에지 장치가 비디오 분석을 통해 인사이트를 더 빠르게 제공하는 방법

조직은 그 어느때보다 데이터에 크게 의존하고 있습니다. 기본적인 문제 해결에서 고급 안전 예방 조치에 이르기까지, 데이터 의존도가 증가하면서 IT 아키텍처의 복잡성과 중요성이 모두 확대되었습니다. 오늘날 비즈니스는 필연적으로 데이터 중심 기업이 되고 있습니다. 특히 비디오 보안 감시 분야에서는 전례 없는 분량의 데이터가 분석되고 있으며, 향후 몇 년간 지속적인 성장을 보일 것이라는 각종 징후가 나타나고 있습니다. IDC의 한 예측 자료에 따르면 전 세계적으로 발생할 데이터양이 2025년까지 50배 증가할 것이라고 합니다.

빅 데이터 과제

빅 데이터 응용 분야와 사물인터넷(IoT) 기술의 등장은 조직의 관련 응용 분야에서 활용되는 데이터 접점의 수가 전례 없이 증가하고 있음을 의미합니다. 카메라 및 IoT 센서와 같은 다양한 엔드포인트에서 입력을 캡처하면 저장, 처리, 관리 및 보호해야 하는 데이터양이 증가합니다. 이러한 초고화질 카메라와 인공 지능(AI) 응용 분야가 결합되면서, 보안 감시 시스템은 더 많은 데이터를 수집하고 더 오래 저장하게 되었습니다.

보안 및 운영 목적으로 비디오가 점차 더 중요한 역할을 하는 점을 감안할 때 가장 안정적인 스토리지 솔루션을 배치하는 일이 다른 무엇보다 중요합니다. 조직은 AI 시스템의 정확성이 데이터나 비디오 무결성에 크게 의존하므로 이들을 포기할 수 없습니다. AI 응용 분야의 경우, 시스템에서 예측 분석을 시행하는 능력을 "학습"하고 개선하려면 방대한 데이터를 장기간 저장해야 합니다. 배포 시 내장된 AI 기능이 많을수록 성능을 최적화하기 위해 스토리지 인프라와 용량이 커야 합니다.

따라서 이러한 유형의 고급 응용 분야에 사용되는 모든 스토리지 기기는 효율성을 최대화하고 다운타임을 최소화하기 위해 가능한 한 중복 시스템 구성 요소를 이상적으로 갖추고 안정적이어야 합니다. 그러나, 클라우드 데이터 센터에만 의존하면 데이터 집약적인 응용 분야에서 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 인터넷 연결 및 카메라와 해당 서버 간의 거리에 크게 의존하여 종종 대기 시간 문제를 일으키므로, 중요한 비즈니스 정보를 실시간으로 전송하는 작업이 지연될 수 있습니다.

에지 스토리지를 고려할 때, 빅 데이터 응용 분야용으로 배치된 드라이브는 극한의 작업 부하 스트레스 조건에서 작업할 수 있어야 합니다. 보안 감시 하드 드라이브는 다운타임 없이 상시 작업 부하용으로 최적화되어야 하는데, 이는 일반적인 데스크톱 드라이브가 작동해야 하는 연간 시간의 4배가 넘습니다. 조직이 보안 감시에 최적화되지 않은 비디오 응용 분야용 드라이브를 선택하면 비디오 스트리밍 품질 및 작업 부하 성능 장애부터 분석 기능 저하에 이르기까지 다양한 부정적 결과가 발생할 수 있습니다.

하드 드라이브 수명을 연장할 필요가 있다는 사실은 가동 시간을 최대화하고 운영 중단 사태(예: 정전, 파손 또는 자연재해)로 인한 잠재적 데이터 손실을 방지하거나 이런 상황 발생 시 복구할 수 있도록 상태 모니터링 기능이 있는 드라이브를 우선 선택해야 함을 의미합니다.

IT 4.0 활용

계속 복잡해지고 있는 오늘날의 데이터 집약적인 응용 분야를 관리하고 기업이 이 모든 데이터를 성공적으로 활용하도록, 비즈니스 응용 분야를 위한 새로운 인프라 즉, 에지 장치, IoT, 클라우드, 기업 데이터 센터를 연결하는 IT 4.0 데이터 스토리지 아키텍처가 등장하고 있습니다. IT 4.0 접근 방식은 클라우드의 성능을 연속체를 처리하는 데이터의 에지까지 효과적으로 확장합니다. 이는 데이터가 캡처된 위치와 가까운 곳에서 초기 분석이 진행되므로 대기 시간 문제를 줄이는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 범죄 예방부터 교통 관리에 이르기까지 유용한 응용 분야를 활용하여 실시간으로 의사 결정을 할 수 있습니다.

AI에 최적화된 보안 감시 하드 드라이브로 구동되는 에지 컴퓨팅 장치를 배치함으로써 데이터 액세스 지연 감소, 대역폭 문제 방지 및 데이터 규정 준수 제한 처리 등의 이점을 얻게 됩니다. 그 결과 유지 보수 요청이 줄어들고 전반적인 고객 만족도가 높아집니다. 즉, 수익이 증가하게 됩니다. 그러나 가장 중요한 이점은 AI 지원 드라이브로 구동되는 에지 장치가 현장에서 보다 신속한 인사이트를 제공하여 실시간으로 중요한 의사 결정을 할 수 있다는 것입니다.

AI 지원 보안 시스템에서 수집한 데이터로 활용 가능한 응용 분야 중 하나는 연결된 차량 간의 효율적인 교통 흐름 관리입니다. 이 시나리오에서는 스마트 카메라가 교통사고를 감지한 후 상황실 직원에게 즉시 경고를 보내 관할 교통경찰을 파견할 수 있습니다. 또 다른 대표적인 예로, 스마트 시티 교통국에서 개체 인식 기능이 있는 카메라를 사용하여 일방통행 위반 운전자를 감지할 수 있다는 점을 들 수 있습니다.

요약

현대의 비즈니스 응용 분야는 한 가지 기술에 의존하거나 "올인원" 접근 방식을 취하는 대신, 여러 엔드포인트, 에지 장치, 데이터 센터, 클라우드의 데이터를 활용하는 IT 4.0 데이터 스토리지 아키텍처를 구현함으로써 빅 데이터 과제를 해결해야 합니다. IT 4.0 접근 방식은 빅 데이터 응용 분야에 내재된 잠재력을 최대한 활용할 최적의 전략이며 이 솔루션에서는 대용량 AI 지원 하드 드라이브가 필수입니다.