[TECH웨이브] 엣지 컴퓨팅의 과제 및 해결방안

[테크월드뉴스=김경한 기자] 슈나이더 일렉트릭의 최근 조사에서 한국, 호주, 대만 등 아시아태평양(APAC) 지역 10개국 기업 관계자 1100명의 72%가 엣지 컴퓨팅을 채택해 IT 비용 절감 측면에서 긍정적이라고 답변했다. 또한, 의료 산업에 종사 중인 응답자의 절반이 엣지 컴퓨팅을 채택했는데, 이중 80%는 기존에 클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용했던 고객이었다. 클라우드에서 엣지 컴퓨팅으로 전환하는 가장 큰 이유는 대역폭, 지연 시간, 보안 의무 해결을 통한 비용 효율성 향상 때문이다. 금융 서비스 종사 조직의 63%는 엣지 컴퓨팅 채택을 고려 중이라는 응답도 나왔을 정도로 그 중요성이 부각되고 있다. 

엣지 컴퓨팅이 필요한 이유

인텔에 따르면, 2025년에는 데이터의 75%가 현재 대부분의 처리가 이뤄지는 중앙 데이터센터의 외부에서 생성될 것으로 예상된다. 이런 양상은 오늘날 기업에서 수집한 모든 데이터의 약 90%가 사용되지 않는 결과를 초래할 수 있다. 따라서 엣지 컴퓨팅의 활용은 시간이 지날수록 그 어느 때보다 중요해질 것으로 여겨진다. 

특히 사물인터넷(IoT) 디바이스의 폭발적인 성장과 증가하는 컴퓨팅 파워로 인해 데이터의 양은 전례없이 증가하고 있다. 글로벌 시장조사기관인 ‘모도 인텔리전스(Mordor Intelligence)’는 전 세계 IoT 시장이 2020년 7614억 달러에서 2026년 1조 3860억 달러로 연평균 10.53%에 달할 것으로 전망했으며, 이에 따라 IoT 디바이스 양도 급증할 것으로 분석된다. 

더불어 5G 네트워크로 인해 연결된 모바일 디바이스의 수가 지속적으로 늘어나면서 데이터 볼륨은 꾸준히 증가할 것으로 예상된다. 

이전에는 클라우드와 인공지능(AI)이 데이터에서 실현 가능한 인사이트를 이끌어냄으로써 혁신을 자동화하고 가속화할 것으로 기대됐다. 하지만 상호 연결된 디바이스들이 만들어 내는 데이터의 규모와 복잡성이 기하급수적으로 증가함에 따라 이는 이미 네트워크와 인프라의 용량을 넘어서기 시작했다. 

더군다나 디바이스가 만들어 내는 모든 데이터를 중앙 집중화된 데이터센터나 클라우드로 전송하게 되면 대역폭과 지연 등의 문제점이 발생한다. 

엣지 컴퓨팅은 이에 대해 보다 효율적인 대안을 제시한다. 데이터가 작성된 위치와 더 가까운 곳에서 데이터가 처리되고 분석되기 때문이다. 대기 시간 없이 실시간 데이터 처리를 진행해 데이터 흐름을 가속화하며, 이를 통해 각종 스마트 애플리케이션 및 IoT 기기는 데이터가 생성될 때 즉각적으로 반응해 대기 시간이 줄어든다. 

엣지 컴퓨팅을 통해 소스 주변에서 대용량 데이터를 효율적으로 처리함으로써 인터넷 대역폭 사용량을 감소시킬 수 있다. 따라서 비용을 줄이는 것뿐만 아니라 애플리케이션이 원격 위치에서 효과적으로 사용되도록 보장한다.  

이처럼 엣지 컴퓨팅을 이용하면 보다 빠르고 종합적인 데이터 분석이 가능하며, 이에 따라 인사이트 확대, 응답 시간 향상, 고객 경험 개선을 제공하기 위한 기회를 확보할 수 있다. 

