에지 컴퓨팅이란?

에지에서 더 빠르게 이동하고, 더 많이 저장하고 모든 것을 처리하십시오.

에지 컴퓨팅의 요점

  • 강력한 에지 컴퓨팅을 데이터 생성 지점으로 이동함으로써 기업과 서비스 제공업체는 새로운 수익 기회를 식별하고, 혁신적인 서비스를 제공하며, 운영 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

  • 에지 컴퓨팅은 데이터 처리 지연 시간을 줄이고, 응답 속도를 높이며, 네트워크 트래픽 관리와 보안 및 개인 정보 보호에 대한 관할권 요구 사항 준수를 지원합니다.

  • 에지 컴퓨팅은 분산 컴퓨팅 아키텍처의 일부에 불과하며 상호 운용 가능한 에지-클라우드 솔루션을 설계할 때 에지 장치에서 온프레미스 에지, 네트워크, 클라우드까지 인프라를 고려해야 합니다.

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수십 억 개의 IoT와 모바일 장치에서 수집되는 데이터가 기하급수적으로 증가함에 따라 처리 및 저장을 위해 클라우드로 데이터를 전송하던 방식에서 데이터가 생성되는 곳에 더 가까운 네트워크 에지에서 일부 컴퓨팅이 발생하는 분산 모델로 전환되고 있습니다. 인텔® 기술은 에지 컴퓨팅 솔루션을 신속하게 배포하여 많은 시장에서 다양한 애플리케이션을 해결할 수 있도록 지원합니다.

에지 컴퓨팅이란?

에지 컴퓨팅은 데이터를 그 생성 위치와 가까운 곳에서 처리, 분석 및 저장하여 실시간에 가까운 빠른 분석과 응답을 가능하게 하는 것을 말합니다. 최근 몇 년 동안 일부 기업은 클라우드에서 데이터 스토리지와 컴퓨팅을 중앙 집중화하여 운영을 통합해왔습니다. 그러나 첨단 창고 및 재고 관리 솔루션에서 비전 강화 로봇 제조 라인, 첨단 스마트 시티 트래픽 제어 시스템에 이르기까지 수십억 개의 분산 장치가 지원하는 새로운 사용 사례에 대한 요구로 인해 이 모델은 지속 가능하지 않게 되었습니다.

또한, 스마트 카메라, 모바일 POS 키오스크, 의료 센서, 산업용 PC와 같은 사물 인터넷(IoT) 장치에서 게이트웨이 및 컴퓨팅 인프라까지 데이터 소스에서 실시간에 가까운 빠른 인사이트를 얻기 위해 에지 장치의 사용이 증가하면서 생성 및 수집되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있습니다.

2025년에는 데이터의 75%가 오늘날 대부분의 처리가 이루어지는 중앙 데이터 센터의 외부에서 생성될 것으로 예상됩니다.1 이 단계를 한 단계 더 진행하면 오늘날 기업에서 수집한 모든 데이터의 약 90%가 사용되지 않습니다.2 에지 컴퓨팅은 고성능 처리, 짧은 지연 시간 연결 및 보안 플랫폼을 통해 장치에서 수집된 데이터의 이점을 누릴 수 있는 경로를 제공합니다.

2025년에는 데이터의 75%가 오늘날 대부분의 처리가 이루어지는 중앙 데이터 센터의 외부에서 생성될 것으로 예상됩니다.1

에지 컴퓨팅의 추진 동력

클라우드 컴퓨팅은 데이터 스토리지 및 처리에서 시스템 응답성에 이르기까지 지원하는 서비스와 애플리케이션의 요구에 의해 한계에 도달하고 있습니다. 많은 경우, 연결된 장치에서 데이터를 더욱더 신속하게 처리하고 즉각적인 인사이트와 조치를 거의 실시간으로 생성하는 데 필요한 요구 사항을 충족하기에는 대역폭 또는 컴퓨팅 성능이 더 많이 부족합니다. 이러한 격차는 에지 컴퓨팅의 채택과 사용을 견인하고 있습니다.

