2021.03.29

구석까지 스마트해지면?··· '엣지·IoT + AI' 가능성에 주목하는 기업들

Maria Korolov | CIO


분산된 AI의 이점
엣지에 있는 AI 기능은 네트워크 장치 전반에 걸쳐 정보 분산형 컴퓨팅 환경을 만드는 데 도움이 되며, 이를 활용하는 방법을 아는 조직에게는 특별한 이점이다. 

유틸리티 산업은 특히 분산형 정보에 관심이 많다고 에너지 및 수자원 관리 기술 기업 이트론(Itron)의 정보 관리 실적 책임자 팀 드리스콜이 말했다. 그는 “유틸리티 배전 그리드 엣지에 있는 측정기는 보편적인 스마트폰 모델과 유사한 앱 플랫폼이 있다. 이런 측정기는 머신러닝을 활용하여 다양한 전압 및 부하 조건에 대응한다. 이를 통해 측정기가 그리드 통제를 위해 선제적이고 실질적인 권고사항을 제공할 수 있다”라고 말했다.

하지만 더욱 흥미로운 점은 측정기가 서로 협력하여 스스로의 통신 네트워크 행동, 성능, 신뢰성에서 학습한 후 이를 활용하여 대표로 네트워크와 통신하는 리더를 선발한다는 것이다. 그는 “이를 통해 중앙 분석이 필요 없어져 네트워크 관리가 간소화된다”라고 말했다.

그리고 전력 시스템이 발전하여 배전 그리드에 있는 더욱 분산된 전력 발전을 포함하게 되면서 엣지 컴퓨팅이 더욱 중요해진다. 전통적으로 전력 네트워크의 변수는 로컬 부하뿐이었으며, 발전과 전력 흐름은 모두 중앙에서 통제했다. 지금은 이 3가지가 모두 변수이다.

드리스콜은 “이것이 엣지 프로세싱 및 머신러닝을 이용한 자율적 실시간 대응의 주된 동인이다”고 말했다.

향상된 지연 속도와 낮은 비용 외에도 AI와 머신러닝을 엣지에 적용하면 AI가 더 빨라질 수 있다고 부즈 앨런 해밀턴의 리가 말했다. 그 이유는 분산된 엣지 AI가 모델을 캘리브레이션 하는 빈도를 극대화하여 “모델 개발 비용과 일정이 절감될 뿐 아니라 모델 성능이 높아지기 때문”이라고 그가 말했다.

위험과 문제
하지만 엣지에서의 AI는 위험과 문제도 존재한다고 리가 말했다. 여기에는 현재 표준이 없다는 문제가 포함된다.

리는 “일반적으로 다양한 엣지 하드웨어 장치, 프로세서 칩, 센서, 데이터 형식, 프로토콜이 호환되지 않는다”고 말하면서 보편적인 개방형 아키텍처 개발이 요구된다고 지적했다.

실제로 이 분야의 많은 기업들이 확장 또는 상호운용이 불가능한 일회성 솔루션에 집중하거나 전통적인 소프트웨어 제공 모델에 기반하고 있다.

그는 “여전히 특정 장치 전용으로 개발된 단일 애플리케이션들이 등장하고 있다. 디자인 관점에서 일반적인 허브-스포크 아키텍처도 보이고 있다”라고 말했다. 이런 방식은 연결이 제한되면 문제가 발생할 수 있다.

분산된 AI의 또 다른 문제점은 사이버 보안이다. 그는 “배치된 엣지 장치의 수 때문에 공격 표면이 크게 증가한다”고 말했다. 이미 공격자들이 2016년에 수십만 개의 장치를 감염시켰던 미라이(Mirai) 봇넷 등 안전하지 못한 IoT 장치를 이용하고 있다. IoT 장치가 확산되고 더 스마트해지면서 이로 인한 위험도 증가할 것이다.

머신러닝을 문제에 적용하고 이를 활용하여 위협을 감지하는 것이 하나의 접근방식이다. 하지만 엣지 하드웨어는 일반적으로 더 작고 리소스가 더 제한되기 때문에 데이터 처리량이 제한적이라고 리가 말했다.

AI 기반 엣지 컴퓨팅은 마이크로 데이터센터에서 사이버 보안에 큰 차이를 보일 수 있다고 캡제미니(Capgemini)의 엔지니어링 및 R&D 사업 연결성 CTO 샤믹 미슈라가 말했다. 그는 “위협 감지, 취약성 관리, 경계 보안, 애플리케이션 보안을 엣지에서 해결할 수 있다”고 말했다. AI 알고리즘을 분산시켜 이상 감지를 통해 위협을 감지할 수 있다.

보안 액세스 서비스 엣지 등의 신기술도 등장하고 있다고 미슈라가 말했다. 광역 네트워크를 보안 기능과 결합시키는 것이 한 예다. 그는 “우리가 기능을 분산시킬수록 공격 가능 표면적이 증가하면서 시스템이 더 취약해진다. 따라서 엣지 컴퓨팅 애플리케이션은 보안을 디자인 우선순위로 두어야 한다”라고 말했다.

