엣지 컴퓨팅·AI·머신러닝·5G의 결합과 보안

엣지 컴퓨팅과 AI는 서로를 보완하며, 데이터를 생성된 곳 가까이에서 처리해 속도와 가동 시간을 높입니다.

엣지 컴퓨팅은 데이터를 생성된 위치 근처 또는 바로 로컬에서 처리하는 방식이며, 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 5G와 결합해 활용이 빠르게 늘고 있습니다. 이 글은 Digi International의 연구 및 이노베이션 담당 선임 이사 Harald Remmert가 2020년 9월 11일에 쓴 글을 옮겨, 이 조합이 네트워크 인프라와 활용 사례, 데이터 처리를 어떻게 바꾸는지 정리합니다.

엣지 컴퓨팅, 인공지능, 머신러닝 및 5G를 다룬 글의 대표 이미지입니다.

사물인터넷 어플리케이션에서 엣지 컴퓨팅, AI, 머신러닝이 늘고 있습니다. 이 기술들은 연구와 시제품 단계에서 발전해 이제 여러 산업의 실용화 사례에 배치되고 있습니다.

엣지 컴퓨팅과 AI는 서로 공생하는 특성이 흥미롭습니다. AI는 엣지 컴퓨팅이 가능하게 하는 극도로 빠른 데이터 처리를 필요로 하고, 반대로 AI는 엣지 컴퓨팅 자원과 인텔리전스의 더 높은 성능을 가능하게 합니다.

배경

데이터 센터의 왕복 통신이 엣지를 불렀습니다

데이터 센터에서 엣지 컴퓨팅으로 이어진 패러다임 변화를 설명하는 이미지입니다.

데이터 센터는 조직의 IT 운영과 장비를 중앙 집중화합니다. 컴퓨터 시스템과 통신, 저장 시스템 같은 관련 요소를 수용하며 다중 전원 시스템, 데이터 통신 연결, 환경 제어, 보안 장치가 포함되는 경우가 많습니다.

데이터 센터의 역할과 구성은 지난 10년 동안 크게 변했습니다. 과거에는 전력과 냉각의 비효율성, 케이블 연결의 유연성 부족, 데이터 센터 내부 또는 데이터 센터 간 이동성 부족이 문제였지만, 오늘날에는 속도, 성능, 효율성이 주된 쟁점입니다.

데이터 센터 컴퓨팅은 분산되고 지역화된 하드웨어에 비해 비교적 저렴하고 대량의 정보를 수요에 따라 처리할 수 있다는 이점이 있었습니다. 그러나 주요 단점은 데이터를 중앙집중식 위치로 전송해 처리하고 다시 전송해 결과를 표시하거나 조치를 취해야 한다는 점입니다. 제한된 대역폭 링크의 왕복 통신은 응용 프로그램의 실행 속도를 떨어뜨리며, 원격 데이터 센터에서 호스팅되는 웹 사이트를 불러올 때 이를 느낄 수 있습니다.

차세대 5G 셀룰러 네트워크가 전 세계에 보급되면서 엣지 컴퓨팅, 머신러닝, 인공지능이 인기를 끌기 시작했습니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터를 생성된 위치 근처나 로컬에서 처리하므로 엣지 장치와 중앙 집중식 데이터 센터 사이에 대량의 정보를 주고받을 필요가 없습니다.

엣지 AI

엣지 AI는 작고 저렴한 하드웨어에서 성장합니다

엣지에서의 인텔리전스를 설명하는 이미지입니다.

엣지 AI를 가능하게 하는 핵심 요소 중 하나는 작고 저렴하며 강력한 하드웨어입니다. 몇 년 전에는 하드웨어 크기와 비용이 너무 비싸 AI를 현지에서 운영할 수 없었습니다. 그러나 무어의 법칙이 이어지고 컴퓨팅 성능 구현이 저렴해지면서 지역화된 AI가 현실이 되고 있습니다.

컨설팅 업체 딜로이트는 2020년에만 7억5000만 엣지 AI 칩이 기기에 내장될 것으로 전망했습니다. 또 2024년에는 약 15억 엣지 AI 칩이 판매될 것으로 추산하며 이 숫자가 계속 늘 것으로 봅니다.

