[NewsLetter 1호-2]Edge Computing의 등장과 특징

[News Letter 1호-2] Edge Computing 의 등장과 특징

1. 산업용 IoT의 핵심 : 데이터

산업현장에서 데이터의 중요성은 날로 증가하고 있습니다. 각광받는 기술인 머신러닝과 AI, 엣지컴퓨팅, 블록체인, 디지털 트윈, 자율 주행 자동차 등 미래를 이끌어갈 모든 기술들이 데이터와 연관되어 있으며, 기업 입장에서 이러한 데이터를 기반으로 기업의 가치를 증대하고자 하는 다양한 노력이 시도되고 있는 중 입니다. 하지만 실제 산업 현장 에서 데이터를 수집하고 이용하기 위해서는 여러가지 어려움 존재합니다.


2. 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)의 등장

엣지 컴퓨팅은 기존의 수집된 데이터를 모두 중앙의 서버에 전송하여 분석하는 처리 방식이 아닌, 데이터가 생성되는 가까운 곳(엣지=의미상 데이터가 생성되는 곳)에서 데이터를 처리하는 방식입니다. 기존의 데이터 수집 분석 방식이 생성된
모든 데이터를 중앙 서버에 전송하는 반면, 엣지 컴퓨팅은 즉각적인 처리를 필요로 하는 데이터는 엣지에서 실시간으로 처리하고, 장기적으로 종합적인 분석을 필요로 하는 데이터는 중앙 서버를통해 처리하는 방식으로, 최근 산업 현장에서 각광을 받고 있는 기술입니다.

스위스 다보스포럼 및 가트너(Gartenr)와 트렌드포스(TrendForce) 등 글로벌 시장 조사기관에서 선정한 10대 기술로 아마존, GE, 마이크로소프트 등 와 같은 글로벌 대기업들도 이 기술에 관심을 기울이고 자사 플랫폼에 도입을 하고 있습니다.

엣지 컴퓨팅의 가장 큰 특징은 데이터 과부하의 감소를 통한 안정적인 데이터 수집과 효과적인 데이터 처리입니다. 데이터 과부하를 통해 야기되는 문제는 산업현장의 센서에서 발생하는 초당 수십 수 백만개의 데이터를 전송하는데 발생하는
데이터로 인해 네트워크 과부하가 발생하고, 이로 인해 데이터 분석 및 처리가 늦어진다는 점입니다. 엣지 컴퓨팅에서는 데이터가 수집되는 엣지에서 데이터를 1차로 전처리하여, 유의미한 데이터만을 서버에 전송함으로써, 데이터의 과부하를 줄이고 서버를 효율적으로 사용할 수 있습니다.


3. 엣지 컴퓨팅의 특징

엣지 컴퓨팅은 기존 데이터의 기하급수적인 증가로 인해 발생하는 데이터의 처리와 분석에서 발생하는 문제를 해결할 수 있습니다.

실시간성

현장 엣지에서 데이터 수집과 동시에 분석을 통해 산업현장에서 요구되는 알림,제어,위급상황 대처의 실시간성 확보

데이터 트래픽 감소

서버 분석이 요구되는 데이터 선별 전송. 필요 없는 데이터를 전송하지 않으므로 서버 데이터 트래픽 감소

심층분석

설비 및 센서로부터 생성되는 모든 대량 데이터를 고속으로 받아서 처리하므로 심층 데이터 분석 제공

안정적 데이터 수집

끊김이나 지연이 발생하는 네트워크 환경에서도 데이터 손실 없이 안정적인 데이터 수집 및 분석 수행

비용 절감

현장 엣지를 통해 데이터 트래픽을 크게 감소시켜, 네트워크 대역폭, 데이터 스토리지, 고성능 프로세싱 서버 등 시스템 초기 구축 비용 절감


크레스프리 뉴스레터 제 1호 -2

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