에지 컴퓨팅(Edge Computing)

과학(Science)/산업 (Industry)

에지 컴퓨팅(Edge Computing)

SURPRISER - Tistory 2023. 10. 12. 14:24

0. 목차

'에지 컴퓨팅'이란?
'에지 컴퓨팅' 서비스
'에지 컴퓨팅'의 핵심 기술
'에지 컴퓨팅' 산업 전망
'에지 컴퓨팅' 관련 기업

1. '에지 컴퓨팅'이란?

1-1. '클라우드 컴퓨팅'의 한계를 극복하는 '에지 컴퓨팅'

중앙 처리 방식으로 대표되는 '클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)'은 대용량 데이터를 신뢰성 있게 처리하는 것에 한계가 있다. 이에 데이터 통신의 신뢰성과 실시간 서비스를 제공할 수 있는 분산 처리 방식의 '에지 컴퓨팅(Edge Computing)'이 주목받게 되었다. 특히 '사물인터넷(IoT: Internet of Thing)'의 발전에 따라, 급증한 데이터들을 효과적으로 처리하기 위해 '클라우드 컴퓨팅'에서 '에지 컴퓨팅'으로 데이터 처리 방식이 전환되고 있다. 데이터 발생이 사용자의 스마트 기기뿐 아니라 IoT를 구성하는 '센서(Sensor)'와 '카메라(Camera)'까지 확장되고 있는 상황에서, 이러한 양의 데이터를 '클라우드 컴퓨팅' 환경에서 처리하는 것은 비효율적이다.

그 이유는 '클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)'의 처리 방식 때문이다. '클라우드 컴퓨팅'은 각종 기기에서 수집한 데이터를 기기와 멀리 떨어진 중앙 서버에서 처리한 후, 이를 다시 기기로 송신하는 방식이다. 따라서 기기와 중앙 서버의 거리만큼 시간 지연이 발생하여 데이터 전송 중간에 발생할 오류 확률도 그만큼 높다. 반면 '에지 컴퓨팅(Edge Computing)'은 데이터를 중앙 서버까지 보내지 않고 기기 가까운 곳에 서버를 배치하여 처리한다. 따라서 정보를 수집하는 에지에서 데이터를 바로 처리하고 연산 결과를 현장에 즉각 적용할 수 있으므로, 데이터 부하량도 줄어들 뿐 아니라 클라우드 컴퓨팅보다 더 신속하다. 이러한 이유로 '클라우드 컴퓨팅'에서 '에지 컴퓨팅'으로 데이터 처리 방식이 전환되고 있으며, 에지 컴퓨팅의 활용도 역시 계속해서 증가하고 있다.

즉, 처리해야 할 데이터가 많지 않고 전송 지연이 치명적이지 않은 환경에서는 '클라우드 컴퓨팅'이 효율적이지만, 데이터가 많고 실시간 처리의 중요도가 높을수록 '에지 컴퓨팅'이 더 효율적이다. 또한 데이터 증가에 따른 '인프라 증설'도 '에지 컴퓨팅' 환경에서는 필요 부분만 적용하므로 비용을 좀 더 절약할 수 있어, IoT 시대에 에지 컴퓨팅은 핵심 요소로 부상하고 있다.

1-2. 에지 컴퓨팅의 빠른 데이터 처리로 통신 신뢰성 향상

'에지 컴퓨팅(Edge Computing)'은 '클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)'이 다소 거리가 떨어진 곳에서 데이터를 처리하는 것과 달리 기기의 주변에서 데이터를 수집·분석·처리한다. 이러한 방식은 현장에서 수집된 데이터를 각각 가까운 곳에서 처리하기 때문에 중앙 처리 방식 대비 다음과 같은 장점이 있다.

