[1부] 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 미래 > 기술/보안

상명대학교 / 서광규 교수

엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅은 정보 기술과 다양한 산업의 미래에 큰 영향을 미칠 잠재력이 있는 빠르게 진화하는 기술이다. 본 고에서는 엣지 및 클라우드 컴퓨팅의 현재 상태에 대한 개요를 기술하고 산업 이해 관계자의 관점을 논의하며, 기술의 미래에 대한 예측을 제시하고자 한다. 이를 위하여 먼저 엣지 컴퓨팅에 대한 개요로 시작하여 정의, 아키텍처, 핵심 기술 및 구성 요소와 구현과 관련된 이점과 과제를 기술한다.

그런 다음 클라우드 컴퓨팅의 진화를 기존 형태에서 최근의 개발 및 추세에 설명하고 엣지 컴퓨팅과의 상호 작용을 포함한다. 엣지 및 클라우드 컴퓨팅 기술의 채택 및 통합에서 산업 이해 관계자의 역할과 실제 사용 사례 및 채택 장벽도 살펴본다. 엣지 및 클라우드 컴퓨팅은 실시간 데이터 처리, 대기 시간 단축 및 확장성 향상에 대한 수요에 따라 다양한 산업에서 점점 더 많이 채택되고 있다. 그러나 보안 및 개인 정보 보호 문제, 표준화된 프레임워크 부족, 숙련된 전문가의 필요성과 같은 극복해야 할 과제가 있다.

여기에서는 예상되는 기술 발전 및 혁신, 시장 성장 및 추세, 다양한 산업 부문에 미치는 잠재적 영향을 포함하여 엣지 및 클라우드 컴퓨팅의 미래에 대한 예측을 제시한다. 또한 미래 개발과 관련된 잠재적 위험과 우려 사항을 식별하며, 추가 연구 및 개발 분야를 제시한다. 엣지 및 클라우드 컴퓨팅 기술이 앞으로 몇 년 동안 계속 발전하여 조직에 새로운 기회와 과제를 가져오고 다양한 산업의 미래를 형성할 것이므로 산업 이해 관계자의 관점을 이해하고 미래 추세를 예상함으로써 기업, 연구자 및 정책 입안자는 정보 기술 환경의 지속적인 변화에 더 잘 대비할 수 있을 것으로 기대한다.

엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅은 최근 몇 년 동안 정보 기술 환경을 형성해 온 두 가지 서로 얽힌 기술이다. 이러한 기술의 중요성과 현재 상태를 더 잘 이해하려면 역사적 맥락과 진화를 살펴보아야 한다.

1) 클라우드 컴퓨팅

클라우드 컴퓨팅은 2000년대 초반에 기업과 개인이 컴퓨팅 리소스에 액세스하고 관리하는 방식의 패러다임 전환으로 등장했다. 클라우드 컴퓨팅의 개념은 인터넷을 통해 스토리지, 처리 능력, 애플리케이션과 같은 공유 컴퓨팅 리소스 풀에 대한 주문형 액세스를 제공하는 것을 포함한다. 이 접근 방식을 통해 사용자는 필요에 따라 리소스를 확장하고, 사용된 리소스에 대해서만 비용을 지불하며, 온프레미스 인프라를 관리하는 데 드는 비용과 복잡성을 피할 수 있다. 지난 20년 동안 클라우드 컴퓨팅은 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP)과 같은 주요 공급업체의 등장으로 상당히 발전했다. 클라우드 컴퓨팅 시장은 인프라 서비스(IaaS), 플랫폼 서비스(PaaS), 소프트웨어 서비스(SaaS)와 같은 다양한 서비스 모델을 포괄하며 빠르게 성장했다. 클라우드 컴퓨팅이 성숙해지면서 인공 지능, 빅데이터 분석, 사물 인터넷(IoT)과 같은 고급 애플리케이션의 개발이 가능해졌다.

2) 엣지 컴퓨팅

실시간 데이터 처리 및 저지연 애플리케이션에 대한 수요가 증가함에 따라 기존 클라우드 컴퓨팅의 한계가 분명해졌다. 이에 따라 엣지 컴퓨팅이 이러한 과제를 해결하기 위한 보완적 접근 방식으로 등장했다. 엣지 컴퓨팅은 중앙 집중식 클라우드 데이터 센터에만 의존하지 않고 IoT 장치나 로컬 데이터 센터와 같은 데이터 생성 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 것을 포함한다. 이 접근 방식은 지연 시간을 줄이고 대역폭을 보존하며 데이터 처리의 전반적인 효율성을 개선한다. 엣지 컴퓨팅은 IoT 장치의 확산, 실시간 분석에 대한 필요성, 5G와 같은 네트워킹 기술의 발전으로 인해 2010년대 후반에 주목을 받았다. 엣지 컴퓨팅의 채택은 제조, 의료, 운송, 통신을 포함한 다양한 산업에서 증가하고 있다.

