[첨단 헬로티]

4차 산업혁명 뒷받침할 미래 기술로 떠오른 엣지 컴퓨팅 

엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 제 4차 산업혁명을 이끌 주요 기술 중 하나로 주목 받고 있다. 시장조사기관 가트너(Gartner)는 2018년 10대 전략기술에 엣지 컴퓨팅 기술을 포함시키며 미래 디지털 비즈니스와 에코시스템을 뒷받침할 근간이 될 것으로 예측했다. 미국 경제잡지 포브스도 2018년 10대 디지털 트렌드포메이션 중 하나로 엣지 컴퓨팅을 꼽으며 IoT(Intrnet of Things)가 생성하는 대량 정보, 즉 데이터를 실시간 처리할 수 있는 실용적인 기술로 설명하기도 했다. 

엣지 컴퓨팅이란, 어원 그대로 기기와 가까운 네트워크의 ‘가장자리’에서 컴퓨팅을 지원하는 것이다. 클라우드 컴퓨팅의 데이터 센터가 물리적으로 떨어져 있는 곳에서 중앙 집중형으로 데이터를 관리하는 것과는 반대로 각각의 기기에서 개별 데이터를 분석하고 활용할 수 있게 해주는 기술이다. 즉, 엣지 컴퓨팅은 데이터가 수집되는 끝단(엣지)에서 데이터를 즉시 분석하고 현장에 적용하기 때문에 클라우드를 통해 데이터 분석결과를 가져오는 것보다 즉시성과 안정성이 높다. 또 데이터 처리 시간 단축, 운영비용 절감 등이 장점이다.  

이런 이유로 엣지 컴퓨팅은 IoT 시장에서 각광받고 있다. 엣지 컴퓨팅을 IoT에 적용시키면 각각의 IoT 디바이스의 연산 프로세서가 클라우드까지 데이터를 보내지 않고도 직접 데이터 인풋에 대해 즉각적으로 반응할 수 있기 때문이다. 

가트너는 글로벌 IoT 기기 사용량이 2016년부터 2020년까지 연평균 34%로 증가해 2020년에는 204억대에 육박할 것으로 예측했다. 2017년에는 전체 엔드포인트와 서비스의 지출 규모는 1조 6896억 달러(약 1940조 원)에 달할 것으로 예상되며, 2016년부터 2020년까지 연평균 21%로 성장해 2020년에는 시장규모가 2조 9000억 달러에 이를 것으로 예측했다.

특히, 산업용 IoT의 글로벌 시장규모는 2015년 1137억 달러를 기록했으며, 연평균 8%씩 성장을 지속해 2022년에는 1954억 달러의 대규모 시장을 형성할 것으로 전망했다. 산업용 IoT는 운송, 제조, 에너지, 헬스케어, 소매업 등 산업 전 분야에 적용되면서 4차 산업혁명을 견인할 것으로 예상된다. 따라서 앞으로 IoT에 활용되는 엣지 컴퓨팅의 수요는 빠르게 증가할 것으로 본다. 

▲ 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅 비교 (자료: 가트너)

PF(PetaFlop): 1초 내 가능한 연산처리가 1000조 회

엣지 컴퓨팅 어떤 산업에 적용될까?

• 자율주행 자동차 

안전성 문제로 클라우드 컴퓨팅으로는 어려움을 겪을 것으로 예상되는 대표적인 분야가 자율주행 자동차 시장이다. 자율주행차는 순간의 네트워크 지연이나 데이터 전송 오류가 치명적인 사고로 이어질 수 있는 분야다. 엣지 컴퓨팅을 활용하면 네트워크 지연과 데이터 전송 오류를 최소화해 안전성을 확보할 수 있다. 차량에 장착한 센서에서 실시간 수집한 데이터를 엣지에서 빠르게 처리하게 되면, 차 간 거리 유지와 주변 도로 상황, 차량흐름 등을 즉시 파악하고 주행 중 돌발상황 발생 시 신속하게 대처할 수 있게 된다.  

• 드론, 연안 석유시추 시설 

사막 한 가운데의 물 공급 펌프나 연안의 석유 시추 시설, 드론이나 항공 엔진처럼 그 필요성에 의해 산업기계 자체가 중앙 데이터센터에서 멀리 떨어진 곳에 위치해 있어야 하는 기술 역시 클라우드 컴퓨팅 기술로만은 신속한 데이터 처리에 어려움을 겪을 수 있다. 이때 엣지 컴퓨팅은 빠르게 데이터 처리를 해결할 수 있어 장점이다. 

• 증강현실, 가상현실, 생체인식

최근 각광 받고 있는 기술인 증강현실, 가상현실, 생체인식 등은 엔드포인트에서 대용량 데이터가 발생하기 때문에 콘텐츠를 모두 중앙 데이터센터로 전송할 경우 속도와 안전성을 보장하기 어려울 수 있다. 반면, 클라우드 컴퓨팅 대신 엣지 컴퓨팅을 활용하면 데이터 처리 시간이 큰 폭으로 단축되기 때문에 예민한 시청각 반응으로 인해 단 몇백 밀리세컨드(ms)의 차이로 몰입감에 차이가 발생하는 문제를 해결할 수 있다. 

