IoT
2017.10.31

벤더 기고 | 에지 컴퓨팅이 IoT의 결정적인 요소인 이유

Raj Talluri | Network World
오늘날의 항상 연결된 디바이스 중 다수가 클라우드 컴퓨팅의 혜택을 보고 있지만, IoT 제조업체와 애플리케이션 개발자들은 컴퓨팅과 분석 기능을 디바이스 자체에 더 많이 탑재하면, 얻을 수 있는 이점이 많다는 것을 알아차렸다.

Image Credit : GettyImagesBank

이런 온디바이스(on-Device) 접근 방식은 중요 애플리케이션의 지연시간을 줄이고 클라우드에 대한 의존성을 낮추고, 더 나아가 IoT를 통해 생성되는 데이터의 폭주를 더 잘 관리할 수 있다. 이런 흐름의 대표적인 예가 바로 최근 발표된 네스트 캠 IQ 실내 보안 카메라다.

이 카메라는 온디바이스 영상 처리 기능으로 움직임을 감지하고 가족 구성원을 구별하며, 인식할 수 없는 사람이 들어오거나 사전 정의된 파라미터에 맞지 않을 때 경보를 울린다. 카메라 내에서 컴퓨터 시야 처리 작업을 수행하기 때문에 네트워크를 통해 원본 비디오를 전송하는 것과 비교해 사용하는 대역폭, 클라우드 처리, 클라우드 스토리지의 양을 줄여준다. 여기에 더해 온디바이스 처리로 경보를 더 신속하게 울리고 성가신 오경보의 가능성도 줄어든다.

이렇게 온디바이스 처리와 분석을 강화하는 역량을 ‘에지 컴퓨팅(Edge Computing)’이라고 한다. 여기서 에지는 현장에 배치된 인터넷 연결 디바이스와 게이트웨이의 세계로, 클라우드와 대응 관계이다. 에지 컴퓨팅은 IoT 애플리케이션에 새로운 가능성을 가져다 주는데, 특히 객체 탐지나 얼굴 인식, 자연어 처리, 장애물 회피와 같이 머신러닝에 의존하는 애플리케이션에 유용하다.

에지 컴퓨팅의 부상은 중앙 집중화된 처리가 분산 아키텍처로 진화하는 기술 주기의 반복이라고 볼 수 있다. 인터넷 자체도 처음에는 정부기관과 대학에서 몇 대의 메인프레임으로 시작했으며, 메인프레임에 연결하는 더미 터미널이 좀 더 성능 좋은 PC로 대체되기 전까지는 대규모 환경으로 발전하지 못했다. 웹 환경의 풍부한 그래픽을 자체적으로 렌더링할 수 있는 PC의 성능이 결정적인 역할을 한 것이다.

마찬가지로 모바일 혁명 역시 스마트폰이 이동통신망의 에지에서 일반 휴대폰을 대체하면서 가속화됐다. 에지 컴퓨팅은 IoT 환경에서 비슷한 효과를 가져다 줄 것이며, 엔드포인트 디바이스가 점점 더 강력해지고 정교한 애플리케이션을 실행할 수 있게 되면서 강력한 생태계 성장을 뒷받침할 것이다.

에지 컴퓨팅은 일반 소비자와 산업 현장 IoT 사용례에 구체적인 가치를 가져다 준다. 우선은 전체 센서 데이터를 전송하지 않고 중요한 데이터만 전송하기 때문에 연결 비용을 절감할 수 있으며, 특히 지능형 계량기나 자산 추적기 등 이동통신망을 통해 연결하는 디바이스에 가치를 더할 것이다. 또한, 산업 시설이나 채굴 작업 현장에서 센서가 생성하는 대량의 데이터를 처리할 때도 데이터를 분석해 필터링한 다음에 전송하기 때문에 네트워크와 컴퓨팅 자원을 대폭 절감할 수 있다.

민감한 데이터를 디바이스 내에 저장하기 때문에 보안과 프라이버시도 개선할 수 있다. 예를 들어, 새로운 소매 광고 시스템과 디지털 광고판은 현장 디바이스의 핵심 파라미터를 기반으로 타깃 광고와 정보를 전달하도록 만들 수 있다. 이런 솔루션에서 에지 컴퓨팅은 식별 가능한 정보를 클라우드로 전송하는 대신 데이터를 익명화하고 분석해 원래 위치에 저장하는 것으로 사용자 프라이버시를 보호하는 데 도움을 준다.