3) 엣지 및 클라우드 컴퓨팅의 현재 상태

오늘날 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅은 보다 효율적이고 확장 가능하며 유연한 컴퓨팅 솔루션을 만드는 데 함께 사용할 수 있는 보완 기술로 점점 더 여겨지고 있다. 조직은 두 가지 접근 방식의 장점을 활용하고 있으며, 엣지 컴퓨팅은 실시간 데이터 처리 및 저지연 애플리케이션에 대한 요구 사항을 해결하는 반면, 클라우드 컴퓨팅은 확장성, 비용 효율성 및 고급 서비스에 대한 액세스를 제공한다. 이러한 기술의 현재 상태에서 인공 지능과 엣지 컴퓨팅(엣지 AI)의 융합, 컨테이너화, 하이브리드 및 멀티 클라우드 전략 채택과 같은 새로운 추세와 개발이 미래를 형성하고 있다. 엣지 및 클라우드 컴퓨팅이 계속 발전함에 따라 기업, 연구자 및 정책 입안자에게 상당한 기회와 과제를 제공한다.

1. 엣지 컴퓨팅 개요

1-1. 정의 및 아키텍처

1-1-1. 정의

에지 컴퓨팅은 컴퓨팅 리소스와 데이터 저장소를 필요한 위치, 일반적으로 데이터 소스(예: IoT 장치, 센서 및 최종 사용자 장치) 근처의 네트워크 가장자리에 더 가깝게 가져오는 것을 목표로 하는 분산 컴퓨팅 패러다임이다. 로컬 또는 데이터 소스와 가까운 곳에서 데이터를 처리함으로써 에지 컴퓨팅은 대기 시간을 줄이고, 응답 시간을 개선하며, 중앙 집중식 데이터 센터에서 전송 및 처리해야 하는 데이터 양을 줄인다. 이 접근 방식은 다양한 애플리케이션, 특히 실시간 또는 거의 실시간 처리 및 분석이 필요한 애플리케이션의 성능, 효율성 및 보안을 향상시킬 수 있다.

1-1-2. 아키텍처

에지 컴퓨팅의 주요 아키텍처 구성 요소는 다음과 같다.

1) 에지 장치: 이는 데이터를 생성, 소비 또는 처리하는 엔드포인트 또는 데이터 소스이다. 에지 장치에는 IoT 장치, 센서, 액추에이터, 스마트폰 및 기타 최종 사용자 장치가 포함될 수 있다. 이러한 장치에는 내장된 처리, 저장 및 네트워킹 기능이 있어 일부 계산 작업을 로컬에서 수행할 수 있다.

2) 에지 노드 또는 게이트웨이: 에지 장치를 더 광범위한 네트워크에 연결하고 추가 처리, 저장 및 네트워킹 기능을 제공하는 중간 컴퓨팅 및 네트워킹 장치이다. 에지 노드 또는 게이트웨이는 데이터 집계, 사전 처리 및 분석을 수행하여 클라우드 또는 기타 중앙 집중형 데이터 센터로 보다 효율적으로 데이터를 전송할 수 있다.

3) 로컬 또는 지역 데이터 센터: 에지 장치에 더 가깝게 위치한 소규모 분산 데이터 센터이며 에지 노드 또는 장치에서 처리할 수 없는 더 까다로운 작업에 대한 추가 처리, 저장 및 분석 기능을 제공한다. 로컬 또는 지역 데이터 센터는 계산 리소스에 대한 저지연 액세스를 제공하고 에지 장치와 더 크고 중앙 집중형 데이터 센터 간의 브리지 역할을 할 수 있다.

4) 중앙 집중형 데이터 센터 또는 클라우드 리소스: 상당한 처리 능력, 저장 또는 고급 분석이 필요한 작업의 경우 데이터가 여전히 중앙 집중형 데이터 센터 또는 클라우드 리소스로 전송될 수 있다. 이러한 시설은 대규모 컴퓨팅 인프라를 수용하며 방대한 양의 데이터와 복잡한 처리 작업을 처리할 수 있다.

5) 네트워킹 및 통신 인프라: 여기에는 에지 장치, 노드 및 데이터 센터를 연결하는 데 사용되는 다양한 유선 및 무선 통신 기술과 프로토콜이 포함된다. 효과적인 네트워킹 및 통신 인프라는 에지 컴퓨팅 아키텍처의 다양한 구성 요소 간의 데이터 교환, 동기화 및 조정을 지원하는 데 필수적이다.

이러한 아키텍처 구성 요소를 통합함으로써 에지 컴퓨팅은 현대 애플리케이션 및 서비스의 다양하고 역동적인 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있는 보다 유연하고 효율적이며 반응성이 뛰어난 컴퓨팅 모델을 제공할 수 있다.

1-2. 핵심 기술 및 구성 요소

몇 가지 핵심 기술과 구성 요소는 에지 컴퓨팅의 구현 및 효율적인 기능을 지원한다. 여기에는 다음이 포함된다.

1) IoT 기기 및 센서: 사물 인터넷(IoT) 기기 및 센서의 확산은 엣지 컴퓨팅 채택의 원동력이었다. IoT 기기는 종종 실시간 또는 거의 실시간 처리가 필요한 방대한 양의 데이터를 생성하므로 중앙 집중형 데이터 센터에만 의존하는 것은 비현실적이다. 엣지 컴퓨팅은 IoT 데이터의 로컬 처리 및 저장을 허용하여 대기 시간을 줄이고 전반적인 성능을 개선한다.