엣지 컴퓨팅의 과제

엣지 컴퓨팅은 분산된 IT 환경을 간소화할 수 있지만, 엣지 인프라를 항상 쉽게 구현하고 관리할 수 있는 것은 아니다. 이에 대해 레드햇은 다음과 같은 문제점을 지적했다. 

우선 엣지 서버를 많은 소규모의 현장으로 늘리는 것은 단일 코어 데이터센터에 동일한 용량을 추가하는 것보다 훨씬 더 복잡하다. 물리적 위치의 오버헤드(특정한 목표 달성을 위해 요구되는 시간, 메모리, 대역폭, 자원 등)가 증가해 소규모 기업이 관리하기에는 부담이 될 수 있다. 

두 번째로는 엣지 컴퓨팅 현장에는 기술 전문가가 없거나 제한적일 수밖에 없다. 이를 해결하기 위해선 현장에서 장애가 발생하는 경우 비기술직 현장 인력이 쉽게 해결한 다음 다른 지역의 전문가 인력이 중앙에서 관리할 수 있도록 인프라를 구축해야 한다. 
세 번째로는 엣지 컴퓨팅 구역의 물리적 보안 수준이 데이터센터와 같은 코어 구역보다 훨씬 더 낮은 경우가 많다. 따라서 엣지 컴퓨팅을 활용하는 기업은 악의적이거나 우발적인 상황으로 인한 중대한 위험을 처리해야 하는 어려움이 발생한다. 

이를 해결하기 위해선 ▲중앙집중식 인프라와 동일한 툴과 프로세스를 사용해 관리할 수 있는 솔루션 ▲하드웨어 설치 공간의 크기, 까다로운 환경, 비용 등의 다양한 요구사항 해결 ▲네트워크 장애 발생 시에도 엣지 사이트의 계속적인 작동 보장 ▲민감한 데이터의 저장 또는 인터넷 전송 권한을 제한함으로써 데이터 보안 강화 등의 조치가 필요하다. 

엣지-투-클라우드

하지만 인간의 두뇌로는 시시각각 새롭게 생성되는 데이터 속에서 일정한 관계성을 찾아내는 일은 쉽지 않아, 클라우드와 엣지 컴퓨팅 간 머신 러닝의 도입이 증가하고 있다. 클라우드는 대용량의 데이터 세트와 복잡한 알고리즘에 기초해 머신 러닝 모델을 창출하고 엣지 플랫폼에 넘겨준다. 그러면 엣지 플랫폼은 해당 모델을 이용해 실시간으로 데이터 세트를 처리하게 된다. 실제로 머신 러닝은 점차 늘어나는 데이터를 조합으로 재구성하고 창의적 통찰력을 제공하는 촉매로써 기능하고 있다. 

여기에서 알 수 있듯 엣지 컴퓨팅의 문제 해결에는 클라우드가 연관돼 있다. 정보통신정책연구원은 향후 엣지 컴퓨팅이 클라우드 컴퓨팅과 ‘경쟁’이 아닌 ‘공존’ 관계로 나아갈 것으로 예측했다. 

IoT 기기들이 더욱 실용화되면서 실시간으로 막대한 양의 데이터를 저장하고 가장 효율적으로 전송하며 처리할 수 있는 능력이 요구되는 시대가 도래하면서 엣지 컴퓨팅은 필수불가결한 기술이 됐다. 하지만 엣지 컴퓨팅은 엣지와 클라우드 간 협업은 점점 더 중요해질 것이다. 상위의 ‘집중형’ 클라우드와 하위의 ‘분산형’ 클라우드 사이에 분업 내지 협업이 이뤄질 때 수없이 쏟아지는 데이터를 소화할 수 있기 때문이다. 

이런 시스템을 ‘엣지-투-클라우드(Edge-to-Cloud)’라고 하며, 엣지 및 클라우드 컴퓨팅이 상호 연계될 때 많은 양의 데이터를 보다 효율적이고 신속하며 안전하게 대응해 분석하고 이를 적용할 수 있다. 또한 이런 체계를 통해 엣지에서 클라우드로 데이터를 보낼 때 프라이버시 정책을 강화할 수 있다.