실시간으로 데이터 처리 가능: 에지 컴퓨팅은 처리해야 할 데이터와 물리적으로 가까워 응답속도가 빠르고, 실시간급으로 데이터를 처리할 수 있다. 실시간으로 데이터를 처리하기 때문에 데이터 흐름을 원활하게 할 수 있고, 데이터가 생성되는 장치나 근처에서 데이터를 분석하기 때문에 대기 시간을 줄일 수 있다. 또한 저장이나 백업할 필요가 없는 데이터는 버리고, 꼭 필요한 데이터만 클라우드와 같은 원격 서버로 전송하여 네트워크를 효율적으로 운영할 수 있다.
'네트워크 비용' 및 '인프라 구축 비용' 절약: 에지 컴퓨팅은 '네트워크 비용' 및 '인프라 구축 비용'을 줄일 수 있다. 사용자 기기에 의해 생성되는 대부분의 원격 데이터는 '에지 컴퓨팅'을 사용하면 데이터를 클라우드로 보내기 전에 필터링하고 처리한다. 이것은 곧 '데이터 전송에 대한 비용 감소'와 '프로그램과 관련이 없는 데이터의 클라우드나 스토리지 구축 비용의 감소'로 이어진다. 또한 기업이 성장함에 따라 전용 데이터 센터를 구축하거나 확장하는데 많은 비용이 소요되나, 에지 컴퓨팅은 '데이터 처리'와 '저장·분석 기능'이 최종 사용자 가까이에 배치되므로 적은 비용으로 최대 효과를 가져올 수 있다.
연속성 보장: 에지 컴퓨팅은 데이터에 대한 신뢰성이 향상되어 서비스의 연속성을 보장할 수 있다. 에지 컴퓨팅은 스스로 주요 데이터를 처리하고 중앙에 있는 메인 서버와 필요 자료만 전송하기 때문에, 중앙에 있는 서버의 중단되더라도 자체적으로 연속적인 서비스를 제공할 수 있다. 또한 네트워크에 연결된 에지 컴퓨팅 장치는 주변에 다른 에지 컴퓨팅 장치와도 연결되어 사용자가 필요한 서비스 및 정보를 여러 경로로 액세스할 수 있다. 즉, 한 번의 접속 실패나 오류로는 서비스가 완전히 중단되지 않는다. 따라서 기업이 서비스 제공자는 고객에게 끊김 없는 서비스를 보장할 수 있다.
잠재적 보안 위험 감소: 에지 컴퓨팅은 잠재적 보안 위험이 적다. 에지 컴퓨팅은 네트워크를 통해 중앙 서버로 전달되는 데이터양을 줄이고, 데이터를 한 곳이 아닌 여러 곳에 분산시키기 때문에, 보안 측면에서 매우 유리하다. 중앙에 존재하는 정보는 해킹 시 모든 정보가 노출되는 사고로 이어질 수 있지만, 에지 컴퓨팅은 이부 정보만 중앙으로 전송하여 해커가 중앙에 집중된 클라우드에 침투하더라도 사용자의 모든 정보가 위험에 처하지는 않는다. 따라서 중앙 집중형 '클라우드 컴퓨팅'과 비교하면 '에지 컴퓨팅'은 잠재적으로 보안에 대한 위험이 적다고 볼 수 있다.

2. '에지 컴퓨팅' 서비스

'에지 컴퓨팅(Edge Computing)'은 '빠른 응답속도'와 '비용 절감 효과', '데이터 신뢰성' 등 많은 장점으로 다양한 산업에 적용이 가능하다.

가상현실(VR): '가상현실(VR: Virtual Reality)'은 새로운 디지털 세계를 제공하는 기술이다. '가상현실(VR)'은 제조, 게임, 미디어, 자동차, 의료와 같은 영역에서 새로운 작업 방식을 여어, 생산성을 높이고 완전히 새로운 사용자 경험을 지원할 수 있다. VR은 향후 ICT 시장을 혁신할 수 있는 4차 산업혁명 시대의 핵심 분야로 분류되나, 실제 세계와 사용자의 움직임을 결합하고 동기화하려면 매우 많은 양의 '그래픽 렌더링 프로세스(Graphics Rendering Process)'가 필요하다. 이에 'VR 장치'와 '중앙 서버' 간 부하 분담을 목적으로 '에지 컴퓨팅'을 연결하면 매우 큰 효과를 볼 수 있다. VR은 매우 낮은 지연시간과 높은 안정성 및 넓은 대역폭 등이 요구되므로 '에지 컴퓨팅'을 통해 수준 높은 서비스를 구현할 수 있다.
자율주행(Autonomous Driving): 자율주행에도 '에지 컴퓨팅'이 활용된다. 자율주행을 위한 시스템은 여러 가지 기술들이 결합되어 있고, 이 중 에지 컴퓨팅에 기반한 'V2C(Vehicle-to-Cloud, 차량 대 클라우드 서버 간 통신)' 솔루션은 완전 자율주행을 위한 기술 중 하나로 분류된다. 에지 컴퓨팅을 이용하면 자율주행차가 클라우드에 저장된 자동차 운행에 필요한 '고해상도 3D 지도', '실시간 도로 상태', '실시간 교통상황' 모니터링 정보들을 수신할 수 있다. '정교하고 빠른 운행', '차 안 승객들을 위한 풍부한 서비스'를 제공하는 데 중추적 역할인 '에지 컴퓨팅'은 다양한 정보를 종합적으로 취합하고 실시간으로 분석하여 자율주행 시스템의 완성도를 높인다.