실제 활용 사례도 있습니다. 컴퓨터 칩 제조업체 엔비디아는 GPU를 보안 카메라에 넣고 있습니다. GPU 덕분에 카메라가 영상을 데이터 센터로 다시 스트리밍하지 않고도 직접 인식 소프트웨어를 실행합니다. 수천 대의 카메라가 있는 스마트 시티에서는 데이터를 모두 스트리밍하지 않아도 되므로 비용 절감 효과가 클 수 있습니다.

이런 AI 카메라는 인식 작업뿐 아니라 로컬 인텔리전스로 교통 관리와 스마트 시티의 다른 고급 기능 수행에도 도움이 됩니다. 시리와 알렉사도 엣지 AI를 채택한 사례입니다. 이 음성 인식 플랫폼은 지역화된 하드웨어 대신 엣지 네트워크를 활용합니다. 엣지 네트워크는 여러 소규모 분산 데이터 센터로 구성되어 정보를 처리하러 멀리 이동할 필요가 없습니다.

엣지 네트워크는 애플이나 아마존 같은 대기업에 적합하고, 소규모 기업에는 AI와 연계한 지역화된 엣지 컴퓨팅이 저렴한 비용으로 높은 수준의 서비스를 제공합니다.

이점

엣지 AI의 이점은 속도와 가동 시간입니다

엣지 AI의 주요 이점은 속도입니다. 처리를 위해 데이터를 앞뒤로 전송하지 않아도 되면 작업이나 조치가 더 빨리 진행됩니다. 스마트 기기와 분석 기능을 통합해 문제를 탐지하는 기능도 이점입니다.

AI와 엣지 컴퓨팅이 결합하면 시스템 장애를 일으킬 수 있는 문제를 식별해 신속하게 해결할 작업자에게 데이터를 전달하는 예측 유지 보수 같은 핵심 기능이 가능합니다. 소비자가 즉각적인 답변을 기대하면서 음성 인식도 엣지 AI에 점점 더 의존합니다. 산업 현장에서도 AI가 가능한 카메라와 센서를 중앙처리장치에 연결하지 않고 생산을 모니터링하고 조정하는 등 용도가 많습니다.

엣지 AI는 네트워크 연결 없이도 작동할 수 있습니다. 네트워크 연결이 끊겨도 엣지 장치는 예를 들어 혼잡한 교차로의 신호등을 제어하며 정상적으로 계속 작동합니다.

엣지 컴퓨팅이 결국 클라우드 컴퓨팅을 대체한다는 오해가 있지만 반드시 그렇지는 않습니다. 여전히 데이터 센터가 필요한 계산 집약적 업무가 있습니다. 지역화된 AI는 필요한 정보만 클라우드로 전송되도록 데이터를 걸러내게 프로그래밍할 수 있어, 모든 로컬 데이터를 클라우드로 보내는 대신 관련 데이터만 전송하게 할 수 있습니다. 무선 대역과 관련 없는 데이터 전송 비용을 아낄 수 있고, 엣지 하드웨어에서 더 많이 처리할수록 AI가 관리하는 데이터 센터의 처리가 줄어듭니다.

엣지 AI 컴퓨팅의 이점을 요약하면 다음과 같습니다.

• 더 낮은 지연 시간 처리(더 빠른 속도)
• 사전 예방적 문제 해결을 위한 예측적 통찰력
• 네트워크 연결 없이도 정보를 처리해 늘어나는 가동 시간
• 관련되지 않은 데이터에서 관련된 로컬 데이터를 걸러내는 필터링

의사 결정

엣지 AI는 현장에서 의사 결정을 내립니다

엣지 AI와 의사 결정을 설명하는 이미지입니다.

AI는 엣지에서 높은 수준의 의사 결정을 가능하게 하는 중요한 기술입니다. 이 기능이 제한적이었다면 엣지 컴퓨팅은 성공하지 못했을 것이며, 오늘날 AI는 엣지에서 많은 프로세스를 처리해 중앙집중식 컴퓨팅 성능의 필요성을 줄입니다.

생산시설 보안에 쓰는 스마트 카메라가 대표적인 예입니다. 직원이 위험 지역에 있거나 다른 잠재적 위험 장애물이 있는 것을 감지하면, AI 지원 카메라는 해당 지역에서 작동하는 모든 기계를 정지시킬 수 있습니다.

