엣지 컴퓨팅의 진화 방향은? 지능형에 길이 있다!
엣지 컴퓨팅 환경도 진화를 거듭하고 있습니다. 아키텍처 측면에서 엣지 컴퓨팅은 크게 스트리밍과 전처리 방식으로 구분할 수 있습니다. 이게 지금까지의 접근법이라면 미래 방향은 어디를 향하고 있을까요? 네, 바로 지능형 아키텍처입니다.
지능형에서 미래를 찾는 이유
지능형이란 이름에는 많은 뜻을 담고 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 필연적으로 데이터센터와의 연결을 전제로 합니다. 지속적인 연결이 요구될 경우 스트리밍 방식을 택하고, 필요한 때만 데이터를 주고받아도 되면 로컬에서 전처리하는 방식을 따릅니다. 두 조건 모두 외부망을 통한 연결이라는 공통점이 있죠. WAN 구간을 통해 데이터를 보낼 경우 기업은 두 가지 고민을 합니다. 하나는 비용입니다. 다른 하나는 성능입니다. 아무래도 원거리 연결이다 보니 지연이나 손실이 생길 수 있다는 걱정을 하는 것이죠. 물론 클라우드 사업자들인 전 세계 주요 통신사업자와 제휴를 맺고 초저지연 서비스를 보장하지만 그래도 걱정이 되는 것은 사실입니다. 지능형은 스트리밍, 전처리 아키텍처가 갖는 여러 제약을 넘어섭니다. 그래서 미래 진화 방향이라고 말합니다. 각 아키텍처의 특징을 간략히 짚어 보겠습니다.
실시간 스트리밍
스트리밍 방식으로 엣지와 데이터센터를 연결하는 것은 꽤 오래 이야기가 이어진 주제입니다. 빅 데이터 시절부터 실시간 데이터 처리에 대한 이야기들이 있었다고 볼 수 있습니다. 스트리밍 기반 아키텍처는 오늘날도 엣지 컴퓨팅 구현에 적용됩니다. 공장, 병원, 소매점 등 다양한 위치에 배포된 IoT 장치나 센서 데이터 처리가 일반적이죠. 이 접근은 당초 예상한 규모 이상의 데이터를 수집해 처리하고자 할 때 문제가 될 수도 있습니다.
전처리 방식
다음으로 알아볼 아키텍처는 로컬에서 데이터를 전처리하는 것입니다. 이 역시 매우 일반적으로 적용되는 구조입니다. 데이터 파이프라인을 로컬 중심으로 짜는 것인데요, 엣지 장치가 있는 현장에서 데이터 전처리를 통해 데이터센터로 보낼 데이터 양을 줄이는 것입니다.
지능형 아키텍처
지능형 아키텍처는 앞서 소개한 두 방식이 갖는 이점을 모두 취할 수 있습니다. 엣지 현장에서 데이터가 전처리 과정을 거치고, 데이터센터와 연결을 통해 추론 작업이 일어나는 것이 아니라, 추론 역시 로컬에서 이루어집니다. 네, 데이터가 생성되는 현장에서 AI 모델 기반 의사결정이 즉시 이루어지는 것이 바로 지능형 아키텍처입니다.
지능형 구조는 어떻게 시스템과 플랫폼 환경을 구축해야 할까요? 컨테이너와 쿠버네티스에 답이 있습니다. 지능형 엣지 환경을 여러 위치에 배포하고 관리하는 데 있어 컨테이너 플랫폼처럼 효율적인 것도 없죠. 문제는 이런 환경을 구축하려면 기술적으로 고려해야 할 사항이 많다는 것이죠. 이에 대한 궁금증을 풀 웨비나를 하나 추천합니다. 레드햇 엔지니어가 진행하는 세션인데요, 엔터프라이즈 컨테이너 플랫폼을 엣지 컴퓨팅 측면에서 활용하는 것이 갖는 이점과 효율을 잘 설명합니다.
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