엣지컴퓨팅(Edge Computing)과 클라우드 컴퓨팅의 다른점

지난 주 마이크로소프트(Microsoft) CEO인  사티아 나텔라가 방한하여 삼성전자 이재용 부회장을 만나 양사가 인공지능(AI) 및 클라우드 분야에 협력을 강화 하기로 한 후 '엣지컴퓨팅(Edge Computing)에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 

[ 이전글 ] 2018/11/11 - MS와 삼성전자, 클라우드 및 인공지능 분야 협력 강화

MS가 인공지능(AI) 분야에서 내세우는 전략이 바로 '인텔리전트  클라우드'와 '인텔리전트 엣지' 입니다. 

MS가 이러한 전략을 구현하기 위해서는 기존 PC, 스마트폰의 두뇌 역할을 하는 CPU(중앙처리장치)나 AP(스마트폰용 칩셋)보다 훨씬 성능이 뛰어난 반도체가 탑제 된 개별 디바이스(기기)나 중간 서버에서 막대한 데이터를 실시간으로 판별, 분석, 처리해야 하는데 이러한 반도체 분야에서 삼성전자의 영향력을 MS도 잘 알고 있기 때문에 양사의 협력은 필수적일 수도 있습니다. 

그럼 엣지컴퓨팅이 무엇이고, 4차 산업혁명 시대의 주요 기업들은 어떻게 움직이고 있는지 알아보도록 하겠습니다.

모든 사물이 네트워크로 연결 되는 사물인터넷(IoT) 시대가 되면서 IoT 디바이스에서 발생하는 데이터 규모도 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이렇게 발생하는 방대한 데이터를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 모두 처리하는 것은 역부족입니다. 

클라우드 컴퓨팅은 모든 디바이스에서 수집한 데이터를 인터넷을 통해 멀리 떨어져 있는 데이터센터에서 처리한 뒤 이를 다시 디바이스로 송신하는 과정을 거치게 되는데 디바이스와 데이터센터의 거리에 따라 필연적으로 지연(Latency)이 발생할 수 밖에 없습니다. 

이러한 클라우드 컴퓨팅 환경을 보완해줄 기술이 바로 '엣지컴퓨팅' 입니다. '엣지컴퓨팅'은 제일 끝단의 디바이스(기기)에 탑재된 인공지능(AI) 칩이나 네트워크 중간에 설치 되어 있는 서버에서 데이터를 분산 처리하여 데이터 부하량을 줄이고, 처리시간도 단축 시키는 기술입니다.

예를 들어 '클라우드 컴퓨팅'이 사람의 뇌에서 정보를 모아 분석하고 행동하는 방식이라면 '엣지컴퓨팅'은 신경계가 자극을 받으면 자동으로 반사하는 행동을 보이는 것과 같은 이치라고 보시면 될 것 같습니다. 

< 출처 : 삼성 뉴스룸>

이처럼 엣지컴퓨팅이 클라우드 컴퓨팅의 한계였던 데이터 처리 지연 문제를 해결해 줌에 따라 자율주행차나 대형 드론, 산업용 로봇, 가상/증강현실(VR, AR) 같은 실시간 데이터 처리가 필요한 분야에서 각광을 받을 것으로 예상됩니다.  

예를 들어 자유주행차가 도로를 달리다가 갑자기 장애물을 만나면 관련 데이터를 차량에 설치된 소형 서버에서 실시간으로 처리해 사고를 회피할 수도 있고, 데이터 용량이 큰 가상현실(VR) 생중계 서비스도 높은 화질로 실감나게 체험할 수 있기 때문입니다. 

엣지컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅이 데이터를 분석, 처리하는 방식(위치)이 다르다고 해서 다르다고 해서 경쟁하는 개념이 아니라 엣지컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅의 한계를 보완해주는 역할을 해주므로 AWS나 MS 같은 클라우드 사업자들도 엣지컴퓨팅 서비스를 동시에 제공하고 있습니다. 

이중 AWS Greengrass는 AWS 클라우드 기능을 로컬 디바이스로 확장하는 소프트웨어로 이 소프트웨어를 사용하면 클라우드 환경에 접속하지 않고도 IoT 디바이스에서 데이터를 수집, 분석하면서 로컬 네트워크와 디바이스 간에 안전하게 통신할 수 있는 환경을 구현 할 수 있습니다. 

특히 AWS Greengrass를 활용하여 클라우드에서 서버리스 코드(AWS Lambda 함수)를 작성하고 어플리케이션의 로컬 실행을 위해 디바이스에 편리하게 배포할 수 있습니다.     

AWS에 Greengrass 서비스가 있다면 MS에는 Azure IoT Edge라는 서비스가 있습니다.

Azure IoT Edge는 MS의 PaaS(Platform as a Service)인 IoT Hub를 기반으로 빌드하는 IoT(사물인터넷) 서비스로 복합 이벤트 처리, 기계 학습, 이미지 인식 및 AI를 사내에 쓰지 않고 배포할 수 있습니다. Azure Functions, Azure Stream Analytics, Azure Machine Learning 등과 같은 모든 Azure 서비스는 Azure IoT Edge를 통해 온프라미스에서 실행할 수 있습니다. 

이외 에도 인텔은 '제온(Xeon) D' 프로세서를 통해 엣지컴퓨팅용 기기 및 서버 시장을 공략하고 있으며 최근에는 'USB 모양의 기기를 일반 PC에 연결하기만 하면 AI를 통해 실시간으로 이미지, 동영상 및 데이터를 분산 처리해주는 인텔 뉴럴 컴퓨트 스틱2(Neural Compute Stick 2)라는 제품을 공개 하기도 했습니다.

인텔의 경쟁사인 엔비디아는 임베디드 디바이스에 인공지능을 구현하는 차세대 플랫폼인 '젯슨(Jetson) TX2'을 출시했습니다. '젯슨 TX2'는 신용카드 만한 크기로 드론, 자율주행차, 로봇, 스마트 카메라 등에 탑재하여 데이터를 디바이스에서 자동 분석, 처리하는 기술을 제공합니다.  

이러한 글로벌 기업들의 움직임처럼 앞으로 기존 데이터망과 클라우드 컴퓨팅 환경의 한계를 극복하여 차별화 된 4차 산업혁명 서비스를 선보이기 위한 IT 기업들의 경쟁은 더욱 치열해 질 것으로 예상됩니다. 

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