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크레스프리, 에지 영상 AI 기반 무단횡단 보행자 알림 서비스 출시

크레스프리는 CCTV 비전 인공지능(AI) 기반 무단횡단 보행자 알림 서비스를 출시한다고 5일 밝혔다. 크레스프리는 온디바이스 비전 AI·에지 컴퓨팅·사물 인터넷(IoT) 기술을 바탕으로 데이터 발생 현장에서 즉각적인 데이터 분석이 가능한 기술을 보유하고 있다. 이 기술을 통해 원활한 실시간 서비스가 제공될 수 있도록 관련 플랫폼 및 도시 안전 서비스의 사업화를 추진하고 있다. 무단횡단 보행자 알림 서비스는 무단횡단 사고 다발 지역에 가상 안심 울타리를 설치해 무단횡단 상황을 자동으로 찾고 무단횡단자에게는 경고를, 주변 운전자에게는 주의 알림을 전송한다. 도심 도로에서 보행자의 무단횡단을 막기 위해 중앙 분리대를 설치하는 물리적 방법으로 보행자 안전을 제공하고 있지만, 중앙 분리대는 운전자의 시야를 가려 무단횡단자와 추돌 사고 발생 위험이 있다고 업체 측은 설명했다. 크레스프리 권진만 대표는 “무단횡단 보행자 알림 서비스로 기존 도심 CCTV에 AI 기술을 결합하고 스마트한 도시 안전 서비스를 제공해 무단횡단 교통사고 발생률을 크게 줄일 수 있을 것”이라고 말했다. 서비스는 부천 시내 무단횡단이 자주 발생하는 ▲상동 영광삼거리 ▲부천역 북부 ▲역곡역 북부에서 시작되며, 2022년부터 서비스 대상 지역을 확대할 계획이다. ciokr@idg.co.kr

크레스프리 교통안전 AI 에지컴퓨팅

2021.11.05

크레스프리는 CCTV 비전 인공지능(AI) 기반 무단횡단 보행자 알림 서비스를 출시한다고 5일 밝혔다. 크레스프리는 온디바이스 비전 AI·에지 컴퓨팅·사물 인터넷(IoT) 기술을 바탕으로 데이터 발생 현장에서 즉각적인 데이터 분석이 가능한 기술을 보유하고 있다. 이 기술을 통해 원활한 실시간 서비스가 제공될 수 있도록 관련 플랫폼 및 도시 안전 서비스의 사업화를 추진하고 있다. 무단횡단 보행자 알림 서비스는 무단횡단 사고 다발 지역에 가상 안심 울타리를 설치해 무단횡단 상황을 자동으로 찾고 무단횡단자에게는 경고를, 주변 운전자에게는 주의 알림을 전송한다. 도심 도로에서 보행자의 무단횡단을 막기 위해 중앙 분리대를 설치하는 물리적 방법으로 보행자 안전을 제공하고 있지만, 중앙 분리대는 운전자의 시야를 가려 무단횡단자와 추돌 사고 발생 위험이 있다고 업체 측은 설명했다. 크레스프리 권진만 대표는 “무단횡단 보행자 알림 서비스로 기존 도심 CCTV에 AI 기술을 결합하고 스마트한 도시 안전 서비스를 제공해 무단횡단 교통사고 발생률을 크게 줄일 수 있을 것”이라고 말했다. 서비스는 부천 시내 무단횡단이 자주 발생하는 ▲상동 영광삼거리 ▲부천역 북부 ▲역곡역 북부에서 시작되며, 2022년부터 서비스 대상 지역을 확대할 계획이다. ciokr@idg.co.kr

2021.11.05

마크애니, 파주시에 ‘에지컴퓨팅’ 결합 지능형 선별관제 시스템 구축

마크애니가 경기 파주시에 에지컴퓨팅 기반 지능형 선별관제 시스템을 구축했다고 밝혔다.  이번 사업은 과학기술정보통신부의 ‘지능형 초연결망 선도·확산사업’의 일환으로, ‘소프트웨어 정의 네트워크(이하 SDN)’을 기반으로 에지컴퓨팅이 결합된 지능형 선별관제 시스템을 구축한 것이다. 에지컴퓨팅과 인공지능 기술은 마크애니가, SDN인프라 구축은 아토리서치가 맡았다. 파주시 선별관제는 SDN 인프라와 연계해 동작하는 것이 특징이다. SDN 인프라는 네트워크를 구성하는 장비, 서비스, 솔루션이 소프트웨어로 통합 구현되기 때문에 망 운영 관리 비용 절감과 네트워크 자원의 탄력적 할당이 가능하다고 업체 측은 설명했다. 정부도 2022년까지 10개 기관이 소프트웨어 정의 데이터센터(SDDN)로 시범전환한다. 파주시는 지자체 중 맨 처음 도입했다. 관제 성능 고도화를 위해 딥러닝 알고리즘도 탑재했다. 수 백 만 건의 이미지가 학습돼 있는 이 알고리즘을 기반으로 장소별, 대상별 관제 시나리오를 세분화해 선별 관제를 수행한다. 가령 등하교 시간에는 학교 주변 차량 등을 집중적으로 관제해 사고를 최소화하는 식이다. 거기에 위험상황과 사고 발생 가능성이 있는 상황까지 분석해 위험 발생 요소까지 예측하는 이중관제 기능까지 갖췄다. 인공지능 기술로 관제망을 최대한 촘촘히 해 시민안전을 극대화하기 위해서다. 마크애니 최종욱 대표는 “방대한 데이터 축적과 처리가 신속하게 이뤄져야 하는 관제센터에는 효율적인 자원 활용을 위한 기술 도입이 중요하다”라며, “선별관제와 에지컴퓨팅, 그리고 SDN 인프라와의 연계는 관제 시스템 운영의 효율성과 정확도 향상에 기여할 것”이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

