2021.04.29

블로그 | 엣지를 원격 데이터 캐시로 이용할 때의 이점

David Linthicum | InfoWorld
데이터 또는 데이터베이스 캐시는 고성능 데이터 스토리지 계층으로, 일시적인 데이터의 일부를 저장해 향후 해당 데이터에 대한 요청이 발생하면 데이터의 주 스토리지에 액세스하는 것보다 더 빨리 데이터를 제공한다. 엣지 컴퓨팅 세계에서는 주 데이터(primary data)는 퍼블릭 클라우드에 위치하고, 엣지 디바이스는 주 데이터의 매개자이며, 때로는 분리된 데이터 처리 기능을 제공한다.
 
ⓒ Getty Images Bank

엣지 디바이스를 데이터 생성 디바이스에 가까운 데이터 처리 지점으로 활용하는 것은 잘 알려져 있다. 이때 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 역시 성능이다.

만약 데이터를 퍼블릭 클라우드 같은 백엔드 처리 시스템으로 보내지 않아도 된다면, 엣지 디바이스에서 즉각 처리할 수 있다. 이런 아키텍처는 과열된 제트엔진을 꺼야 하는 상황처럼 성능이 매우 중요할 때 도움이 된다. 대응 조처를 결정하는 데 중앙 클라우드 시스템을 확인하지 않아도 되기 때문이다.

필자가 엣지 파티셔닝(Partitioning 또는 엣지 티어링(Tiering)이라고 부르는 아키텍처이다. 이 아키텍처는 데이터 처리를 분리할 때, 그리고 원래는 퍼블릭 클라우드에서 실행되는 일부 데이터를 엣지 디바이스와 중앙 시스템 및 데이터 스토리지 사이에서 실행할 때 적용한다.

엣지 아키텍처에 대한 또 다른 접근법은 엣지 디바이스를 원격 데이터 캐시로도 사용할 수 있다는 점에 착안한 것이다. 파티셔닝은 독립적으로 데이터베이스나 데이터 저장소가 있다는 점에서 다르며, 데이터에 대한 별도의 처리 작업도 일어난다. 데이터 캐시는 보통은 중앙에 저장하는 데이터의 단순한 중간 매개 스토리지이다. 데이터 캐시의 이런 단순한 목적이 더 나은 성능과 안정성을 제공한다.

예를 들어, 공장 로봇을 통제하는 엣지 디바이스가 있다. 이 디바이스는 퍼블릭 클라우드에서 호스팅되는 중앙 데이터 및 처리 엔진에 연결된다. 이 경우, 엣지 디바이스는 데이터의 생성과 소비를 중앙 시스템에 의존하며, 데이터 처리 역시 마찬가지이다.

이렇게 공장 로봇을 통제하는 엣지 디바이스는 독립적인 데이터베이스나 데이터 저장소는 없지만, 데이터 캐시는 호스팅할 수 있다. 가장 빈번하게 액세스하는 데이터를 현장에 저장되고 엣지 디바이스가 지연 없이 바로 액세스할 수 있다.

이런 접근법은 특히 현장의 네트워크가 안정적이지 않을 때 유용하다. 그러면서도 온전한 데이터베이스를 위한 요구사항이 엣지 디바이스에는 적용되지 않는다.

여기서 얻을 수 있는 이점은 운영 및 엣지 스토리지 비용을 절감하는 것이다. 별도의 데이터베이스를 엣지 디바이스에 배치하지 않으면, 데이터베이스를 관리할 필요도 없고 중앙 데이터베이스와의 동기화 문제를 걱정할 필요도 없다. 더구나 엣지 디바이스는 작고 저렴하다. 이런 디바이스를 수천 대 배치한다고 생각해 보라.

보안도 훨씬 쉬워진다. 데이터를 중앙에 저장한다면, 중앙 시스템의 보안에만 집중하면 된다. 캐싱 시스템은 노출되어도 된다는 뜻은 아니지만, 공격 요소가 많은 온전한 데이터베이스를 다루는 것보다는 훨씬 쉽다.

