실한 이유가 있습니다. 쉬운 예로, 자율 주행 자동차(스스로 운전하는 차량)와 커넥티드 카(다른 차량과 대량의 데이터를 통신하지만 운전자를 위한 결정은 내리지 않는 차량)을 모두 사용하는 것을 들 수 있습니다. 이 두 경우는 직관적인 에지 사용 사례입니다. 커넥티드 카 또는 자율 주행 자동차의 센서가 어린이가 도로에서 놀고 있으며 다른 차량이 근처의 정지 신호를 벗어날 가능성이 있다는 것을 파악하게 되면 이 정보를 신속하게 처리해야 합니다. 이러한 정보를 처리하기 위해 클라우드로 다시 보낼 1,000분의 1초 단위의 여유 있는 대기 시간은 없습니다. 데이터는 바로 이 찰나의 순간에 작동해야 합니다.
Levine은 주로 머신 러닝을 통해 처리되는 이러한 생명에 중요한 데이터의 처리가 엔드포인트에서 수행되어야 한다는 것을 올바르게 지적했습니다. 그러나 그의 강연 제목은 다소 부적절했습니다. 심지어 그는 동일한 프레젠테이션에서 "중요한 정보는 여전히 중앙 집중식 클라우드에 저장될 것"을 인정하고 클라우드가 대량의 머신 러닝을 가능하게 하는 일종의 학습 센터가 되는 것으로 설명합니다. 이렇게 하려면 에지에서 대량의 데이터와 정보 수집이 필요합니다. Gartner의 Bittman도 "클라우드가 그 역할을 수행할 것"이라고 인정했습니다.
따라서 에지가 클라우드를 추월하지 않을 것입니다. 대신 클라우드가 패브릭을 에지로 확장하도록 촉발할 것입니다.
에지나 클라우드가 우세할 것인가라는 것은 올바른 질문이 아닙니다. 클라우드를 에지와 함께 어떻게 구성할 것인가 또는 에지와 클라우드는 어떻게 함께 작동하느냐는 질문이 올바른 질문입니다.
에지나 클라우드가 우세할 것인가라는 것은 올바른 질문이 아닙니다. 클라우드를 에지와 함께 어떻게 구성할 것인가 또는 에지와 클라우드는 어떻게 함께 작동하느냐는 질문이 올바른 질문입니다.
초대규모 데이터 센터 모델은 대규모 아카이빙, 콘텐츠 배포, 애플리케이션 스토리지 및 신속한 프로토타입 제작 등 중앙 집중화의 이점이 있는 응용 분야에 계속해서 적합합니다.
또한 특정 종류의 클라우드 분리가 부수적으로 발생하고 있는 것도 사실입니다. Seagate가 Vapor IO와 함께 발행한 2019년 보고서인 에지에서의 데이터에 따르면 Vapor IO, Edgeconnex, DartPoints 등의 회사는 에지 데이터 센터라고 하는 마이크로 모듈식 데이터 센터로 전환하고 있습니다. 이러한 데이터 센터의 특징은 소규모, 지역, 독립형, 비용 절감, 자동화이며, "주차장, 공공 통행로, 기지국과 같은 새로운 위치의 네트워크 에지에 있는 마이크로 지역 데이터 센터"라고 할 수 있습니다. 또 다른 마이크로 모듈식 데이터 센터 혁신 기업인 Dell EMC에 따르면, 환경 및 보안 문제를 견딜 수 있도록 설계된 이 에지 클러스터는 "중앙 집중식 데이터 센터와 별도로 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 충분한 컴퓨팅 파워"를 갖추고 있습니다. 클라우드 및 에지 컴퓨팅 인프라 공급업체인 Packet은 이러한 서비스를 "장소에 구애받지 않는" 클라우드라고 합니다.
역설적으로 에지는 클라우드의 자연스러운 결과물로 볼 수 있습니다. 클라우드는 비디오 스트리밍과 게이밍을 가능하게 하는 "인터넷을 민주화"했지만 Telefonica의 부사장인 Patrick Lopez에 따르면 "우리는 에지가 클라우드의 차세대라고 생각합니다."
Lopez는 다음과 같이 덧붙입니다. "에지 컴퓨팅은 기본적으로 최상의 클라우드와 최고의 통신을 함께 제공합니다." "이러한 클라우드 서비스를 모두 사용자에게 더 가까운 곳에서 제공하기 때문에 최고의 클라우드이며, 통신사의 특징인 즉각성, 상시 작동, 상시 연결을 제공하므로 최고의 통신인 것입니다."