마크애니 에지컴퓨팅

2020.12.29

마크애니가 경기 파주시에 에지컴퓨팅 기반 지능형 선별관제 시스템을 구축했다고 밝혔다.  이번 사업은 과학기술정보통신부의 ‘지능형 초연결망 선도·확산사업’의 일환으로, ‘소프트웨어 정의 네트워크(이하 SDN)’을 기반으로 에지컴퓨팅이 결합된 지능형 선별관제 시스템을 구축한 것이다. 에지컴퓨팅과 인공지능 기술은 마크애니가, SDN인프라 구축은 아토리서치가 맡았다. 파주시 선별관제는 SDN 인프라와 연계해 동작하는 것이 특징이다. SDN 인프라는 네트워크를 구성하는 장비, 서비스, 솔루션이 소프트웨어로 통합 구현되기 때문에 망 운영 관리 비용 절감과 네트워크 자원의 탄력적 할당이 가능하다고 업체 측은 설명했다. 정부도 2022년까지 10개 기관이 소프트웨어 정의 데이터센터(SDDN)로 시범전환한다. 파주시는 지자체 중 맨 처음 도입했다. 관제 성능 고도화를 위해 딥러닝 알고리즘도 탑재했다. 수 백 만 건의 이미지가 학습돼 있는 이 알고리즘을 기반으로 장소별, 대상별 관제 시나리오를 세분화해 선별 관제를 수행한다. 가령 등하교 시간에는 학교 주변 차량 등을 집중적으로 관제해 사고를 최소화하는 식이다. 거기에 위험상황과 사고 발생 가능성이 있는 상황까지 분석해 위험 발생 요소까지 예측하는 이중관제 기능까지 갖췄다. 인공지능 기술로 관제망을 최대한 촘촘히 해 시민안전을 극대화하기 위해서다. 마크애니 최종욱 대표는 “방대한 데이터 축적과 처리가 신속하게 이뤄져야 하는 관제센터에는 효율적인 자원 활용을 위한 기술 도입이 중요하다”라며, “선별관제와 에지컴퓨팅, 그리고 SDN 인프라와의 연계는 관제 시스템 운영의 효율성과 정확도 향상에 기여할 것”이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

2020.12.29

에이수스, 인텔 제온 프로세서 지원하는 ‘파워 발란서 기술’ 공개

에이수스코리아가 2세대 인텔 제온 스케일러블(Xeon Scalable) 프로세서를 지원하는 에이수스만의 ‘파워 발란서 기술(Power Balancer Technology)’을 선보였다. 이 기술은 RS720/720Q/700 E9, RS520/500 E9 및 ESC8000/4000 G4 시리즈 서버 시스템과 Z11 서버용 메인보드를 포함한 모든 서버 제품 라인업에 사용할 수 있다.  HPC(High-Performance Computing) 기술, AI(인공지능) 또는 에지 컴퓨팅(Edge-Computing)과 같은 복합적인 애플리케이션의 등장으로 이전보다 향상된 컴퓨팅 성능과 네트워킹과 더불어 성능 대비 효율적인 전력 관리가 매우 중요한 지표로 자리잡았다. 회사에 따르면 에이수스의 파워 발란서 기술은 ASUS 서버가 실시간 모니터링을 기반으로 CPU가 요구하는 전력을 효율적으로 제공하여 유지 보수에 관련된 성능 최적화를 한단계 끌어올린다. 실질적으로 에이수스 서버는 파워 발란서 기술을 통해 각 노드당 최대 31와트 전력을 절약 시키므로 특정 워크로드 및 다수의 서버가 사용되는 환경에서도 소비전력 대비 작업을 원활하게 처리할 수 있다. 또한 전반적인 전력 소비량이 매우 줄어들기 때문에 비용을 대폭 낮출 수 있어 효율적인 운영이 가능해진다.   서버 산업분야에서 ‘전력 소비’는 최근 몇 년간 대두되는 친환경 보호로 인해 중요한 사안으로 손꼽히고 있다. 지난 2019년 에이수스는 서버 써멀-컨트롤 기술인 써멀 레이더(Thermal Radar) 2.0을 발표한 바 있다. 써멀 레이터 2.0 기술은 실시간으로 서버 온도를 모니터링할 수 있을 뿐만 아니라 다이내믹 팬 커브 조정을 통해 낮은 전력 소비가 가능한 기술이다.  여기에 2세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서에서 바로 에이수스의 파워 발란서 기술을 사용해 에이수스만의 기술로 서버가 요구하는 프로세서의 클럭과 코어를 자동으로 조정할 수 있기 때문에 전력 소비량을 낮춰 지속적으로 효...

인텔 서버 CPU 프로세서 AI 인공지능 에이수스 에지컴퓨팅 전력소비

2020.03.11

에이수스코리아가 2세대 인텔 제온 스케일러블(Xeon Scalable) 프로세서를 지원하는 에이수스만의 ‘파워 발란서 기술(Power Balancer Technology)’을 선보였다. 이 기술은 RS720/720Q/700 E9, RS520/500 E9 및 ESC8000/4000 G4 시리즈 서버 시스템과 Z11 서버용 메인보드를 포함한 모든 서버 제품 라인업에 사용할 수 있다.  HPC(High-Performance Computing) 기술, AI(인공지능) 또는 에지 컴퓨팅(Edge-Computing)과 같은 복합적인 애플리케이션의 등장으로 이전보다 향상된 컴퓨팅 성능과 네트워킹과 더불어 성능 대비 효율적인 전력 관리가 매우 중요한 지표로 자리잡았다. 회사에 따르면 에이수스의 파워 발란서 기술은 ASUS 서버가 실시간 모니터링을 기반으로 CPU가 요구하는 전력을 효율적으로 제공하여 유지 보수에 관련된 성능 최적화를 한단계 끌어올린다. 실질적으로 에이수스 서버는 파워 발란서 기술을 통해 각 노드당 최대 31와트 전력을 절약 시키므로 특정 워크로드 및 다수의 서버가 사용되는 환경에서도 소비전력 대비 작업을 원활하게 처리할 수 있다. 또한 전반적인 전력 소비량이 매우 줄어들기 때문에 비용을 대폭 낮출 수 있어 효율적인 운영이 가능해진다.   서버 산업분야에서 ‘전력 소비’는 최근 몇 년간 대두되는 친환경 보호로 인해 중요한 사안으로 손꼽히고 있다. 지난 2019년 에이수스는 서버 써멀-컨트롤 기술인 써멀 레이더(Thermal Radar) 2.0을 발표한 바 있다. 써멀 레이터 2.0 기술은 실시간으로 서버 온도를 모니터링할 수 있을 뿐만 아니라 다이내믹 팬 커브 조정을 통해 낮은 전력 소비가 가능한 기술이다.  여기에 2세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서에서 바로 에이수스의 파워 발란서 기술을 사용해 에이수스만의 기술로 서버가 요구하는 프로세서의 클럭과 코어를 자동으로 조정할 수 있기 때문에 전력 소비량을 낮춰 지속적으로 효...