'가상현실(VR)'과 '자율주행(Autonomous Driving)'에서 에지 컴퓨팅의 활용도를 보듯이, 에지 컴퓨팅은 데이터가 발생하는 근처에서 즉시 데이터를 분석하고 현장에 즉각 응답하는 구조이므로 '신속성', '안정성', '보안성'이 높으며, 다양한 '미션 크리티컬 서비스(Mission Cricital Service)'를 가능하게 한다. 미션 크리티컬 서비스(Mission Cricital Service)'란 '자율주행차', '스마트 팩토리(Smart Factory)', '드론 주행'과 같은 고도의 신뢰성과 실시간 수준의 응답속도가 요구되는 서비스를 말한다.

3. '에지 컴퓨팅'의 핵심 기술

'에지 컴퓨팅(Edge Computing)' 관련 기술은 '오픈소스 플랫폼(Open Source Platform)'과 '통신 프로토콜(Communication Protocol)'을 중심으로 특허출원이 활발하다. 또한 '사물인터넷(IoT)', '5G 이동통신(5th Generation Mobile Telecommunication)', '스마트 팩토리(Smart Factory)' 등에서 에지 컴퓨팅이 서비스의 중추적인 역할로 부상하고 있다.

3-1. 오픈소스 플랫폼

'에지 컴퓨팅(Edge Computing)'에서 '오픈소스 플랫폼(Open Source Platform)'은 단말에서 중앙 서버까지 흘러가는 모든 데이터와 컴퓨팅 경로에 소프트웨어 기술들을 배치하여 서비스들을 빠르게 수용할 수 있도록 하는 플랫폼이다. '에지 컴퓨팅' 동작의 핵심이라고 할 수 있으며, '오픈소스 플랫폼'은 에지 컴퓨팅이 산업 환경에 적합할 수 있도록 기술적 완성도를 높이는 데 목적을 두고 있다. 따라서 '오픈소스 플랫폼'은 서비스 신뢰성을 높이고 효율적인 운영을 하기 위해 '아키텍처의 정의'와 '시스템 구성 기술', '운영 관리 기술'에 집중되어 있다. 이와 관련하여 최근 에지 컴퓨팅을 위한 '오픈소스 플랫폼'이 다수 등장했다. 주요 플랫폼들로는 '엣지엑스 파운드리(EdgeX Foundry)', '오픈엣지(OpenEdge)', '이클립스 큐라(Eclipse Kura)' 등이 있다.

엣지엑스 파운드리(EdgeX Foundry): '엣지엑스 파운드리(EdgeX Foundry)'는 2017년 '리눅스 재단(LF: Linux Foundation)'에서 시작한 오픈소스이다. '에릭슨(Ericsson)', 'HP', '인텔(Intel)' 등이 설립 멤버이며, 개별 기술이 가진 핵심적인 기능들을 빠르게 수용할 수 있는 구조를 추구하고, IoT를 중심으로 '산업', '기업환경', '실제 적용 프로세스'를 단순화하려는 목적을 가진다. EdgeX Foundry는 또한 '리눅스(Linux)', '윈도우(Windows)'를 비롯한 주요 하드웨어·소프트웨어 플랫폼과 모든 프로그램 언어 환경을 지원하는 특징이 있다.
오픈엣지(OpenEdge): '오픈엣지(OpenEdge)'는 '클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)', '데이터(Data)', '서비스(Service)'를 에지 기기까지 자연스럽게 연결하는 것을 목표로 하는 오픈소스 플랫폼이다. 중국의 '바이두(Baidu)'가 주도하고 있고, 다른 플랫폼처럼 '모듈화', '컨테이너화'를 통해 기기들을 제어하며 보안성을 확보한다. 또한 '오픈엣지'는 BIE(Baidu IntelliEdge)'라는 클라우드 관리 도구와 연동하여 응용 프로그램 배포 등을 쉽게 할 수 있는 특징이 있다.
이클립스 큐라(Eclipse Kura): '이클립스 큐라(Eclipse Kura)'는 'IoT 게이트웨이(IoT Gateway)'를 구축하기 위한 플랫폼이다. '이클립스 큐라'는 'IoT 게이트웨이'들을 원격으로 관리할 수 있는 응용 프로그램 컨테이너이며, 사용자가 자신의 IoT 프로그램을 구성하고 배포할 수 있도록 API를 지원한다. '이클립스 큐라'는 '자바 가상 머신(Java Virtual Machine, 자바 언어로 작성된 프로그램을 해석해서 실행하는 가상적 컴퓨터)' 위에서 실행하여 프로세스를 단순화하였고, '네트워크 설정', 'IoT 서버와의 통신'을 위한 번들을 제공하는 특징이 있다.

