한국공학대학교 염난영 교수
코로나의 긴 터널을 지나 일상으로의 회복을 맞이하고 있다. 팬데믹 속에서 전 세계가 경험한 한 가지는 아마도 디지털 기술의 중요성이 아닐까 한다. 이런 경험을 바탕으로 대부분의 기업은 디지털로의 전환 뿐만 아니라 컴퓨팅 자원의 효율적인 관리와 신속한 업무 대응이 기업 경쟁력 확보의 중요 요인이라는 인식을 보편적으로 가지게 되었다. 이런 기업 요구에 진가를 발휘한 기술이 '클라우드 컴퓨팅' 이라고 할수 있다. 포스트 코로나 시대를 맞이하여 주목받고 있는 엣지 클라우드 시장 변화에 대해서 살펴보자.
가트너에서 발표한 보고서에 따르면 코로나19 확산 속에서 두드러진 성장을 기록한 시장이 IaaS라고 할수 있다. 비대면 재택 환경 구축, 보안, 워크로드 이동성, 네트워크 지연시간 해결을 위해 IaaS에 대한 기업들의 수요가 증가했기 때문이다. IaaS 시장 점유율 1위는 아마존이 차지하고 있고 마이크로소프트, 알리바바, 구글, 화웨이 등이 그 뒤를 따르고 있다.
<그림1. 전 세계 IaaS 기업 매출 비교 (출처: 가트너)>
● 네트워크 지연시간 문제
클라우드 서비스는 코로나 시대 많은 기업들에게 단시간 저비용으로 고성능 인프라 환경으로의 전환을 성공적으로 제공해 주었지만 이에 따른 단점도 존재하고 있다. 코로나 초기 급격하게 많은 데이터 트래픽 발생으로 인한 가용 영역 장애 발생으로 영역 간 서비스를 복제하지 못하는 경우 테넌트의 서비스 지연 또는 중단이 발생했으며, 네트워크 대기 시간을 보다 세밀하게 제어해야 할 필요성이 대두되었다. 이전부터 언급되던 문제이긴 하였으나 코로나로 인해 시급하게 보완되어야 할 이슈로 떠오르게 되었다고 할 수 있다. 이에 해결방안으로 주목받은 모델이 엣지와 분산 클라우드 서비스라고 할 수 있다. 엣지 네트워크에 형성된 클라우드를 통해 클라우드 서비스 사용자와 가까운 근거리 클라우드에서 서비스를 빠르게 프로비저닝을 함으로써 신속하게 클라우드 서비스를 제공할 수 있게 하는 모델을 말한다.
● 엣지 클라우드(Edge Cloud) 도입 확대
클라이언트 또는 디바이스에게 컴퓨팅 파워를 분산해주는 기술 구조로 중앙 집중형 클라우드는 대용량/고성능 처리가 필요한 워크로드에 집중하고, 엣지 즉 단말 클라이언트 사이드에서는 초저지연/초연결이 필요한 워크로드를 수행하면서 상호 보완적 모델을 구현할 수 있도록 구성된 모델이다. (즉, 엣지 컴퓨팅은 스마트폰처럼 네트워킹이 가능한 Iot 기기에서도 데이터를 처리할 수 있도록 구성된 모델이다.)빅데이터 대용량 분석 작업을 수행하기 위한 중앙 서버의 컴퓨팅 기능을 기반으로 작업하던 방식에서 ?디바이스 단말 내부의 엣지 컴퓨팅 환경을 통해서 자체적으로 처리한 결과를 중앙 서버에 전달하여 부하를 줄이는 형태로 활용하고자 하는 모델 구조이다.
또한, 팬데믹 환경의 영향으로 인한 AI 솔루션 도입의 증가에 따라 향후 엣지 서버의 수요는 꾸준히 증가할 것으로 예상된다. 이미 자율주행차에 대한 관심과 개발이 가속될 즈음 엣지 컴퓨팅에 대한 관심은 꾸준했지만 팬데믹이란 글로벌 이슈와 함께 AI 솔루션의 클라우드 데이터 처리 영역에 본격적으로 빠르게 도입되고 있는 추세이다.
