기기가 자체적으로 즉시 처리
지연시간 최소화…안정성 제고
자율주행·가상현실에 적용 필수
혼합방식으로 시너지 극대화
보안 정책 강화에도 효과적
사물인터넷(IoT) 산업이 크게 성장하면서 기존 클라우드컴퓨팅 중심의 네트워크 구조가 엣지(Edge)컴퓨팅 중심으로 빠르게 재편되고 있다.
엣지란, 말 그대로 전체 네트워크 구조상 가장 끝단에 위치한, 사용자와 맞닿은 지점의 시스템을 일컫는다.
엣지컴퓨팅이 새롭게 주목받게 된 배경과 클라우드컴퓨팅과의 차이점, 산업계 미치는 영향을 알아보자.
□기기가 데이터 직접 처리
시장조사기관 가트너에 따르면, 2017년 글로벌 IoT기기의 사용량은 전년대비 31% 증가해 84억대에 달하는 것으로 집계됐다. 2020년에는 204억대에 육박할 것이라는 전망이다.
기존 IoT는 일반적으로 각 기기 혹은 센서로부터 수집된 데이터를 클라우드센터로 집결해 처리한 후 그에 대한 서비스로 구현하는 방식을 택해왔다.
하지만 기하급수적으로 증가하는 데이터의 양은 클라우드가 처리할 수 있는 수준을 간단히 벗어날 것으로 예상되면서 새로운 컴퓨팅 구조가 필요하게 됐다.
엣지컴퓨팅 방식은 데이터를 클라우드로 집결시키는 과정을 생략하고 끝단에서 직접 처리함으로써 전체 네트워크의 부하를 경감시킨다.
이는 최근 중요성이 강조되고 있는 지연시간의 최소화를 실현하면서 서비스의 안정성을 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다.
엣지컴퓨팅이 가능하게 된 것은 엣지 영역의 기기 성능이 비약적으로 발전한 영향이 크다. 스마트폰이 웬만한 PC 성능을 갖추게 된 것을 보면 이해하기 쉽다. 병렬처리 연산에 특화돼 있는 GPU(그래픽처리장치) 프로세서의 탑재가 활성화된다면 엣지컴퓨팅의 발전은 더욱 가속화될 것이라는 전망이다.
□지연시간 최소화…산업계 확산
엣지컴퓨팅은 클라우드컴퓨팅의 단점인 안전성, 즉시성, 효율성을 극복할 수 있는 대안으로 꼽힌다.
가장 두드러지는 분야가 자율주행 시장이다.
일반적인 차량도 약 100여개의 중앙처리장치를 보유하고 있는데, 자율주행차는 이보다 훨씬 복잡한 프로세스가 도입된다. 이러한 상황에서 네트워크 지연이나 데이터 전송오류는 치명적인 사고로 이어질 수 있다.
증강현실·가상현실 등 사용자 단에서 대용량의 데이터가 발생하는 기술도 클라우드만으로는 즉시성에 문제가 발생한다.
단 몇백 분의 1초 차이로 몰입감에 차이가 발생하기 때문에 증강·가상현실은 데이터 처리 시간을 대폭 줄일 수 있는 엣지컴퓨팅 도입이 반드시 필요하다.
효율적인 데이터 처리가 필수인 스마트팩토리도 엣지컴퓨팅의 주요 적용 대상이다. 네트워크 및 스토리지 자원에 대한 비용을 절감할 수 있을 뿐 아니라, 전송 단계에서의 데이터 보안, 데이터 오염 위험을 줄일 수 있다.
□상호 협업 시너지
클라우드컴퓨팅이 중앙집중 처리 방식이라면, 엣지컴퓨팅은 분산 처리 방식으로 그 개념이 정확히 배치된다. 하지만 둘 중 어느 하나가 다른 방식을 완전히 대체할 것으로 보이진 않는다. 상호 협업이 이뤄질 때 그 효과가 더욱 크기 때문이다.
가장 이상적인 방식은 ‘엣지-투-클라우드(Edge-to-Cloud)’ 시스템이 거론된다.
엣지가 산업데이터를 최적화하는 게이트웨이 역할을 하면서 작업과 관련된 조치를 즉시 취하면, 클라우드는 각각의 엣지가 수집 또는 처리한 결과를 빅데이터 규모로 분석해 적절한 대응책을 도출해낸다.
이러한 모델은 실제로 교통시스템에서 활발히 적용되고 있다. 신호등, 가로등이 교통 관련 애플리케이션을 수행하면 중앙관제센터가 정책적 수준의 대응 방안을 마련하는 식이다.
‘엣지-투-클라우드’ 시스템은 프라이버시 정책을 강화하는 데에도 유용하다.
디도스(DDoS) 공격 등으로 클라우드를 사용할 수 없을 때에도 엣지 플랫폼 상의 처방으로 서비스를 사용할 수 있도록 유지하는 등 보안 수준이 향상되는 효과를 누릴 수 있다.