2) 포그 컴퓨팅: 포그 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅 기능을 네트워크 가장자리까지 확장하는 분산형 컴퓨팅 인프라이다. 엣지 기기와 중앙 집중형 데이터 센터 또는 클라우드 리소스 사이에 중간 계층을 제공하여 데이터 소스에 더 가까운 곳에서 데이터 처리 및 저장을 가능하게 한다. 이를 통해 대기 시간을 줄이고 대역폭을 절약하며 데이터 전송의 효율성을 개선하는 데 도움이 된다.

3) 엣지 분석: 이는 데이터 소스에 가까운 네트워크 가장자리에서 데이터를 실시간 또는 거의 실시간으로 분석하는 것을 말한다. 에지 분석에는 사전 처리, 필터링, 집계 및 기본 분석이 포함될 수 있으며, 중앙 집중형 데이터 센터로 전송해야 하는 데이터 양을 줄이고 애플리케이션의 응답성을 개선한다.

4) 마이크로 데이터 센터: 에지 디바이스와 가까운 곳에 배치할 수 있는 소형 모듈형 데이터 센터로, 추가 처리, 스토리지 및 네트워킹 기능을 제공한다. 마이크로 데이터 센터는 로컬 데이터 처리 및 스토리지를 지원하여 중앙 집중형 시설로의 데이터 전송 필요성을 줄이고 지연 시간을 낮춘다.

5) 5G 및 고급 네트워킹 기술: 5G 및 기타 고급 네트워킹 기술의 등장은 에지 컴퓨팅을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 했다. 5G는 훨씬 빠른 데이터 전송 속도, 낮은 지연 시간 및 증가된 용량을 제공하여 에지 디바이스, 노드 및 데이터 센터 간의 보다 효율적인 통신을 가능하게 한다. 이를 통해 에지에서 데이터를 처리하고 분석하기가 더 쉬워져 에지 컴퓨팅 애플리케이션의 성능이 향상된다.

6) 에지 AI(인공 지능): AI 및 머신 러닝 알고리즘을 에지에 배치하여 로컬 의사 결정을 지원하고 실시간 통찰력을 제공할 수 있다. Edge AI는 AI 가속기 및 최적화된 머신 러닝 모델과 같은 특수 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 활용하여 엣지 장치 또는 엣지 노드에서 AI 워크로드를 보다 효율적으로, 그리고 더 낮은 지연 시간으로 실행한다.

7) 컨테이너화 및 가상화: Docker 및 Kubernetes와 같은 컨테이너화 기술과 가상화 기술은 엣지 노드 및 장치에 가볍고 휴대하기 쉬운 애플리케이션을 배포할 수 있도록 한다. 이를 통해 엣지 애플리케이션의 관리, 오케스트레이션 및 확장이 더 쉬워져 엣지 컴퓨팅 인프라가 보다 유연하고 효율적이 된다.

이러한 핵심 기술과 구성 요소를 활용함으로써 엣지 컴퓨팅은 최신 애플리케이션 및 서비스의 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있는 보다 반응성 있고 효율적이며 확장 가능한 컴퓨팅 패러다임을 제공할 수 있다.

1-3. 이점 및 과제

엣지 컴퓨팅은 수많은 이점을 제공하지만, 그 잠재력을 최대한 실현하기 위해 해결해야 할 몇 가지 과제도 있다.

1-3-1. 이점

1) 지연 시간 감소: 엣지 컴퓨팅은 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하고 분석함으로써 지연 시간을 크게 줄이고 실시간 또는 거의 실시간 처리를 요구하는 애플리케이션의 응답 시간을 개선할 수 있다.

2) 대역폭 절감: 엣지에서의 로컬 처리 및 저장은 중앙 집중형 데이터 센터로 전송해야 하는 데이터 양을 줄여 대역폭을 절약하고 네트워크 인프라의 부담을 줄일 수 있다.

3) 확장성: 엣지 컴퓨팅은 여러 엣지 노드와 디바이스에서 분산 처리 및 저장을 가능하게 하므로 IoT 디바이스와 기타 연결된 시스템에서 생성된 엄청난 양의 데이터를 처리하기 위한 확장성이 더 뛰어난 솔루션을 제공한다.

4) 보안 및 개인 정보 보호: 엣지에서의 로컬 처리 및 저장은 민감한 데이터를 소스에 더 가깝게 유지하고 중앙 집중형 데이터 센터에서 전송 또는 저장하는 동안 데이터 침해 위험을 줄임으로써 보안 및 개인 정보 보호 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다.

5) 복원성 및 안정성: 엣지 컴퓨팅은 네트워크 중단 또는 중앙 집중형 데이터 센터에서 장애가 발생하는 경우에도 로컬 의사 결정 및 처리를 허용하여 애플리케이션의 복원성과 안정성을 개선할 수 있다.

1-3-2. 과제

1) 인프라 및 배포 비용: 엣지 컴퓨팅을 구현하려면 특히 원격 또는 어려운 환경에서 엣지 노드, 장치 및 네트워킹 인프라를 설정하고 배포하는 데 상당한 사전 비용이 발생할 수 있다.