AI 카메라는 어떤 데이터를 작업자에게 전달할지도 결정합니다. 예를 들어 사무실 건물의 AI 카메라는 그곳에서 일하는 모든 사람의 얼굴을 인식하도록 프로그램할 수 있고, 인식하지 못하는 사람을 감지하면 경비원에게 경보를 보냅니다. 보안요원이 24시간 내내 카메라를 관찰하는 것보다 풋 트래픽 감시에 집중하게 해 훨씬 효율적인 환경을 만듭니다. 가정과 직장에서도 IoT 인프라가 확장되면서 AI 지원 스마트기기가 새로운 수준의 기능을 가능하게 합니다.

미션 크리티컬 환경에서는 예측 유지 보수가 핵심입니다

미션 크리티컬한 상황의 엣지 AI를 설명하는 이미지입니다.

엣지 AI의 사용 사례는 다양한 산업과 미래 지향적 어플리케이션에 걸쳐 있습니다. 엣지 AI가 장애 상황의 전제 조건을 감지하고 보고하는 능력은 미션 크리티컬한 환경의 예측 유지 보수와 중요한 의사 결정에 모두 큰 영향을 줍니다.

저장 탱크, 채굴 벨트, 에너지 시스템 같은 원격 자산이 유지보수 때문에 오프라인이 될 때마다 수십만 달러의 손실을 입는 경우를 생각해 보세요. 중요한 문제를 확인하지 못하면 실제로 화재, 폭발, 용해가 일어날 가능성도 있습니다.

자율주행차에는 엣지 AI와 5G가 함께 필요합니다

엣지 AI, 머신러닝, 5G와 자율 주행 차량의 미래를 설명하는 이미지입니다.

사회가 자율주행차를 갈망하지만, 이 현실이 완전히 실현되려면 발전해야 할 시스템과 기술이 더 많습니다. 도로를 가로지르는 물체를 식별하는 것, 도로 상황의 급격한 변화, 도로변 도로 표지판의 외관이 얼마나 중요한지 생각해 보세요.

AI가 머신러닝, 초고속 5G 네트워크 같은 핵심 기술을 지원해야 자율주행차량이 가능해집니다. 예를 들어 차량은 도로 건설 근로자가 정지, 저속, 양보 표지를 들고 있을 때 실시간으로 식별하고 그 정보에 따라 행동해야 합니다.

보안

엣지 컴퓨팅은 보안 설계로 안전해집니다

엣지 컴퓨팅과 인공지능의 안전성을 설명하는 이미지입니다.

엣지 컴퓨팅은 Digi ConnectCore i.MX 8 모듈 같은 보안 임베디드 솔루션으로 개발하고 Digi IX20 같은 보안 가능한 장치와 함께 구축하면 안전합니다. IoT 보안을 매우 중요하게 생각하고, 어플리케이션의 다계층 보안 접근 방식을 지원하려고 보안 기능을 통합하는 장치 제조업체에 더욱 유용합니다.

엣지 컴퓨팅은 많은 데이터를 로컬에서 처리합니다. 그래서 데이터가 데이터 센터로 보내져 알 수 없는 기간 저장되고 처리된 뒤 다시 장치로 전송되는 경우보다 데이터가 손상될 위험이 적습니다. 엣지 장치끼리 연결되는 로컬 네트워크가 방화벽으로 안전하게 보호되고 있다면 데이터는 더 안전합니다.

다만 보안이 훼손될 수 있는 부분에는 몇 가지 고려할 요소가 있습니다.

• 엣지 기기가 필요한 만큼 자주 업데이트를 받지 못할 수 있습니다. Digi Remote Manager®의 핵심 기능인 정기 업데이트로 엣지 기기의 보안을 모니터링하고, 보안 위협에 대한 업계 지식을 유지하며, 엣지 기기를 규정 준수 상태로 사전에 유지하는 것이 중요합니다.
• 엣지 기기를 쉽게 구입할 수 있는 만큼 해커도 취약점을 찾으려고 장비를 쉽게 구입할 수 있습니다. 업계 뉴스를 살피며 특정 장치에서 발견된 취약점을 계속 인식하는 것이 중요합니다. Digi는 IoT 솔루션을 구축하거나 배포할 때 중요한 리소스인 보안 센터를 운영합니다.

Digi 지원

Digi 제품과 WDS가 엣지 개발을 지원합니다

엣지 컴퓨팅과 AI에 맞는 Digi 제품 이미지입니다.