2020.03.11

"에지 컴퓨팅, 신경 써야 할 공격면이 너무 많다”

에지 보안은 새로운 문제가 아니다. 현재 거론되는 에지 보안 문제의 상당수는 수십년 전부터 IT 전반에서 직면하고 있는 문제와 동일하다. 다만 에지라는 특성으로 인해 이런 문제에 또 다른 측면이 더해지고, 많은 경우 이로 인해 대처하기가 더 어렵게 된다. 그러나 기본적인 정보 보안 예방 수칙을 적용하면 대부분의 에지 환경을 훨씬 더 안전하게 운영할 수 있다. 가장 일반적인 IoT 취약점의 발생 원인은 많은 센서와 에지 컴퓨팅 디바이스가 일종의 내장 웹 서버에서 실행되면서 원격 액세스와 관리를 허용한다는 데 기인한다. 많은 최종 사용자가 기본 로그인/비밀번호 정보를 변경하지 않고(못하는 경우도 있음), 그렇다고 디바이스를 인터넷으로부터 봉쇄할 수도 없다는 측면에서 문제가 된다. 인터넷에는 공격자가 이와 같은 보호되지 않는 웹 서버를 찾을 수 있게 해주는 그레이 마켓 검색 사이트가 존재한다. 심지어 구글 검색에서도 약간의 기교를 부리면 찾을 수 있다. 다만 구글이 최근 검색 엔진에서 보호되지 않는 웹 서버를 찾기 어렵도록 조치를 취했다. 보안 및 인증 업체인 오스제로(Auth0)의 CISO 조안 페핀은 “기업에서 기본 사용자 이름과 비밀번호를 사용하는 수천 개의 소형 웹 서버를 두지 않고 디바이스 관리 수준을 개선할 수 있는 시장 기회가 확실히 있다”고 말했다. 이 문제 해결의 한 가지 고민거리는 IIoT와 에지 컴퓨팅 환경의 상호 이질적 속성이다. 즉, 대부분 환경은 단일 업체의 실리콘을 사용하고 다른 업체의 박스에서 실행되고 이 박스에서는 또 다른 업체의 소프트웨어가 실행되며, 다른 여러 업체의 센서에 연결된다. 에지 디바이스, 센서, 다양한 유형의 모든 소프트웨어와 필요한 연결 솔루션 일체를 포함한 전체 스택 솔루션은 찾아보기 어렵다. 앱 보안 및 침투 테스트 업체 에스이웍스(SESORKS)의 CTO 야니브 카르타는 “기존 플랫폼에는 실행 가능한 공격 벡터가 많고 엔드포인트와 에지 디바이스의 노출 범위가 넓다&rdq...

센서 디바이스 에지컴퓨팅

2019.02.22

에지 보안은 새로운 문제가 아니다. 현재 거론되는 에지 보안 문제의 상당수는 수십년 전부터 IT 전반에서 직면하고 있는 문제와 동일하다. 다만 에지라는 특성으로 인해 이런 문제에 또 다른 측면이 더해지고, 많은 경우 이로 인해 대처하기가 더 어렵게 된다. 그러나 기본적인 정보 보안 예방 수칙을 적용하면 대부분의 에지 환경을 훨씬 더 안전하게 운영할 수 있다. 가장 일반적인 IoT 취약점의 발생 원인은 많은 센서와 에지 컴퓨팅 디바이스가 일종의 내장 웹 서버에서 실행되면서 원격 액세스와 관리를 허용한다는 데 기인한다. 많은 최종 사용자가 기본 로그인/비밀번호 정보를 변경하지 않고(못하는 경우도 있음), 그렇다고 디바이스를 인터넷으로부터 봉쇄할 수도 없다는 측면에서 문제가 된다. 인터넷에는 공격자가 이와 같은 보호되지 않는 웹 서버를 찾을 수 있게 해주는 그레이 마켓 검색 사이트가 존재한다. 심지어 구글 검색에서도 약간의 기교를 부리면 찾을 수 있다. 다만 구글이 최근 검색 엔진에서 보호되지 않는 웹 서버를 찾기 어렵도록 조치를 취했다. 보안 및 인증 업체인 오스제로(Auth0)의 CISO 조안 페핀은 “기업에서 기본 사용자 이름과 비밀번호를 사용하는 수천 개의 소형 웹 서버를 두지 않고 디바이스 관리 수준을 개선할 수 있는 시장 기회가 확실히 있다”고 말했다. 이 문제 해결의 한 가지 고민거리는 IIoT와 에지 컴퓨팅 환경의 상호 이질적 속성이다. 즉, 대부분 환경은 단일 업체의 실리콘을 사용하고 다른 업체의 박스에서 실행되고 이 박스에서는 또 다른 업체의 소프트웨어가 실행되며, 다른 여러 업체의 센서에 연결된다. 에지 디바이스, 센서, 다양한 유형의 모든 소프트웨어와 필요한 연결 솔루션 일체를 포함한 전체 스택 솔루션은 찾아보기 어렵다. 앱 보안 및 침투 테스트 업체 에스이웍스(SESORKS)의 CTO 야니브 카르타는 “기존 플랫폼에는 실행 가능한 공격 벡터가 많고 엔드포인트와 에지 디바이스의 노출 범위가 넓다&rdq...

2019.02.22

비전부터 OT, 보안, 확장성까지··· 에지 컴퓨팅 베스트 프랙티스

데이터 처리, 분석, 저장이 실행되는 장소가 갈수록 네트워크 에지, 즉 사용자와 디바이스가 정보에 액세스하는 곳 가까이로 이동하고 있다. 이에 따라 많은 조직에서 에지 컴퓨팅이 IT 전략의 핵심 구성요소로 부상 중이다. 최근 그랜드 뷰 리서치(Grand View Research)의 보고서는 전 세계 에지 컴퓨팅 시장이 연평균 성장률(CAGR) 41%라는 “경이로운” 속도로 성장해 2025년에는 32억 4,000만 달러 규모에 이를 것으로 예측했다. 에지 컴퓨팅의 부상에 가장 크게 기여하는 요소 중 하나는 사물 인터넷(IoT)의 지속적인 성장이다. 그랜드 뷰는 IoT 디바이스에 의해 생성되는 방대한 양의 데이터로 인해 지연이 발생할 수 있지만, 에지 컴퓨팅 솔루션이 데이터 처리 성능 강화를 통한 지연 방지에 도움이 될 수 있다고 전했다. 데이터 처리가 데이터의 소스와 가까운 위치에서 수행되므로 비즈니스 사용자가 IoT 디바이스에서 수집하는 데이터로부터 실시간 통찰력을 얻는 것이 현실적으로 가능해진다. 또한 북미 등의 지역에서 볼 수 있는 초연결(high-connectivity) 네트워크의 존재도 에지 컴퓨팅 시장의 성장을 촉진하는 요소다. 에지 컴퓨팅은 제조, IT, 통신, 의료와 같은 다양한 산업에서 사용된다. 그랜드 뷰는 의료 및 생명 과학 분야를 2017년에서 2025년 사이 가장 높은 CAGR을 기록할 분야로 예측했다. 에지 컴퓨팅 툴이 제공하는 스토리지 성능과 실시간 컴퓨팅 덕분에 더 짧은 시간 내에 더 안정적인 의료 서비스 제공이 가능해지기 때문이다. 네트워크 장애와 지연이 방지되므로 의사 결정 프로세스가 개선된다. 조직 입장에서 에지 컴퓨팅 지원은 어려운 일이 될 수 있다. 유동 요소가 많고, 데이터센터와 클라우드 기반 서비스가 주도하는 현재 IT 환경에서 탈피한 사고가 필요하기 때문이다. 에지 컴퓨팅을 전략을 수립할 때 고려할 만한 베스트 프랙티스를 살펴본다.   장기적인 에지 컴퓨팅 비전 마련 글로벌 기...

