엣지 컴퓨팅 아키텍처 소개

다섯 가지 다른 사람들에게 '엣지 컴퓨팅'이 무엇인지 물어본다면 다섯 가지 대답이 나올 것입니다. 혼란스럽지만, 아마도 모두 맞을 것입니다.

엣지 컴퓨팅은 점점 인기를 얻고 있는 전략적 아키텍처이지만, 다양한 활용 사례와 무수히 많은 사용 사례로 인해 그 용도를 정확히 파악하기 어렵습니다.

엣지 컴퓨팅은 모바일에 관한 것입니까? 아니면 IoT에 관한 것입니까? 아니면 스마트 환경에 관한 것입니까? 클라우드입니까? 아니면 온프레미스입니까? 아니면 온디바이스입니까? 컴퓨팅에 관한 것입니까? 아니면 네트워킹에 관한 것입니까? 아니면 5G에 관한 것입니까? 공장의 로봇에 적용되나요? 아니면 수술실의 모니터에 적용되나요? 아니면 무인 자동차에 적용되나요?

엣지 컴퓨팅은 이 모든 것, 그리고 그 이상의 기능을 제공합니다.

이 글에서는 엣지 컴퓨팅의 필수 개념과 자체 엣지 아키텍처를 성공적으로 구축하기 위해 필요한 사항을 안내해드리겠습니다. 하지만 (스포일러 경고!) 엣지 컴퓨팅의 이점을 활용하려면 데이터의 위치와 처리 방법, 그리고 데이터를 엣지로 주고받는 방법이라는 한 가지로 귀결됩니다.

먼저 다음을 정의해 보겠습니다. 엣지 컴퓨팅.

엣지 컴퓨팅 아키텍처란 무엇인가요?

Wikipedia 에서는 엣지 컴퓨팅을 다음과 같이 설명합니다:

엣지 컴퓨팅은 계산과 데이터 저장을 데이터 소스에 더 가깝게 가져오는 분산 컴퓨팅 패러다임입니다. 이를 통해 응답 시간을 개선하고 대역폭을 절약할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이 용어는 특정 기술이 아닌 아키텍처를 의미합니다.

엣지 컴퓨팅은 데이터를 소비하는 사용자와 애플리케이션에 더 가까운 곳에 데이터를 저장하고 처리하는 것입니다. 결국 지연 시간을 줄이고 인터넷 중단을 방지합니다. 엣지 컴퓨팅 아키텍처는 다음과 같은 혁신의 원동력이 될 수 있습니다.

• • 커넥티드 홈
  • 자율주행 차량
  • 로봇 수술
  • 고급 실시간 게임

엣지 컴퓨팅은 고속 및 고가용성이 필요한 애플리케이션을 위한 클라우드 컴퓨팅의 대안 아키텍처입니다. 데이터를 저장하고 처리하는 데 클라우드에만 의존하는 앱은 인터넷 연결에 의존하게 되므로 내재된 불안정성에 영향을 받기 때문입니다. 인터넷 속도가 느려지거나 사용할 수 없게 되면 전체 애플리케이션이 차례로 느려지거나 실패하게 됩니다.

엣지 컴퓨팅은 데이터를 생성 및 소비하는 위치에 최대한 가깝게 배치하여 인터넷 종속성을 극복함으로써 애플리케이션의 속도를 높이고 가용성을 향상시킵니다.

엣지 컴퓨팅의 실제 사례

구체적인 예를 살펴보겠습니다.

북해 한가운데에 있는 석유 시추 플랫폼을 상상해 보세요. 운영자는 일상의 일부로 플랫폼 곳곳의 센서에서 데이터를 수집하여 압력, 온도, 파도 높이 및 기타 운영 능력에 영향을 미치는 요인을 측정합니다. 이러한 종류의 데이터는 빠르게 수집되고 자주 변경되며 실시간 대응이 필요합니다.

석유 플랫폼 데이터가 클라우드 데이터 센터에 저장되고 처리된다고 가정해 보겠습니다. 플랫폼 운영자는 측정값을 평가하기 위해 인터넷을 통해 데이터를 전송해야 하며, 북해의 경우 느리고 비용이 많이 드는 위성을 통해 데이터를 전송해야 합니다.

이제 플랫폼의 중요한 구성 요소의 센서가 위험한 상황으로 이어질 수 있는 잠재적 고장 징후를 감지하기 시작했다고 상상해 보세요. 구성 요소에서 데이터 포인트를 수집하고 클라우드에 전송하여 처리한 다음 권장 조치를 기다리는 데 너무 많은 시간이 걸립니다. 연결이 느려지거나 조금이라도 흔들린다면요? 중요한 시간을 잃게 됩니다. 플랫폼 운영자가 클라우드에서 응답을 받았을 때는 이미 너무 늦을 수 있습니다.

