데이터를 수집하는 센서와 데이터를 처리하는 클라우드 컴퓨팅 서비스 사이에는 다양한 신기술이 등장하고 있다. 이러한 기술은 데이터를 수집하는 가장자리에 더 가깝게 복잡한 처리와 저장을 가능하게 한다.

인터넷 연결 기기가 세계적으로 확산되면서 데이터 전송과 처리 효율성이 점점 더 중요해지고 있다.

클라우드 컴퓨팅은 전통적으로 이러한 많은 기기를 인터넷에 연결하는 신뢰할 수 있고 비용 효율적인 수단 역할을 해 왔지만, IoT와 모바일 컴퓨팅의 지속적인 상승은 네트워크 지연 시간을 줄이고 더 높은 신뢰성에 대한 수요를 창출했다.

엣지 컴퓨팅 기술은 이제 이러한 요구를 충족시키기 위해 부상하고 있다. 엣지 컴퓨팅은 데이터 발생지(예: 모터, 펌프, 발전기 또는 기타 센서) 또는 “에지”에 컴퓨팅 자원을 배치하는 것을 포함한다.

이러한 컴퓨팅 자원은 장치 자체 또는 초지역, 소규모 데이터 센터에 위치할 수 있다.

예를 들어, 테슬라(Tesla) 자동차는 자동차의 수십 개의 주변 센서에 의해 수집되는 데이터 처리의 지연을 줄이는 파워풀한 온보드 컴퓨터를 탑재하고 있다. 이것은 자율주행 자동차가 적시에 결정을 내릴수 있게 해준다.

반면, 한편, 복잡한 데이터의 큰 흐름을 처리하고 저장하는 데 필요한 자원이 부족한 무선 의료기기와 같은 기술도 있다. 그 결과 스토리지와 처리 용량을 엣지에 공급하기위한 더 작은 모듈형태의 데이터 센터들이 구축되고 있다.

이러한 두가지 종류의 엣지 컴퓨팅 기술들이 엣지컴퓨팅의 너덟은 생태계에서 중요한 역할을 하고 있다.

생태계의 계층은 4개의 기본 계층으로 나뉜다.

에지 센서 및 칩: 이곳은 데이터가 최초로 수집되는 곳이다. 이곳은 데이터를 처음에 수집하는 곳이다. 이러한 기술에는 애플리케이션별 통합회로(ASIC)와 애플리케이션별 표준제품(ASSP) 외에 광범위한 사용사례용으로 제작된 센서와 칩이 포함되며, 이는 매우 구체적인 사용사례에 최적화되어 있다.

Edge 디바이스: 이 장치들은 정보를 처리하고 저장하는 데 있어 첫 번째 공격 라인을 제공한다. 그것들은 데이터를 수집하는 에지 센서와 칩뿐만 아니라 그것을 처리하고 분석하기 위한 컴퓨터 자원을 어느 정도 포함한다. 이러한 가장자리 장치는 스마트 시계에서 자율 차량까지 다양하다.

Edge 인프라: 데이터 센터는 다양한 형태와 크기로 제공됩니다. 보다 최근에는 마이크로 데이터 센터를 구축하여 에지 장치와 중앙 집중식 클라우드 사이에 하이퍼 로컬, 리소스 밀집 미드 포인트를 제공하고 있다. 이들은 에지 디바이스보다 훨씬 더 많은 데이터 처리 및 스토리지 용량을 제공할 뿐 아니라 중앙 집중식 클라우드와 비교할 때 지연 시간이 매우 짧다.(주 외각에 위치할 수 있다.)

중앙 집중식 클라우드: 클라우드 컴퓨팅은 데이터의 저장,분석,그리고 방대한 양의 데이터 셋을 처리하기 위한 주요 저장소가 되었다. 그렇다고 해서, 클라우드는 데이터를 분석하고 인사이트를 실시간으로 필요에 따라 전달하는 장소는 아니다. 여기는 엣지데이터가 이동을 마치고 다른 관련 히스토리 데이터에 추가되는 곳이다.

 

출처:CBInsights

 

 

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