핵심은 최적화이다. 엣지 디바이스를 데이터 캐시로 이용하는 등의 다른 방식은 비용과 시간을 절감하고 위험을 줄일 수 있을 때만 설득력이 있다. 언제나 사용해도 좋은 아키텍처는 아니지만, 엣지 컴퓨팅을 통해 비즈니스를 최대한 지원할 수 있는 툴이 될 것이다. editor@itworld.co.kr



2021.04.29

블로그 | 엣지를 원격 데이터 캐시로 이용할 때의 이점

David Linthicum | InfoWorld
데이터 또는 데이터베이스 캐시는 고성능 데이터 스토리지 계층으로, 일시적인 데이터의 일부를 저장해 향후 해당 데이터에 대한 요청이 발생하면 데이터의 주 스토리지에 액세스하는 것보다 더 빨리 데이터를 제공한다. 엣지 컴퓨팅 세계에서는 주 데이터(primary data)는 퍼블릭 클라우드에 위치하고, 엣지 디바이스는 주 데이터의 매개자이며, 때로는 분리된 데이터 처리 기능을 제공한다.
 
ⓒ Getty Images Bank

엣지 디바이스를 데이터 생성 디바이스에 가까운 데이터 처리 지점으로 활용하는 것은 잘 알려져 있다. 이때 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 역시 성능이다.

만약 데이터를 퍼블릭 클라우드 같은 백엔드 처리 시스템으로 보내지 않아도 된다면, 엣지 디바이스에서 즉각 처리할 수 있다. 이런 아키텍처는 과열된 제트엔진을 꺼야 하는 상황처럼 성능이 매우 중요할 때 도움이 된다. 대응 조처를 결정하는 데 중앙 클라우드 시스템을 확인하지 않아도 되기 때문이다.

필자가 엣지 파티셔닝(Partitioning 또는 엣지 티어링(Tiering)이라고 부르는 아키텍처이다. 이 아키텍처는 데이터 처리를 분리할 때, 그리고 원래는 퍼블릭 클라우드에서 실행되는 일부 데이터를 엣지 디바이스와 중앙 시스템 및 데이터 스토리지 사이에서 실행할 때 적용한다.

엣지 아키텍처에 대한 또 다른 접근법은 엣지 디바이스를 원격 데이터 캐시로도 사용할 수 있다는 점에 착안한 것이다. 파티셔닝은 독립적으로 데이터베이스나 데이터 저장소가 있다는 점에서 다르며, 데이터에 대한 별도의 처리 작업도 일어난다. 데이터 캐시는 보통은 중앙에 저장하는 데이터의 단순한 중간 매개 스토리지이다. 데이터 캐시의 이런 단순한 목적이 더 나은 성능과 안정성을 제공한다.

예를 들어, 공장 로봇을 통제하는 엣지 디바이스가 있다. 이 디바이스는 퍼블릭 클라우드에서 호스팅되는 중앙 데이터 및 처리 엔진에 연결된다. 이 경우, 엣지 디바이스는 데이터의 생성과 소비를 중앙 시스템에 의존하며, 데이터 처리 역시 마찬가지이다.

이렇게 공장 로봇을 통제하는 엣지 디바이스는 독립적인 데이터베이스나 데이터 저장소는 없지만, 데이터 캐시는 호스팅할 수 있다. 가장 빈번하게 액세스하는 데이터를 현장에 저장되고 엣지 디바이스가 지연 없이 바로 액세스할 수 있다.

이런 접근법은 특히 현장의 네트워크가 안정적이지 않을 때 유용하다. 그러면서도 온전한 데이터베이스를 위한 요구사항이 엣지 디바이스에는 적용되지 않는다.

여기서 얻을 수 있는 이점은 운영 및 엣지 스토리지 비용을 절감하는 것이다. 별도의 데이터베이스를 엣지 디바이스에 배치하지 않으면, 데이터베이스를 관리할 필요도 없고 중앙 데이터베이스와의 동기화 문제를 걱정할 필요도 없다. 더구나 엣지 디바이스는 작고 저렴하다. 이런 디바이스를 수천 대 배치한다고 생각해 보라.

보안도 훨씬 쉬워진다. 데이터를 중앙에 저장한다면, 중앙 시스템의 보안에만 집중하면 된다. 캐싱 시스템은 노출되어도 된다는 뜻은 아니지만, 공격 요소가 많은 온전한 데이터베이스를 다루는 것보다는 훨씬 쉽다.

핵심은 최적화이다. 엣지 디바이스를 데이터 캐시로 이용하는 등의 다른 방식은 비용과 시간을 절감하고 위험을 줄일 수 있을 때만 설득력이 있다. 언제나 사용해도 좋은 아키텍처는 아니지만, 엣지 컴퓨팅을 통해 비즈니스를 최대한 지원할 수 있는 툴이 될 것이다. editor@itworld.co.kr

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