<그림2. 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅 비교 (출처: 삼성디스플레이 뉴스룸)>
● 엣지 클라우드 도입 사례 - 의료 진단 AI 구축
팬데믹 이후 디지털화 물결이 탄력을 받고 있는 분야에 정밀의료 진단 분야가 있다. 정부 지원사업인 ‘닥터 앤서’가 대표적인 사례라 할 수 있다. 아직 법률적인 문제가 해결과제이긴 하지만 정부차원의 드라이브로 의료현장은 향후 수년내에 급격한 변화가 예상되는 분야이다. 의료 AI 진단 플랫폼 구축의 경우 의료 기록 관리 등 신뢰성과 보안이 그 어느 분야보다도 요구되는 분야이기 때문에 온프레미스 환경이 아닌 클라우드 환경으로의 전환이 시급한 분야이다. 이에 과학기술정보통신부는 오는 22년부터 25년까지 클라우드 바우처 사업을 통해 의료분야 집중 지원을 통한 클라우드 전환 기반을 마련, 클라우드 대전환을 추진한다. 아마 많은 분들이 병원을 옮겨 진료할 경우 자료 공유의 어려움으로 중복검사나 진료시간 지체 경험이 있을 텐데, 앞으로는 “고객”입장에서의 더욱 향상된 의료 서비스 환경이 제공될 것으로 예상된다.
<그림3. 의료 진단 서비스 (출처: 과학기술정보통신부)>
AI를 활용하고자함의 선행은 잘 알고 있듯이 훈련용 데이터 확보와 꾸준한 학습데이터 획득에 있다. 하지만 의료데이터는 환자의 생명과 연결되어 있고 환자의 민감자료 또한 다수 포함되어 있기에 다양한 관점의 철저한 보안이 필수 요건이다. 또한 머신러닝 알고리즘과 훈련용 데이터 세트 자체가 의료 AI 기업의 경쟁력으로 평가되고 있기 때문에 데이터 개방에 따른 해킹문제가 매번 해결책으로 제시되고 있다. 그러기에 이를 모두 충족시킬 인프라 구축이 필수요건인 환경속에서 현실적인 해결책으로 클라우드 도입이 빠르게 확산되었다.
<그림4. 닥터 앤서 1.0 주요 임상 성과 (출처: 과학기술정보통신부)>
정보 분석을 위해 개인 정보 보안이 필수 요구사항인 분야에서 엣지 클라우드는 해당 데이터를 로컬에 저장하고 분석 내용과 도출된 정보만 중앙 클라우드에 업로드함으로써 보안 요구사항을 충분히 충족시키고 있는 사례라고 할 수 있다.
<그림5. 정밀의료SW 기반의 의료서비스 변화 (출처: 과학기술정보통신부)
● 포스트 코로나 시대 클라우드 시장 전망
인공지능과 클라우드 컴퓨팅을 사용해 영상전문의보다 더 빠르고 더 많은 양의 흉부 엑스레이를 정확하게 판독하는 스마트 AI 진단 도구는 의사가 코로나19 환자를 식별, 분류 및 모니터링하는 데 도움을 줄 수 있다. 포스트 코로나 시대를 맞이하여 항공길이 다시 열리고 여행시장이 개방됨에 따라 우리의 관심이 여기로 쏠리고 있다.
보다 안전하게 보다 철저하게 관리하되 코로나 이전의 생활을 최대한 유지하고 여행을 즐기고자 하는 고객의 니즈는 최대한 충족시키기 위한 전제조건이 방역과 보안이라고 할 수 있겠다. 이러한 욕구를 충족시키기 위해 하늘길의 관문인 국제 공항에서의 스마트 시스템 도입이 바빠지고 있다. 세계 최고의 공항이라고 자부하고 있는 인천공항 역시 발빠르게 스마트 방역 시스템 도입을 통해 최고 레벨의 인증을 받고자 시도 중이다.
삼성생명은 서울대병원과 협업하여 국내 고객 중 인천공항 보안 검색대에서 촬영한 폐영상을 원격으로 판독하여 코로나 감영여부를 30분 내로 결과를 통보받을 수 있는 상품을 출시할 예정이라고 한다. 클라우드와 인공지능기술이 결합하여 포스트 코로나 시대에 최적화된 맞춤형 상품을 출시했다고 본다. 앞으로도 인공지능과 클라우드가 결합된 이와 유사한 형태의 상품들이 계속 출시될 것으로 예상된다.
위의 사례에서 보았듯이 엣지 클라우드는 클라우드컴퓨팅 서비스의 강점을 최대한 살리고 더 많은 곳에서 사용자가 위치한 근거리 서비스를 할 수 있는 구조이기 때문에 엔드포인트가 원격 접근, 공유, 업로딩, 협업 및 파일 관리 등 자체 클라우드 기능을 가질 수 있는 강점이 경쟁력이라 할 수 있다. 이런 시장 환경변화에 따라 ‘클라우드-엣지-디바이스’ 모델의 클라우드 시장은 계속해서 성장할 것으로 예상되고 있으며 관련 보유 기술 인력 수요도 당분간은 꾸준히 증가할 것으로 예상되고 있다.
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