칼럼 | 또 하나의 메가트렌드 ‘유비쿼터스 컴퓨팅이 온다’

엣지 컴퓨팅, IoT, 5G에 기반한 현대의 시스템은 분산형, 맥락인식형, 실시간 대화형이라는 특징을 지닌다.

기술 분야의 패턴을 관찰하기는 늘 흥미롭다. 인터넷의 등장으로 많은 애플리케이션이 분산형에서 중앙집중형으로 변모했다. 1990년 대 이후에는 메인프레임에서 로컬 네트워킹 및 클라이언트/서비로 개발로의 진화가 나타난 바 있다. 그리고 다시 중앙 집중식 컴퓨팅이 부상했다. 중앙 집중식 리소스를 공유하는 클라우드 컴퓨팅으로 인해서다. 

그리고 이제는 엣지 컴퓨팅, 사물 인터넷(IoT), 5G 통신에 대한 관심으로 ‘중앙 집중식’에서 ‘유비쿼터스 컴퓨팅’으로 이동하고 있다. 좀더 자세히 설명하면 다음과 같다. 

우선 클라우드 컴퓨팅이 아키텍처 자체가 유비쿼터스화되고 있다고 할 수 있다. 단 리소스가 중앙에 있는 것처럼 사용한다. 유비쿼터스 모델로 전환한다는 것은 연결된 모든 플랫폼을 언제든 어떤 용도로든 활용할 수 있다는 것을 의미한다. 즉, 퍼블릭 클라우드, 데스크톱 컴퓨터, 스마트워치, 휴대폰, 자동차 등 모든 곳에서 처리와 저장이 이뤄진다. 프로세서와 스토리지가 있는 모든 기기가 사용되는 것이다.

공통의 추상화된 플랫폼을 활용해 애플리케이션과 데이터를 추상화된 영역에 위치시키면 분산 애플리케이션이 최적의 기기에서 실행될 수 있다. 예를 들어 애플리케이션을 개발하고 퍼블릭 클라우드 플랫폼에서 데이터베이스를 설계한 후 프로덕션 환경으로 다시 재전송하는 시나리오가 가능해진다. 이후 애플리케이션과 데이터 세트는 최적화된 최적의 플랫폼에 자리한다. 이러한 플랫폼은 작업과 필요에 따라 클라우드, 데스크톱 컴퓨터, 자동차 등 무엇이든 될 수 있다.

물론 이러한 방식이 혁명적인 것은 아니다. 복잡한 분산 시스템은 몇 년에 걸쳐 구축되어 왔다. 새로운 것은 가정의 온도 조절기부터 스마트폰의 프로세서와 스토리지에 이르기까지 다양한 이기종 플랫폼 유형의 추상화를 지원할 수 있는 메커니즘이다.

여러 유비쿼터스 컴퓨팅 모델
필자가 보기에 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 측면으로는 다음과 같은 것들이 있다. 

탈중앙화: 클라우드 컴퓨팅의 중앙 집중식 아키텍처와 달리 유비쿼터스 컴퓨팅은 컴퓨팅 성능을 네트워크의 에지에 분산하여 지속적인 네트워크 연결의 필요성을 줄인다. 또한 다른 많은 디바이스와 플랫폼이 애플리케이션을 처리하고 데이터를 저장하는 리소스가 될 수 있다. 이것이 바로 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 속성이다. 이러한 접근 방식과 기술이 지금보다 어떻게 발전할지 주목할 만하다.

맥락 인식: 애플리케이션이나 사용자의 요구 사항에 맞춰 동작하도록 설계된다. 예를 들어, 지능형 홈 시스템은 물리적 소재지에 따라 이용자 선호도 및 존재 여부에 맞춰 온도와 조명을 조정한다.

