클라우드 컴퓨팅이 탄생한 배경은 무엇일까요?
우선 온라인상에서 오가는 데이터양이 급증과 동시에 컴퓨터에 국한됐던 단말기가 스마트폰•웨어러블•스마트홈(센서) 등으로 확장되고 그 크기도 점차 작아졌습니다. 그 결과, 데이터 처리•저장 작업은 기기 외부 먼 곳에 떨어져 있는 별도 장치(클라우드 데이터 센터)로 ‘아웃소싱’되기에 이르렀는데요. 그게 바로 클라우드 컴퓨팅의 기본 개념입니다.
현재 IT 산업에서는 집중 환경에서의 컴퓨팅 기술인 ‘클라우드 컴퓨팅’이 대세를 이루고 있습니다. 아마존(Amazon), 구글(Google), 마이크로소프트(MicroSoft) 등 주요 인터넷 기업들이 대규모 데이터센터에 투자하며 클라우드 서비스 사업을 확장하고 있기 때문인데요.
주요 기업들이 공개한 지난 17년 4분기 매출액은 아마존의 AWS(Amazon Web Services) 51억 달러, 마이크로 애저(Azure)는 28억 달러로 각 매출 증가액은 50%, 96%에 이를 정도입니다. 구글 클라우드 사업은 10억 달러 매출 규모인데요. 앞으로도 글로벌 클라우드 서비스 사업은 더욱 성장할 전망입니다.
17년 10월 가트너(Gartner)가 발표한 ‘2018년 10대 전략 기술’에 따르면 3가지 핵심 키워드는 '지능형(Intelligent)', '디지털(Digital)', '메시(Mesh)'이며, 그에 따라 향후 5년 동안 유의미한 결과를 이끌어낼 가능성이 있는 10대 전략 기술을 선정했습니다.
l 가트너 2018년 10대 전략 기술
2018년 전략기술의 3대 키워드는 2017년과 동일하게 지능형(Intelligent), 디지털(Digital), 매쉬(Mesh)이지만 세부 전략 기술은 일부 변경되었습니다. 이중 작년에 소개된 기술 트렌드와 비교하여 2018년에 새롭게 등장한 키워드 하나가 눈에 띕니다.
l 가트너 10대 전략 기술 2017년 2018년 비교
18년 전략 기술 중에서도 디지털 카테고리의 에지 컴퓨팅이 새롭게 소개되었는데요. “Cloud to the Edge” 를 정보 처리와 콘텐츠 수집 및 전달이 정보 소스(Source)와 인접한 곳에서 처리되는 컴퓨팅 토폴로지(topology)라고 설명하고 있습니다. 이에 따라 센서와 클라우드 사이의 대기시간을 줄여주고 대역폭 제약 등을 해결할 수 있어 신속한 처리가 필요한 IoT환경에서 많이 쓰일 것으로 전망하고 있습니다.
l 2018 Top 10 Trends (출처: 트렌트포스)
가트너뿐만 아니라 글로벌 컨설팅 업체 트렌드포스(TrendForce)에서 발표한 2018 Top 10 Trends에서도 블록체인, 5G, 가상현실 등과 함께 엣지 컴퓨팅을 유망 기술로 선정했습니다. 기존에는 클라우드 컴퓨팅에 접근하는 방법이 데이터를 클라우드에 업로드한 후 처리나 분석하는 것이었지만, 좀 더 신속한 피드백을 현장에서 얻기 위해 엣지 컴퓨팅을 도입할 필요가 생겼고 그럴 경우 엣지 컴퓨팅 쪽에도 높은 처리 성능이 요구된다고 설명하고 있습니다.
트렌드포스는 2018년 엣지 컴퓨팅의 본격적인 도입으로 인해 디지털 데이터가 더욱 효과적이고 가치 있게 이용될 것이라고 보고 있습니다.
점차 다양한 기기들이 인터넷에 연결되면서 그로 인해 생성되는 데이터는 일일이 세기 어려울 정도로 급증하고 있습니다. 17년 4월 씨게이트(Seagate)가 IT 시장조사기관 IDC에 의뢰해 발간한 ‘데이터 에이지 2025(Data Age 2025)’ 백서 자료에 의하면 2025년에는 전 세계 데이터 총량이 현재보다 10배 늘어난 163 제타 바이트(ZB)에 달할 것으로 예측합니다.
과거에는 일정량 이상의 데이터들을 수집하고 저장하는 것조차 버거워 꼭 필요한 데이터가 아니면 수집하지 않았지만, 이제는 빅데이터 분석을 통해 의사결정에 유의미한 인사이트(Insight)를 도출해낼 수 있게 되면서 좀 더 많은 데이터를 모으고 분석하는 것에 치중하게 되었습니다.
