엣지 컴퓨팅(Edge Computing)

작성자 : 플랫폼 개발실 서버개발팀 팀장 김대영

1. 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이란?

• 최근 급속히 확산되고 있는 IoT(Internet of Things) 기기로 인해 클라이언트-서버간 데이터 통신량이 폭증하면서 클라우드 컴퓨팅에서의 지연율 발생과 일시적 네트워크 중단 등 기술적 한계가 표출되기 시작했고, 이를 해결하기 위한 기술로서 엣지 컴퓨팅이 등장했다.
  엣지(Edge) 컴퓨팅(Computing)은 클라우드(Cloud) 컴퓨팅(Computing)과 대조적 개념의 컴퓨팅 방식으로, 클라우드나 중앙 서버에 집중되어 처리되던 데이터 처리가 아닌 네트워크 종단(Edge)에서 컴퓨팅이 이뤄지는 것을 의미한다. 엣지(Edge) 컴퓨팅은 중앙에서의 처리에 의존하지 않고 IoT 기기 자체 또는 물리적으로 근거리 위치한 엣지 서버를 주 매개로 하여 데이터 분석과 기기 동작이 이뤄지는 방식이다.

• 엣지(Edge) 컴퓨팅은 마치 신체의 자율신경계와 같은 기술이라고 할 수 있는데, 구름(Cloud)보다 더 가까이 안개처럼 다가오는 포그(Fog) 컴퓨팅 기술로 불리기도 한다.
  클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)이 데이터들이 저 먼 하늘의 구름까지 도달하여 중앙에서 처리 된다면, 포그 컴퓨팅(Fog Computing)은 하늘까지 가지 않아도 지표면 바로 위에 떠있는 안개처럼 가까운 곳 노드(엣지장비)에서 데이터가 처리되는 것을 의미한다.
  그렇다면 신기술인 엣지 컴퓨팅이 도입 하므로서 미치는 전반적인 영향력에 대해 알아보기로 하자.

• 엣지 컴퓨팅은 4차 산업혁명 시대에 요구되는 필수 요소 기술이다. 네트워크 불안정, 불필요한 데이터 문제, 프라이버시, 데이터의 지연 문제 등을 해결 하면서 새롭게 등장하는 수많은 스마트 기기와 자율 자동차, 스마트 시티, 스마트 그리드, 스마트 공장, 스마트 병원 등 새로운 응용 영역이 중요해지는 4차 산업혁명 시대에 엣지 컴퓨팅은 필수적이다. 엣지 컴퓨팅이 사회에 미치는 영향은 진화가 아닌 혁명이다. 컴퓨팅은 통합과 분산 사이의 세대교체가 반복되는 역사인데, 이런 엣지 컴퓨팅의 부상을 컴퓨팅 역사 측면에서 다시 주목받는 새로운 분산 컴퓨팅으로 보는 해석도 가능하다.

• 메인 프레임의 시대는 IBM이, 클라이언트 서버 시대는 HPE 등이 컴퓨팅 시장을 주도했고, 클라우드 중심으로 패러다임이 바뀌니 구글과 아마존 등 인터넷과 소프트웨어를 주특기로 하는 회사들이 컴퓨팅 흐름을 주도하는 주역으로 부상했는데, 실시간 데이터처리가 필요한 IT 환경이 확산되면서 클라우드가 갖는 효율성은 한계에 직면하고, 시장은 다시 통합이 아니라 분산 컴퓨팅을 요구하는 시대로 변모 하기 시작했다. 엣지 컴퓨팅은 수 많은 데이터로부터 인텔리전스(Intelligence)와 인사이트(Insight)를 효율적으로 엣지와 클라우드로 나누어서 분석/실행을 하고자 하는 접근이다. AI로 발전하는 새로운 지능 컴퓨팅 시대에 폭증하는 데이터 문제를 해결하면서도 성능이 뛰어난 AI 칩을 효과적으로 이용할 수 있는 가능성을 갖고, 전체 네트워크와 컴퓨팅 환경을 어떻게 분산할 것인가에 대한 대응 방안을 고민해야 한다.