에지 디바이스에서의 처리 작업은 지연시간을 줄이고 연결된 애플리케이션이 좀 더 즉각 반응하도록 만들어 준다. 컴퓨터 시야나 머신러닝을 이용하는 애플리케이션에 디바이스에서 클라우드로의 데이터 전송은 치명적이다. 온디바이스 머신러닝은 자연어 인터페이스를 향상시켜 스마트 스피커가 음성 명령에 좀 더 빨리 대응하며, 조명을 켜거나 온도를 조절하는 등의 기본적인 기능은 인터넷 연결이 끊어진 상태에서도 실행할 수 있다. 게다가 에지 컴퓨팅은 디바이스 소프트웨어의 OTA 업데이트가 가능하기 때문에 이들 시스템을 장기적인 활용을 보증해 준다.

IoT 애플리케이션용 머신러닝의 활성화는 에지 컴퓨팅 역량의 증가에 결정적인 동인으로 작용하고 있다. 디바이스는 복잡한 딥러닝 네트워크를 신속하게 실행하는 것은 물론, 배터리에 의존하는 IoT 디바이스의 특성상 전력 소비량도 적어야 한다. 이 때문에 서로 다른 컴퓨팅 아키텍처의 도입이 필요해졌는데, IoT 디바이스에 CPU와 GPU, DSP와 같은 다양한 처리 엔진을 통합해 워크로드별로 가장 효율적인 엔진에 할당해 성능과 전력 효율을 개선해야 한다. 실제로 DSP는 동일한 워크로드를 CPU에서 처리하는 것보다 25배의 전력 효율을 보이기도 했다.

에지 컴퓨팅은 시스템 아키텍트에게도 현장 디바이스부터 게이트웨이, 클라우드까지 이용할 수 있는 분산 컴퓨팅 성능을 모두 활용할 수 있는 방안을 연구할 기회를 제공한다. 에지 디바이슨느 점점 더 정교한 컴퓨팅 역량을 제공할 수 있도록 만들어지고 있다. 이를 조만간 구현될 5G와 같은 첨단 연결 기술과 결합하면, 새로운 종류의 스마트 디바이스와 애플리케이션의 출현을 목격할 수 있을 것이다.

Raj Tallur 는 퀄컴 테크놀로지의 제품 관리 담당 수석 부사장이다. 
editor@itworld.co.kr



IoT
2017.10.31

벤더 기고 | 에지 컴퓨팅이 IoT의 결정적인 요소인 이유

Raj Talluri | Network World
오늘날의 항상 연결된 디바이스 중 다수가 클라우드 컴퓨팅의 혜택을 보고 있지만, IoT 제조업체와 애플리케이션 개발자들은 컴퓨팅과 분석 기능을 디바이스 자체에 더 많이 탑재하면, 얻을 수 있는 이점이 많다는 것을 알아차렸다.

Image Credit : GettyImagesBank

이런 온디바이스(on-Device) 접근 방식은 중요 애플리케이션의 지연시간을 줄이고 클라우드에 대한 의존성을 낮추고, 더 나아가 IoT를 통해 생성되는 데이터의 폭주를 더 잘 관리할 수 있다. 이런 흐름의 대표적인 예가 바로 최근 발표된 네스트 캠 IQ 실내 보안 카메라다.

이 카메라는 온디바이스 영상 처리 기능으로 움직임을 감지하고 가족 구성원을 구별하며, 인식할 수 없는 사람이 들어오거나 사전 정의된 파라미터에 맞지 않을 때 경보를 울린다. 카메라 내에서 컴퓨터 시야 처리 작업을 수행하기 때문에 네트워크를 통해 원본 비디오를 전송하는 것과 비교해 사용하는 대역폭, 클라우드 처리, 클라우드 스토리지의 양을 줄여준다. 여기에 더해 온디바이스 처리로 경보를 더 신속하게 울리고 성가신 오경보의 가능성도 줄어든다.

이렇게 온디바이스 처리와 분석을 강화하는 역량을 ‘에지 컴퓨팅(Edge Computing)’이라고 한다. 여기서 에지는 현장에 배치된 인터넷 연결 디바이스와 게이트웨이의 세계로, 클라우드와 대응 관계이다. 에지 컴퓨팅은 IoT 애플리케이션에 새로운 가능성을 가져다 주는데, 특히 객체 탐지나 얼굴 인식, 자연어 처리, 장애물 회피와 같이 머신러닝에 의존하는 애플리케이션에 유용하다.