몇 초가 중요하고 가동 시간과 다운타임의 차이가 안전과 재난을 결정짓는 상황에서 불안정한 인터넷 연결에 의존하는 것은 선택 사항이 아닙니다.

엣지 컴퓨팅을 도입하세요. 석유 시추 플랫폼 자체에 데이터 센터를 설치하여 재해의 위험을 제거하는 간단한 솔루션입니다. 중요한 데이터의 처리를 해당 장소로 옮기면 발생 장소를 사용하면 지연 시간과 다운타임 문제를 해결할 수 있습니다. 데이터를 클라우드로 전송하는 대신 에지 데이터 센터에서 처리하므로 더 이상 중요한 분석을 위해 느린 연결을 기다리지 않아도 됩니다.

엣지 데이터센터를 사용하면 측정 또는 판독값에 즉각적인 주의가 필요한 경우 이를 즉시 감지하고 운영자가 실시간으로 대응할 수 있습니다. 운영이 더 효율적이고 안전 위험이 크게 줄어듭니다. 또한 연결성이 허용되는 경우 집계된 데이터만 클라우드로 전송하여 장기 저장하면 되므로 대역폭 비용을 절감할 수 있습니다.

이것이 바로 엣지 컴퓨팅의 힘이자 가능성입니다.

엣지 컴퓨팅 아키텍처 시각화

엣지 컴퓨팅은 계층화된 엣지 데이터 센터를 활용하여 데이터 처리 및 스토리지를 애플리케이션 및 클라이언트 디바이스에 더 가깝게 이동시키고, 적절한 경우 디바이스에 직접 내장된 데이터 스토리지를 활용합니다.

이 계층화된 접근 방식은 중앙 및 지역 데이터센터의 중단으로부터 애플리케이션을 보호합니다. 각 계층은 점점 더 안정적인 로컬 연결을 활용하고, 연결이 허용되는 대로 계층 내 및 계층 간에 데이터를 동기화합니다. 엣지 컴퓨팅은 항상 빠르고 상시 가동되는 애플리케이션을 지원하는 방법입니다.

저는 엣지 아키텍처를 레이어 집합으로 시각화하여 개념을 더 쉽게 이해하는 것을 좋아합니다. 아래 다이어그램을 보세요:

위 다이어그램에서 최상위 계층은 중앙 데이터 센터와 상호 연결된 지역 데이터 센터로 구성된 클라우드 데이터 센터를 나타냅니다. 클라우드 데이터 센터는 정보의 최종 저장소이기 때문에 엣지 컴퓨팅 아키텍처에서 여전히 중요한 역할을 합니다. 하지만 클라우드 데이터센터는 로컬 애플리케이션에 의존하지 않습니다.

그 다음 레이어는 에지 레이어입니다. 엣지는 앞의 예에서처럼 석유 플랫폼이 될 수도 있지만 유람선, 비행기, 레스토랑, 소매점, 이동식 의료 클리닉이 될 수도 있습니다. 엣지 레이어에는 엣지 데이터 센터와 IoT(사물 인터넷) 게이트웨이가 포함됩니다. 이러한 게이트웨이는 광섬유, 무선, 5G 또는 4G 이전 네트워크와 같은 로컬 영역 네트워크에서 실행됩니다.

엣지 레이어에는 사용자가 휴대하는 개별 디바이스, 스마트폰, 태블릿, 노트북은 물론 엣지 데이터센터와 통신하는 IoT 디바이스가 있습니다. 또한 RF 또는 Bluetooth와 같은 사설 영역 네트워크를 통해 디바이스 간에 통신이 이루어집니다.

이 그림은 단순화를 위해 단일 엣지 데이터 센터를 보여 주지만, 다음과 같은 경우가 있을 수 있습니다. n 비즈니스 에코시스템 전반에서 컴퓨팅을 용이하게 하는 추가 엣지 데이터센터의 수입니다. 예를 들어, 매장이 밀집된 각 도시의 엣지 데이터 센터를 사용하여 소매점 체인의 POS 시스템을 지원할 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅 및 데이터베이스

모든 엣지 컴퓨팅 아키텍처에는 중요한 요구 사항이 있습니다. 오른쪽 종류의 데이터베이스를 사용해야 합니다. 엣지 아키텍처를 구축하는 경우 해당 데이터베이스를 사용해야 합니다:

• • 모든 레이어에서 실행
  • 모든 계층에 데이터 풋프린트 분산
  • 모든 계층에서 데이터 변경 사항을 즉시 동기화합니다.

