Edge
데이터 소스가 있는 장치
Edge continuum
장치(edge) -> 게이트웨이(near edge) - 온프레미스 클라우드 - 지역 데이터 센터 - 클라우드
- 엣지를 시작으로, 실행가능한 컨티넘 컴퓨팅으로 이동하는 것
- 데이터 소스가 있는 장치에서 시작되는 완전히 탈중앙화된 모델
- 해당 장치로 컴퓨팅을 가져오는 것이 아니라, 장치 리소스를 활용한 이후 컴퓨팅을 가는 길에 활용하는 것
Edge Computing
- 사용자 또는 데이터 소스의 물리적인 위치 또는 그 위치와 가까운 곳에서 컴퓨팅하는 것
- 기업이 다수의 위치에서 공통의 리소스를 사용하여 데이터 연산 및 처리를 분산시킬 수 있는 방법 중 하나
사용 이유
- 컴퓨팅은 데이터 소스가 존재하는 곳에서 가능하다. 더 빠른 시간에 원시 데이터를 지식으로 변환할 수 있다. 그 지식을 다른 엣지의 다른 애플리케이션과 공유할 수 있다. 수십개의 장치가 서로 연결되어 있고, 자체적으로 클라우드 서버가 되어 애플리케이션끼리 통신하게끔 할 수 있다.
- 즉, 단말 장치와 가까운 위치에서 컴퓨팅 서비스를 하면 사용자가 더욱 빠르고 안정적인 서비스를 제공받을 수 있다는 장점이 있다.
엣지의 작동 방식
마이크로 서비스
- 마이크로 서비스 : RESTful API를 정의하는 작은 서브 시스템
- 마이크로 서비스가 장치에 존재할 수 있다.
- 기본 엣지 클라우드는 리소스 클러스터를 애드혹 방식으로 형성하는 것 -> 이렇게 형성된 클러스터는 네트워크 또는 커넥티드 제조 기반 -> 모든 기기는 스마트홈에 연결된다. 모든 홈 와이파이 게이트웨이에 연결 -> 장치에 마이크로서비스를 배포할 때 장치간 그리고 클라우드에 애드혹 서비스 베시를 형성할 수 있다.
엣지 활용 사례
- 데이터를 로컬에서 실시간으로 처리해야하는 상황에서 사용하면 좋다. 데이터를 처리하기 위해 데이터센터로 전송하면 대기시간이 길어지기 때문이다.
- 실시간 데이터 처리가 필요한 곳
- ex1) 제조 공장 : IoT센서가 가동 중단을 방지하고 운영을 개선하는 데 사용할 수 있는 지속적인 데이터 스트림을 생성
- ex2) 자율 주행 차량 : 연결이 고르지 않을 경우 대량의 실시가 데이터를 처리하는 과정이 수반된다. 엄청난 양의 데이터로 인한 대기 시간을 줄이기 위해서 센서 데이터를 차량에서 자체적으로 처리한다. 자율주행차량은 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)를 위해 중앙 위치와 계속 연결할 수 있어야 한다.
엣지 컴퓨팅의 이점
- 더 빠르고 안정적이면서 저렴한 서비스가 가능하다.
- 실시간 모니터링으로 대기 시간을 단축하고 가용성이 높은 애플리케이션을 구현할 수 있다.
- 빅데이터 분석 및 집계를 수행하여 거의 실시간에 가까운 의사결정을 내릴 수 있다. 컴퓨팅 기능을 로컬 네트워크에서 수행하여 민감한 데이터의 유출 위험이 완회되므로, 기업들이 보안 규제 정책을 준수할 수 있다.
- 효과적인 엣지 전략을 통해 여러 벤더의 제품이 연동될 수 있다. 상호운용성이 높다.
