MEC의 정의와 향후 가능 시장사례 분석
ADT 캡스 / 천세훈 박사
MEC(Mobile Edge Computing) 기술의 정의는 2014년 9월에 Huawei, IBM, Intel, Nokia, NTT Docomo, Vodafone의 기술인력이 모여 최초 White Paper를 발간함으로써 최초로 주창되었던 기술이다. 하지만 아이러니하게도 이동통신 Vendor와 사업자로만 구성이 되어 있고 OTT player나 Contents 사업자들은 이 기술에 전혀 참여하지 않았다. 그 당시 ICT 환경을 보면 Contents 사업자나 OTT가 비지니스를 주도하였고 통신사들은 Dummy Pipe로 전락 할 것 같은 위기감을 배경으로 MEC 기술이 탄생한 것처럼 보인다. 그러나 2014년 GSMA*의 데이터에 의하면 전세계 약 54% (약 43억 가입자)만 모바일을 사용 하였고 2G회선이 60%이상이고 그에 비해 당시 최신기술인 4G LTE 서비스 가입자는 고작 7.3%의 가입자만 사용하였다. 즉, 기술적인 Concept만 이야기 할 수준 이였으며 실제 상용화나 서비스에 대해서는 이야기 하기 어려운 환경임이 확실하다.
그러면 왜 최근에 MEC 가 다시 화두가 되었을까? 그 이유는 5G의 상용화가 결정적인 계기가 되었다. 기본적으로 5G에서는 네트웍크 슬라이싱이라는 기술을 활용하여 초저지연이 요구되는 자율주행등 Mission Critical한 서비스를 성공적으로 구현 할 수 있는 발판을 마련하였다. 그럼에도 불구하고 기존의 중앙 집중적인 Cloud 구조에서는 만에 하나 일어날 수 있는 네트웍크 장애시 서비스의 치명적인 영향을 미칠 수 있는 Risk가 존재하기 때문에 MEC기술에 대하여 다시 한번 검토하여야 할 필요성이 있다.
MEC(Mobile Edge Computing)의 정의 및 특장점
기본적인 개념은 데이터 통신 응답 속도를 높여주는 ‘데이터 전송 지름길’을 만들어 전송 과정에서 발생하는 지연 시간을 최소화하고 기지국이나 교환기에 소규모 데이터 센터를 설치해 전송 구간을 줄이는 방식의 통신 플랫폼을 의미하며 이러한 구조로 기인하여 통상 고객의 5G 스마트폰에서 인터넷 데이터센터로 데이터 전송 시 최소 4단계 과정을 거쳤으나, MEC 기술을 통해 최대 2단계로 단축하여 데이터 지연 시간 최대 60% 축소할 수 있다.
(그림 1) MEC vs 일반 이동통신 전송방식
그래서 MEC는 국제전기통신연합(ITU)이 표준으로 정의한 1㎳(0.001초) 초저지연 성능을 가능케 하는 5G의 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 그렇다면 MEC기술은 구현함으로 인하여 어떠한 장점이 있을까?
첫째 , 低 대기시간 & 高 처리량을 통해 개인/상업 고객에 Local 단위 특화된 고객이 원하는 고품질 서비스 제공 가능하다. 예를 들어 특정 건물, 캠퍼스 또는 특정 고객 전용 영역을 위한 앱/서비스를 실행하는 개인/Local 네트워크 지원 이나 물리적으로 근접한 서버와 RAN(Radio Access Network) 기능 통합으로 영상 송출 지연이 감소, 검색 처리량 증대를 통한 5G 기반 고화질 영상 서비스제공 및 속도 향상이 가능하다.
두번째로 인프라 구축/네트워크 등 TCO(Total Cost of Ownership) 절감이 가능하다. 그 이유는 네트워크 Edge에서 비디오 콘텐츠를 저장하는 기능을 통해 Delivery 비용이 감소되고 고객 이용 환경이 개선되며 부가적으로 Backhaul 최대 35% 감축 및 로컬 도메인(DNS) 웹 페이지 다운로드 시간 20% 이상 단축 가능하여 고객 체감 서비스 품질 향상하는 효과가 있다.
세번째로 중요 데이터의 근거리 단말 보관 및 처리 가능에 따른 보안성이 상대적으로 강화 될 수 있다.
MEC 서비스 Platform
MEC를 통한 서비스를 구현하기 위한 플랫폼에 대해서는 2004년에 발간된 “MEC_-Introductory Technical White Paper”에서 아래 그림2와 같이 정의 하였다.