본질적으로 클라우드에서 엣지, 디바이스에 이르기까지 전체 아키텍처에 걸쳐 데이터 처리의 동기식 패브릭을 만들어야 합니다. 앞서 살펴본 아키텍처 다이어그램을 자세히 살펴보겠습니다:

이 버전의 엣지 컴퓨팅 아키텍처에서는 데이터가 저장되고 처리되는 위치를 강조하기 위해 빨간색 데이터베이스 아이콘을 추가했습니다.

클라우드 레이어에는 중앙 데이터 센터에 설치된 데이터베이스 서버와 클라우드 리전에 걸쳐 상호 연결된 데이터 센터가 표시됩니다.

그런 다음 엣지 계층에서는 엣지 데이터센터에 데이터베이스 서버가 설치됩니다.

마지막으로, 일부 엣지 모바일 및 IoT 디바이스에 직접 데이터베이스를 내장하여 네트워크 전체에 장애가 발생하더라도 계속 처리할 수 있도록 합니다.

하지만 엣지 컴퓨팅은 단순히 모든 레벨에 데이터베이스를 설치하는 것 그 이상입니다. 데이터베이스 함께 협력할 수 있어야 합니다. 를 일관된 전체로 통합하여 엣지에서 캡처한 데이터를 나머지 환경 전체에 복제하고 동기화하여 데이터를 항상 사용할 수 있고 손실되거나 손상되지 않도록 보장합니다.

따라서 다이어그램에서 데이터가 동기화되는 것도 볼 수 있습니다:

• • 클라우드와 엣지 데이터베이스 서버 간
  • 디바이스의 임베디드 데이터베이스와 엣지 또는 클라우드의 데이터베이스 서버 사이
  • 디바이스와 사물의 임베디드 데이터베이스 간, 사설 영역 네트워크 사용

아키텍처의 모든 계층에 데이터 처리를 분산하면 속도, 복원력, 보안, 대역폭 효율성을 높일 수 있습니다.

클라우드 데이터센터에 대한 인터넷 연결이 느려지거나 중단되면 애플리케이션이 대신 엣지 데이터센터에서 데이터를 처리하므로 전혀 영향을 받지 않고 응답성이 높습니다. 클라우드 데이터 센터가 그리고 에지 데이터 센터를 사용할 수 없게 되더라도 데이터베이스가 내장된 앱은 기기에서 직접 데이터를 처리하고 동기화하여 의도한 대로, 그리고 실시간으로 계속 실행됩니다. 그리고 재해가 발생하여 모두 네트워크 계층을 사용할 수 없게 되면 데이터 처리 기능이 내장된 엣지 디바이스가 자체 마이크로 데이터 센터 역할을 하며, 연결이 복구될 때까지 100% 가용성과 실시간 응답성을 갖춘 격리된 상태로 실행됩니다.

엣지 컴퓨팅 모델의 또 다른 큰 장점은 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 강력한 지원입니다. 이러한 고려 사항은 의료나 금융과 같이 민감한 데이터를 처리하는 애플리케이션에 매우 중요합니다. 엣지 컴퓨팅의 핵심 가치 포인트는 민감한 데이터가 엣지를 벗어날 필요가 없다는 점입니다.

엣지 컴퓨팅 아키텍처를 사용하면 인터넷이 지연되거나 중단되는 경우에도 사용자와 디바이스가 항상 데이터에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 그리고 데이터베이스는 이 모든 것을 실현하는 데 중추적인 역할을 합니다.

나만의 엣지 컴퓨팅 아키텍처를 구축하는 방법

그렇다면 나만의 엣지 컴퓨팅 아키텍처는 어떻게 구축할 수 있을까요?

인프라와 데이터 처리라는 두 가지를 고려해야 합니다. 이 두 가지 모두 심도 있는 주제이지만 각각에 대해 간략하게 설명하겠습니다.

엣지 컴퓨팅 인프라

엣지 컴퓨팅 초창기에는 설계자가 모든 것을 처음부터 구축해야 했습니다.

클라우드를 넘어 자체 확장 인프라를 만들어야 했고, 그 인프라를 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 코로케이션, 컨테이너화 등 어디에 배치할지도 고려해야 했습니다. 맞춤형 인프라가 퍼블릭 클라우드와 공존하는 경우의 의미도 고려해야 했습니다.