클라우드 과제에 대한 주요 원인 요인은 다음과 같습니다.

  • 지연 시간. 빠른 분석과 대응이 필요한 애플리케이션을 구현하는 산업이 늘고 있습니다. 데이터 소스와의 네트워크 거리에 따른 지연 시간 때문에 이러한 요구 사항을 클라우드 컴퓨팅만으로는 충족할 수 없습니다. 이로 인해 비효율성, 지연 시간 및 고객 경험 저하가 발생합니다.
  • 대역폭. 전송 대역폭을 늘리거나 처리 성능을 높이면 지연 시간 문제를 해결할 수는 있습니다. 그러나 기업이 네트워크에 있는 에지 장치의 수와 생성되는 데이터의 양을 계속 늘려감에 따라 데이터를 에지에서 처리, 저장 및 분석하는 경우와 비교하여 클라우드로의 데이터 전송 비용이 비실용적인 수준에 도달할 수 있습니다.
  • 보안 및 개인 정보 보호. 비공개 의료 기록 등 민감한 데이터를 에지에서 보호하고 인터넷을 통한 데이터 전송을 줄이면 인터셉트의 위험을 줄임으로써 보안을 강화할 수 있습니다. 또한, 일부 정부나 고객은 데이터가 생성된 관할권에 데이터를 유지하도록 요구할 수도 있습니다. 예를 들어, 의료에서는 개인 정보의 저장 또는 전송을 제한하는 현지 또는 지역의 요구 사항이 있을 수 있습니다.
  • 연결성. 지속적인 인터넷 연결의 부족은 클라우드 컴퓨팅을 방해할 수 있지만, 다양한 네트워크 연결 옵션을 통해 에지-클라우드 컴퓨팅을 실현할 수 있다. 예를 들어, 5G는 에지에서 빠른 데이터 전송과 서비스 제공을 위한 높은 대역폭과 짧은 지연 시간을 제공합니다.
  • AI. 실행 가능한 인텔리전스가 거의 실시간으로 필요하기 때문에 기업은 데이터 소스에 AI가 있어야 이전에 개발하지 않았던 데이터의 처리 속도를 높이고 잠재력을 활용할 수 있습니다.

에지 컴퓨팅의 이점

저장, 처리 및 분석과 같은 일부 데이터 기능을 클라우드에서 데이터가 생성되는 에지 및 가까운 곳으로 이동하면 다음과 같은 몇 가지 주요 이점을 얻을 수 있습니다.

  • 속도 증가 및 지연 시간 감소. 데이터 처리 및 분석을 에지로 이동하면 시스템 응답 속도가 향상되어 자율 주행과 같은 거의 실시간에 가까운 애플리케이션에서 필수적인 더 빠른 트랜잭션과 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다.
  • 네트워크 트래픽 관리 개선. 네트워크를 통해 클라우드로 전송되는 데이터의 양을 최소화하면 대량의 데이터를 전송하고 저장하는 대역폭과 비용을 줄일 수 있습니다.
  • 안정성 향상. 네트워크가 한 번에 전송할 수 있는 데이터의 양은 제한되어 있습니다. 인터넷 연결 수준이 낮은 위치의 경우, 에지에 데이터를 저장하고 처리할 수 있으므로 클라우드 연결이 중단되었을 때도 안정성이 향상됩니다.
  • 향상된 보안. 적절한 구현을 통해 에지 컴퓨팅 솔루션은 인터넷을 통한 데이터 전송을 제한함으로써 데이터 보안을 강화할 수 있다.

에지에서 클라우드로

에지 컴퓨팅은 조직에서 데이터 가치를 극대화할 수 있는 전례 없는 기회를 제공하지만, 클라우드는 여전히 중앙 데이터 저장소 및 처리 센터로서 필수적입니다. 아래 이미지는 데이터 수집, 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워킹을 위한 에지 장치가 결합하여 각 지점에서 데이터를 최대한 활용하는 방법을 보여줍니다.