3-2. 통신 프로토콜

'에지 컴퓨팅'에서 'IoT 데이터 처리를 위한 프로토콜'은 IoT 단말에서 중앙 서버까지 데이터를 송수신하는 '메시징 프로토콜(Messaging Protocol)'을 의미한다. 단말에서 생성된 데이터는 '에지 컴퓨팅 서버(Edge Computing Server)'를 통해 중앙 서버로 전달되는데, '에지 서버(Edge Server)'와 '중앙 서버(Central Server)' 간에는 HTTP/HTTPs를 사용한다.

HTTP/HTTPs는 일반적으로 '컴퓨터 통신', '인터넷 통신'에 사용되는 프로토콜이다. 그러나 HTTP/HTTPs는 통신을 위해 연결 서버들이 모두 온라인 상태를 유지해야 한다. 따라서 항시 온라인 상태가 아닌 IoT 기기들은 HTTP/HTTPs를 사용하지 않고, IoT를 위한 전용 프로토콜인 'MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)', 'CoAP(Constrained Application Protocol)' 등을 주로 사용한다.

MQTT나 CoAP는 HTTP/HTTPs와 달리 대역폭이 작고 기기 자체 배터리 소비를 절감시킬 수 있으며, 단방향 통신만으로 데이터 전송이 완료되기 때문에 통신에 대한 비용 절감 효과가 있다. 또한 데이터를 집약적으로 모으고 활용하는데 비용과 시간을 크게 절감할 수 있는 특징과, 브로커를 통해 데이터를 전달하는 구조로 되어있어 보안 효과가 높다. MQTT나 CoAP는 메시지를 교환하여 권한이 없는 외부 장치가 정보에 접근하는 것을 쉽게 막을 수 있다. 아울러 데이터 전송 과정에서 암호화를 지원하기 때문에, 데이터 전송 중 해킹 가능성을 최소화할 수 있다.

3-3. 모바일 에지 컴퓨팅

'모바일 에지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing)'은 '무선 네트워크'(Wireless Network)'에 '에지 컴퓨팅(Edge Computing)'을 적용하여 모바일 '코어망(Core Network, 대용량·초고속 전송 기능의 통신 시스템을 구성하는 백본망)'의 혼잡을 완화하고, 다양한 서비스를 사용자 가까이서 지원하는 기술이다. '모바일 에지 컴퓨팅'은 모바일 이용자의 근접한 위치에서 응용 서비스 전개는 물론, 콘텐츠를 저장하고 처리할 수 있는 고도의 분산 컴퓨팅 환경을 제공한다. 이를 통해 유연한 모바일 광대역 서비스뿐 아니라, 새로운 비즈니스 모델을 만들 수 있고, 기지국 내부 또는 주변에서 이루어지는 다양한 정보들을 수집할 수 있다. '모바일 에지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing)'의 핵심은 '네트워크(Network)'와 결합하는 '에지 컴퓨팅 서버(Edge Computing Server)'이다. 해당 서버는 '무선 기지국들이 집중된 장소', '병원이나 대형 건물의 실내', '서비스가 필요한 권역의 중심'에 위치하여 무선 기지국을 제어한다.

또한 '에지 컴퓨팅 서버(Edge Computing Server)'는 컴퓨팅 자원의 '저장 기능', '연결 기능', '이용자 트래픽과 무선 및 네트워크 정보를 가지고 액세스할 수 있는 기능'을 포함하며 '멀티 벤더 플랫폼(Multi Vender Platform)'을 통해 응용 계층의 효율적인 통합을 이루어 낸다. '모바일 에지 컴퓨팅 서버(Mobile Edge Computing Server)'는 '호스트 인프라(Host Infrastructure)'와 '응용 플랫폼(Application Platform)'으로 구성되어 있다.