에지 컴퓨팅의 부상은 중앙 집중화된 처리가 분산 아키텍처로 진화하는 기술 주기의 반복이라고 볼 수 있다. 인터넷 자체도 처음에는 정부기관과 대학에서 몇 대의 메인프레임으로 시작했으며, 메인프레임에 연결하는 더미 터미널이 좀 더 성능 좋은 PC로 대체되기 전까지는 대규모 환경으로 발전하지 못했다. 웹 환경의 풍부한 그래픽을 자체적으로 렌더링할 수 있는 PC의 성능이 결정적인 역할을 한 것이다.

마찬가지로 모바일 혁명 역시 스마트폰이 이동통신망의 에지에서 일반 휴대폰을 대체하면서 가속화됐다. 에지 컴퓨팅은 IoT 환경에서 비슷한 효과를 가져다 줄 것이며, 엔드포인트 디바이스가 점점 더 강력해지고 정교한 애플리케이션을 실행할 수 있게 되면서 강력한 생태계 성장을 뒷받침할 것이다.

에지 컴퓨팅은 일반 소비자와 산업 현장 IoT 사용례에 구체적인 가치를 가져다 준다. 우선은 전체 센서 데이터를 전송하지 않고 중요한 데이터만 전송하기 때문에 연결 비용을 절감할 수 있으며, 특히 지능형 계량기나 자산 추적기 등 이동통신망을 통해 연결하는 디바이스에 가치를 더할 것이다. 또한, 산업 시설이나 채굴 작업 현장에서 센서가 생성하는 대량의 데이터를 처리할 때도 데이터를 분석해 필터링한 다음에 전송하기 때문에 네트워크와 컴퓨팅 자원을 대폭 절감할 수 있다.

민감한 데이터를 디바이스 내에 저장하기 때문에 보안과 프라이버시도 개선할 수 있다. 예를 들어, 새로운 소매 광고 시스템과 디지털 광고판은 현장 디바이스의 핵심 파라미터를 기반으로 타깃 광고와 정보를 전달하도록 만들 수 있다. 이런 솔루션에서 에지 컴퓨팅은 식별 가능한 정보를 클라우드로 전송하는 대신 데이터를 익명화하고 분석해 원래 위치에 저장하는 것으로 사용자 프라이버시를 보호하는 데 도움을 준다.

에지 디바이스에서의 처리 작업은 지연시간을 줄이고 연결된 애플리케이션이 좀 더 즉각 반응하도록 만들어 준다. 컴퓨터 시야나 머신러닝을 이용하는 애플리케이션에 디바이스에서 클라우드로의 데이터 전송은 치명적이다. 온디바이스 머신러닝은 자연어 인터페이스를 향상시켜 스마트 스피커가 음성 명령에 좀 더 빨리 대응하며, 조명을 켜거나 온도를 조절하는 등의 기본적인 기능은 인터넷 연결이 끊어진 상태에서도 실행할 수 있다. 게다가 에지 컴퓨팅은 디바이스 소프트웨어의 OTA 업데이트가 가능하기 때문에 이들 시스템을 장기적인 활용을 보증해 준다.

IoT 애플리케이션용 머신러닝의 활성화는 에지 컴퓨팅 역량의 증가에 결정적인 동인으로 작용하고 있다. 디바이스는 복잡한 딥러닝 네트워크를 신속하게 실행하는 것은 물론, 배터리에 의존하는 IoT 디바이스의 특성상 전력 소비량도 적어야 한다. 이 때문에 서로 다른 컴퓨팅 아키텍처의 도입이 필요해졌는데, IoT 디바이스에 CPU와 GPU, DSP와 같은 다양한 처리 엔진을 통합해 워크로드별로 가장 효율적인 엔진에 할당해 성능과 전력 효율을 개선해야 한다. 실제로 DSP는 동일한 워크로드를 CPU에서 처리하는 것보다 25배의 전력 효율을 보이기도 했다.

에지 컴퓨팅은 시스템 아키텍트에게도 현장 디바이스부터 게이트웨이, 클라우드까지 이용할 수 있는 분산 컴퓨팅 성능을 모두 활용할 수 있는 방안을 연구할 기회를 제공한다. 에지 디바이슨느 점점 더 정교한 컴퓨팅 역량을 제공할 수 있도록 만들어지고 있다. 이를 조만간 구현될 5G와 같은 첨단 연결 기술과 결합하면, 새로운 종류의 스마트 디바이스와 애플리케이션의 출현을 목격할 수 있을 것이다.

Raj Tallur 는 퀄컴 테크놀로지의 제품 관리 담당 수석 부사장이다. 
editor@itworld.co.kr

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