2) 관리 및 오케스트레이션: 엣지 장치, 노드 및 데이터 센터를 포함한 엣지 컴퓨팅 생태계의 다양한 구성 요소를 관리하고 오케스트레이션하는 것은 복잡할 수 있으며 정교한 관리 도구와 전문 지식이 필요하다.

3)보안 위험: 엣지 컴퓨팅은 일부 보안 및 개인 정보 보호 이점을 제공할 수 있지만 엣지 장치와 노드가 물리적 공격에 더 취약하거나 중앙 집중식 데이터 센터에서 발견되는 것과 동일한 수준의 보안 조치가 부족할 수 있으므로 새로운 위험과 취약성이 발생한다.

4)상호 운용성 및 표준화: 다양한 엣지 장치, 노드 및 데이터 센터 간의 원활한 통신 및 데이터 교환을 보장하는 것은 특히 널리 채택된 표준 및 프로토콜이 없는 경우 어려울 수 있다.

5)에너지 소비 및 지속 가능성: 엣지 컴퓨팅은 데이터 전송을 줄여 전체 에너지 소비를 줄일 수 있지만, 효율적으로 관리하지 않는 경우 수많은 엣지 노드와 장치를 배포하면 여전히 에너지 소비와 지속 가능성 문제가 증가할 수 있다.

이러한 이점과 과제를 신중하게 고려함으로써 조직은 특정 요구 사항과 필요 사항을 충족하기 위해 엣지 컴퓨팅 솔루션을 구현할지 여부와 구현 방법에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다.

2. 클라우드 컴퓨팅의 진화

2-1. 기존 클라우드 컴퓨팅

2-1-1. 개요

기존 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 서버, 스토리지, 애플리케이션과 같은 구성 가능한 컴퓨팅 리소스의 공유 풀에 대한 주문형 액세스를 가능하게 하는 컴퓨팅 모델이다. 이 모델을 사용하면 사용자는 최소한의 관리 노력이나 서비스 제공자 상호 작용으로 리소스를 빠르게 프로비저닝하고 해제할 수 있다. 클라우드 컴퓨팅은 유연성, 확장성 및 비용 효율성을 제공함으로써 기업과 개인이 컴퓨팅 리소스에 액세스하고 활용하는 방식에 혁명을 일으켰다.

2-1-2. 주요 특징

1) 주문형 셀프 서비스: 클라우드 컴퓨팅을 통해 사용자는 서비스 제공자의 수동 개입 없이 필요에 따라 처리 능력, 스토리지, 네트워크 리소스와 같은 컴퓨팅 리소스를 프로비저닝할 수 있다.

2) 광범위한 네트워크 액세스: 클라우드 리소스는 인터넷 연결이 있는 모든 위치에서 액세스할 수 있으므로 글로벌 가용성을 제공하고 사용자가 서로 다른 지리적 위치에서 협업할 수 있다.

3) 리소스 풀링: 클라우드 컴퓨팅은 다중 테넌트 아키텍처를 활용하여 여러 사용자가 동일한 물리적 및 가상 리소스를 공유할 수 있다. 이 공유 리소스 풀은 사용자 요구에 따라 동적으로 할당 및 재할당할 수 있으므로 리소스를 효율적으로 활용할 수 있다.

4) 빠른 탄력성: 클라우드 컴퓨팅은 사용자의 요구 사항에 따라 리소스를 빠르고 쉽게 확장하거나 축소할 수 있는 기능을 제공한다. 이러한 탄력성 덕분에 사용자는 추가 인프라에 투자하거나 다운타임을 경험하지 않고도 수요 변동을 처리할 수 있다.

5) 측정된 서비스: 클라우드 컴퓨팅 공급업체는 사용량 기반 청구를 제공하므로 사용자는 소비하는 리소스에 대해서만 비용을 지불한다. 이러한 종량제 모델은 사용자가 하드웨어와 소프트웨어에 선불로 투자해야 하는 기존 IT 인프라에 비해 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있다.

기존 클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스를 민주화하고 기업이 운영을 간소화하고 IT 비용을 절감할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 했다. 그러나 데이터의 실시간 처리 및 분석에 대한 수요가 증가함에 따라 대기 시간과 대역폭 소비 측면에서 특히 기존 클라우드 컴퓨팅의 한계를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅과 같은 새로운 컴퓨팅 패러다임이 등장했다.

2-2. 최근 개발 및 추세

클라우드 컴퓨팅은 계속 발전해 왔으며, 최근 몇 가지 추세와 개발이 이 컴퓨팅 패러다임의 미래를 형성하고 있다. 이러한 추세 중 일부는 다음과 같다.

1) 하이브리드 및 멀티 클라우드 전략: 많은 조직이 다양한 클라우드 공급업체의 최상의 기능과 서비스를 활용하기 위해 하이브리드 및 멀티 클라우드 전략을 채택하고 있다. 하이브리드 클라우드는 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드 리소스를 결합한 것을 말하며, 멀티 클라우드는 여러 퍼블릭 클라우드 공급업체를 사용하는 것을 말한다. 이러한 접근 방식은 유연성을 높이고, 공급업체에 대한 종속성을 줄이며, 전반적인 효율성과 보안을 개선할 수 있다.