IoT와 에지 컴퓨팅 장치는 두 가지 주요 방법 중 하나로 데이터를 수집하고 관리합니다. 프로세서가 내장된 지능형 에지 컴퓨팅 장치는 분석 또는 AI 온보드와 같은 고급 기능을 제공할 수 있으며, 프로세서가 없는 장치는 생성되는 데이터를 스토리지 및 분석을 위해 온프레미스 에지에 배포된 서버로 전송할 수 있습니다. 그러면 온프레미스 에지 서버는 에지 컴퓨팅 장치에서 데이터를 처리하고 거의 실시간에 가까운 애플리케이션에 필요한 중요한 정보를 반환하거나 데이터의 관련 부분만 클라우드로 전송할 수 있습니다. 다양한 에지 컴퓨팅 장치의 데이터를 클라우드에 통합하여 보다 광범위한 처리 및 분석을 수행할 수 있습니다.

에지 컴퓨팅 사용 사례

인텔은 많은 업계 파트너 및 최종 고객과 협력하여 수만 개의 에지 컴퓨팅 솔루션을 배포해 왔습니다. 다음 4가지 사용 사례는 인텔이 기업을 위해 새로운 경험과 더욱더 효율적인 운영을 지원하는 방법을 보여줍니다.

소매: 에지 컴퓨팅은 센서와 카메라를 사용하여 소매 재고의 정확성을 높이고 공급망 및 제품 개발을 더 효율적으로 만들 수 있습니다. 또한, 에지 컴퓨팅은 고객 행동 분석을 거의 실시간으로 지원하여 잠재적으로 더 안전하고 향상된 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, Sensormatic 비디오 기반 AI 솔루션 덕분에 소매업체는 공간 사용율을 추적하고 사회적 거리두기를 모니터링하여 COVID-19 펜데믹 동안 안전하게 매장을 열 수 있었습니다.
산업: 에지 컴퓨팅은 디지털 및 물리적 기술을 통합하여 보다 유연하고 반응성이 뛰어난 제조를 통해 산업 4.0의 기반을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 인텔과 Nebbiolo Technologies는 Audi 자동차 제조 엔지니어와 협력하여 예측 분석 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 용접 검사를 강화하고 중요한 품질 관리 프로세스를 개선하는 확장 가능하고 유연한 플랫폼을 만들었습니다.3
교육: 일부 소프트웨어 기반 교육 솔루션은 온디바이스 AI를 사용하여 맞춤형 가상 지원, 자연어 상호 작용, 심지어 증강 현실 경험까지 제공합니다. 예를 들어, ViewSonic 디지털 화이트보드 체험은 에지 및 비전 기술을 사용하여 원격 학습에 참여하는 학생과 교사들을 위한 강의실 환경을 재현합니다.
의료: 에지 컴퓨팅은 입원 및 외래 모니터링과 원격 건강 서비스의 결과를 변환하고 영상 장비에 머신 및 딥 러닝 추론을 사용하여 건강 문제를 더 빨리 감지하는 데 사용할 수 있습니다. Philips는 의료 영상의 IA 추론을 개선하여 값비싼 새 하드웨어를 사용할 필요 없이 기존 CT 스캔 장비에서 188% 더 높은 결과를 거두었습니다.4

응용 분야의 에지 컴퓨팅 기술

인텔 IoT 총괄 매니저인 Steen Graham은 "The Inside Edge" 5화에서 의료에서 제조, 소매에 이르기까지 에지 컴퓨팅의 실제 응용 분야에 대해 살펴보고 인텔이 제공하는 에지 컴퓨팅 솔루션이 어떻게 고객에게 새로운 경험을 제공하고 전체 산업에 파괴적인 혁신을 가져올 수 있는지 보여줍니다.