데이터 OT Edge 에지컴퓨팅

2019.01.18

데이터 처리, 분석, 저장이 실행되는 장소가 갈수록 네트워크 에지, 즉 사용자와 디바이스가 정보에 액세스하는 곳 가까이로 이동하고 있다. 이에 따라 많은 조직에서 에지 컴퓨팅이 IT 전략의 핵심 구성요소로 부상 중이다. 최근 그랜드 뷰 리서치(Grand View Research)의 보고서는 전 세계 에지 컴퓨팅 시장이 연평균 성장률(CAGR) 41%라는 “경이로운” 속도로 성장해 2025년에는 32억 4,000만 달러 규모에 이를 것으로 예측했다. 에지 컴퓨팅의 부상에 가장 크게 기여하는 요소 중 하나는 사물 인터넷(IoT)의 지속적인 성장이다. 그랜드 뷰는 IoT 디바이스에 의해 생성되는 방대한 양의 데이터로 인해 지연이 발생할 수 있지만, 에지 컴퓨팅 솔루션이 데이터 처리 성능 강화를 통한 지연 방지에 도움이 될 수 있다고 전했다. 데이터 처리가 데이터의 소스와 가까운 위치에서 수행되므로 비즈니스 사용자가 IoT 디바이스에서 수집하는 데이터로부터 실시간 통찰력을 얻는 것이 현실적으로 가능해진다. 또한 북미 등의 지역에서 볼 수 있는 초연결(high-connectivity) 네트워크의 존재도 에지 컴퓨팅 시장의 성장을 촉진하는 요소다. 에지 컴퓨팅은 제조, IT, 통신, 의료와 같은 다양한 산업에서 사용된다. 그랜드 뷰는 의료 및 생명 과학 분야를 2017년에서 2025년 사이 가장 높은 CAGR을 기록할 분야로 예측했다. 에지 컴퓨팅 툴이 제공하는 스토리지 성능과 실시간 컴퓨팅 덕분에 더 짧은 시간 내에 더 안정적인 의료 서비스 제공이 가능해지기 때문이다. 네트워크 장애와 지연이 방지되므로 의사 결정 프로세스가 개선된다. 조직 입장에서 에지 컴퓨팅 지원은 어려운 일이 될 수 있다. 유동 요소가 많고, 데이터센터와 클라우드 기반 서비스가 주도하는 현재 IT 환경에서 탈피한 사고가 필요하기 때문이다. 에지 컴퓨팅을 전략을 수립할 때 고려할 만한 베스트 프랙티스를 살펴본다.   장기적인 에지 컴퓨팅 비전 마련 글로벌 기...

2019.01.18

네트워크 전문가가 사물인터넷에 대해 알아야 할 것

사물 인터넷 설계는 네트워크 전문가에게 완전히 새로운 과제를 안겨준다. 가트너는 2020년까지 전 세계 IoT 디바이스의 수가 200억 개 이상이 될 것으로 예상한다. 이 중 약 40%가 기업에 구축돼 공장의 공기 질 모니터링, 사무실의 에너지 효율성 개선, 공급망 전반의 자산 추적, 장비 장애 탐지 등에 사용된다. 또한 이와 같은 디바이스는 수많은 IT 네트워크에 페타바이트 용량의 데이터를 실어 나르면서 관리, 데이터 거버넌스, 규정 준수 측면에서 새로운 과제를 일으키기도 한다. 사물 인터넷은 정보 기술과 운영 기술의 교차점이다. 비즈니스 운영을 유지하는 데이터 시스템이 그 비즈니스에서 판매하는 제품을 제조하는 기계와 융합된다. 결과적으로 IT는 이전과는 전혀 다른 양상이 된다. IT 컨설팅 업체 SPR의 수석 아키텍트인 마이크 슐츠는 “IoT가 향후 데이터센터에 미칠 영향은 엄청나다”면서 “방대한 수의 디바이스가 데이터센터로 정보를 전송하면서 데이터센터가 직면하는 보안, 연결, 운영 문제는 계속 확대될 것”이라고 말했다. 즉, IT/OT의 간극을 잇는 일은 쉽지 않을 것이다. 이 작업에 착수하기 전에 네트워크 전문가가 알아야 할 4가지 필수 사항은 다음과 같다. 복잡성, 표준의 부재, IoT 상호운용성 문제에 대비 대규모 조직이 IoT를 도입하는 경우 네트워크 엔지니어가 관리해야 하는 디바이스의 수와 네트워크에서 이동하는 데이터의 양 모두 수백, 수천 배 늘어날 수 있다. IoT 플랫폼 제공업체 파티클(Particle)의 CTO 제커리 크로켓은 “이전에 한 곳에 연결되는 디바이스의 수가 100개였다면, 이제는 10만 개가 1연결된다. 각 디바이스가 요구하는 데이터의 양은 아주 작지만 손실이 많은 수천 개의 개방형 네트워크 연결이 필요하다”고 말했다. 델 테크놀로지스(Dell Technologies)의 IoT 및 에지 컴퓨팅 부문 CTO 제이슨 셰퍼드는 ...

IIoT 에지컴퓨팅

2018.11.22

사물 인터넷 설계는 네트워크 전문가에게 완전히 새로운 과제를 안겨준다. 가트너는 2020년까지 전 세계 IoT 디바이스의 수가 200억 개 이상이 될 것으로 예상한다. 이 중 약 40%가 기업에 구축돼 공장의 공기 질 모니터링, 사무실의 에너지 효율성 개선, 공급망 전반의 자산 추적, 장비 장애 탐지 등에 사용된다. 또한 이와 같은 디바이스는 수많은 IT 네트워크에 페타바이트 용량의 데이터를 실어 나르면서 관리, 데이터 거버넌스, 규정 준수 측면에서 새로운 과제를 일으키기도 한다. 사물 인터넷은 정보 기술과 운영 기술의 교차점이다. 비즈니스 운영을 유지하는 데이터 시스템이 그 비즈니스에서 판매하는 제품을 제조하는 기계와 융합된다. 결과적으로 IT는 이전과는 전혀 다른 양상이 된다. IT 컨설팅 업체 SPR의 수석 아키텍트인 마이크 슐츠는 “IoT가 향후 데이터센터에 미칠 영향은 엄청나다”면서 “방대한 수의 디바이스가 데이터센터로 정보를 전송하면서 데이터센터가 직면하는 보안, 연결, 운영 문제는 계속 확대될 것”이라고 말했다. 즉, IT/OT의 간극을 잇는 일은 쉽지 않을 것이다. 이 작업에 착수하기 전에 네트워크 전문가가 알아야 할 4가지 필수 사항은 다음과 같다. 복잡성, 표준의 부재, IoT 상호운용성 문제에 대비 대규모 조직이 IoT를 도입하는 경우 네트워크 엔지니어가 관리해야 하는 디바이스의 수와 네트워크에서 이동하는 데이터의 양 모두 수백, 수천 배 늘어날 수 있다. IoT 플랫폼 제공업체 파티클(Particle)의 CTO 제커리 크로켓은 “이전에 한 곳에 연결되는 디바이스의 수가 100개였다면, 이제는 10만 개가 1연결된다. 각 디바이스가 요구하는 데이터의 양은 아주 작지만 손실이 많은 수천 개의 개방형 네트워크 연결이 필요하다”고 말했다. 델 테크놀로지스(Dell Technologies)의 IoT 및 에지 컴퓨팅 부문 CTO 제이슨 셰퍼드는 ...