2) 서버리스 컴퓨팅: 서버리스 컴퓨팅은 개발자가 기본 인프라를 관리할 필요 없이 애플리케이션을 빌드하고 실행할 수 있는 새로운 클라우드 컴퓨팅 모델이다. 서버리스 컴퓨팅에서 클라우드 공급업체는 수요에 따라 자동으로 리소스를 할당하고 애플리케이션 코드의 실행을 관리한다. 이를 통해 애플리케이션 개발 및 배포를 간소화하는 동시에 보다 효율적인 리소스 활용이 가능하다.

3) 컨테이너와 마이크로서비스: 컨테이너와 마이크로서비스는 애플리케이션 이식성, 확장성 및 관리 용이성을 개선할 수 있는 능력으로 인해 클라우드 컴퓨팅에서 점점 더 인기를 얻고 있다. 컨테이너는 애플리케이션 코드와 종속성을 단일의 가벼운 단위로 패키징하여 다양한 컴퓨팅 환경에서 일관되게 실행할 수 있다. 마이크로서비스는 애플리케이션을 더 작고 독립적인 서비스로 분할하여 독립적으로 개발, 배포 및 확장할 수 있는 것을 포함한다.

4) 클라우드에서의 AI 및 머신 러닝: 클라우드 공급업체는 점점 더 서비스의 일부로 AI 및 머신 러닝 기능을 제공하여 조직이 특수 하드웨어나 전문 지식에 투자하지 않고도 고급 분석, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 기타 AI 기반 도구에 액세스할 수 있도록 한다. 이를 통해 보다 효율적인 의사 결정과 혁신적이고 데이터 중심적인 애플리케이션의 개발로 이어질 수 있다.

5) 엣지 컴퓨팅: 전술한 바와 같이 엣지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅을 보완하는 패러다임으로 부상하고 있으며, 대기 시간, 대역폭 소비 및 데이터 개인 정보 보호 측면에서 기존 클라우드 컴퓨팅의 한계를 해결한다. 엣지 컴퓨팅은 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하고 분석함으로써 다양한 애플리케이션의 성능, 효율성 및 보안을 강화할 수 있으며, 특히 실시간 또는 거의 실시간 처리가 필요한 애플리케이션의 성능, 효율성 및 보안을 강화할 수 있다.

6) 5G 및 고급 네트워킹 기술: 5G 및 기타 고급 네트워킹 기술의 출현은 클라우드 컴퓨팅에 상당한 영향을 미친다. 더 빠른 데이터 전송 속도, 더 낮은 대기 시간 및 증가된 용량은 클라우드 기반 애플리케이션의 성능을 강화하고 기존 네트워크 인프라의 제약으로 제한되었던 증강 현실, 가상 현실 및 실시간 분석과 같은 새로운 사용 사례를 가능하게 할 수 있다.

클라우드 컴퓨팅의 이러한 최근 개발 및 추세는 혁신을 주도하고 조직이 이 컴퓨팅 패러다임의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 한다. 클라우드 컴퓨팅이 계속 발전함에 따라 클라우드의 고유한 기능과 엣지 컴퓨팅 및 AI와 같은 다른 기술과의 통합을 활용하는 더욱 새로운 애플리케이션과 서비스를 볼 수 있을 것이다.

2-3. 클라우드와 엣지 컴퓨팅 간의 상호 작용

엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅은 상호 배타적인 패러다임이 아니다. 대신 서로 상호 작용하고 보완하여 보다 포괄적이고 효율적인 컴퓨팅 생태계를 제공한다. 다음은 에지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅이 함께 작동하는 몇 가지 방법이다.

1) 데이터 처리 및 분석: 에지 컴퓨팅은 실시간 또는 거의 실시간 처리 및 분석을 처리할 수 있는 반면, 클라우드 컴퓨팅은 보다 복잡하고 리소스 집약적인 작업과 장기 데이터 저장에 사용될 수 있다. 에지 컴퓨팅은 데이터를 클라우드로 보내기 전에 사전 처리, 필터링 및 집계하여 전송되는 데이터 양을 줄이고 지연 시간을 최소화할 수 있다. 그런 다음 클라우드는 더 많은 컴퓨팅 파워 또는 저장 용량이 필요할 수 있는 심층 분석, 머신 러닝 또는 AI 작업을 수행할 수 있다.

2) 리소스 최적화: 에지 컴퓨팅은 일부 처리 작업을 클라우드에서 오프로드하여 중앙 집중형 데이터 센터의 부하를 줄이고 더 나은 리소스 활용을 가능하게 할 수 있다. 이를 통해 비용을 절감하고 전반적인 성능을 향상시킬 수 있다. 반대로 클라우드 컴퓨팅은 필요할 때 에지 노드에 추가 리소스를 제공하여 에지 장치와 노드가 변동하는 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있도록 할 수 있다.

3) 확장성 및 유연성: 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅을 통합하면 변화하는 요구 사항과 작업 부하에 적응할 수 있는 보다 확장 가능하고 유연한 컴퓨팅 인프라를 제공할 수 있다. 엣지 컴퓨팅은 로컬 처리 및 저장을 허용하는 반면, 클라우드 컴퓨팅은 주문형으로 프로비저닝할 수 있는 사실상 무제한의 리소스를 제공한다. 이러한 조합은 조직이 최신 애플리케이션과 서비스의 요구 사항을 보다 효과적으로 충족하는 데 도움이 될 수 있다.