(그림2) MEC Platform 정의
상기 MEC Platform은 Hosting 인프라와 Application 인프라로 구성되어 있으며 Hosting 인프라는 H/W자원과 더불어 가상화(Virtualization) 자원으로 구성되며 Application 인프라는 서비스 사업자 및 3rd Party들이 VM (Virtual Machine)을 통하여 서비스 구현이 가능하다.
現 MEC서비스 사례와 향후 응용분야
MEC 기술은 주로 많은 데이터 양과 빠른 응답 속도를 요구하는 분야에서 활용도가 높아질 것으로 전망할 수 있다 예를 들어 데이터 및 비디오(영상) 분석, 위치 추적 기반 서비스, IoT 서비스(자율 주행, 드론 등), 증강 현실(VR/AR), Cloud 기반 게임, 영상 컨텐츠의 Local 호스팅, 실시간 생방송/스트리밍 등 다양한 기술에 활용이 가능하다.
그러면 현재 MEC기술을 사용하여 구현한 해외사례를 고찰해 보자. 먼저 일본의 모바일 사업자인Softbank의 경우 공장 등 생산 시설 로봇 프로세스 자동화(RPA, Robotic Process Automation)를 통한 실시간 원격 제어하는 플랫폼을 MEC기술을 활용하여 구축 하였으며 미국 GE의 M&D센터는 세계 60개국, 900여개 발전소의 가스터빈, 발전기 등 설비 상태를 실시간 LED 화면 전송/모니터링하는 서비스에 활용하고 있다. 영국의 Vodafone은 교통서비스 분야 예를 들어 교차로 등 취약 도로의 차량, 보행자간 안전 사고 예방(차량 온보드 컴퓨터를 통한 경고 송신 등) / AI 기반 가상 보호 쉴드 개발하는데 활용하고 있으며 독일의 Deutsche Telekom은 Connected Car 드라이빙 기술 테스트 완료(Car2MEC Project: Deutsche Telekom, Continental, Fraunhofer ESK, MHP 및 Nokia 참여)하여 독일 대표 고속도로인 아우토반에서 긴급 사고 경고, 교통 정체 상황 통보, 가변도로 속도제한 지원 등 기술에 적용할 계획이다.
국내에는 아직 많은 사례가 있지 않으나 SKT과 신세계아이앤씨가 협업하여 기존 매장 통신 방식을 유선 & Wi-Fi → MEC 대체를 기본으로 고객 매장 방문부터 주차, 매장 내 동선, 관심 상품 정보 획득, 상품 결제, 매장 내 보안·안전 등 전반 영역에서 첨단 미래형 매장 구축 추진을 통한 신세계 유통매장 최첨단화 추진중으로 알려져 있다.
그렇다면 미래에 적용가능한 분야에 대해서 생각 해보자. 4차산업혁명 시대가 도래됨에 따라 ICBM (IoT, Cloud Big Data, Mobile) 과 AI는 핵심 기술로 자리 잡았다. 과거 2004년 발간된 White Paper에서도 다양한 적용분야를 이야기하였지만 그 당시에는 특히 AI에 대한 부분은 고려하지 못하였다. 그러나 현재는 AI는 Edge computing이 중요하게 고려해야 할 기술이 되었다. 예를 들어 영상분석의 경우, 전통적인 영상분석방법에서는 ①영상 캡쳐 ②영상 전송 ③ back-end AI 단에서 영상을 최종 분석하는 구조로 설계가 되어 있는데 이 경우 대규모 영상처리를 위한 GPU 구성 등으로 인하여 상대적으로 고가의 비용이 소요되고 또한 영상분석 Latency 가 4초~8초가 소요되는 한계가 존재 하였다.
그러나 Edge cloud 방식을 사용하면 Front-end 와 Back -end AI로 구분하여 실시간 처리를 위하여 영상 분석 AI box를 Front-end 단에 기존 영상 분석 Algorithm을 적용한 AI Box를 통하여 영상을 분석하고 Back-end 단에는 새로운 환경정보를 전송하여 자가학습을 통하여 새롭게 학습된 Algorithm을 AI box에 Update하는 방식으로 구성할 경우 실시간 영상분석 및 상대적으로 저렴한 비용 기반의 영상분석 서비스를 제공할 수 있다.
다음은 High Bandwidth 와 Low Latency를 요구하는 AR과 같은 서비스를 제공 시 MEC를 활용 할 경우 MEC서버에서 Object Tracking 및 contents caching 을 edge단(local)에서 구현이 가능하여 최단시간의 Latency와 최대의 Data Throughput 성능이 나올 수 있도록 하며 이를 통해 사용자의 서비스 사용 경험을 극대화 할 수 있다.
