엣지 컴퓨팅 정의와 장단점 및 클라우드 컴퓨팅 비교

1 오늘은 엣지 컴퓨팅 정의와 장단점 및 클라우드 컴퓨팅 비교에 대해서 알아보겠습니다.

오늘은 엣지 컴퓨팅 정의와 장단점 및 클라우드 컴퓨팅 비교에 대해서 알아보겠습니다.

최근 들어 엣지 컴퓨팅은 산업용 사물인터넷(IIoT) 과 인공지능 AI 분야에서 가장 많이 언급되는 용어 중 하나입니다.

그럼, 엣지 컴퓨팅의 정의와 장단점 그리고 적용 사례 및 클라우드 컴퓨팅과의 비교를 통해서 자세히 알아보겠습니다.

참고로 최신 IT 컴퓨팅 기술 관련 글은 아래 참조 바랍니다.

엣지 컴퓨팅 정의

엣지 컴퓨팅은 중앙 집중식 서버나 클라우드가 아닌 데이터가 수집되고 처리되는 지점 근처에서 처리가 이루어지는 분산/네트워크 컴퓨팅 전략입니다.

이 새로운 아키텍처를 사용하면 데이터를 수집하는 센서와 데이터를 현장에서 실시간으로 안전하게 분석하는 엣지 서버에 액세스할 수 있습니다. 또한 휴대폰, 컴퓨터 등과 같은 추가 장치를 네트워크에 연결할 수도 있습니다.

엣지에서의 데이터 처리는 분석에 따른 신속한 적용과 인공지능 AI 기능의 배포를 지원하고 있습니다.

또한 엣지 컴퓨팅을 사용하면 지연 시간 없이 데이터를 원활하게 전송하고 네트워크 대역폭과 스토리지 요구 사항을 줄일 수 있습니다.

Edge Computing & Relationship with Cloud, 출처: mpactqa.com — Edge Computing & Relationship with Cloud, 출처: impactqa.com

참고로 전통적인 IT 인프라 로컬 스토리지 방식인 온프레미스와 클라우드 차이점을 알고 싶다면 온프레미스와 클라우드 장단점 및 차이점 비교 글을 참조 하시기 바랍니다.

온프레미스와 클라우드 장단점 및 차이점 비교

엣지 컴퓨팅 장단점

엣지 컴퓨팅 장점

1. 속도

엣지 컴퓨팅에는 대기 시간을 줄여 네트워크 속도를 높이는 기능이 있습니다. 정보 소스에 더 가깝게 데이터를 처리하여 이동해야 하는 거리를 크게 줄입니다.

이러한 방식을 통해 전반적인 서비스의 속도, 품질 및 응답 속도를 향상 시킬 수 있습니다.

2. 보안

클라우드에 존재하는 정보는 쉽게 해킹 당하는 경향이 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 관련 정보만 클라우드로 전송하기 때문에 이를 방지할 수 있습니다.

때때로 엣지 컴퓨팅은 네트워크 연결이 전혀 필요하지 않습니다.

이것은 에지 컴퓨팅이 위험으로부터 완전히 자유롭다는 것을 보장할 수 없습니다만 클라우드와 비교하면 잠재적으로 위험 수가 적습니다.

3. 신뢰도

엣지 컴퓨팅은 인터넷 연결 및 서버에 의존하지 않으므로 중단 없는 서비스를 제공합니다.

사용자는 네트워크 장애나 느린 인터넷 연결에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 또한 마이크로 데이터 센터를 이용하여 로컬에서 데이터를 저장하고 소유할 수 있습니다.

따라서 신뢰할 수 있는 네트워크 연결이 없는 원격 위치에서 엣지 컴퓨팅을 사용하는 것이 좋습니다.

4. 비용

IoT 서비스를 채택하는 경우 더 많은 네트워크 대역폭, 데이터 스토리지 및 컴퓨팅 성능이 필요하기 때문에 비용이 많이 들 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅을 사용하면 사용자가 대역폭 및 데이터 스토리지 요구 사항을 줄이고 데이터 센터를 장치 솔루션으로 대체하여 인프라 비용을 전반적으로 줄일 수 있습니다.

5. 확장성

클라우드 컴퓨팅 아키텍처에서 데이터는 중앙 집중식 데이터 센터로 전달되어야 합니다. 대부분의 경우 이 데이터 센터를 수정하거나 확장하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다.

그러나 엣지 컴퓨팅은 스토리지 요구 사항에 대해 걱정할 필요 없이 자체 네트워크를 확장할 수 있고 단 한 번의 이식으로 배포할 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅 단점

1. 보안

엣지 분산 환경에서 적절한 보안을 보장하는 것은 종종 어려울 수 있습니다.

데이터 처리가 네트워크의 외부 엣지에서 이루어지기 때문에 종종 신원 도용 및 사이버 보안 위반의 위험이 있습니다. 또한 여기에 새로운 IoT 장치가 추가될 때마다 공격자가 장치에 침투할 기회가 증가합니다.

2. 불완전한 데이터

엣지 컴퓨팅은 부분적인 정보 집합만 처리하고 분석합니다. 나머지 데이터는 그냥 버려집니다.

