<클라우드 컴퓨팅> Edge Computing

🔴 엣지 컴퓨팅이란?

엣지 컴퓨팅은 컴퓨터로써의 기능을 데이터가 생성되는 위치(모바일기기나 IoT기기)를 물리적으로 가깝게 이동하는 방식이다. 컴퓨팅 성능이 기기나 네트워크의 "Edge"에 제공되는 방식에 따라 이름이 지정되었다. 데이터를 빠르게 처리하고 대역폭을 늘리고 데이터를 보장하는데 사용된다.

엣지에서 데이터를 처리해서 많은 양의 데이터를 이동할 필요성을 줄이게 된다. 여기서 대기시간(한지점에서 다음 지점으로 정보를 보내는데 지연되는 시간)이나 대역폭(인터넷을 통해 데이터가 전송되는 속도)과 같은 기존 데이터 처리에서 발견되는 인프라 문제를 해결한다.

🔴 어디에 쓰일까 엣지컴퓨팅?

엣지 컴퓨팅은 상시적으로 즉각적인 피드백을 제공할수 있는게 특징이다. 데이터 처리나 응답 시간을 1000분의 1초 라도 절약하는 것이 사고방지의 핵심이 되는 자율주행 자동차 기술과같이 사람의 안전이 중요한 애플리케이션에 중요하다.
의사가 환자를 치료할때 실시간 데이터에 의존하는 병원에서도 필요한 기술이다.
엣지 컴퓨팅은 데이터를 수집하는 모든 곳에서 사용할 수 있는데 셀프체크인체크아웃을 하는 가게들과 원격수술을 하는 병원, 지능형(intelligence) 물류쪽 창고나 품질관리가 필요한 공장 (스마트 팩토리)에도 사용된다.

🔴 엣지 컴퓨팅 작동은 어떻게 할지?

일반적으로 센서나 모바일 기기에서 생성된 데이터는 사람이 수동으로 검토하고 처리되지않은 상태로 두거나 클라우드와 데이터 센터로 보낸 다음 기기로 다시 보내는 경우가 많다. 매번 사람의 검토에만 의존하면 프로세스가 느려지고 효율성이 떨어진다. 또 이렇게 된다면 데이터 이동과 처리하는데에 대역폭과 대기시간에 부담이 생긴다.
데이터가 클라우드로 보내지면 광역 네트워크를 통해 이동하고, 높은 대역폭을 요하기 때문에 많은 비용이 사용된다. 이 부분을 엣지 대역에서 데이터를 처리하게 된다면 근거리 통신망을 사용할수 있게 되면서 보다 낮은 비용으로 더 높은 대역폭을 얻을수 있다.
센서나 IoT기기에서 생성된 데이터가 더 이상 처리를 위해 데이터를 중앙 서버(클라우드)로 보낼 필요가 없어지기 때문에 엣지에서 처리할때 대기시간은 감소한다.

🔴 엣지 컴퓨터 특징

1. 병목편상을 줄이고 앱을 가속화하기 위해 데이터 수집과 처리 사이의 거리를 좁히기 위해 하나이상의 시스템에서 실행을 할수 있다.
2. 현재는 엣지 인프라에서 하나의 인터페이스에서 모든 엣지 시스템들을 원격으로 관리하는 중앙 집중형 플랫폼도 제공되고있다.
3. 사고시 빠른 대처가 가능하다. 컴퓨팅을 엣지 단으로 가져와서 대기시간이 줄고 대역폭이 증가해서 빠른 통찰력과 조치를 취할 수 있다.

🔴 왜 엣지 컴퓨팅이 필요할까?

IoT, AI , 5G 이 세 가지 기술은 모두 엣지 컴퓨팅 기술이 필요한 분야라고 생각한다.

1. IoT: IoT 기술의 발전과 함께 빅데이터가 많아졌다. ARM의 예측에 따르면 2022년까지 1조개의 IoT 장치가 존재할것이라고 한다. 장치 수의 증가하는 상황에 이 수많은 데이터를 전송, 저장, 처리를 해야한다. 그렇다면 클라우드 컴퓨팅 환경에서 처리하는 비용을 줄이기 위한 방법으로는 엣지 컴퓨팅이 대체 방법으로 떠오르게 된다.

2. AI: IoT와 마찬가지로 AI는 실시간으로 통찰력을 얻을수 있다. 회사에서도 AI와 관련된 서비스를 도입하는 추세로 클라우드 인프라가 충족할수 없는 요구사항이 있다. 대역폭이나 대기시간에 따른 인프라 제약이 있는 경우에 AI모델에 제공하는 데이터 양을 줄이게 되는데 이렇게 된다면 모델이 제 역량을 발휘할수 없게 된다.