문제는 여기서 발생하는데요. 데이터는 특정 구간에서만 발생하는 것은 아니므로 다양한 경로를 통해 데이터를 수집하게 됩니다. 그러나 이렇게 수집된 데이터들이 모이는 곳은 데이터 분석을 위한 데이터 센터입니다. 데이터 센터에서 처리할 수 있는 데이터의 양은 한정돼 있는데 지속적으로 데이터가 몰리면 정체현상이 발생하게 되며, 빠르게 분석 결과를 받아보는 것은 불가능해지게 됩니다.
여기서 엣지 컴퓨팅의 중요성이 강조됩니다. 데이터가 수집되는 끝단(엣지)에서 바로 데이터를 분석하고 이를 다시 현장에 적용할 수 있다면, 데이터 센터(코어)에서 분석된 결과를 기다리는 것보다 훨씬 빠르게 대응할 수 있기 때문입니다.
클라우드 컴퓨팅과 비교하여 엣지 컴퓨팅이 가진 이 점은 다음과 같이 세 가지로 정리 할 수 있습니다.
① 데이터 부하를 줄일 수 있음
엣지 컴퓨팅이 도입되면 클라우드에 걸리는 데이터 부하가 대폭 줄어듭니다. 단말기에서 모든 데이터를 곧바로 중앙 클라우드와 주고받을 때보다 데이터 부하량이 감소합니다.
② 프라이버시(Privacy) 정책 강화
엣지 컴퓨팅을 사용하면 데이터 수집과 처리를 로컬 네트워크 내에서 끝낼 수 있어 보안을 강화할 수 있습니다. 예를 들어 핸드폰에 들어있는 각종 개인 정보들과 개인 데이터들을 클라우드 서버에 직접 보내지 않고, 각각의 장치에서 정보를 처리한다면 해커들이 데이터 서버를 해킹한다 해도 정보유출의 위험성을 크게 줄일 수 있습니다.
③ 보안 수준 강화
디도스 공격 등으로 클라우드 서비스를 이용할 수 없는 경우에도 엣지 컴퓨팅으로 서비스를 어느 정도 이용할 수 있습니다. 비행기나 자동차와 같이 통신에 민감한 여러 장치의 경우 클라우드 솔루션을 이용한다면 클라우드, 즉 서버가 마비될 때 매우 치명적인 타격을 받을 수 있지만 엣지 컴퓨팅으로 엣지 부분 장치에서 어느 정도 컴퓨팅을 수행한다면 위기 상황에 효과적으로 대처할 수 있습니다.
이에 더해 엣지 부분 장비에서 클라우드로 보낼 때의 보안 문제를 강화할 수 있다는 장점이 있습니다. 기존 클라우드 컴퓨팅 등의 방식에서 사용하던 불안정한 방식을 사용하지 않고 엣지 컴퓨팅의 연산 처리 능력으로 더욱 강화된 보안 솔루션을 엣지•클라우드 사이 통신에 적용할 수 있으므로, 해커들의 공격에 더욱 안전하다고 볼 수 있습니다.
1. 자율주행차(Self-driving Car)
교통 시스템은 엣지 컴퓨팅이 가장 유용하게 활용될 수 있는 분야라고 볼 수 있습니다. 자율주행차가 대표적인데요. 차량에 부착된 각 센서에서 데이터를 수집해 주변 지형, 도로 상황, 차량 흐름 현황 등을 파악하고, 주행 중 일어날 수 있는 다양한 이벤트들에 신속하게 대처할 수 있도록 하고 있습니다.
앞에서 달리던 차의 속도가 줄어진다면 그것에 맞게 속도를 낮춰 충돌을 방지하며, 빨간 신호가 켜졌을 경우 신속하게 차량을 정지시켜 교통 법규를 치킬 수 있도록 합니다. 만약 자율주행차가 엣지가 아닌 중앙 데이터센터에서 처리된 데이터를 기다려야 한다면, 돌발 상황 발생 시 유연하게 대처하지 못할 확률이 높습니다.
l 엔비디아 자율주행 소프트웨어 구조(출처: NVIDIA)
2. 스마트 팩토리(Smart Factory)
4차 산업혁명의 핵심 진원지로서 스마트 팩토리가 주목받고, 독일에 이어 미국, 일본 기업들도 스마트 팩토리 시장에 다양한 형태로 뛰어들면서, 시장 활성화에 대해 기대감이 높아지고 있습니다.