Digi는 수십 년 동안 고객이 데이터 센터에서 엣지까지의 데이터 연결 문제를 해결하도록 지원해 왔습니다. Digi의 셀룰러 게이트웨이와 라우터는 미션 크리티컬한 어플리케이션에서 중요한 데이터를 식별하고 라우팅하는 데 필요한 속도로 처리해, 센서, 컨트롤러, RTU를 포함한 엣지 노드에 중요한 연결을 제공합니다. 자세한 내용은 블로그 게시물 Edge Compute란?에서 볼 수 있습니다.

Digi 제품은 Python 통합, BASH 스크립팅, Native C Linux 어플리케이션으로 프로그래밍할 수 있어, 개발자가 노드 안의 프로세싱을 설정하고 엣지에 정교한 프로세싱과 인텔리전스를 정의할 수 있습니다. Digi의 에지 라우터와 게이트웨이는 추가 처리를 위한 엣지 노드 통합을 지원하며, 엣지 장치로 고객 어플리케이션을 호스팅해 특정 어플리케이션에 필요한 추가 엣지 처리를 수행할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅 웹 페이지에서 자세히 볼 수 있습니다.

개발자는 Digi ConnectCore와 Digi XBee로 정교한 고성능, 낮은 지연 시간 환경을 설계하고 구축하는 전체 개발자 리소스 세트를 참고할 수 있습니다. 각 리소스는 완전한 문서화, 코드 라이브러리, 내장된 보안 기능을 제공하며 Digi의 원격 관리 도구인 Digi Remote Manager와도 통합할 수 있습니다. AI, 머신 러닝, 머신 비전 어플리케이션을 위한 Digi 임베디드 솔루션은 실시간 에지 프로세싱으로 머신 비전의 성능 향상 블로그 게시물을 참조하세요.

Digi Wireless Design Services는 엣지 AI 시스템의 핵심 요구사항, 아키텍처, 구성 요소를 식별하는 데 필요한 리소스가 될 수 있습니다. 이 과정은 다음 사항의 일부 또는 전부를 포함해 개발 전반의 중요한 의사 결정을 돕습니다.

• 절충 분석을 수행해 설계의 각 측면을 최적화합니다.
• 엔지니어링 팀을 강화하도록 엔지니어링 지원을 제공합니다.
• 중요한 통합 또는 상호운용성 요구사항(보안, 지연 시간, 대역폭, 처리 속도, 배터리, 인증, 데이터 시각화 등)을 놓치지 않도록 합니다.
• 효율성, 기능, 비용 절감을 최적화하도록 시스템을 설계하고 구축하는 방법을 안내합니다.

Digi WDS는 엣지 컴퓨팅과 AI 시스템의 설계와 엔지니어링 전반에 깊은 경험이 있습니다. 약간의 컨설팅이 필요한 경우부터, 인증과 출시 기간을 포함한 모든 중요한 목표를 달성하도록 엔지니어링 팀의 보강이 필요한 경우까지 지원할 수 있습니다.

전망

엣지에서 처리되는 데이터 비중이 커집니다

엣지 컴퓨팅의 미래를 설명하는 이미지입니다.

IoT Business News에 따르면 100마일 데이터를 이동할 때마다 약 0.82밀리초의 속도를 잃습니다. 지연 시간이 이렇게 빠르게 늘 수 있지만, AI 지원 엣지 컴퓨팅이 이 문제를 해결할 수 있습니다. 모든 처리가 로컬에서 일어나면 지연이 사라지고, 로컬 처리가 충분하지 않을 때는 AI가 관련 데이터를 로컬 드라이브에 보관하면서 데이터 센터로 보낼 관련 정보를 결정할 수 있습니다.

미국에 본사를 둔 IT 리서치 및 컨설팅 기업 가트너(Gartner)의 검토에 따르면 2018년 현재 전체 데이터의 10%만 엣지에서 처리되었습니다. 가트너는 2025년까지 전체 공정의 75%가 엣지에서 발생할 것으로 예상합니다.

이는 큰 변화로, 정보를 처리하고 네트워크로 통신하며 이전보다 빠르게 로컬에서 의사결정을 내릴 수 있는 더 강력한 하드웨어와 스마트 AI 시스템으로 발전할 수 있음을 예측합니다. 5G가 구축되는 지금, 대기 시간이 짧은 고속 환경을 개발하고 구축할 기회가 열려 AI와 엣지 컴퓨팅을 완전히 실현하는 문턱에 서 있습니다.

자주 묻는 질문

참고 자료

• Digi International Harald Remmert 2020년 9월 11일 글
• 딜로이트
• 가트너(Gartner)
• IoT Business News
• 엔비디아