이로 인해 회사는 귀중한 정보를 많이 잃어버릴 수 있습니다. 따라서 조직은 엣지 컴퓨팅을 사용하기 전에 어떤 유형의 정보를 유출할지 결정해야 합니다.

3. 더 많은 저장 공간

엣지 컴퓨팅은 장치에서 훨씬 더 많은 저장 공간을 차지합니다. 저장 장치가 점점 소형화되고 있기 때문에 이것은 실제로 문제가 되지 않습니다만 IoT 디바이스를 개발할 때 주의할 점입니다.

4. 투자비용

엣지 인프라 구현은 비용이 많이 들고 복잡할 수 있습니다. 이는 추가 장비와 리소스가 필요한 복잡성 때문입니다. 그 외에도 엣지 컴퓨팅이 있는 장치가 작동하려면 더 많은 로컬 하드웨어가 필요합니다. 이것은 전반적으로 효율성을 높일 수 있지만 상당한 투자가 필요합니다.

5. 유지 관리

중앙 집중식 클라우드 아키텍처와 달리 엣지 컴퓨팅은 분산 시스템입니다. 이는 여러 컴퓨팅 노드와 더 다양한 네트워크 조합이 있음을 의미합니다. 이를 위해서는 중앙 집중식 인프라보다 더 높은 유지 관리 비용이 필요합니다.

엣지 컴퓨팅 적용 사례

1. 스마트 팩토리

스마트 팩토리 공장의 온도 및 습도 또는 각 기계의 작동 상태와 같이 간단하지만 시간에 민감한 데이터 처리는 엣지에서 수행할 수 있습니다.

따라서 스마트 팩토리에 엣지 컴퓨팅을 활용하면 중앙 데이터 센터 또는 서버에 대한 통신 부하를 줄임으로써 네트워크 및 스토리지 자원 비용을 줄일 수 있습니다.

2. 스마트 팜

스마트 팜에 엣지 컴퓨팅을 사용하면 대량의 데이터를 취사선택하기 더욱 쉬워지고, 인터넷 접속 상황이 나쁜 지역에서도 데이터를 처리할 수 있게 됩니다.

따라서 정보를 엣지단에서 처리함으로써 대량의 데이터를 계속해서 클라우드에 보내는 비용을 줄일 수 있습니다.

3. 자율주행자동차

자율주행자동차는 엣지 컴퓨팅의 대표적인 사례입니다.

자율주행 차량의 감지 센서들이 실시간으로 생성하는 방대한 데이터를 차량 내에서 수집 및 분석하여 앞차 간 거리 유지, 주변 도로 상황 및 차량 흐름 등을 파악할 수 있게 해 줍니다.

따라서 엣지 컴퓨팅은 차량 주행 중에 갑작스럽게 발생할 수 있는 예상치 못한 상황에 신속하게 대응하여 사고를 피할 수 있게 해 줍니다.

4. 가상현실(VR)/증강현실(AR)

VR/AR 장치는 엄청난 양의 그래픽 렌더링 프로세스가 필요합니다. VR/AR 장치와 클라우드 간의 워크로드를 분할하기 위해 엣지 컴퓨팅을 적용하면 매우 효과적입니다.

또한 VR/AR은 짧은 지연 시간, 높은 안정성 및 높은 대역폭과 같은 네트워크 요구사항을 요구하므로 엣지 컴퓨팅을 적용하면 매우 효과적이며 사용자의 몰입감을 극대화 시킬 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅 비교

클라우드와 엣지 컴퓨팅은 서로 대체할 수 없는 서로 다른 기술이라는 점을 이해하는 것이 중요합니다.

엣지 컴퓨팅은 시간에 민감한 데이터를 처리하는 데 사용되는 반면, 클라우드 컴퓨팅은 시간에 구애받지 않는 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.

지연 시간 외에도 엣지 컴퓨팅은 중앙 위치로의 연결이 제한적이거나 없는 원격 위치에서 클라우드 컴퓨팅보다 선호됩니다.

이러한 위치에는 미니 데이터 센터와 유사한 로컬 스토리지가 필요하며, 엣지 컴퓨팅은 이를 위한 완벽한 솔루션을 제공합니다.

엣지 컴퓨팅은 전문화되고 지능화된 디바이스에도 유용합니다. 이러한 디바이스는 PC와 비슷하지만 여러 기능을 수행하도록 설계된 일반 컴퓨팅 디바이스가 아닙니다.

이러한 특수 컴퓨팅 장치는 지능적이며 특정 기계에 특정 방식으로 반응합니다.

그러나 이러한 전문성은 즉각적인 대응이 필요한 특정 산업에서 엣지 컴퓨팅의 단점이 될 수 있습니다.

다음은 Nvidia Blog에서 워크로드를 배포할 위치 선정 고려 사항으로 엣지와 클라우드 컴퓨팅을 비교한 몇 가지 사항입니다.

엣지 컴퓨팅	클라우드 컴퓨팅
실시간 데이터 프로세싱	비실시간 데이터 프로세싱
제한된 인터넷 원격 연결	인터넷 연결 필수
데이터 전송 자유로움	다이내믹 워크로드
매우 민감한 데이터 취급	클라우드 스토리지 내 데이터 취급