호스트 인프라(Host Infrastructure): '호스트 인프라'는 실제로 서버가 동작하는 물리적인 장비, 즉 '하드웨어 자원(Hardware Resources, 하드웨어 리소스)'이다. 이 '하드웨어 자원'은 가상화를 통해 응용 플랫폼이 동작할 수 있는 기반을 만들어 준다.
응용 플랫폼(Application Platform): '응용 플랫폼'은 '가상화 매니저'와 '응용 플랫폼 서비스'로 구성된다. '가상화 매니저'는 모바일 에지 컴퓨팅 서버'의 '인프라 리소스'들을 '개별 애플리케이션'이 이용할 수 있도록 'IaaS(Infra as a Service)' 역할을 한다. '응용 플랫폼' 서비스는 일종의 '미들웨어(Middleware)'로 개별 애플리케이션과 인프라 사이에서 '트래픽 분산', '서비스 등록', '서비스 간 통신'을 수행한다. '미들웨어(Middleware)'란 분산 컴퓨팅 환경에서 서로 다른 기종의 하드웨어나 프로토콜, 통신환경 등을 연결하여 응용프로그램과 그 프로그램이 운영되는 환경 간에 원만한 통신이 이루어질 수 있게 하는 소프트웨어를 말한다.

3-4. 다중 접속 에지 컴퓨팅(MEC)

'다중 접속 에지 컴퓨팅(MEC: Multi-access Edge Computing)'은 중앙 클라우드에 집중된 트래픽을 네트워크의 가장자리, 즉 최종 사용자에게 가까운 곳으로 분산시키는 것을 목적으로 한다. 일반적으로 '에지 컴퓨팅'을 정의하는 것과 유사한 개념이다. 하지만 '에지 컴퓨팅'이 스마트폰과 같은 최종 사용자 기기에서 컴퓨팅 성능을 최대한 활용하는 것에 비중을 두었다면, MEC는 중앙 클라우드에서 실행되던 많은 작업을 가능한 에지 쪽으로 밀어낸다는 개념적인 차이가 있다. 그리고 에지 컴퓨팅에 연결된 기기들이 유·무선 네트워크의 다양한 경로로 '인입(Lead-in)'된다는 개념이 추가되어 '다중 접속(Multi-access)'이라는 명칭이 붙는다. 즉 MEC는 유·무선 통신망이 혼합된 환경에 '클라우드 컴퓨팅'의 범용성과 편리함을 '네트워크 에지(Network Edge)' 부분에서 수행한다는 뜻이다.

MEC는 '스마트 팩토리(Smart Factory)'에서 최적의 효과를 볼 수 있다. '스마트 팩토리'는 과거 유선통신 기반 시스템으로 운영하는 경우가 많았으나, 최근에는 'IoT', '무선랜' 등 다양한 무선통신 시스템도 혼용하여 운영한다. 또한 스마트팩토리는 '신속성을 요구하는 데이터'와 '고정밀 분석이 필요한 데이터'를 동시에 추구하기 때문에, '클라우드'와 '에지 컴퓨팅'을 조합한 MEC가 효율적인 운영을 지원할 수 있다.

3-5. 지능형 검침 인프라(AMI)

에너지 분야에서 '스마트 그리드(Smart Grid)'가 사용 중인 가운데, 여전히 에너지 분야의 중심이 되는 것은 '지능형 검침 인프라(AMI: Advanced Metering Infrastructure)'이다. AMI의 가장 큰 특징은 배전 사업자가 설치한 확실한 우영 주체가 있는 폐쇄형 IoT 시스템이다. 대다수 국가에서는 에너지 소비 정보를 매우 중요한 보안 정보로 취급하기 때문에 보안이 강조되는 '폐쇄형 시스템'을 사용하고, 극도의 효율성을 추구한다. 효율성을 추구하므로 계층 구조로 설계되어 있고, 각 설비의 전력량을 수집하는 하위 '미터 노드(Meter Node)'들은 검침 정보를 '상위 단(HES: Head End System)'으로 전달한다. 하위 '미터 노드'들은 HES의 요청을 받기도 하는데, 이러한 구조의 중간 매개체 역할은 '데이터 집중기(Data Concentrator)'가 하며, '데이터 집중기'에는 에지 컴퓨팅 기술이 적용되어 있다. 에지 컴퓨팅 기술이 적용된 '데이터 집중기'는 AMI에서 '검침 정보에 대한 유효성 검증(마이너스 전력 사용량, 시간 순서가 어긋난 검침 정보 등)'과 1차 데이터 처리를 담당한다. 한 예로 전력시스템에서 가장 중요한 이벤트인 정전이 발생했을 경우, 하위 미터 노드들은 전력 공급이 끊어졌다는 경보를 발생시킨다.