2. 엣지 컴퓨팅(Edge Conputing)의 장단점

2.1. 장점

1) 대기시간(Latency)의 감소

• 엣지 컴퓨팅은 IoT 디바이스로부터의 데이터를 네트워크 엣지 단에서 효율화 할 수 있어 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도를 줄이고 실시간 컴퓨팅을 보장한다. 분산 구조의 엣지 컴퓨팅은 실시간 예측이 용이하고, 대기 및 지연 시간을 줄이기 위해 데이터 소스에 근접하여 컴퓨팅을 수행함으로써 Machine learning 및 AI 모델 구현도 가능하다.

2) 비용 절감

• 엣지 컴퓨팅은 데이터의 소스 가까이서 데이터를 분석/처리하여 엣지와 클라우드 간 데이터 전송을 줄임으로써 이상적인 솔루션으로 대두되었다. IoT에 투자하는 기업은 클라우드에서 실행될 서비스와 엣지에서 실행될 서비스를 구분하여 IoT 관련 비용 절감이 가능하다.

3) 스마트 애플리케이션의 증가

• 대량의 데이터가 생성/저장/분석/처리 되어야 하는데, 엣지 컴퓨팅은 시간에 민감한 IoT 애플리케이션의 요구 사항을 충족하기 위해 엣지에서 데이터를 처리하는 등 요구 사항을 충족시키기에 적합하다. 예를 들면, 제조 부문 엣지 단말의 스트리밍 데이터는 제품 결함을 예방하고 생산을 최적화하는 데 도움이 될 수 있으며, 스마트 신호등의 경우 스트리밍 데이터가 실시간 차량 선회 등에 도움이 된다.

4) 보안 및 개인정보 보호

• 엣지 컴퓨팅은 데이터 소스에 가까운 엣지(Edge) 단에서 데이터를 처리함으로써 데이터센터와 센서 간 데이터 교환을 줄여 보안 위험을 차단할 수 있다.

2.2 단점

1) 데이테의 보전성 문제

• 엣지 컴퓨팅은 가공에의해 만들어진 필요한 데이터만 분석/처리하고 원천데이터와 불완전한 정보들은 버려진다. 즉 불필요한 정보의 손실이 발생 한다는 점을 고려해야 한다.

2) 데이터 해킹에 대한 문제

• 엣지 컴퓨팅에 사용에 필요한 사물인터넷(IoT), 네트워크 연결장치 및 내장 컴퓨터가 추가 됨에 따라 여러 장치를 통해 악의적인 공격 및 해커가 침투하여 중요한 데이터를 액세스 할 수 있는 방법이 증가한다.

3) 대량화에 대한 문제

• 규모가 큰 엣지 컴퓨팅은 더 많은 로컬 하드웨어가 필요 하다. 데이터 처리를 위한 다양한 장비와 컴퓨팅 프로세스를 처리 하기위한 하드웨어가 필요해지므로 그에 따른 비용 또한 증가한다.

3. 엣지 컴퓨팅(Edge Conputing)의 오픈소스 동향

• 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 가트너에 의해 2018년, 2019년 10대 유망 기술로 선정되었고 이미 2016년에 10억 달러를 넘어선 엣지 컴퓨팅 관련 시장도 2021년에는 49.4억 달러로 초고속 성장을 보일 것으로 전망한다.
  엣지 컴퓨팅에서 오픈소스가 추구하는 혁신은 사물인터넷 기기 또는 단말에서 클라우드까지의 모든 데이터와 컴퓨팅의 경로에 소프트웨어 요소 기술들을 배치하고 그 역할을 잘 정의하여 다양한 혁신이 이루어지는 요소 기술들을 빠르게 수용하는 것이라 볼 수 있다.
  오픈소스 엣지 컴퓨팅 솔루션들은 그 응용의 완성도를 빠르게 달성하고 효율적으로 운영하기 위한 아키텍처의 정의와 구현, 아키텍쳐에 따른 시스템 구성 및 운영 관리의 효율화 기술에 집중하고 있다. 엣지 컴퓨팅 관련하여 의미 있는 규모의 오픈소스 프로젝트들을 살펴보려고 한다.