3. 5G: 기본적으로 5G는 4G네트워크보다 10배 빠른 클럭 속도를 가지고 있다. 그러면 각 노드가 수백대의 기기에 서비스를 제공할 수 있도록 구축해 엣지쪽에서 처리할수 있도록 해야한다.

🔴 엣지 AI란?

물리적인 공간 전반에 걸쳐 기기에 AI애플리케이션을 구축하는 것을 뜻한다. AI연산이 클라우드 컴퓨팅 설비나 사설 데이터 센터 중심에서 이뤄지는 것이 아니라 데이터가 위치한 곳에서 근접한 네트워크의 가장자리 (엣지) 사용자 주변에서 이뤄지기 때문이다.
사실상 인터넷은 전세계적인 영역에서 이뤄지고 있어서 네트워크의 엣지란 모든 위치를 뜻한다. 그렇기에 가게,공장, 병원, 신호등, 전화기 같은 기기가 될수 있다.
IoT, 모바일은 엣지에서 임베디드 프로세서를 사용하여 데이터를 수집한다. 엣지 컴퓨팅은 디바이스에 AI를 직접 적용하여 클라우드나 데이터센터가 아닌 해당 소스에서 캡쳐된 데이터를 처리한다. 이를 통해 AI 파이프라인이 가속화 되어 필요한 곳에서 실시간 의사결정을 내릴 수 있다.

🔴 굳이 AI를 엣지에 배치하려는 이유는 무엇일까?

AI알고리즘은 언어, 시각, 얼굴, 감성 등 비정형 정보를 이해할 수 있기 때문에 실제로 문제를 처리해야하는 최종 사용자가 있는 장소에 유용하다. 하지만 AI 애플리케이션은 지연시간과 대역폭, 개인정보보호와 관련된 문제 때문에 중앙집중형 서버나 데이터 센터에 배포하는것은 비현실적이거나 불가능하기 때문이다.

1. 실시간으로 제공 : 엣지 기술 자체가 장거리 통신으로 지연될 수 있는 멀리 있는 서버가 아니라 사용자와 가까운 곳에서 데이터를 분석하고 처리하기 때문에 사용자의 요구에 실시간으로 대응할 수 있다.
2. 비용절감
3. 개인정보보호향상 : 실생활에 대한 정보를 노출하지않고 분석할수 있는 AI는 정보 분석을 위해 사람들의 개인정보를 강화한다. 엣지 AI는 이러한 데이터를 로컬에 저장하고 분석한 내용과 도출된 정보만 중앙 서버에 업로드하기 때문에 개인정보를 보호할수 있다. AI모델을 훈련하는 목적으로만 업로드 된 경우에도 익명화 할수 있어서 사용자의 신원을 보호 할 수 있다. 데이터 규제 준수와 관련한 일이 간단히 처리가 된다.
4. 고가용성(HA): 데이터 처리에 인터넷 접속이 필요하지 않아 탈중앙화와 오프라인 기능은 엣지AI를 견고하게 한다. 이에 작업 수행에 필수적인 산업용 AI 애플리케이션의 가용성과 신뢰성을 향상시킨다.
5. 개선 : AI 모델은 데이터를 더 많이 학습할수록 정확도가 높아진다. 엣지 AI 애플리케이션이 처리할수 없는 데이터를 만나가 되면 이를 업로드해서 AI가 다시 트레이닝하고 학습할수 있도록한다. 따라서 모델이 엣지단에서 생산되는 기간이 길어질수록 모델의 정확도가 높아진다.

🔴 엣지에서 AI 사용 특징

1. 낮은 지연 시간 : 엣지에서 데이터를 처리하면 데이터 이동이 줄어들거나 사라져서 속도적인 측면에서 빠르다.
2. 보안 : 중요한 데이터가 로컬로 처리 된다면 클라우드로 전송할 필요가 없어 정보가 보호된다.
3. 비용적인 측면: 클라우드로 데이터를 전송하려면 대역폭과 스토리지가 요구된다. 로컬 처리는 이런 비용을 절감할수 있다.
4. 도달범위 : 엣지 컴퓨팅은 인터넷 액세스 없이 로컬에서 발생한다. 그래서 엣지단에서 대표적으로 활용하는 추세인 AI를 이용 가능한 장소가 확장된다.