Edge Computing이란?

이미 전 세계 곳곳에 배포된 Edge Device

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이미 수 많은 산업계에서 Edge Device를 배포하여, 이미 지구는 Edge Device들로 가득하다.

스마트 팩토리도 있고, 자율 주행 자동차도 있다. CCTV나 수술용 로봇도 Edge Device이다.

최근에는 드론, 로봇, 웨어러블 디바이스 시장도 커지는 추세이다.

 

그런데 대부분의 서비스들은 Cloud에 배포된다.

이게 Edge Device에 도달하기 위해서는 필연적으로 latency가 발생할 수밖에 없다.

 

 

예를 들어, AWS 서비스를 예로 들어보자. AWS는 총 36개의 Region을 서비스하고 있다.

구체적으로 Region - Zone - Edge Cache로 이어지는 계층적 구조이다.

만약 한국에서 버지니아 주까지의 latency를 측정하면 249ms가 나온다.

이는 곧, 내 서비스를 실시간으로 미국에서 제공할 수는 없다는 뜻이다.

 

 

Data Center에서 Edge Device까지

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AWS의 버지니아 Zone이라는 Centralized Cloud Data Center가 있다고 해보자.

이들은 고품질의 VR 게임을 한국에게 제공한다.

그런데 이런 VR 게임은 latency가 굉장히 중요한 사항이다.

그래서 VR 게임사에서는 비디오 게임을 한국과 가까운 곳에 저장을 한다. (Edge Side에 저장을 한다)

 

만약 특정 서비스를 배포할 때 Hyper Scale의 데이터 센터가 굉장히 인기가 많다.

이 초규모 데이터 센터는 5,000개의 서비스를 수용하고, 50개 빌딩에 전력을 제공할 수 있을 정도의 전력 공급을 제공하는 곳이다.

 

이 데이터는 천안, 대전 등에 위치하는 Micro Data Center로 이어진다.

이는 한두 개의 렉이 있는 작은 규모의 데이터센터라고 할 수 있다.

여기에 저장된 데이터가 IoT 디바이스를 Control할 수 있는 Edge Device로 연결된다.

이때 위치적으로 Micro Data Center는 빌딩 안에 구축되어 있고, Edge Device는 빌딩 외부에 위치한다고 볼 수 있다.

 

 

Edge Device는 외부에 노출되어 있다

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Edge Device는 외부의 혹독한 환경에 놓여있고, 굉장히 취약하다.

여름에는 온습도가 굉장히 높고, 천둥이 칠 수도 있다.

 

누군가 전원을 꺼버릴 수도 있고, 네트워크 케이블을 Edge Device까지 연결하는 것도 쉽지 않다.

CCTV 카메라는 흐릿해질 수도 있다.

이 IoT Device를 어떻게 Reliable하고 Secure하게 유지할 수 있을지가 핵심이다.

 

 

Edge Computing이란?

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Edge Computing은 데이터 처리와 저장을 중앙 집중형 Cloud나 Data Center에만 의존하지 않고,

Data가 생성되는 곳 근처(Edge)에서 수행하는 분산 컴퓨팅 패러다임이다.

이를 통해 latency를 최소화하고, 네트워크 대역폭 사용량을 줄이며, 더 빠르고 반응성 높은 Application을 구현할 수 있다.

 

전통적인 클라우드 솔루션은 데이터를 원격 데이터센터(Remote Data Center)에 저장하지만,
엣지 네트워크는 데이터를 로컬 스토리지(Local Storage)에 보관하여
더 빠르게 접근하고 즉시 활용할 수 있도록 한다.

 

이를 통해 다음의 목적을 달성한다.

• 지연시간을 줄이고(Latency Reduction)
• 네트워크 대역폭 사용을 최소화하며(Bandwidth Minimization)
• 데이터 프라이버시를 강화하고(Privacy Enhancement)
• 애플리케이션의 반응성을 향상시킨다.(Response Improvement)

 

 

이런 Edge Computing은 자율주행차나 산업 자동화와 같이 실시간 처리가 필요한 서비스에 필수적이다.