특정 산업분야 관점에서 MEC의 효용을 알아보기 위해 Retail 분야 특히 SOHO의서비스 시나리오를 고려해보자. Retail 매장의 보편적 통신 및 IT 기술 환경은 매장 內 Wi-Fi & 유선(인터넷) 기반의 빠르지 않은 통신 인프라로 구성되었으며, POS 및 Kiosk, 영수증 프린터, PC, 디지털 간판(DID), 도난/방범 장치 등이 연결 구성되어 있다. 그러나 제한된 통신 속도(100Mbps~1Gbps)에 따른 고객이 많이 몰리는 시간대에는 N/W 트래픽 증가로 서비스 속도 지연 및 유선 대비 Wi-Fi N/W는 지연 현상 증가 불가피 하므로 네트워크 환경 개선을 통한 주문/처리 시간 단축 Needs 증가한다.
그 중에서 POS와 Kiosk 그리고 Digital Signage 서비스에는 매장의 특성/물품/마케팅 방법등에 따라 다양한 Customization Needs가 상존한다. 이러한 요구가 있을 때 마다 서비스사업자는 Local 단에서 업무를 수행하여야 하며 이러한 모든 기능들이 Local 단말에 집중되어 있어 상대적으로 단말비용의 상승과 유지보수로 인한 원가상승요인으로 서비스 형태의 비즈니스모델 수립이 어려운 점이 있었다.
그러므로 이 부분에서도 만약 Edge단에는 간단한 Operation과 관련된 기능만을 고려하여 네트웍의 상태와 상관없이 (예 카드결재의 경우 Store & Forward 방식을 활용 네트웍 복구 후 재전송) 기본 기능을 수행 할 수 있도록 설계하여 단말 비용 최소화 및 운영 안정성을 지원하고 실제 Cloud에는 Change Mgmt.와 관리기능을 넣어 원격으로 서비스 사업자/사용자가 제어 가능한 환경으로 만들어 서비스 모델로 제공 할 수 있는 방안도 고려 해볼 수 있다.
이러한 아이디어는 단지 Retail 분야 외에 Smart Farm 및 Transportation 등 Smart City등 다양하게 응용이 가능 할 것이다.
결언
지금까지 MEC(Mobile Edge Computing)과 관련해서 정의/Platform 그리고 향후 응용가능 분야에 대하여 알아보았다.
하지만 MEC라는 기술도 Cloud 기술의 일부로 보이지만 필자의 생각은 예전처럼 단순히 서비스 기술을 구현하는데 일부 Component로 보기에는 위험성이 따른다고 생각한다.
그 이유는 서비스를 구현하는 설계와 밀접하기 때문에 단순히 “전송”의 영역으로 보기에는 어려운 점이 있다. 어떤 기능 (or 프로세스 or Algorithm)이 Local 영역에서 반드시 필요한 것인지에 대한 판단에 따른 Edge단에 구현이 필요하고 이에 따라 중앙 Cloud에 어떤 기능과 연동하여 서비스의 완성도와 효율성을 제고하여야 하며 여기에 5G라는 초저지연 서비스를 활용함으로서 비로소 완성이 되는 기술로 볼 수 있다.
그리고 이 기술은 지금까지 Value Chain에서 일부 소외되었던 통신사업자에게는 새로운 Value Chain의 Player로서 도약할 수 있는 좋은 기회로 볼 수도 있다. 하지만 아래와 같이“ MEC_-Introductory Technical White Paper ”에 명시 되었듯이 이러한 MEC기술은 모든 Player에게 Benefit 을 줄 수 있지만 모든 Player의 “greater cooperation”이 전제 되어 있어야 한다.
This environment can create a new value chain and an energized ecosystem comprising application developers, content providers, OTT players, network equipment vendors and mobile operators. Based on innovation and business value, this value chain will allow all players to benefit from greater cooperation”Cited from “MEC_-Introductory Technical White Paper” ETSI Sep. 2014
그러므로 통신사업자에게 새로운 기회가 되기 위해서는 기존의 Player, 특히 기능 (or 프로세스 or Algorithm)을 보유한 Player와 동등한 입장에서 협업이 필요하며 다른 Player 또한 여러 Player와 상호 호혜적인 Eco-system을 구축하여야 한다.
마지막으로 다양한 분야에 응용될 수 있는 이 기술은 기존 서비스(실제 시장이 존재하는)에 대한 개선 중심에서 새로운 서비스 (시장이 존재하지 않고 새롭게 시장을 만들어야 하는)로 무게중심을 ?겨 가는 것도 초기에 투자비에 대한 Risk 및 효율적인 Business Model을 수립 하는 것에 도움이 될 것으로 기대한다.