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-> 기고ㅣ자율주행차와 엣지컴퓨팅이 만나는 의외의 지점··· ‘농업’
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ciokr@idg.co.kr

 




2021.03.29

구석까지 스마트해지면?··· '엣지·IoT + AI' 가능성에 주목하는 기업들

Maria Korolov | CIO


분산된 AI의 이점
엣지에 있는 AI 기능은 네트워크 장치 전반에 걸쳐 정보 분산형 컴퓨팅 환경을 만드는 데 도움이 되며, 이를 활용하는 방법을 아는 조직에게는 특별한 이점이다. 

유틸리티 산업은 특히 분산형 정보에 관심이 많다고 에너지 및 수자원 관리 기술 기업 이트론(Itron)의 정보 관리 실적 책임자 팀 드리스콜이 말했다. 그는 “유틸리티 배전 그리드 엣지에 있는 측정기는 보편적인 스마트폰 모델과 유사한 앱 플랫폼이 있다. 이런 측정기는 머신러닝을 활용하여 다양한 전압 및 부하 조건에 대응한다. 이를 통해 측정기가 그리드 통제를 위해 선제적이고 실질적인 권고사항을 제공할 수 있다”라고 말했다.

하지만 더욱 흥미로운 점은 측정기가 서로 협력하여 스스로의 통신 네트워크 행동, 성능, 신뢰성에서 학습한 후 이를 활용하여 대표로 네트워크와 통신하는 리더를 선발한다는 것이다. 그는 “이를 통해 중앙 분석이 필요 없어져 네트워크 관리가 간소화된다”라고 말했다.

그리고 전력 시스템이 발전하여 배전 그리드에 있는 더욱 분산된 전력 발전을 포함하게 되면서 엣지 컴퓨팅이 더욱 중요해진다. 전통적으로 전력 네트워크의 변수는 로컬 부하뿐이었으며, 발전과 전력 흐름은 모두 중앙에서 통제했다. 지금은 이 3가지가 모두 변수이다.

드리스콜은 “이것이 엣지 프로세싱 및 머신러닝을 이용한 자율적 실시간 대응의 주된 동인이다”고 말했다.

향상된 지연 속도와 낮은 비용 외에도 AI와 머신러닝을 엣지에 적용하면 AI가 더 빨라질 수 있다고 부즈 앨런 해밀턴의 리가 말했다. 그 이유는 분산된 엣지 AI가 모델을 캘리브레이션 하는 빈도를 극대화하여 “모델 개발 비용과 일정이 절감될 뿐 아니라 모델 성능이 높아지기 때문”이라고 그가 말했다.

위험과 문제
하지만 엣지에서의 AI는 위험과 문제도 존재한다고 리가 말했다. 여기에는 현재 표준이 없다는 문제가 포함된다.

리는 “일반적으로 다양한 엣지 하드웨어 장치, 프로세서 칩, 센서, 데이터 형식, 프로토콜이 호환되지 않는다”고 말하면서 보편적인 개방형 아키텍처 개발이 요구된다고 지적했다.

실제로 이 분야의 많은 기업들이 확장 또는 상호운용이 불가능한 일회성 솔루션에 집중하거나 전통적인 소프트웨어 제공 모델에 기반하고 있다.

그는 “여전히 특정 장치 전용으로 개발된 단일 애플리케이션들이 등장하고 있다. 디자인 관점에서 일반적인 허브-스포크 아키텍처도 보이고 있다”라고 말했다. 이런 방식은 연결이 제한되면 문제가 발생할 수 있다.

분산된 AI의 또 다른 문제점은 사이버 보안이다. 그는 “배치된 엣지 장치의 수 때문에 공격 표면이 크게 증가한다”고 말했다. 이미 공격자들이 2016년에 수십만 개의 장치를 감염시켰던 미라이(Mirai) 봇넷 등 안전하지 못한 IoT 장치를 이용하고 있다. IoT 장치가 확산되고 더 스마트해지면서 이로 인한 위험도 증가할 것이다.

머신러닝을 문제에 적용하고 이를 활용하여 위협을 감지하는 것이 하나의 접근방식이다. 하지만 엣지 하드웨어는 일반적으로 더 작고 리소스가 더 제한되기 때문에 데이터 처리량이 제한적이라고 리가 말했다.

AI 기반 엣지 컴퓨팅은 마이크로 데이터센터에서 사이버 보안에 큰 차이를 보일 수 있다고 캡제미니(Capgemini)의 엔지니어링 및 R&D 사업 연결성 CTO 샤믹 미슈라가 말했다. 그는 “위협 감지, 취약성 관리, 경계 보안, 애플리케이션 보안을 엣지에서 해결할 수 있다”고 말했다. AI 알고리즘을 분산시켜 이상 감지를 통해 위협을 감지할 수 있다.

보안 액세스 서비스 엣지 등의 신기술도 등장하고 있다고 미슈라가 말했다. 광역 네트워크를 보안 기능과 결합시키는 것이 한 예다. 그는 “우리가 기능을 분산시킬수록 공격 가능 표면적이 증가하면서 시스템이 더 취약해진다. 따라서 엣지 컴퓨팅 애플리케이션은 보안을 디자인 우선순위로 두어야 한다”라고 말했다.

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ciokr@idg.co.kr

 


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