엣지 컴퓨팅: IoT 성능을 향상하는 방법

많은 엣지 프레임워크에서 주요 계산 작업은 IoT 디바이스 수준에서 이루어집니다. 예를 들어 산업용 센서의 예를 들어보겠습니다. 중앙 집중식 프레임워크에서는 센서가 단순히 데이터를 캡처하여 서버로 다시 전송하기만 합니다. 엣지 접근 방식을 사용하면 센서 디바이스는 서버와 상호 작용할 필요 없이 온보드에서 해당 데이터를 처리하고 필요한 경우 특정 작업을 자동으로 트리거할 수 있습니다.

프레임워크에는 디바이스 수준 처리에 추가하거나 대안으로 엣지 컴퓨터 또는 서버의 배포도 포함될 수 있습니다. 따라서 모든 주변 디바이스가 중앙 위치로 데이터를 전송하는 대신 해당 데이터는 물리적으로 훨씬 더 가까운 컴퓨터(예: 공장 현장)로 전송됩니다. 시간에 따라 달라지는 특정 연산을 필요한 지점에서 훨씬 더 가까운 곳에서 수행할 수 있으므로 시간과 장거리 데이터 전송 비용을 모두 절약할 수 있습니다.

일반적으로 지연 시간을 줄이는 것이 주된 목적입니다. 예를 들어 산업 프로세스나 의료 절차 등 민감한 IoT 애플리케이션에서는 1초 또는 밀리초가 중요합니다. 처리 및 계산을 최대한 엣지에 가깝게 이동하면 중요한 상황 발생과 적절한 조치 사이의 간격을 크게 줄일 수 있습니다.

응답성

물리적 거리가 멀고 네트워크가 혼잡하며 전송이 중단되면 시스템이 중요한 상황에 대응하는 데 걸리는 시간이 지연될 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅을 사용하면 의사 결정을 위해 원격 분석 센터로 데이터를 전송할 필요가 없으므로 IoT 디바이스가 더 빠르게 대응할 수 있습니다.

5G를 통해 일부 하이브리드 엣지 컴퓨팅 아키텍처가 등장했다고 말하는 것이 더 정확할 것입니다. 예를 들어, 분산 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅 또는 분산-MEC(DMEC)가 있습니다.

5세대 셀룰러 기술을 통해 방대한 양의 데이터를 실시간으로 전송할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 인공지능(AI), 머신 러닝, 멀티미디어 스트리밍, 심지어 가상 현실을 활용하는 애플리케이션을 포함하여 훨씬 더 광범위한 IoT 애플리케이션의 가능성이 열립니다.

5G 표준에서는 지연 속도(즉, 정보 송수신 사이의 지연 시간)가 4G의 200밀리초에서 1밀리초로 줄어듭니다. 실제로 이 기준을 충족하고 기업과 고객이 기대하는 풍부한 기능의 초고속 서비스를 제공하려면 셀룰러 네트워크 업그레이드보다 더 많은 노력이 필요할 것입니다. 방대한 양의 데이터가 여전히 중앙 서버로 전송되고 있다면 기업은 지연 시간의 위험을 감수해야 합니다. 처리의 대부분을 엣지로 옮기면 대역폭을 확보할 수 있고 5G의 이점을 최대한 활용할 수 있습니다.