• 초저지연(Ultra-Low Latency):
  자율주행차, 산업 자동화 등 실시간 처리가 필요한 서비스에 필수적이다.
• 대역폭 효율성(Bandwidth Efficiency):
  대량의 원시(raw) 데이터를 클라우드로 전송할 필요를 줄인다.
• 로컬 자율성(Local Autonomy):
  네트워크 장애 시에도 엣지 장치 자체적으로 운영이 가능하다.
• 프라이버시 및 규제 준수(Privacy and Compliance):
  민감한 데이터를 로컬에 보관함으로써 법적·보안 요구사항을 충족할 수 있다.
• 확장성(Scalability):
  지리적으로 분산된 사용자와 장치를 지원하기 위해, 워크로드를 엣지 노드에 분산 배치(distribute) 할 수 있다.

 

 

Edge Computing의 Usecase

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일단 Edge Computing의 사례로, 스마트 교통 신호 시스템을 생각할 수 있다.

이는 교차로에서의 실시간 영상과 센서 데이터를 Edge Processor를 통해 분석해 신호 흐름을 최적화하는 시스템이다.

 

여기서 Edge는 차량 밀도를 감지해 신호 시간을 현장에서 조정하는 역할을 담당한다.

이때, 수집된 데이터는 클라우드로 전송되지 않고, Local에서 실시간으로 처리된다. (Edge에서 데이터 처리!)

Cloud에는 요약 데이터나 Alert만 저장하여 사후 분석에 활용할 수 있다.

 

 

Edge Computing의 핵심 특성 4가지

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• 분산형 아키텍처 (Decentralized Architecture)

엣지 컴퓨팅은 중앙 집중형 데이터센터에서 연산을 수행하던 방식을 벗어나,
데이터 소스 근처의 **분산된 노드(Distributed Nodes)**에서 연산을 수행하도록 설계된다.

이러한 구조는 확장성(Scalability), 장애 복원력(Fault Tolerance), 자율성(Autonomy)**을 향상시킨다.

 

• 지연시간 및 대역폭 효율성 (Latency and Bandwidth Efficiency)

엣지 컴퓨팅은 데이터가 거의 실시간으로 처리되어, 클라우드 왕복(round-trip) 없이 즉각적인 응답이 가능하다.

또한 데이터 이동 최소화를 통해 클라우드에는 필요한 정보만 전송하여 대역폭 비용을 절감하고 효율을 높인다.

 

• 실시간 처리, 복원력, 오프라인 동작 (Real-Time, Resilient, and Offline Capabilities)

이러한 특성은 산업 제어 시스템이나 자율 드론과 같이 시간 민감형 애플리케이션에 적합하다.

또한 클라우드 연결이 끊겨도 엣지 장치는 자체적으로 작동을 유지하여 서비스 연속성을 보장할 수 있어 오프라인 동작이 가능하다.

 

• 보안 강화 (Enhanced Security)

또한 Edge Computing은 데이터라 클라우드로 이동하는 횟수를 줄여, Attack Surface를 줄이는 효과가 있다.

이는 사이버 공격의 가능성을 낮추는 역할을 한다.

 

 

Edge Device와 구성 요소

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Edge Device는 보통 온도, 압력, 움직임, 조도 등 실시간으로 데이터를 수집하는 IoT Sensor를 내장하고 있으며,

이를 제어하는 소형 프로그래머블 컴퓨팅 장치인 Embedded Controller를 가진다.

IoT 센서의 예시로 스마트 빌딩 내의 온도 센서가 HVAC를 자동 조정하는 것을 들 수 있고,

Embedded Controller의 예시로 PLC(Programmable Logic Controller)를 예로 들 수 있다.

 

이때, Local Edge와 Cloud 시스템 중간에 이들을 연결하는 Edge Gateway가 위치한다.

이는 데이터 집계, 전처리, 필터링, 프로토콜 변환, 보안 관리 등을 수행할 수 있다.

ex) 산업용 Gateway가 여러 Sensor로부터 OPC-UA 신호를 수집해 MQTT 메시지로 변환하여 클라우드 플랫폼으로 전송.

(OPC-UA는 Open Platform Communications Unified Architecture로, 산업 자동화 등에서 M2M를 위한 프로토콜)

(MQTT는 제한된 네트워크 환경이나 저대역폭, 고지연 환경에서 효율적인 메시징 프로토콜)

 

마지막으로 데이터가 집계되는 Cloud는 엣지 환경 근처에 구축되는 소규모 모듈형 데이터센터(Micro Data Center)이다.

이는 지연 시간에 민감한 Application이나 데이터 주권이 중요한 환경에서 매우 중요하다.