2018.11.22

IoT가 데이터센터에 미치는 영향

IoT를 둘러싼 과열 현상의 많은 부분이 분산 배치 모델, 즉 에지 컴퓨팅에 중점을 두고 있다. 전문화된 디바이스를 관리하고 모니터링해야 하는 엔드포인트 가까이에 배치하는 것이 말 그대로 대유행이다. 물론 클라우드와 데이터센터는 여전히 인프라의 결정적인 부분이고, IoT 배치의 급격한 증가 역시 데이터센터에 영향을 미치고 있다. 에지 컴퓨팅에 큰 비중을 둔 배치 환경이라 해도 좀 더 자세한 분석을 위해서는 데이터를 중앙 허브로 보내지 않으면 안된다. 따라서 IoT의 부상으로 데이터센터에 대한 요구사항과 기대치가 바뀌지 않았다고 주장하기는 어렵다. 확실하지 않은 것은 데이터센터에 일어나고 있는 변화가 정확하게 어떤 성격이냐는 것이다. 애널리스트와 데이터센터를 운영하는 사람들에 따르면, IoT의 영향을 정확하게 판단하는 것은 아직 시기상조이다. IoT 연결성 유럽 지역의 코로케이션 서비스 업체 인터시온(Interxion)의 총괄 책임자 앤드류 프레이에 따르면, 한 가지 확실한 것은 네트워킹과 연결성 역량이 데이터센터가 IoT를 지원하는 데 있어서 핵심 영역이라는 것이다. 프레이는 “짧게 답하면 연결성이다. 하지만 기업의 비즈니스에 따라 신경을 신경을 써야 하는 연결성이다”라고 말했다. 이런 정보의 일부는 장기 보관 스토리지에 저장해야 하고, 그래서 매우 저렴하고 지연시간이 길고 한적한 곳이 필요하다. 다른 한편으로는 매우 빠른 대용량 트랜잭션이 필요한데, 이때는 기업의 데이터센터와 시설이 도시의 중심과 최대한 가까운 곳에 위치해야 한다. IoT를 고려한 데이터센터 아키텍처 많은 기업에서 IoT를 고려한 아키텍처는 이제 본격적인 논의가 시작됐으며, 신기술의 영향을 많이 받는다. 이런 논의에는 퍼블릭 클라우드에 있는 워크로드부터 에지에서 처리하는 워크로드, 기업의 자체 데이터센터에서 동작하는 워크로드가 모두 포함된다. 프레이는 “코로케이션 서비스는 점점 연결성 허브가 되고 있다”라며, &...

연결성 대역폭 센서 분산배치 에지컴퓨팅

2018.10.30

IoT를 둘러싼 과열 현상의 많은 부분이 분산 배치 모델, 즉 에지 컴퓨팅에 중점을 두고 있다. 전문화된 디바이스를 관리하고 모니터링해야 하는 엔드포인트 가까이에 배치하는 것이 말 그대로 대유행이다. 물론 클라우드와 데이터센터는 여전히 인프라의 결정적인 부분이고, IoT 배치의 급격한 증가 역시 데이터센터에 영향을 미치고 있다. 에지 컴퓨팅에 큰 비중을 둔 배치 환경이라 해도 좀 더 자세한 분석을 위해서는 데이터를 중앙 허브로 보내지 않으면 안된다. 따라서 IoT의 부상으로 데이터센터에 대한 요구사항과 기대치가 바뀌지 않았다고 주장하기는 어렵다. 확실하지 않은 것은 데이터센터에 일어나고 있는 변화가 정확하게 어떤 성격이냐는 것이다. 애널리스트와 데이터센터를 운영하는 사람들에 따르면, IoT의 영향을 정확하게 판단하는 것은 아직 시기상조이다. IoT 연결성 유럽 지역의 코로케이션 서비스 업체 인터시온(Interxion)의 총괄 책임자 앤드류 프레이에 따르면, 한 가지 확실한 것은 네트워킹과 연결성 역량이 데이터센터가 IoT를 지원하는 데 있어서 핵심 영역이라는 것이다. 프레이는 “짧게 답하면 연결성이다. 하지만 기업의 비즈니스에 따라 신경을 신경을 써야 하는 연결성이다”라고 말했다. 이런 정보의 일부는 장기 보관 스토리지에 저장해야 하고, 그래서 매우 저렴하고 지연시간이 길고 한적한 곳이 필요하다. 다른 한편으로는 매우 빠른 대용량 트랜잭션이 필요한데, 이때는 기업의 데이터센터와 시설이 도시의 중심과 최대한 가까운 곳에 위치해야 한다. IoT를 고려한 데이터센터 아키텍처 많은 기업에서 IoT를 고려한 아키텍처는 이제 본격적인 논의가 시작됐으며, 신기술의 영향을 많이 받는다. 이런 논의에는 퍼블릭 클라우드에 있는 워크로드부터 에지에서 처리하는 워크로드, 기업의 자체 데이터센터에서 동작하는 워크로드가 모두 포함된다. 프레이는 “코로케이션 서비스는 점점 연결성 허브가 되고 있다”라며, &...