실시간 상호 작용: 디바이스 또는 플랫폼은 실시간으로 상호 작용하여 즉각적인 피드백과 개인화된 경험을 제공한다. 이는 데이터와 상호 작용하는 주체와 최대한 가까운 곳에 데이터와 처리를 배치하는 엣지 컴퓨팅과 IoT의 속성과 관련성을 가진다. 예를 들어 공장 로봇은 품질 관리를 위한 핵심 생성 AI 프로세스를 직접 실행한다.

향상된 사용자 경험: 기술을 일상 생활에 원활하게 통합하면 인간과 기계 사이의 장벽을 제거하여 사용자 경험을 향상시킬 수 있다. 사용자 경험을 개선할 수 있는 기업은 제품이나 서비스에 관계없이 성공할 가능성이 높다.

유비쿼터스 컴퓨팅의 이점
유비쿼터스 컴퓨팅 모델은 이러한 혜택을 기반으로 접근성이 향상된다. 일례로 유비쿼터스 컴퓨팅은 지속적인 인터넷 연결에 대한 의존도를 줄여준다. 인터넷이 다운되더라도 플랫폼을 계속 활용할 수 있게 되는 셈이다.

효율성 향상도 핵심적 혜택이다. 컨텍스트 인식 시스템은 에너지 소비와 리소스 할당을 최적화할 수 있다. 스마트워치에 있는 여분의 처리 능력을 활용하면 어떨까? 애플리케이션과 데이터를 가장 적합한 플랫폼에 배치할 수 있다. 더 빠르고 저렴하게 특정 플랫폼에서 실행할 수 있는 것이다.

신기능의 구현
분산되어 있지만 느슨하게 결합된 시스템은 예전에도 있었다. 수년 동안 이러한 유형의 아키텍처가 고도화되어 왔다. 새로운 것은 광범위하게 이질적인 플랫폼 세트에 대한 애플리케이션 배포를 관리하고 이러한 애플리케이션 또는 구성 요소가 장기간에 걸쳐 성공적으로 작동할 수 있도록 하는 기능이다.

앞으로 훨씬 더 나은 애플리케이션 개발, 배포 및 운영 메커니즘이 나타나야 한다. 휴대폰, 스마트 차고 문, 자동차는 물론 클라우드와 사용자가 소유하고 있는 기존 하드웨어 플랫폼 등 다양한 플랫폼에 매핑할 수 있는 단일 논리적 플랫폼이 필요하다.

이 마법 같은 기술은 애플리케이션과 연결된 데이터를 프로파일링하여 처리를 위해 적절한 물리적 플랫폼에 배치할 수 있을 것이다. 특정 클라우드 제공업체의 가격이 오르거나 원격 플랫폼의 안정성이 떨어지는 등 상황이 변할 경우 이를 이동할 수도 있게 될 터다. 다양한 플랫폼에서 애플리케이션과 데이터의 동일한 복사본을 실행하여 중복성을 제공할 수도 있다.

앞으로의 발전상
물론 이런 일이 하루아침에 일어나지는 않을 것이다. 자율 주행 시스템과 같은 특정 요구 사항을 충족하기 위한 애플리케이션이 먼저 나타날 것이다. 하지만 이러한 변화는 약 10년 전부터 일어나고 있으며 그 속도가 점점 빨라지고 있다.

이러한 플랫폼이 충분히 확보되면 더 나은 플랫폼 간 통합을 요구하게 될 것이다. 충분한 장치와 컴퓨터 유형을 포함하면 하나의 추상적인 플랫폼이 등장할 것이다. 적어도 지금까지는 유비쿼터스 컴퓨팅으로 가는 길은 순조롭게 진행되고 있다.

유비쿼터스 컴퓨팅은 새로운 유형의 기술이 아니라 트렌드라는 점을 기억할 필요가 있다. 여기에는 클라우드 컴퓨팅을 비롯한 다양한 유형의 기술이 포함될 것이다. 흥미롭게 지켜볼 패턴으로 손색이 없다. 그렇지 않은가?

* David S. Linthicum은 국제적으로 인정받는 컴퓨팅 산업 전문가다. ciokr@idg.co.kr