3.1. 리눅스 재단, EdgeX Foundry

• EdgeX Foundry 2017년에 시작된 리눅스 재단의 프로젝트로, 벤더 및 플랫폼 독립적인 느슨한 결합의 마이크로 서비스 프레임워크로 개별 기술이 가진 혁신들을 빠르게 수용하는 구조를 추구하는 오픈소스 프로젝트이다. EdgeX는 IoT 엣지를 중심으로 산업, 기업 환경, 소비자 응용에서 설계, 개발, 실제 적용 프로세스를 단순화하려는 목표를 가지고 있다. 이 프로젝트에는 바이두, 에릭슨, HP, 화웨이, 인텔, 주니퍼 네트웍스, 노키아, NTT, 텐센트, 윈드 리버 등이 설립 멤버이다.
  EdgeX는 이미 VMware, Cavium, 델 등의 솔루션에 포함되어 상용 수준으로 개발되어 있으며, 매년 두 번의 릴리즈를 목표로 하고 있다. 현재까지 ‘바르셀로나’, ‘캘리포니아’, ‘델파이’를 버전이 발표되었고 ‘후지’는 2019년 4월 중에 발표할 예정이다. EdgeX는 임베디드 PC, 허브, 게이트웨이, 라우터, 온프라미스 서버까지, 클라우드를 제외한 전 영역을 엣지 노드로 정의하고 있다. EdgeX 코어는 Go 언어로 작성되고 있으나, x86, ARM, 리눅스, 윈도우즈, MacOS를 비롯한 주요 하드웨어 소프트웨어 플랫폼과 모든 언어의 개발 환경을 지원한다.

3.2. 오픈엣지 컴퓨팅(OpenEdge Computing)

• 오픈엣지 컴퓨팅은 모든 엣지 노드가 개방적이고 표준화된 메커니즘을 통해 근접한 모든 사용자에게 컴퓨팅 및 스토리지를 제공하기 위한 오픈소스 프로젝트이다. 이 프로젝트에는 인텔, 마이크로소프트, 보다폰, T-모바일, 노키아, 카네기멜론 대학, 그리고 모바일 인프라 설비 업체인 크라운 캐슬(Crown Castle)로 구성된 Open Edge Computing Initiative에 의해 운영되고 있다. 이 프로젝트에선 이니셔티브 참여사들을 중심으로 Living Edge Lab을 운영하여 실제 테스트 환경을 제공한다.

3.3. 오픈엣지 (OpenEdge)

• 오픈엣지는 클라우드컴퓨팅, 데이터, 서비스를 엣지 기기까지 매끄럽게 연결하는 것을 목표로 하는 오픈소스 프레임워크이다. 중국의 바이두가 주도하고 있고, 다른 프레임워크들처럼 모듈화, 컨테이너화를 통해 자원 효율적으로 엣지 기기를 제어하고 보안성을 확보하고, BIE(Baidu IntelliEdge)라는 클라우드 관리 도구와 연동하여 엣지 기기에의 응용 프로그램의 배포 등을 쉽게 할 수 있도록 도와준다.

3.4. 이클립스 (Eclipse) 재단의 IoT 프로젝트

• 이클립스 큐라(Kura)는 IoT 게이트웨이를 구축하기 위한 플랫폼을 제공하는 사물인터넷 프로젝트이다.
  큐라는 IoT 게이트웨이들을 원격으로 관리할 수 있게 하는 스마트 응용 프로그램 컨테이너이며 사용자가 자신의 IoT 응용 프로그램을 작성하고 배포할 수 있도록 다양한 API를 제공한다. 큐라는 자바 가상머신 위에서 실행되며 OSGi를 기반으로 재사용 가능한 소프트웨어 빌딩 블록을 작성하는 프로세스를 단순화하고 있다. 큐라 API는 직렬포트, GPS, 워치 독, USB, GPIO, I2C 등 기본 하드웨어에 쉽게 접근 가능하게 하고, 네트워크 설정, IoT 서버와의 통신, 게이트웨이 관리를 단순화하기 위한 OSGi 번들을 제공한다.
  큐라는 엣지 컴퓨팅이란 용어가 나오기 전부터 IoT 환경을 위한 소프트웨어로 개발되어왔으며, 현재 버전 4.1.0까지 나와 있다.
  이클립스 ioFog 프로젝트는 리눅스가 실행되는 모든 하드웨어에 설치할 수 있는 런타임으로 포그(Fog) 컴퓨팅 계층에 필요한 기술 요소들로 구성된다. 포그는 IoT 기기와 게이트웨이의 일부를 포함하는 개념이다. ioFog는 엣지 기기 위에서 실행될 수 있는 마이크로 서비스 런타임으로 메시지 버스, 마이크로 서비스의 동적 구성 및 원격 디버깅을 비롯한 일련의 유용한 서비스를 제공한다.