에지에서 시작되는 성과 개선

에지 컴퓨팅은 기업과 서비스 공급업체가 데이터의 가치를 극대화할 수 있는 전례 없는 기회를 제공합니다. 적합한 파트너와 함께하는 기업은 모든 지점에서 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다. 인텔은 실제 가치를 창출하는 수만 개의 에지 배포, 수백 개의 시장 지원 솔루션, 표준 기반 기술, 그리고 전 세계에서 가장 성숙한 개발자 에코시스템을 통해 지능형 에지 구현에 도움을 드립니다.

더 많은 에지 컴퓨팅 주제 살펴보기

데이터 스토리지, 전송, 처리 및 분석을 연결하는 솔루션을 개발한 인텔의 경험을 통해 인텔 기반의 수만 개의 에지를 배포하는 성과를 이루었습니다. 다음 리소스에 액세스하여 자세히 알아보십시오.

인텔® 에지 컴퓨팅 기술 및 솔루션

인텔® 에지 기술 및 솔루션을 살펴보고 애플리케이션의 가능성을 알아보십시오.

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인텔 사물 인터넷(IoT)을 통한 지능적인 의사 결정

인텔이 더 많은 지능형 사물 인터넷(IoT)을 사용하여 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하도록 지원하는 방법을 알아보십시오.

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인텔® AI: 생산 분야 성공 사례

인텔과 그 파트너가 생산 분야의 에지에 AI를 제공하는 방법을 알아보십시오.

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5G 및 에지 컴퓨팅

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FAQ

자주 묻는 질문

에지 컴퓨팅이란 데이터를 네트워크 내에서 데이터가 생성되는 위치와 더 가까운 곳에서 처리, 분석 및 저장하여 실시간에 가까운 속도로 분석하고 대응함으로써 수익화하고, 새로운 서비스를 제공하며, 운영 시간과 비용을 절감할 수 있는 가능성을 창출하는 것을 말합니다. 에지 컴퓨팅의 5가지 주요 동력은 지연 시간, 대역폭, 보안, 연결성 및 AI입니다.

네트워크 에지는 네트워크 코어 바로 외부에 위치하며 지역 데이터 센터, 차세대 중앙 사무소(NGCO), 고정 유선 액세스 지점, 무선 액세스 기지국 및 무선 액세스 네트워크(RAN)와 같은 통합 위치를 포함합니다.

에지 클라우드 컴퓨팅은 특정 유형의 워크로드에서 에지 컴퓨팅으로 클라우드 컴퓨팅을 강화합니다. 에지 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 마이크로 데이터 센터 역할을 하는 에지 서버에서 호스팅되는 에지 클라우드가 데이터 수집, 저장 및 신속한 데이터 처리를 위해 지능형 에지 노드를 로컬 장치, 장비 및 리소스에 더 가깝게 배치하여 클라우드의 편의성을 에지 네트워크로 확장합니다. 따라서 거의 실시간에 가까운 데이터에 의존하는 에지 애플리케이션의 지연 시간이 단축됩니다.

제품 및 성능 정보

1

Rob van der Meulen, "에지 컴퓨팅이 인프라 및 운영 리더에게 주는 의미," Smarter with Gartner, 2018년 10월 3일, https://www.gartner.com/smarterwithgartner/what-edge-computing-means-for-infrastructure-and-operations-leaders/

2

Tom Taulli, "다크 데이터에 대해 알아야 할 점," Forbes, 2019년 10월 27일, https://www.forbes.com/sites/tomtaulli/2019/10/27/what-to-ko-back-about-about-dark-data/?sh=62b9d4be2c79

4

“인텔과 Philips, 주요 이미징 사용에서 딥 러닝 추론 가속화," Intel News Byte, 2018년 8월 14일, https://newsroom.intel.com/news/intel-philips-accelerate-deep-learning-inference-cpus-key-medical-imaging-uses/#gs.kx7zmx 인텔은 공지 없이 언제든지 제품 판매 여부와 지원 여부를 변경할 수 있습니다. 자세한 정보는 인텔 계정 담당자에게 문의하십시오.