4) 복원성 및 안정성: 엣지 컴퓨팅은 네트워크 중단이나 중앙 집중형 데이터 센터에서 장애가 발생하더라도 로컬 처리 및 의사 결정을 허용하여 애플리케이션의 복원성과 안정성을 향상시킬 수 있다. 클라우드 컴퓨팅은 백업 및 재해 복구 서비스를 제공하여 데이터와 애플리케이션이 보호되고 엣지에서 장애가 발생할 경우 신속하게 복원될 수 있도록 한다.

5) 보안 및 개인 정보 보호: 엣지 컴퓨팅은 민감한 데이터를 소스에 더 가깝게 유지하고 중앙 집중형 데이터 센터에서 전송 또는 저장하는 동안 데이터 침해 위험을 줄임으로써 보안 및 개인 정보 보호 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다. 클라우드 컴퓨팅은 암호화, 액세스 제어, 모니터링과 같은 고급 보안 도구를 제공하여 엣지와 클라우드 리소스 모두에 적용할 수 있으며 포괄적인 보안 전략을 보장할 수 있다.

6) 관리 및 오케스트레이션: 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅을 결합하려면 두 패러다임에서 리소스를 효과적으로 관리하고 오케스트레이션해야 한다. 클라우드 기반 관리 플랫폼을 사용하면 엣지 장치, 노드 및 애플리케이션을 모니터링, 제어 및 최적화하여 전체 인프라에 대한 통합된 뷰를 제공할 수 있다. 이를 통해 복잡하고 분산된 컴퓨팅 환경의 관리를 간소화하고 엣지와 클라우드 리소스 간의 원활한 통합을 보장할 수 있다.

요약하자면 엣지와 클라우드 컴퓨팅 간의 상호 작용은 두 패러다임의 장점을 활용하는 컴퓨팅에 대한 보다 전체적인 접근 방식을 제공한다. 조직은 엣지와 클라우드 컴퓨팅을 통합함으로써 현대 애플리케이션과 서비스의 다양한 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있는 보다 효율적이고 반응성이 뛰어나며 확장 가능한 컴퓨팅 인프라를 만들 수 있다.

3. 엣지 및 클라우드 컴퓨팅에 대한 산업 관점

3-1. 주요 이해 관계자와 그들의 역할

엣지 및 클라우드 컴퓨팅 생태계는 각자 고유한 역할, 관심사 및 기여를 가진 다양한 이해 관계자로 구성된다. 주요 이해 관계자는 다음과 같다.

1) 클라우드 서비스 제공업체(CSP): 이들은 인프라스트럭처 서비스(IaaS), 플랫폼 서비스(PaaS), 소프트웨어 서비스(SaaS)와 같은 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 회사이다. 예로는 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform이 있다. CSP는 클라우드 인프라스트럭처와 서비스를 개발, 유지 관리, 운영할 책임이 있다. 이들의 관심사는 플랫폼의 안정성, 성능, 보안을 보장하면서 서비스 제공, 고객 기반, 시장 점유율을 확대하는 데 있다.

2) 에지 컴퓨팅 제공업체: 이러한 회사는 에지 장치, 에지 노드, 에지 데이터 센터를 포함한 에지 컴퓨팅 솔루션을 제공하는 데 특화되어 있다. 이들은 에지 컴퓨팅 플랫폼과 관리 도구를 제공할 수도 있다. 에지 컴퓨팅 제공업체는 에지 인프라스트럭처와 서비스를 개발하고 배포할 책임이 있다. 이들의 관심사는 에지 컴퓨팅 채택 촉진, 고객 기반 확대, 솔루션과 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 통합에 관한 것이다.

3) 통신 회사: 통신 사업자는 장치, 엣지 노드, 데이터 센터 간의 데이터 전송 및 연결을 가능하게 하는 기본 네트워크 인프라를 제공하므로 엣지 및 클라우드 컴퓨팅 생태계에서 중요한 역할을 한다. 5G 및 기타 고급 네트워킹 기술의 출현으로 통신 회사는 새로운 서비스와 애플리케이션을 지원하기 위해 엣지 컴퓨팅 인프라에 점점 더 많이 투자하고 있다. 이들의 관심사는 네트워크 인프라를 수익화하고, 서비스 제공을 확대하고, 네트워크의 성능과 안정성을 보장하는 것이다.

4) 하드웨어 및 소프트웨어 공급업체: 이러한 이해 관계자에는 서버, 스토리지 장치, 네트워킹 장비, 운영 체제, 미들웨어와 같은 엣지 및 클라우드 컴퓨팅 인프라에 사용되는 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 개발하고 제조하는 회사가 포함된다. 이들의 관심사는 엣지 및 클라우드 컴퓨팅 환경의 요구 사항을 충족하는 혁신적이고 고성능이며 에너지 효율적인 제품을 개발하고 시장 입지를 확대하는 것이다.