3.5. 애저(Azure) IoT Edge

• 마이크로소프트의 애저(Azure) IoT Edge는 애저 서비스, 타사 서비스 또는 개발자 고유의 코드를 실행하는 컨테이너인 IoT Edge 모듈, 각 기기에 배포된 모듈을 관리하는 IoT Edge 런타임, 그리고 IoT 기기를 연결하여 데이터를 수집하고 비즈니스 인사이트와 자동화를 이루기 위한 클라우드 게이트웨이인 IoT 허브로 구성된다.
  마이크로소프트는 깃허브에 모든 IoT Edge 관련 프로젝트 소스)를 공개하고 있다

4. 엣지 컴퓨팅(Edge Conputing)이 필요한 이유

• 사물인터넷(IoT) 환경이 상용화되면서 점차 다양한 기기들이 인터넷에 연결되고 그로 인해 생성되는 데이터가 엄청난 속도로 증가하고 있다. 이렇게 다양한 경로를 통해 수집된 데이터들은 데이터 분석을 위해 중앙서버(클라우드)로 모이게 된다. 하지만, 중앙서버(클라우드)에서 처리할 수 있는 양은 한정되어 있고, 여기저기서 지속적으로 데이터가 몰리게 되면 정체 현상이 발생하기 때문에 빠르게 분석 결과를 받아 보기가 어렵다.
• 시장조사기관에 따르면, 전 세계 IoT 기기 수는 2016년 약 36억 대에서 2021년 250억대로 연평균 32%씩 늘어날 것이며, 이에 따라 발생하는 데이터 규모는 2015년 16.1제타바이트(ZB)에서 2025년 163ZB 규모로 10배 이상 폭증할 것으로 예상되고 있다. (1ZB는 약 1조1000억 기가바이트(GB))
  이런 방대한 데이터를 클라우드 컴퓨팅 환경에서만 처리하는 것은 역부족이다. 클라우드 컴퓨팅은 각종 기기에서 수집한 데이터를 멀리 있는 중앙서버에서 처리한 후에 이를 다시 기기로 송신하는 과정을 거쳐서 데이터를 처리하는 방식이라서 기가 중앙서버의 거리에 따라 지연 시간이 발생할 수밖에 없기 때문에 데이터 전송 중간에 오류가 발생할 가능성도 그만큼 높다.
• 이런 문제 때문에 엣지 컴퓨팅이 필요하며, 그 중요성도 높아지고 있다. 엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙 서버까지 보내지 않고 IoT 기기에 탑재된 인공지능(AI) 칩이나 가까운 미니 서버를 통해 처리한다. 데이터가 수집 되는 엣지에서 바로 처리하고, 연산 결과를 현장에서 바로 적용할 수 있다. 그러면 데이터 부하량이 줄어들고 처리 시간도 단축할 수 있을 뿐 아니라, 클라우드 컴퓨팅 환경 보다 훨씬 더 빠르게 대응할 수 있다.
• 즉, 단말에서 발생하는 데이터양이 적고 전송 지연이 치명적이지 않은 환경에서는 클라우드 컴퓨팅이 적합하지만, 실시간 처리의 중요도가 높은 환경에서는 엣지 컴퓨팅이 반드시 필요로 한다. 늘어나는 데이터의 양만큼 중앙서버(클라우드)를 증설 할 수 없기 때문에 IoT 환경에서 엣지 컴퓨팅은 필수적인 기술이 될 수 밖에 없다.
• 이처럼, 엣지 컴퓨팅은 데이터가 수집 되는 끝단에서 데이터를 즉시 분석하고 현장에서 곧바로 적용할 수 있기 때문에 클라우드를 통해 데이터 분석 결과를 가져오는 것보다 즉시성과 안정성이 높으며, 데이터 처리 시간 단축과 운영 비용 절감 등의 장점을 갖고 있다. 또한, 수집한 데이터에 대한 익명화와 암호화가 가능하기 때문에 개인정보 및 보안 문제도 해결 할 수 있다. 이런 이유로 엣지 컴퓨팅이 IoT 시장에서 각광 받고 있는 것이다.

References

• https://www.eclipse.org/kura/
• https://docs.microsoft.com/ko-kr/azure/iot-edge/about-iot-edge
• https://blog.softcamp.co.kr/285
• 엣지 컴퓨팅에서의 오픈소스 동향(이민석 국민대학교 교수)
• https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/176/0905176006/34-2_51-59.pdf