실제로 엣지 컴퓨팅을 활용하는 공장에서는 고도의 데이터 분석이 필요하지 않은 공장 내 온•습도 조절 등은 엣지에서 처리하고, 사고 위험 예측이나 기계 수명 관리 등, 더욱 크고 고차원적인 분석이 필요한 데이터들은 데이터센터로 전송해 분석하는 형태로 시스템을 운영하고 있습니다.
일본 기업들은 독일, 미국보다 스마트 팩토리 개념의 체계화는 늦었지만, 이미 오래전부터 제조 현장에서 생산성 향상을 위한 다양한 자동화 투자를 해오고 있으며 특히 스마트 팩토리의 네트워크 아키텍처와 관련해 엣지 컴퓨팅을 강조합니다.
일본의 화낙(Fanuc)은 컴퓨터 수치제어 가공기기(CNC: Computer Numeric Control) 분야에서 세계1위이고, 세계 4대 로봇 제조 업체 중 한 기업인데요. 화낙은 2016년 엣지 컴퓨팅 방식과 인공지능을 결합한 FIELD(Fanuc Intelligent Edge Link Drive)라는 스마트 팩토리 시스템을 발표했습니다.
로봇이나 CNC 기기에서 얻어진 현장 데이터를 모두 클라우드에서 처리하는 대신, 엣지단인 공장 내에서 분석, 피드백하여 기기의 지능화 수준을 실시간으로 제고하겠다는 컨셉입니다.
3. Edge 솔루션
클라우드 컴퓨팅 솔루션 Azure를 서비스하는 마이크로소프트에서도 2017년 Edge 솔루션인 ‘Azure IoT Edge’를 발표하여 서비스 하고 있습니다. Azure IoT Edge는 IoT 허브(Hub)를 기반으로 빌드하는 IoT 서비스로 클라우드가 아닌 장치에서 데이터를 분석하려는 사용자를 위해 제공합니다.
l Azure IoT Edge (출처: Microsoft Azure IoT Edge, 재구성)
기업에서는 이러한 서비스를 사용하여 업무 요건에 적합한 클라우드 및 엣지 IoT 솔루션을 구현할 수 있으며, Azure IoT Edge와 같은 서비스들은 코드와 서비스가 클라우드와 엣지 사이에서 안전하게 송•수신되고 클라우드 플랫폼에서 운영되는 다양한 서비스와 기능이 IoT 디바이스에 전달 될 수 있도록 지원하는 역할을 하게 됩니다.
4. LG CNS IoT Gateway 솔루션
엣지 역할 중 Protocol 변환 및 제어 기능을 제공하는 LG CNS의 적용사례를 소개해 드리겠습니다.
스마트 팩토리 솔루션 도입 시 공장 내 배치된 조명을 원격관리 함으로써 에너지 관리의 효율성을 제고하고, 비용을 절감하고자 하는 고객의 니즈가 있었고, 웹과 모바일 애플리케이션을 통해 원격으로 조명을 제어할 수 있는 솔루션이 필요했는데요.
l LG CNS IoT Gateway 아키텍처
LG CNS는 Intel Tom™ SoC 기반의 H/W와 Gateway Open Source를 결합하여 LG 공장에 솔루션을 적용하여 원격 On•Off•Dimming 기능을 제공하였습니다.
● IoT Gateway 솔루션 특징
- light-weight, 저사양 H/W에 설치 가능 (Compatible on Raspberry Pi)
- Open Source를 활용하며, 제공되는 140여개의 Device Adapter 활용 가능
- OSGi (Open Service Gateway initiative) • java 기반
- Android, iOS, Web app, Web 대상의 원격관리용 Default UI 제공
- Rule 설정만으로 손쉬운 Device•Server연계 (Automation)
오늘날 모바일 기기의 개발과 보급, 그와 함께 진행된 클라우드 컴퓨팅의 확산으로 정보통신 기술은 완전히 변모했지만 새로운 컴퓨팅 환경은 새로운 문제를 불러일으켰습니다. 취약한 보안이나 한계에 이른 데이터 저장 용량 등이 대표적입니다.
이런 상황은 자연히 ‘신개념 컴퓨팅’의 수요를 높였고, 그 결과 스토리지 간 분업을 가능케 하는 머신 러닝 기술을 토대로 ‘엣지 컴퓨팅’이란 명칭의 신기술이 등장했습니다. 컴퓨팅 방식의 기술적 특성을 고려할 때, 각 기술이 가진 장단점을 상호 보완해주는 역할을 할 수 있을 거라 기대해 봅니다.
글 ㅣ LG CNS IoT 사업담당
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