2018.10.30

구글, IoT 전용 칩 ‘에지 TPU’ 발표

구글이 자사의 분석 및 머신러닝 역량을 에지 네트워크에서 구현할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어를 발표했다. 한 번에 두 단계를 나아간 것이다. 이번에 발표한 소프트웨어와 하드웨어는 개인용 IoT 디바이스도 날로 증가하는 IoT 디바이스가 생산하는 데이터를 좀 더 잘 처리할 수 있도록 해 준다. 첫 단계는 자사의 클라우드 IoT 소프트웨어 플랫폼의 기능을 에지 네트워킹으로 확장하는 것이고, 두 번째는 IoT 디바이스 자체에 통합할 수 있는 소형 칩으로, 데이터를 전송하기 전에 처리하는 것이다. 에지 컴퓨팅은 IoT 배치용으로 가장 뜨거운 관심을 받고 있는 아키텍처이다. 에지 컴퓨팅은 전용 컴퓨터를 IoT 엔드포인트 자체와 가까운 곳에 설치해 엔드포인트에서 분석과 데이터 처리 작업을 수행하는 것으로, 모든 데이터를 데이터센터로 전송하는 기존 모델과 차별화된다. 이런 특성 때문에 특히 지연과 관련된 요구사항이 엄격한 환경에서 주목을 받고 있다. 하지만 451 리서치의 IoT 리서치 디렉터 크리스티안 르노는 에지 컴퓨팅의 기술적인 이점은 인적 요소보다 부차적이라고 지적했다. 공장 현장이나 수송단과 같은 운영 기술 구현 관리자는 중요한 관리 및 분석 기능을 클라우드로 이전하는 것이 맘 편하지 않다는 이유로 반대하고 있다는 것. 구글은 자사의 IoT 소프트웨어 스택을 에지 디바이스로 가져가기 때문에 이런 인적 장벽을 제거할 수 있고 좀 더 매력적인 기업 IoT 관리 환경을 제공할 수 있다. 또한 이번 구글의 발표는 주요 경쟁업체인 마이크로소프트와 아마존의 솔루션과 좀 더 직접적으로 부딪히는데, 두 업체 모두 자사 IoT 플랫폼을 에지에서 제공하고 있다. 이번에 발표한 전용 칩은 특히 이런 경쟁에서 구글의 무기가 될 수 있는데, 새로 발표한 에지 TPU는 구글의 텐서플로우 AI 소프트웨어를 통해 머신러닝을 가속화한다. 르노는 “에지 TPU의 효율성에 따라 달라지겠지만, 이를 통해 경쟁업체를 따라잡는 것은 물론, 경쟁에서 기술적으...

구글 텐서플로우 에지컴퓨팅 에지TPU

2018.07.31

구글이 자사의 분석 및 머신러닝 역량을 에지 네트워크에서 구현할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어를 발표했다. 한 번에 두 단계를 나아간 것이다. 이번에 발표한 소프트웨어와 하드웨어는 개인용 IoT 디바이스도 날로 증가하는 IoT 디바이스가 생산하는 데이터를 좀 더 잘 처리할 수 있도록 해 준다. 첫 단계는 자사의 클라우드 IoT 소프트웨어 플랫폼의 기능을 에지 네트워킹으로 확장하는 것이고, 두 번째는 IoT 디바이스 자체에 통합할 수 있는 소형 칩으로, 데이터를 전송하기 전에 처리하는 것이다. 에지 컴퓨팅은 IoT 배치용으로 가장 뜨거운 관심을 받고 있는 아키텍처이다. 에지 컴퓨팅은 전용 컴퓨터를 IoT 엔드포인트 자체와 가까운 곳에 설치해 엔드포인트에서 분석과 데이터 처리 작업을 수행하는 것으로, 모든 데이터를 데이터센터로 전송하는 기존 모델과 차별화된다. 이런 특성 때문에 특히 지연과 관련된 요구사항이 엄격한 환경에서 주목을 받고 있다. 하지만 451 리서치의 IoT 리서치 디렉터 크리스티안 르노는 에지 컴퓨팅의 기술적인 이점은 인적 요소보다 부차적이라고 지적했다. 공장 현장이나 수송단과 같은 운영 기술 구현 관리자는 중요한 관리 및 분석 기능을 클라우드로 이전하는 것이 맘 편하지 않다는 이유로 반대하고 있다는 것. 구글은 자사의 IoT 소프트웨어 스택을 에지 디바이스로 가져가기 때문에 이런 인적 장벽을 제거할 수 있고 좀 더 매력적인 기업 IoT 관리 환경을 제공할 수 있다. 또한 이번 구글의 발표는 주요 경쟁업체인 마이크로소프트와 아마존의 솔루션과 좀 더 직접적으로 부딪히는데, 두 업체 모두 자사 IoT 플랫폼을 에지에서 제공하고 있다. 이번에 발표한 전용 칩은 특히 이런 경쟁에서 구글의 무기가 될 수 있는데, 새로 발표한 에지 TPU는 구글의 텐서플로우 AI 소프트웨어를 통해 머신러닝을 가속화한다. 르노는 “에지 TPU의 효율성에 따라 달라지겠지만, 이를 통해 경쟁업체를 따라잡는 것은 물론, 경쟁에서 기술적으...

2018.07.31

IDC가 말하는 2020년 데이터센터의 변화 10가지

데이터센터의 수명은 통상 수십 년이지만, 그 안의 기술은 끊임 없이 변한다. IDC 데이터센터 트렌드 및 전략 리서치 담당 디렉터 제니퍼 쿠크는 “현재 데이터센터 그 자체와 그 안에 위치한 장비가 서로 어울리지 않는다. 1984년 맥킨토시 케이스 안에 최신 아이맥이 장착되어 있는 셈이다. 한 마디로 부자연스럽다. 전력, 냉각, 공간과 관련된 요구사항이 모두 변했다”고 지적했다. 이런 ‘불일치’가 기업의 데이터센터 쇄신을 촉진하고 있다. 비즈니스 운영과 보조를 맞추고 나아가 비즈니스의 가속화를 지원하기 위해서이다. IDC에 따르면, 2020년까지 기업의 55%는 차세대 앱과 새로운 IT 인프라 요구에 부응하기 위해 기존 데이터센터를 업그레이드 하거나 새로운 시설을 구축할 전망이다. IDC는 향후 3년 간 글로벌 데이터센터 시장에 대한 10대 전망 중 하나로 ‘현대화’를 강조했다. 또한 업계가 지속적으로 소프트웨어 정의 인프라로 마이그레이션하고, 자율 운영 IT 인프라를 도입하고, 소비에 기반을 둔 지불 모델을 도입할 것으로 전망했다. 쿠크는 “데이터센터에도 더 빠른 변화에 보조를 맞출 수 있는 기술과 운영 모델이 도입되고 있다. 이런 기술들은 물리적 시설, 즉 데이터센터에 큰 영향을 미치고 있다. IT 조직은 혁신이 필요하고, 더 많은 비즈니스를 견인할 수 있는 자원을 제공해야 한다는 점을 인식하고 있다. 또한 전통적인 IT의 속도가 아닌 비즈니스 속도에 맞춰 움직여야 한다는 점도 잘 알고 있다. 이는 사용할 데이터센터의 소유주, 현대화, 데이터센터 자원에 대한 대가 지불 방법 등 데이터센터와 관련된 의사결정에 큰 영향을 미친다”고 설명했다. 다음은 IDC가 향후 1~3년 간 데이터센터와 관련해 발생할 변화 10가지를 전망한 내용이다. 데이터센터 현대화 2020년까지 새로운 IT 아키텍처와 차세대 애플리케이션의...

