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[기획]엣지컴퓨팅 급부상…IoT 네트워크 구조 바뀐다
[기획]엣지컴퓨팅 급부상…IoT 네트워크 구조 바뀐다
  • 차종환 기자
  • 승인 2018.08.07 08:16
  • 댓글 0
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자율주행 등 타산업 접목 위한
실시간 데이터 처리 수요 증가

자체 연산처리로 망 효율 높여
지연시간 최소화…클라우드 보완

전용 칩은 성능개선 여지 많아
비용증가 초래…수익창출 관건

데이터의 시대다.

시스코에 따르면, 전세계 IP트래픽은 2016년 1.2제타바이트(ZB)에서 2021년 3.3ZB로 약 3배 성장이 예상된다. 1ZB는 2시간짜리 고화질 영화 약 5000억편에 해당하는 용량이다.

사물인터넷(IoT)은 이러한 트래픽 폭증에 한 몫 한다. IoT 연결은 2016년 58억건에서 2021년 2.4배 증가한 137억건으로 단연 눈에 띄는 성장세를 구가할 것으로 보인다. 전세계 IP트래픽의 5%를 차지할 것이라는 전망이다.

물리적 통신 인프라가 이러한 트래픽 성장을 쫓아가기란 사실상 불가능해졌다. 어떻게 하면 기존 인프라로도 트래픽을 효율적으로 처리할 수 있을까, 통신업계의 고민이 깊어지는 가운데 최근 주목받고 있는 것이 ‘엣지컴퓨팅(Edge Computing)’이다.

□ 바뀌는 통신 패러다임, ‘지연시간 최소화’

IoT는 통신과 관련이 없던 산업도 기기나 센서 등을 통신으로 연결해, 굳이 사람이 관여하지 않아도 사물이 스스로 동작을 수행하며 새로운 가치를 창출한다.

이 과정은 지연시간 최소화가 매우 중요한 요소가 된다. 지연시간이란, 동작 명령이 내려진 순간부터 해당 동작이 수행되기까지 걸린 시간을 의미하는데, 사람이 관여하지 않는 IoT의 경우 센서의 데이터 수집, 처리 과정을 모두 포함한다.

즉, 센서가 데이터를 수집해 그 상황에 맞는 동작을 취하기까지 ‘사람 보다 낫다’는 것이 증명되려면 지연시간이 거의 제로(0)에 가까운 ‘실시간’을 실현해야 하는 것이다.

예로, 분당 30개의 물건을 생산하는 제조라인에 IoT가 적용됐다고 가정했을 때, IoT의 지연시간이 2~3초만 증가해도 불량품이 하나 이상 발생하기 시작한다. 사람이 하느니만 못한 결과가 초래되는 것이다.

최근 관심이 높은 자율주행을 가정하면 사람의 목숨과도 직결된다. 시속 60km로 달리는 자율주행차의 경우, 브레이크를 밟아야 한다는 데이터 처리가 단 1초만 늦어도 차는 이미 16m를 주행한 상태가 돼버리기 때문이다.

 

□ ‘엣지’에서 직접처리…클라우드 보완

수년간 통신업계 트렌드로 자리잡았던 클라우드컴퓨팅은 데이터의 중앙집중화라는 측면에서 사용자가 굳이 많은 컴퓨팅 자원을 보유하지 않아도 높은 수준의 ICT서비스를 실현할 수 있어 각광받았다.

이는 데이터센터(IDC)가 전송한 데이터를 사용자가 소비하는 현재의 인터넷 구조와 크게 다르지 않기 때문에 클라우드 시스템 역시 데이터가 한 방향으로 흐르는 속도만 빠르면 큰 문제가 되지 않았다.

하지만 IoT 환경은 데이터가 한 방향으로 흘렀다가 다시 되돌아오는 시간도 빨라야 한다. 데이터를 중앙에서 모아서 처리했다가 다시 분배하는 과정을 거치는 클라우드컴퓨팅 구조로는 지연시간을 최소화하는 데 한계가 발생할 수밖에 없다.

결국 데이터를 클라우드로 보낼 필요 없이 기기(Edge)가 데이터를 직접 처리하는 방안이 수면 위로 떠올랐고, 업계는 이를 실현할 기술로 엣지컴퓨팅에 주목하게 된 것이다.

언뜻, 엣지컴퓨팅이 클라우드컴퓨팅과 상반되는 개념으로 이해하기 쉽지만 보완하는 측면이 더 강하다.