5) 시스템 통합자 및 관리 서비스 제공자: 이러한 이해 관계자는 고객을 위해 엣지 및 클라우드 컴퓨팅 솔루션을 설계, 구현 및 관리할 책임이 있다. 이들은 에지 및 클라우드 리소스의 원활한 통합을 보장하고 다양한 산업과 사용 사례의 고유한 요구 사항을 해결하는 데 중요한 역할을 한다. 이들의 관심사는 서비스 제공을 확대하고, 에지 및 클라우드 컴퓨팅 기술에 대한 전문성을 구축하고, 고객에게 부가가치 서비스를 제공하는 데 있다.

6) 최종 사용자 및 조직: 제조, 의료, 소매, 운송, 에너지와 같은 다양한 산업의 최종 사용자 및 조직은 에지 및 클라우드 컴퓨팅 솔루션을 활용하여 비즈니스 운영과 디지털 변환 이니셔티브를 지원한다. 이들의 관심사는 효율성을 개선하고, 고객 경험을 향상시키고, 혁신을 추진할 수 있는 비용 효율적이고 확장 가능하며 안정적인 컴퓨팅 솔루션을 채택하는 데 있다.

7) 규제 및 표준화 기관: 이러한 이해 관계자는 데이터 프라이버시, 보안, 상호 운용성과 같은 에지 및 클라우드 컴퓨팅과 관련된 규정, 표준 및 모범 사례를 개발하고 시행할 책임이 있다. 이들의 관심사는 소비자와 기업의 이익을 보호하면서 혁신을 촉진하는 안전하고 회복성 있고 효율적인 컴퓨팅 생태계를 촉진하는 데 있다.

이러한 이해 관계자는 에지 및 클라우드 컴퓨팅 생태계를 형성하는 데 필수적인 역할을 한다. 이러한 패러다임이 제시하는 과제와 기회를 협력하고 해결함으로써 기업과 소비자의 다양한 요구 사항을 충족하는 혁신적인 솔루션과 서비스의 개발을 추진할 수 있다.

3-2. 도입 및 사용 사례

에지 및 클라우드 컴퓨팅의 도입은 다양한 과제를 해결하고 다양한 산업의 조직에 상당한 이점을 제공할 수 있는 능력에 의해 주도되었다. 조직이 경험한 이점과 과제를 강조하는 몇 가지 실제 사례는 다음과 같다.

3-2-1. 제조

1) 사례:

- 제조 회사가 엣지 컴퓨팅 장치와 클라우드 기반 분석을 구현하여 생산 프로세스를 최적화하고 예측 유지 관리를 수행한다.

2) 이점:

- 에지에서 생산 데이터를 실시간으로 모니터링하고 분석하면 비효율성을 파악하고 가동 중단 시간을 줄이며 전반적인 생산성을 개선하는 데 도움이 될 수 있다.

- 예측 유지 관리란 기계의 센서 데이터를 분석하고 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 추가 분석을 위해 클라우드로 전송하여 잠재적인 고장을 발생하기 전에 식별하는 데 도움이 될 수 있다.

3) 과제:

- 에지 장치를 기존 제조 시스템 및 인프라와 통합한다.

- 에지 장치와 클라우드 간에 데이터를 전송하는 동안 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 보장한다.

3-2-2. 의료

1) 사례:

- 병원에서 원격 환자 모니터링 및 원격 진료 서비스를 지원하기 위해 에지 컴퓨팅 및 클라우드 기반 솔루션을 구현한다.

2) 이점:

- 에지 장치는 환자 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하여 대응 시간을 단축하고 환자 치료를 개선할 수 있다.

- 클라우드 기반 원격 진료 플랫폼은 환자가 원격으로 의료 서비스에 액세스할 수 있도록 하여 실제 방문의 필요성을 줄이고 환자 결과를 개선할 수 있다.

3) 과제:

- 에지 및 클라우드 환경을 통과하는 민감한 환자 데이터의 보안 및 개인 정보 보호를 보장한다.

- 환자 데이터의 처리 및 저장에서 HIPAA와 같은 규정 준수 요구 사항을 충족한다.

3-2-3. 소매

1) 사례:

- 소매 체인은 개인화된 프로모션을 통해 실시간 재고 추적 및 고객 참여를 지원하기 위해 매장에 엣지 컴퓨팅 장치를 구현한다.

2) 이점:

- 실시간 재고 추적은 재고 관리를 최적화하고, 재고 부족 상황을 줄이고, 과잉 재고를 최소화하는 데 도움이 될 수 있다.

- 고객 행동에 따른 개인화된 프로모션은 엣지에서 생성되어 고객 경험을 개선하고 판매를 촉진할 수 있다.

3) 과제:

- POS(판매 시점) 시스템 및 재고 관리 시스템과 같은 기존 소매 시스템에 엣지 장치를 통합한다.

- 엣지와 클라우드에서 고객 데이터를 처리할 때 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장한다.

3-2-4. 운송

1) 사례:

- 도시에서 엣지 컴퓨팅 장치와 클라우드 기반 분석을 사용하여 스마트 교통 관리 시스템을 구현하여 교통 흐름을 최적화하고 혼잡을 줄이다.

2) 이점:

- 에지 디바이스는 실시간으로 교통 데이터를 처리하고 분석하여 동적 신호등 제어 및 적응형 라우팅을 통해 혼잡을 줄일 수 있다.

- 클라우드 기반 분석을 사용하여 과거 교통 데이터를 분석하고 장기적인 교통 관리 전략을 개발할 수 있다.