넓은 지역에서 발생한 정전사태라면 수천 개 이상의 '미터 노드'들이 동시에 각각의 정전경보를 발생시킨다. '데이터 집중기'는 첫 번째 정전경보를 실시간으로 HES에 전송하지만, 이후 일정 시간 동안 발생하는 정전 경보들은 모아서 하나의 경보로 전송한다. 즉, 통신망 인프라 부하를 지능적으로 줄이고 효율적으로 데이터를 처리한다. 이와 같은 효율성으로 AMI가 점치 보편화되고, 에지 컴퓨팅이 적용된 '데이터 집중기'의 역할은 증가하고 있다. 최근에는 1시간 단위 검침을 요구하던 조건이 15분 단위까지 강화되면서, 각 데이터 집중기는 독자적으로 정해진 주기에 따라 하위 단의 '미터 노드'들 데이터를 수집한다. 즉, 이전에는 최상위 단에서만 처리하던 작업들이 '에지 노드'인 '데이터 집중기'로 이전하고 있는 추세이다.

3-6. 지능형 에지 컴퓨팅(IEC)

'지능형 에지 컴퓨팅(IEC: Intelligent Edge Computing)'은 에지 컴퓨팅에 인공지능 기능을 부여하여 '데이터 분석의 신뢰성'과 '응답의 신속성'을 향상시킨 차세대 에지 컴퓨팅이다. '스마트 기기'와 'IoT 기기'에 의해 증가한 데이터들이 지속적으로 네트워크에 유입될 때, 네트워크는 병목현상으로 데이터가 손실되거나 전송 지연이 발생할 수 있다. 하지만 네트워크는 데이터를 신뢰성 있게 수집하고, 빅데이터 분석을 위해 클라우드 컴퓨팅으로 안전하게 전달해야 한다. 게다가 실시간 및 고신뢰성을 요구하는 '미션 크리티컬 서비스(Mission Cricital Service)'의 경우, 분석된 데이터의 즉각적인 응답이 필요하다.

'지능형 에지 컴퓨팅(IEC: Intelligent Edge Computing)'은 '분산 인공지능 처리 기술'과 '가상화 기반 마이크로 서비스 기술'을 이용하여 이와 같은 사항에 유연하게 대처하고, '핵발전 알람 시스템', '지능형 신호등 제어 서비스' 등 고신뢰성 서비스를 지원한다.

분산 인공지능 처리 기술: '분산 인공지능 처리 기술'은 인공지능 기법 'DNN(Deep Neural Network)'를 적용한 기술이다. DNN은 매우 높은 정확도를 특징으로 '이미지 분류', '음성 인식', '자연어 처리' 등 많은 애플리케이션에 활용되고 있다. DNN은 클라우드와 에지 컴퓨팅 노드 간 분산 처리가 가능하도록 구성되어 있는데, 에지 컴퓨팅 노드에서 DNN의 초반 Layer 연산 과정을 거치다가 특정 Layer에 도달했을 때 중간 처리 결과를 가지고 정확도를 계산하도록 구성되어 있다. 에지 컴퓨팅 노드가 여러개 존재할 경우, 중간의 집적 장치인 '집선기(Aggregator)'를 두어 각 노드에서 처리된 결과를 취합하고 Exit 여부를 판단한다.
가상화 기반 마이크로 서비스 기술: '가상화 기반 마이크로 서비스 기술'은 서비스를 담당하는 각 기능들이 서로 연관을 주지 않도록 설계하여, 빠른 배포와 수정능력을 증대시킨 구성을 의미한다. 이들 마이크로 서비스는 실제로 물리적인 인프라에 가상화된 'VF(Virtual Function)'로 동작하는데 상호 네트워킹을 위해서는 'SDN(Software Define Network)'을 사용하여 제어한다.

4. '에지 컴퓨팅' 산업 전망

에지 컴퓨팅 시장 전망은 다음과 같이 3가지로 분석된다.