굳이 클라우드에 보낼 필요가 없는 데이터는 즉시 처리함과 동시에, 센서로부터 수집된 막대한 데이터 중 의미있는 결과만 산출해 클라우드에 보냄으로써 전체 네트워크의 과부하를 해소할 수 있다.

클라우드컴퓨팅이 노출되기 쉬운 보안성 문제도 엣지컴퓨팅이 안전판 역할을 할 수 있다.

클라우드가 해킹에 뚫릴 경우 전체 네트워크가 마비되는 상황을 엣지단에서 독립적인 네트워크를 구성함으로써 막을 수 있으며, 클라우드에 중요한 개인정보를 집중적으로 저장하지 않도록 해 개인정보 유출의 위험도 경감시킬 수 있다.

□ 네트워크 신시장…글로벌 각축 본격화

클라우드 이후 새롭게 등장한 네트워크 패러다임에 글로벌 업계의 경쟁은 이미 시작됐다.

마이크로소프트(MS)는 지난 5월 개발자 컨퍼런스를 통해 ‘애저 IoT 엣지’ 서비스를 공개했다. 드론과 같은 산업용 장비가 클라우드 서버에 접속하지 않고도 자체적으로 기계학습을 통해 데이터를 분석, 이상징후를 실시간 판단하는 시스템이다.

휴렛팩커드엔터프라이즈(HPE)는 지난 6월 개최한 ‘HPE 디스커버 2018’에서 지능형 엣지 기술 및 서비스 개발에 향후 4년간 4조원을 투자할 계획이라고 밝혔다. 인공지능(AI), 머신러닝, 자동화, 보안 분야에 적용할 수 있는 상품과 서비스에 대한 연구개발을 집중해 클라우드 아키텍처 역량을 강화한다는 방침이다.

인텔, 엔비디아 등 반도체 업체들도 엣지컴퓨팅에 대응하는 프로세서 개발에 주력한다. 인텔은 올해 엣지컴퓨팅에 최적화된 ‘제온 D-2100’ 프로세서를 내놓은 바 있으며, 엔비디아는 그래픽처리장치(GPU) 기술을 바탕으로 딥러닝 전용시스템 ‘엔비디아 DGX-1’, 자율주행 개발플랫폼 ‘엔비디아 드라이브 PX2’를 출시하기도 했다.

엣지컴퓨팅은 이미 콘텐츠전송네트워크(CDN) 분야에선 익숙한 개념으로, 관련 업계의 IoT 시장 진출이 러시를 이룰 것으로 예상된다. 라임라이트네트웍스가 지난 5월 IoT시장 진출을 선언하며 포문을 열었다.

업체 측은 자사 CDN 인프라를 활용해 송유관 등 산업시설의 이상 유무를 확인하는 서비스를 구현하고 있다고 밝혔다. 드론이 중요 시설을 촬영하면 이전 동영상과 새로운 동영상을 비교·분석해 변화를 감지한다. 라임라이트는 세계 각 지역에 위치한 데이터센터인 ‘팝(POP)’을 통해 지연 시간을 10ms 단위로 줄였다는 설명이다.

□ 비용증가·기술완성도 해결해야

엣지컴퓨팅이 부상함에 따라 해결해야 할 문제도 함께 대두된다.

엣지컴퓨팅의 구현 방향은 기기 자체가 단순 데이터 수집에서 데이터 처리까지 함께 하거나, 데이터 처리를 담당하는 엣지네트워크를 별도로 구성하는 쪽으로 진행된다.

어떤 방식이든 연산처리를 담당할 별도의 프로세서가 추가로 탑재돼야하기 때문에 비용증가 문제를 피할 수 없다.

가뜩이나 IoT 수익모델의 부재로 골머리를 앓고 있는 업계가 기본 구축비용의 증가까지 감당하며 엣지컴퓨팅을 도입할 지 미지수다. 도입 이후의 수익화가 명확하다면 투자가치가 충분하지만 그렇지도 않다.

엣지컴퓨팅 자체의 기술적 완성도가 현재 그리 높지 않은 것도 고려할 사항이다.

몇몇 상용화된 전용칩이 있지만 초기 모델이라 성능 개선의 여지가 많다. 특히 엣지컴퓨팅 도입이 클라우드컴퓨팅과 비교해 확연한 성능 개선이 있음을 증명해야 하는 부담이 있다.

엣지컴퓨팅용 프로세서로 각광 받는 GPU는 병렬 연산처리에 특화돼 다량의 데이터를 한번에 처리한다는 장점은 있지만 기본적인 연산 성능은 클라우드컴퓨팅에 비해 떨어지는 것으로 알려져 있다.

 


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