3) 과제:

- 대규모 분산 환경에서 에지 디바이스를 배포하고 유지 관리한다.

- 교통 관리 시스템에서 생성된 데이터의 보안 및 개인 정보 보호를 보장한다.

이러한 예는 에지 및 클라우드 컴퓨팅이 다양한 과제를 해결하고 다양한 산업의 조직에 상당한 이점을 제공할 수 있는 잠재력을 보여준다. 그러나 조직은 사용 사례의 고유한 요구 사항과 제약 조건을 신중하게 고려하고 에지 및 클라우드 컴퓨팅 도입과 관련된 과제를 해결하기 위한 전략을 개발하는 것이 중요하다.

3-3. 도입 및 통합에 대한 장벽

에지 및 클라우드 컴퓨팅은 수많은 이점을 제공하지만 조직은 도입을 고려할 때 여러 가지 장애물과 우려에 직면할 수 있다. 주요 장벽 중 일부는 다음과 같다.

1) 비용 및 투자: 에지 및 클라우드 컴퓨팅 기술을 구현하려면 하드웨어, 소프트웨어 및 네트워크 인프라에 대한 상당한 사전 투자가 필요할 수 있다. 또한 일부 조직에서는 유지 관리, 소프트웨어 업데이트 및 클라우드 서비스에 대한 지속적인 비용이 문제가 될 수 있다. 투자 수익률(ROI)을 결정하고 이러한 기술을 도입하는 데 드는 비용을 정당화하는 것은 어려울 수 있으며, 특히 예산이 제한된 중소기업의 경우 더욱 그렇다.

2) 기존 인프라와의 통합: 조직은 기존 IT 시스템 및 인프라와 엣지 및 클라우드 컴퓨팅 기술을 통합하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 이는 최신 엣지 및 클라우드 기술과 호환되지 않는 레거시 시스템을 사용하는 조직의 경우 특히 어려울 수 있다. 통합에는 상당한 시간과 리소스, 레거시 및 신기술에 대한 전문 지식이 필요할 수 있다.

3) 데이터 보안 및 개인 정보 보호: 엣지 및 클라우드 환경에서 생성, 처리 및 저장되는 데이터 양이 증가함에 따라 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 보장하는 것이 중요한 관심사이다. 조직은 해당 데이터 보호 규정을 준수하는 동시에 무단 액세스, 침해 및 유출로부터 중요한 데이터를 보호해야 한다. 엣지 및 클라우드 환경 모두에서 강력한 보안 제어 및 관행을 구현하는 것은 복잡하고 리소스 집약적일 수 있다.

4) 네트워크 연결 및 지연: 안정적이고 고성능 네트워크 연결은 엣지 및 클라우드 컴퓨팅 솔루션을 성공적으로 구현하는 데 필수적이다. 조직은 네트워크 지연, 대역폭 제한 및 연결 문제와 관련된 과제에 직면할 수 있으며, 특히 네트워크 인프라가 덜 개발된 원격 또는 농촌 지역에서 그렇다. 이러한 과제는 에지 및 클라우드 기반 서비스와 애플리케이션의 성능과 대응성에 영향을 미칠 수 있다.

5) 기술적 전문성 및 기술: 에지 및 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하려면 조직 내에서 쉽게 구할 수 없는 전문 지식과 기술이 필요한다. 이러한 분야에 대한 전문 지식을 갖춘 숙련된 전문가를 모집하고 유지하는 것은 특히 경쟁이 치열한 일자리 시장에서 어렵고 비용이 많이 들 수 있다. 조직은 기존 인력의 기술을 향상시키기 위해 교육 및 개발에 투자해야 할 수도 있다.

6) 공급업체 잠금 및 상호 운용성: 조직은 에지 및 클라우드 컴퓨팅 솔루션을 도입할 때 공급업체 잠금 및 상호 운용성과 관련된 과제에 직면할 수 있다. 일부 공급업체는 독점 기술이나 표준을 사용하여 여러 공급업체 간에 전환하거나 여러 공급업체의 솔루션을 통합하기 어려울 수 있다. 이는 조직의 유연성을 제한하고 최상의 사용 가능한 기술과 서비스의 이점을 얻는 능력을 방해할 수 있다.

7) 규정 준수: 조직은 에지 및 클라우드 컴퓨팅 구현이 데이터 프라이버시를 위한 GDPR 또는 의료를 위한 HIPAA와 같은 관련 산업별 규정 및 표준을 준수하도록 해야 한다. 규정 준수는 복잡할 수 있으며, 특히 여러 위치와 관할권에서 생성, 처리 및 저장된 데이터를 처리할 때 더욱 그렇다. 이를 위해 조직은 규정 준수를 보장하기 위해 추가 리소스와 전문 지식에 투자해야 할 수 있다.

이러한 장벽과 우려 사항을 해결하려면 에지 및 클라우드 컴퓨팅 기술의 채택 및 통합에 대한 전략적 접근 방식이 필요한다. 조직은 요구 사항, 리소스 및 제약 조건을 신중하게 평가하고 이러한 기술의 이점을 극대화하면서 잠재적 과제를 해결하는 포괄적인 구현 계획을 개발해야 한다.

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[1부] 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 미래