새로운 비즈니스 모델의 등장: 에지 컴퓨팅은 새로운 비즈니스 모델을 가져올 것으로 예측된다. '퍼블릭 클라우드 제공 업체', '인터넷 서비스 제공 업체', '콘텐츠 전송 내트워크(CDN: Contents Delivery Network)' 또는 '데이터 센터 업체'와 같은 많은 공급업체가 기본 IaaS 및 PaaS 서비스를 제공하기 위해 이미 에지 컴퓨팅을 구현하기 시작했다.
AI 기반의 IoT를 위한 필수 기술이 된다: 에지 컴퓨팅은 '인공지능(AI)' 기반의 IoT를 위한 필수 기술이 될 것으로 예측된다. 최근 Ai 기술이 발전하면서 원격 데이터 센터가 아닌 스마트 기기에서 기계 학습 작업을 수행하거나 가속화하는 '에지 AI 칩'에 대한 요구가 커지고 있다. 에지 AI 칩'은 '로봇', '카메라', '센서' 및 '기타 IoT 장치'와 같은 여러 엔터프라이즈 시장에서 사용뿐 아니라, '스마트폰', '태블릿', '스마트 스피커', '웨어러블'과 같은 소비자 기기에도 적용될 것으로 보인다. 기존에는 클라우드 데이터 센터에서 AI가 훈련되고 추론되었다면, 이제는 추론이 데이터가 생산되는 부분으로 내려오게 되면서 에지 컴퓨팅의 필요성과 중요성은 더욱 강조될 것이다.
'에지 컴퓨팅'과 '클라우드 컴퓨팅'의 공존: '에지 컴퓨팅(Edge Computing)'과 '클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)'은 공존할 것으로 예상된다. 에지 컴퓨팅이 클라우드 컴퓨팅을 완전히 대체할 수는 없으므로, 에지 컴퓨팅이 클라우드 컴퓨팅의 단점을 보완하는 역할로서 두 기술은 서로 공존하는 형태가 될 것이다.

5. '에지 컴퓨팅' 관련 기업

전 세계적으로 '에지 컴퓨팅'은 '클라우드 서비스'를 제공 중인 '아마존(Amazon)', 'IBM', '구글(Google)' 등 글로벌 대형 IT 기업들이 시장을 선점하고 있다. 이러한 글로벌 기업들은 이동통신 업체와의 협업을 통해 '모바일 에지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing)' 분야에도 진출하면서 선점 효과를 확고히 하고 있다.

한편, 국내 에지 컴퓨팅 시장은 클라우드 시장을 선점한 이동통신 업체와 대기업의 IT 계열사가 활발하게 참여하고 있다. 장비나 솔루션 분야에는 중소업체들도 참여중이다. 에지 컴퓨티은 IoT 시장의 확대, 실시간 서비스 요구 등으로 지속적인 성장이 예상되고, '스마트 팩토리', '자율주행' 등 연관 연구도 활발히 진행 중이다. 특히 이동통신 사업자들은 대규모 인프라 투자도 이어가고 있다. 에지 컴퓨팅의 하드웨어 분야는 'GPU 제조업체', '통신 사업자' 등 대기업의 시장 점유로 신규 진입이 어려울 것으로 예상되나 '플랫폼 소프트웨어', 데이터 처리 등 '솔루션 분야'는 신규 업체에 다양한 기회가 있을 것으로 전망된다.

5-1. 아마존(Amazon)

국적: 미국

'아마존(Amazon)'은 AWS IoT Greengrass라는 이름으로 에지 컴퓨팅 솔루션을 제공한다. AWS IoT Greengrass는 연결된 기기에 대해 '로컬 컴퓨팅(Local Computing)', '메시징(Messaging)', '데이터 캐싱(Data Caching)', '동기화(Synchronization)', '머신러닝 추론' 기능을 로컬 장치까지 확장하는 소프트웨어이다. AWS를 기기까지 원활하게 확장하기 때문에 클라우드를 계속해서 사용하며, 데이터를 관리·분석·저장하는 동시에 생성되는 데이터와 관련한 로컬 작업도 가능하다. 클라우드에 연결되어 있지 않더라도 AWS IoT Greengrass Core가 Greengrass 내 연결된 기기에서 AWS Lambda 함수를 싱행하고, 디바이스 데이터를 동기화 상태로 유지하며 다른 디바이스와 안전하게 통신할 수 있다. AWS IoT Greengrass는 '정밀 농업', '산업시설 유지 보수' 등을 목표로 사업을 추진하고 있다.

5-2. IBM

국적: 미국

IBM은 2017년 초 모바일 기기 간의 'P2P(Peer-to-Peer)' 네트워크 기술 강화를 위해 The Weather Company와 파트너십을 체결하여, 인터넷 접속이 없이도 날씨 정보 알림이 가능한 'Mesh Network Alerts' 개발을 시작하였다. 해당 기술은 저지연 분산 컴퓨팅 환경 구축에 필수적인 기술 요소로, 최근에는 단순한 네트워킹뿐만 아니라 '근처 기기 선별', '효율적인 데이터 검색', '데이터 성능 보장', '인증' 등 에지 컴퓨팅에 필요한 기능들을 제공한다.