한 위치에 엣지 데이터센터를 구축했다면, 중앙 집중식 스토리지를 위해 클라우드에 연결하고 필요에 따라 다른 위치로 확장할 수 있는 방법은 무엇일까요? 그리고 위치 간 아키텍처 구성 요소의 표준화와 일관성, 이중화 및 고가용성을 어떻게 보장할 수 있을까요? 이러한 질문들로 인해 엣지 컴퓨팅 인프라 구축은 초창기에는 복잡한 작업이었습니다.

다행히도 이러한 복잡성은 점점 사라지고 있습니다.

현재 많은 주요 클라우드 서비스 제공업체가 엣지 컴퓨팅 서비스를 제공하고 있습니다. 예를 들어 AWS는 엣지 컴퓨팅을 촉진하는 포괄적인 서비스 세트를 출시했습니다. 를 통해 다양한 사용 사례를 지원합니다. 기본적으로 클라우드 인프라를 에지로 확장하고 특정 도시, 온프레미스 및/또는 5G 네트워크 내에 데이터 센터를 로컬로 설치할 수 있습니다.

AWS 및 기타 클라우드 서비스 제공업체의 이러한 서비스는 엣지 컴퓨팅 이니셔티브를 위한 더 많은 옵션, 유연성, 단순성을 제공합니다. 이러한 서비스를 통해 조직은 온디맨드 인프라를 활용하여 빠르게 시작하고 표준화되고 반복 가능한 환경을 유지하여 효율적으로 발전할 수 있습니다.

엣지에서의 데이터 처리

앞서 말씀드린 것처럼, 설치는 기대할 수 없습니다. 모든 오래된 데이터베이스 를 사용하여 엣지 컴퓨팅을 성공으로 이끌 수 있습니다. 적절한 기능과 기능을 갖춘 데이터베이스를 선택하는 것이 중요합니다.

클라우드에서 엣지에 이르는 분산 아키텍처에서는 에코시스템의 모든 계층에서 데이터 처리가 원활하게 이루어져야 합니다. 모든 계층은 데이터에 대한 실시간 이해를 공유해야 하며, 연결이 끊어지는 경우에도 모든 계층이 독립적으로 실행될 수 있어야 합니다.

즉, 기본적으로 스토리지와 워크로드를 엣지 아키텍처의 다양한 계층에 분산하는 데이터베이스가 필요합니다. 또한 데이터베이스는 클라우드에 있든 엣지 데이터센터에 있든 데이터베이스 인스턴스 간에 데이터를 즉시 복제하고 동기화할 수 있는 기능을 갖추고 있어야 합니다.

또한 데이터베이스를 임베드할 수 있어야 합니다. 데이터 스토리지는 완전히 오프라인 상태에서도 데이터 처리가 용이하도록 엣지 디바이스에 직접 통합되어야 합니다. 따라서 임베디드 데이터베이스는 중앙 클라우드 제어 지점 없이도 작동할 수 있어야 하며, 연결이 재개되면 나머지 데이터 에코시스템과 자동으로 동기화되어야 합니다.

또한, 엣지 아키텍처 전반에 걸쳐 안전하고 최적의 데이터 흐름을 제공하려면 동기화가 양방향으로 이루어지고 제어가 가능해야 합니다. 예를 들어, 스마트 팩토리 시나리오에서는 조립 라인에서 캡처한 고속 데이터를 엣지에서 처리하고 분석할 수 있지만 네트워크 대역폭 효율성을 위해 집계된 데이터만 최종 저장을 위해 클라우드에 동기화합니다.

자체 에지 컴퓨팅 이니셔티브를 계획할 때는 위의 데이터 처리 요구 사항을 모두 충족하는 데이터베이스만 고려해야 합니다.

엣지에서 대담하게 구축

엣지 컴퓨팅 아키텍처는 짧은 지연 시간과 인터넷 문제에 대한 복원력을 보장합니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터가 발생하는 위치에 더 가깝게 데이터를 처리함으로써 결과적으로 애플리케이션을 더 빠르고 안정적으로 만듭니다.

이 간단한 접근 방식은 새로운 종류의 최신 애플리케이션과 미래의 혁신을 뒷받침할 것입니다. 엣지 컴퓨팅 아키텍처로 성공을 거두기 위한 핵심은 엣지 지원 데이터베이스를 활용하는 것입니다.

이 IDC 보고서에서 엣지 컴퓨팅 및 엣지 서비스에 대해 자세히 알아보세요: "카우치베이스를 통한 성능 책임 및 엣지 의사 결정." 이 보고서는 새로운 엣지 서비스 환경을 다루고 AWS와 Verizon의 엣지 서비스 영역에 대한 Couchbase 지연 시간 벤치마크 테스트 결과를 강조하고 있으니 놓치지 마세요!