오해 2: 에지는 하나뿐입니다.
그렇기 때문에 에지를 단수형으로 부르는 것이 아닐까요?
현실: 수많은 에지가 있습니다.
예, 그리고 아니요. 그러나 사소한 차이는 아닙니다.
에지가 단수로 사용되는 경우 데이터가 생성된 곳 근처에서 데이터가 처리되는 생태계를 의미합니다. 그러나 수많은 에지가 있다는 것도 사실입니다.
즉, 네트워크 수가 점차 증가하고 있으므로 사용자에게 관심 있는 애플리케이션을 실행하는 엔드포인트를 포함하는 외부 네트워크 경계의 수가 증가하고 있다는 것입니다. 심지어 재미로 가능한 최대 수를 수량화하려고 시도한 에지도 있습니다.
복잡한 계층을 추가하는 것은 중요한 현실입니다. 이러한 모든 에지 네트워크는 사용 사례에 따라 다릅니다.
복잡한 계층을 추가하는 것은 중요한 현실입니다. 이러한 모든 에지 네트워크는 사용 사례에 따라 다릅니다.
에지 네트워크는 들판의 헛간, 커넥티드 카 또는 기타 수많은 장소 내에서 실행될 수 있습니다.
특별 제작된 에지는 확실히 가까운 미래에 있습니다. 시간이 지남에 따라 에지는 클라우드가 될 수 있습니다. 맞춤화되겠지만 소프트웨어 계층에만 해당될 가능성이 큽니다. Telefonica의 Lopez가 지적한 대로, 클라우드의 특징인 액세스의 편재성과 개발자 애플리케이션의 단순성은 모든 에지에서 필수 요소가 되어야 합니다. 누군가가 하나의 에지에서 작동하는 앱을 개발하면 모든 네트워크에 배포할 수 있어야 합니다.
오해 3: 클라우드를 아주 작은 크기로 축소하면 에지가 됩니다.
이미 일부 스토리지 및 처리는 에지에서 진행되어야 한다는 것을 이미 언급했습니다. 클라우드 환경의 특정 속성은 최소한 다양한 에지 전체에 복제하는 것이 바람직합니다. 즉, 하나의 에지 네트워크에서 개발된 앱의 네트워크 액세스 및 호환성이 서로 다른 에지 네트워크 전체에서 동일해야 합니다. 이렇게 하면 각 에지가 작은 클라우드가 됩니까?
현실: 에지는 작은 클라우드가 아닙니다.
데이터와 그 필요성으로 인해 에지가 발생하는 것이지, 그 반대가 아니라는 점에 유의하십시오.
에지가 미니 클라우드가 아닌 이유는 무엇보다도 전적으로 데이터에 의해 좌우되기 때문입니다.
에지가 미니 클라우드가 아닌 이유는 무엇보다도 전적으로 데이터에 의해 좌우되기 때문입니다.
에지의 형태는 최종 사용자와 가까운 곳에서 데이터를 생성하고 처리하는 사용 사례에 따라 결정됩니다.
또한 이러한 사용 사례는 매우 다양합니다. 우리는 스마트 시티, 가상 현실 시나리오, 노후 교량 모니터링, 가상 어시스턴트를 통해 공장에서 옷을 만드는 로봇 등의 유틸리티 규제에 대해 이야기하고 있습니다. 이러한 시나리오에서 생성하는 데이터가 에지에서 처리해야 하는 데이터이기도 하므로 다양한 것입니다. 이것이 바로 에지 인프라가 응용 분야에 따라 다른 이유입니다.
이미 여기에서 언급한 대로, 에지에는 특정 유형의 데이터를 위한 공간이나 시간이 없습니다. Levine에 따르면 초대규모 데이터 센터에서 머신 러닝 프로세스(대용량 데이터, ML 알고리즘을 가르치는 대규모 데이터 클러스터)를 대량으로 처리하는 데 필요한 데이터 또는 보관 데이터는 에지에서 사용되지 않습니다.
마지막으로 에지는 미니 클라우드가 아닙니다. 사용자와 물리적으로 근접한 것이 특징인 원격 소등 자동화 작업이기 때문입니다. 클라우드와 달리, 에지는 위치 및 데이터와의 거리로 식별됩니다.
중앙 집중식의 동종 범용 데이터 센터 허브와 달리, 각 에지는 특정 문제를 해결하는 데 집중합니다.
적어도 현재는 그렇습니다.