5-3. 구글(Google)

국적: 미국

'구글(Google)'은 2018년 7월 '구글 클라우드 넥스트(Google Cloud Next)' 콘퍼런스 행사에서 IoT 기기에서 빠르게 머신러닝 모델을 실행할 수 있도록 설계한 하드웨어 칩 '에지 TPU(Edge TPU)'와 소프트웨어인 '클라우드 IoT 에지(Cloud IoT Edge)'를 공개하였다. '에지 TPU'는 1센트 동전 위에 4개가 올라갈 정도로 크기가 작고 고성능·저전력을 구현하는 것이 특징이다. 사용자가 클라우드에서 머신러닝 학습 속도를 높인 후 에지에서 빠른 머신러닝 추론을 실행하도록 도와주고, '클라우드 IoT 에지(Cloud IoT Edge)'는 '이미지', '동영상', '음향', '동작(Motion)'을 에지 기기에서 바로 처리하고 분석할 수 있게 되었다.

5-4. SK텔레콤

국적: 한국

'SK텔레콤(SK telecom)'은 이동통신 회사로 이동통신과 기타 무선통신, 초고속 인터넷 등 통신 분야에서 다양한 서비스를 제공하고 있다. SK텔레콤은 5G 이동통신을 기반으로 '모바일 에지 컴퓨팅'의 표준과 서비스를 위해 해외 이동통신 업체들과 협업을 진행하고 있으며, '아마존 웹 서비스(AWS: Amazon Web Services)'와 협업하여 5G 네트워크와 클라우드 서비스가 접목된 에지 컴퓨팅 서비스를 목표로 하고 있다.

5-5. KT

국적: 한국

KT는 통신서비스 회사로 '유선 통신', 무선 통신', '전기 통신' 서비스를 제공하고 있고, 구축된 통신 설비를 기반으로 대여·교육·신용카드·부동산 등에 계열사를 소유하고 있다. KT는 국내 클라우드 서비스에서 우위를 차지하고 있으며, 이를 바탕으로 5G 네트워크 에지 컴퓨팅을 위한 기술검증 및 표준화를 수행하고 있다.

5-6. 삼성 SDS

국적: 한국

'삼성 SDS'는 삼성그룹의 IT 계열사로, 그룹 내 IT 서비스를 비롯하여 '대외 시스템 통합', '물류 사업', 'IT 솔루션 서비스' 등을 수행한다. '삼성 SDS'는 '에지 컴퓨팅(Edge Computing)'을 위한 솔루션을 개발 및 제공하고 있으며, 실제로 반도체 공장에 해당 솔루션을 도입하여 불량률 검사와 사고 예방에 적용한 사례가 있다.

5-7. LG CNS

국적: 한국

'LG CNS'는 LG그룹의 IT 계열사로, 그룹 내 IT 서비스와 '대외 시스템 통합', 'IT 솔루션', '서비스', '컨설팅' 등이 주요 사업 영역이다. LG CNS는 국내 클라우드 서비스 시장에 높은 점유율을 차지하고 있으며, 관련 기술을 바탕으로 산업용 IoT에 특화된 에지 컴퓨팅 솔루션을 출시하였다. LG CNS는 '구글(Google)'의 처리 유닛과 에지 컴퓨팅 솔루션을 활용하여 'LG화학'의 생산현장에 '디스플레이 패널 검사 시스템'을 구축한 이력이 있다.

5-8. 다산네트웍스

국적: 한국
설립: 1993년
특징: 통신장비 제조업체

'다산네트웍스'는 1993년에 설립된 '통신장비 제조업체'로 '백본망(Backbone network)'을 위한 장비에서부터 단말기를 위한 장비까지 다양한 수준의 유무선 통신장비를 제공 중이 회사이다. 다산네트웍스는 5G 네트워크를 위한 장비를 제공하고 있으며, 이와 함께 5G에 '모바일 에지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing)' 적용을 위해 솔루션 및 장비 연구를 진행 중이다.

5-9. 액세스랩(XSLAB)

국적: 한국

'엑세스랩(XSLAB)'은 2017년에 설립된 회사로 저전력 CPU인 'ARM' 기반의 서버를 개발하여 제공 중이다. 액세스랩의 서버 제품인 'V 랩터(V-Rapter)'는 전력 소모가 일반 서버 대비 20% 수준이며, '원격관리 소프트웨어'와 '가상화 솔루션'까지 제공하여 '에지 컴퓨팅 솔루션(Edge Computing Solution)'에 적용되기에 적합하다.

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