Edge Computing vs Cloud Computing

 

디지털 소형화는 날이 갈수록 증가하고 있으며, 기기들은 점점 더 똑똑해지고 있다. 예를들어 다른 임베디드 디바이스들이 다른 수준의 인공지능을 내장하는 것이 가능해졌고, 우리의 경우 AI-Vision의 처리 능력을 들 수 있다. 이를 통해 IoT의 분산형 AI-Vision을 이벤트 관리에 활용할 수 있게 되었다.

이러한 접근은 명확하게 소프트웨어와 하드웨어 그리고 그것의 통합을 위해 더 많은 엔지니어링 노력이 필요하다. 이것은 하드웨어 비용을 크게 증가시키지만 수작업의 비용을 대폭절감하고 효율성을 대폭 향상시킨다.

 

  • 좌측 하단 텍스트) remote devices connect to an ai in the cloud which does the actual processing

번역: 클라우드의 ai에 연결하여 실제 프로세싱을 수행하는 원격 장치

  • 우측 하단 텍스트) with the increasingly greater power and smaller size of the AI processor, devices are more self-reliance in the data processing

번역: AI 프로세서의 출력과 크기가 점점 작아짐에 따라, 장치는 데이터 처리에 있어 더 독립적이다.

 

5G 인터넷

5G 네트워크가 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅에 어떤 영향을 미칠 것인가? 우리의 견해는 5G가 클라우드 컴퓨팅의 접근성과 엣지 컴퓨팅을 더욱 강력하게 만들것이라는 것이다. 이론적으로 네트워크 속도가 증가함에 따라 오프 클라우드 처리 용량의 필요성이 줄어들 것이다. 실제로, 스마트 하드웨어와 통신 산업은 빠른 네트워크와 빠른 엣지 컴퓨팅을 동시에 이끌어가고 있다.

우리의 관점은 이벤트 관리 분야에서 엣지 컴퓨팅이 클라우드 컴퓨팅을 넘어설것이라는 것이다. 이러한 이유는 더 안정적이고, 예측 가능하다는 점 때문이다(여러가지 외부 요소 때문에 불안정하다). 네트워크는 엣지 컴퓨팅의 기능을 강화하거나 엣지컴퓨팅이 네트워크가 필요할때 그것을 지원하고 보완해주는 역할을 수행할 것으로만 보고 있다.

다음과 같은 세가지 시나리오가 있다.

Scenario 1

강력한 네트워크(현재 4G)와 결합된 강력한 엣지 컴퓨팅은 최고의 성능과 전천후 기능을 제공할 것이다.5G 네트워크가 준비되면 곧 이런 일이 일어날 것이다.

Scenario 2

강력한 에지 컴퓨팅과 약한 네트워크(그러나 여전히 최소 3G)가 결합되어 두 번째로 좋은 결과를 산출한다. 여전히 높은 성능을 전달하기 위해 AI-vision으로 체크인 프로세스의 현지 부분을 제어할 수 있기 때문이다.

Scenario 3

느린 네트워크와 결합된 약한 에지 컴퓨팅은 안면 인식을 위해 클라우드를 사용하게 할 것이다. 이것은 여전히 기능적이지만 느린 네트워크는 기술의 적용을 심각하게 방해할 수 있다. 그리고 이것이 가장 흔한 상황이다.

출처 : juven

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