IDC 2020 전망 자동화 모듈화 에지컴퓨팅 현대화 지능화

2017.12.26

데이터센터의 수명은 통상 수십 년이지만, 그 안의 기술은 끊임 없이 변한다. IDC 데이터센터 트렌드 및 전략 리서치 담당 디렉터 제니퍼 쿠크는 “현재 데이터센터 그 자체와 그 안에 위치한 장비가 서로 어울리지 않는다. 1984년 맥킨토시 케이스 안에 최신 아이맥이 장착되어 있는 셈이다. 한 마디로 부자연스럽다. 전력, 냉각, 공간과 관련된 요구사항이 모두 변했다”고 지적했다. 이런 ‘불일치’가 기업의 데이터센터 쇄신을 촉진하고 있다. 비즈니스 운영과 보조를 맞추고 나아가 비즈니스의 가속화를 지원하기 위해서이다. IDC에 따르면, 2020년까지 기업의 55%는 차세대 앱과 새로운 IT 인프라 요구에 부응하기 위해 기존 데이터센터를 업그레이드 하거나 새로운 시설을 구축할 전망이다. IDC는 향후 3년 간 글로벌 데이터센터 시장에 대한 10대 전망 중 하나로 ‘현대화’를 강조했다. 또한 업계가 지속적으로 소프트웨어 정의 인프라로 마이그레이션하고, 자율 운영 IT 인프라를 도입하고, 소비에 기반을 둔 지불 모델을 도입할 것으로 전망했다. 쿠크는 “데이터센터에도 더 빠른 변화에 보조를 맞출 수 있는 기술과 운영 모델이 도입되고 있다. 이런 기술들은 물리적 시설, 즉 데이터센터에 큰 영향을 미치고 있다. IT 조직은 혁신이 필요하고, 더 많은 비즈니스를 견인할 수 있는 자원을 제공해야 한다는 점을 인식하고 있다. 또한 전통적인 IT의 속도가 아닌 비즈니스 속도에 맞춰 움직여야 한다는 점도 잘 알고 있다. 이는 사용할 데이터센터의 소유주, 현대화, 데이터센터 자원에 대한 대가 지불 방법 등 데이터센터와 관련된 의사결정에 큰 영향을 미친다”고 설명했다. 다음은 IDC가 향후 1~3년 간 데이터센터와 관련해 발생할 변화 10가지를 전망한 내용이다. 데이터센터 현대화 2020년까지 새로운 IT 아키텍처와 차세대 애플리케이션의...

2017.12.26

벤더 기고 | 에지 컴퓨팅이 IoT의 결정적인 요소인 이유

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. 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...

에지컴퓨팅 온디바이스

2017.10.31

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. 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...

2017.10.31

블로그 | 에지 컴퓨팅 : 도입 전에 알아야 할 사항

에지 컴퓨팅(Edge Computing)의 개념과 클라우드 컴퓨팅과의 관계를 소개한 적이 있다. 하지만 그 이후로도 계속 에지 컴퓨팅의 사용 방법에 대한 질문을 받곤 한다. 특히 기업이 조만간 에지 컴퓨팅을 사용하기 시작해야 하는지에 대한 질문이 많다. 이런 의사 결정을 하기 위해서는 에지 컴퓨팅의 세 가지 측면을 고려해야 한다. 1. 에지 컴퓨팅은 전략적인 것이 아니다 에지 컴퓨팅은 프로세싱과 데이터를 엔드 포인트 가까이에 배치하는 것이다. 이 방식은 정보를 소비되는 지점으로부터 중앙 컴퓨팅 플랫폼으로 전송하지 않아도 된다. 예를 들어, 로봇이나 공장 설비에서 퍼블릭 클라우드로 전송하지 않아도 된다. 에지 컴퓨팅의 핵심 이점은 지연을 줄이는 것이다. 그리고 그 결과 전체 시스템의 엔드 투 엔드 성능을 높일 수 있다. 게다가 일부 데이터 포인트에서는 중앙 프로세스를 확인하지 않고 더 빨리 반응할 수 있다. 예를 들어, 과열된 제트 엔진을 중단시키는 것과 같은 이런 지연 감소는 모든 종류의 시스템에 도움이 되겠지만, 사물 인터넷 디바이스와 같은 원격 데이터 처리에 적용할 수 있다. 2. 에지 컴퓨팅은 원래 계층적이다 에지 컴퓨팅은 시스템 일부를 떼어다 시스템 외곽에 배치하는 것이 아니라, 데이터 처리를 각각의 역할을 하면서 서로 간에 인터랙션하는 계층화된 컴포넌트의 하나로 살펴볼 수 있는 역량에 관한 것이다. 실제로 에지에서 처리하고 에지에 저장하는 데이터는 보통 일시적인 것이다. 궁극적으로는 퍼블릭 클라우드와 같은 중앙집중화된 처리 환경으로 약간의 시차를 두고 이전된다. 중앙에 두는 사본은 기록 데이터나 진정한 단일 데이터가 된다. 3. 에지 컴퓨팅은 전문화된 컴퓨팅 접근법이다 특별한 용도가 없으면 에지 컴퓨팅을 하지 말라. 에지 컴퓨팅은 특정한 문제를 해결하기 위한 전문화된 접근법이다. 기업은 종종 신기술이 매체에 자주 언급된다는 이유만으로 기술을 도입하는 우를 범하곤 한다. 하지만 이런 결정은 더 큰 비용을...

접근법 에지컴퓨팅

2017.08.16

에지 컴퓨팅(Edge Computing)의 개념과 클라우드 컴퓨팅과의 관계를 소개한 적이 있다. 하지만 그 이후로도 계속 에지 컴퓨팅의 사용 방법에 대한 질문을 받곤 한다. 특히 기업이 조만간 에지 컴퓨팅을 사용하기 시작해야 하는지에 대한 질문이 많다. 이런 의사 결정을 하기 위해서는 에지 컴퓨팅의 세 가지 측면을 고려해야 한다. 1. 에지 컴퓨팅은 전략적인 것이 아니다 에지 컴퓨팅은 프로세싱과 데이터를 엔드 포인트 가까이에 배치하는 것이다. 이 방식은 정보를 소비되는 지점으로부터 중앙 컴퓨팅 플랫폼으로 전송하지 않아도 된다. 예를 들어, 로봇이나 공장 설비에서 퍼블릭 클라우드로 전송하지 않아도 된다. 에지 컴퓨팅의 핵심 이점은 지연을 줄이는 것이다. 그리고 그 결과 전체 시스템의 엔드 투 엔드 성능을 높일 수 있다. 게다가 일부 데이터 포인트에서는 중앙 프로세스를 확인하지 않고 더 빨리 반응할 수 있다. 예를 들어, 과열된 제트 엔진을 중단시키는 것과 같은 이런 지연 감소는 모든 종류의 시스템에 도움이 되겠지만, 사물 인터넷 디바이스와 같은 원격 데이터 처리에 적용할 수 있다. 2. 에지 컴퓨팅은 원래 계층적이다 에지 컴퓨팅은 시스템 일부를 떼어다 시스템 외곽에 배치하는 것이 아니라, 데이터 처리를 각각의 역할을 하면서 서로 간에 인터랙션하는 계층화된 컴포넌트의 하나로 살펴볼 수 있는 역량에 관한 것이다. 실제로 에지에서 처리하고 에지에 저장하는 데이터는 보통 일시적인 것이다. 궁극적으로는 퍼블릭 클라우드와 같은 중앙집중화된 처리 환경으로 약간의 시차를 두고 이전된다. 중앙에 두는 사본은 기록 데이터나 진정한 단일 데이터가 된다. 3. 에지 컴퓨팅은 전문화된 컴퓨팅 접근법이다 특별한 용도가 없으면 에지 컴퓨팅을 하지 말라. 에지 컴퓨팅은 특정한 문제를 해결하기 위한 전문화된 접근법이다. 기업은 종종 신기술이 매체에 자주 언급된다는 이유만으로 기술을 도입하는 우를 범하곤 한다. 하지만 이런 결정은 더 큰 비용을...

2017.08.16

블로그 | 에지 컴퓨팅 vs. 클라우드 컴퓨팅의 이해

에지 컴퓨팅(Edge Computing)이 클라우드 컴퓨팅을 대체하지는 않을 것이다. 오히려 두 접근법은 서로를 보완할 수 있다. 사물 인터넷은 현실이 되었고, 클라우드의 명실상부한 한 부분이 되었다. 문제는 수많은 디바이스로부터 오는 데이터를 처리하는 방법이다. 시스코는 클라우드 트래픽이 2020년이면 거의 4배로 증가할 것이라고 예상했는데, 이는 매년 3.9ZB씩 증가해 14.1ZB가 된다는 말이다. 이 때문에 클라우드 컴퓨팅은 사물 인터넷의 성장으로 엄청난 폭풍에 시달릴 수 있다. 결국 사물 인터넷은 디바이스가 생성하는 의미 있는 데이터를 처리하는 것이고, 클라우드 컴퓨팅은 중앙집중화된 컴퓨팅과 스토리지로부터 데이터를 사용하는 것이다. 이 둘의 성장 속도는 통제할 수 없는 수준이 되기 쉽다. 여기에 대한 해법으로 논의되는 것이 바로 에지 컴퓨팅이다. 우리는 이미 에지, 즉 네트워크 가장자리에서 컴퓨팅을 수행하면, 대부분 데이터 처리를 데이터의 소스와 가까운 네트워크의 에지로 보내게 된다는 것을 알고 있다. 이는 에지와 중앙집중화된 시스템 사이의 데이터 처리 분할의 문제이다. 여기서 중앙집중화된 시스템이란 바로 AWS나 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 같은 퍼블릭 클라우드이다. 마치 클라이언트/서버 구조처럼 들리는데, 클라이언트에서는 무엇을 하고 서버에서는 무엇을 할 것인가를 파악하는 것과 관련된 문제이기 때문이다. 사물 인터넷이나 다른 고도로 분산된 애플리케이션은 기본적으로 클라이언트/네트워크 에지/서버 아키텍처이며, 만약 디바이스가 데이터를 처리하지 못한다면, 네트워크 에지/서버 아키텍처가 된다. 목표는 즉각 필요한 데이터를 디바이스 가까이에서 처리하는 것이다. 사물 인터넷 시스템에서는 반응 시간이 핵심 가치인 경우가 헤아릴 수 없이 많으며, 이런 데이터를 중앙 집중화된 클라우드로 보내는 것은 이런 가치가 발현되는 것을 저해한다. 물론 클라우드에서도 여전히 데이터를 처리하겠지만, 시간에 민감하지 않거나 디바이스...

퍼블릭클라우드 IoT Edge 에지컴퓨팅

2017.05.25

에지 컴퓨팅(Edge Computing)이 클라우드 컴퓨팅을 대체하지는 않을 것이다. 오히려 두 접근법은 서로를 보완할 수 있다. 사물 인터넷은 현실이 되었고, 클라우드의 명실상부한 한 부분이 되었다. 문제는 수많은 디바이스로부터 오는 데이터를 처리하는 방법이다. 시스코는 클라우드 트래픽이 2020년이면 거의 4배로 증가할 것이라고 예상했는데, 이는 매년 3.9ZB씩 증가해 14.1ZB가 된다는 말이다. 이 때문에 클라우드 컴퓨팅은 사물 인터넷의 성장으로 엄청난 폭풍에 시달릴 수 있다. 결국 사물 인터넷은 디바이스가 생성하는 의미 있는 데이터를 처리하는 것이고, 클라우드 컴퓨팅은 중앙집중화된 컴퓨팅과 스토리지로부터 데이터를 사용하는 것이다. 이 둘의 성장 속도는 통제할 수 없는 수준이 되기 쉽다. 여기에 대한 해법으로 논의되는 것이 바로 에지 컴퓨팅이다. 우리는 이미 에지, 즉 네트워크 가장자리에서 컴퓨팅을 수행하면, 대부분 데이터 처리를 데이터의 소스와 가까운 네트워크의 에지로 보내게 된다는 것을 알고 있다. 이는 에지와 중앙집중화된 시스템 사이의 데이터 처리 분할의 문제이다. 여기서 중앙집중화된 시스템이란 바로 AWS나 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 같은 퍼블릭 클라우드이다. 마치 클라이언트/서버 구조처럼 들리는데, 클라이언트에서는 무엇을 하고 서버에서는 무엇을 할 것인가를 파악하는 것과 관련된 문제이기 때문이다. 사물 인터넷이나 다른 고도로 분산된 애플리케이션은 기본적으로 클라이언트/네트워크 에지/서버 아키텍처이며, 만약 디바이스가 데이터를 처리하지 못한다면, 네트워크 에지/서버 아키텍처가 된다. 목표는 즉각 필요한 데이터를 디바이스 가까이에서 처리하는 것이다. 사물 인터넷 시스템에서는 반응 시간이 핵심 가치인 경우가 헤아릴 수 없이 많으며, 이런 데이터를 중앙 집중화된 클라우드로 보내는 것은 이런 가치가 발현되는 것을 저해한다. 물론 클라우드에서도 여전히 데이터를 처리하겠지만, 시간에 민감하지 않거나 디바이스...

2017.05.25

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10.4.0.13