• 스마트 팩토리

효율적인 데이터 처리가 필수적인 스마트 팩토리는 클라우드와 엣지 컴퓨팅의 조합의 운영이 요구된다. 신속성을 요구하는 데이터 처리는 엣지에서 연산을 수행하고, 고도의 정밀한 분석이 필요한 데이터는 중앙 데이터센터로 전송해 네트워크 과부하를 줄이고 비용절감과 서비스를 개선시킬 수 있다. 또 전송 단계에서의 데이터 보안 위협과 데이터 오염 위험도 줄어들게 된다. 예를 들어 공장 내 온도·습도 조절 등은 엣지에서 처리하고 사고 위험 예측, 기기 수명관리 등은 중앙 데이터 센터가 담당하는 방식이다. 

▲ 표 1. 산업에서의 엣지 컴퓨팅 활용

엣지 컴퓨팅 기술을 위한 반도체 업계의 움직임 

• 인텔 

인텔은 2018년 2월 엣지 애플리케이션에 최적화된 시스템 온칩(System-on-chip, SoC) ‘제온 D-2100 프로세서’를 출시했다. 인텔 제온 D-2100 프로세서는 엔드 포인트 디바이스에 보다 가까운 곳에서 컴퓨팅, 분석 및 데이터 보호를 요구하는 워크로드가 증가함에 따라 네트워크 엣지에 대한 향상된 성능 및 하드웨어 강화 보안 기능을 제공한다. 또 인텔 제온 D-2100은 통신 서비스 제공업체(CoSP)의 다중 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)을 제공할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 소프트웨어 애플리케이션은 로컬 콘텐츠 및 로컬 액세스 네트워크 상태에 대한 실시간 정보를 활용해 모바일 코어 네트워크의 정체를 줄일 수 있다. 

더불어 통신서비스 제공업체가 VPN 및 암호화 서비스와 같은 vCPE(Virtualized Customer Premises Equipment)에서 저전력 및 향상된 성능으로 대용량 워크 로드에 최적화된 네트워킹 서비스를 제공할 수 있도록 지원한다.

▲ 인텔 제온 D 2100 프로세서

• Arm 

Arm은 2017년 11월 IoT 게이트웨이로 디바이스 관리하는 Mbed 클라우드에 Mbed 엣지(Edge) 기능을 확장했다고 발표했다. 이로써 Mbed Cloud는 인터넷 프로토콜(IP)과 레거시 커넥티드 기기 연결 및 관리, 게이트웨이 관리 및 진단, 에지 컴퓨팅 등을 포함한 세 가지의 새로운 기능들을 제공한다. 

Arm은 IoT를 위한 가장 보편적인 컴퓨팅 솔루션과 더불어 1000억 대 이상의 Arm 기반 디바이스를 출하한 생태계를 보유하고 있으며, 이를 통해 디바이스 관리 역량을 대폭 확장함으로써 안전한 IoT 디바이스 수명주기 관리에 대한 소비자들의 요구를 충족시키고자 한다고 밝혔다. 또 Arm은 2018년 데이터 관리 기술 확보를 위해 ‘스트림’과 ‘트레져 데이터’를 연이어 인수했다. 이를 통해 Arm은 IoT 디바이스와 데이터를 원활하고 안전하게 연결 및 관리할 수 있도록 돕는 ‘펠리언 IoT 플랫폼(Pelion IoT Platform)’을 공개했다.

• NXP  

NXP 반도체는 엣지 노드 개발자들이 머신러닝(ML)을 활용할 수 있도록 하는, eIQ 엣지 인텔리전스 소프트웨어 환경(eIQ edge intelligence software environment)과 전문 애플리케이션용 맞춤형 솔루션을 올해 10월 선보였다.

eIQ 소프트웨어 환경은 광범위한 산업용, 사물인터넷(IoT), 차량용 애플리케이션에 사용된다. 또한 리소스가 제한된 엣지 디바이스에서 효율적으로 실행하기 위해 클라우드용으로 교육된 ML 모델을 구성하고 최적화하는데 필요한 도구가 포함돼 있고, 음성, 비전, 이상 탐지 애플리케이션에 특화됐다. NXP는 ML 애플리케이션 구현을 위해 최근 엣지스케일(EdgeScale)이라는 소프트웨어 인프라를 도입해 엣지에서의 데이터 수집, 큐레이션(Curation), 처리 방식을 통합했다. 또 엣지스케일로 클라우드 기반 인공 지능(AI)과 ML 서비스를 원활히 통합할 수 있다. 

• 래티스 세미컨덕터 

래티스 세미컨덕터도 방대한 IoT 애플리케이션에 대한 머신러닝 추론의 통합을 가속화 하기 위해 모듈형 하드웨어 키트, 신경망 IP 코어, 소프트웨어 툴, 레퍼런스 디자인, 맞춤형 설계 서비스를 결합한 스택 ‘래티스 sensAI’를 올해 5월 발표했다. 래티스 sensAI 스택은 초저전력소비(1mW 이하 ~ 1W), 소형 패키지 크기(5.5mm2 ~ 100mm2), 인터페이스 유연성(MIPI CSI-2, LVDS, GigE 등)의 이점들을 제공하도록 최적화된 솔루션이다. 이를 활용해 개발자는 엣지 컴퓨팅을 데이터 소스 가까이에 신속하게 구현할 수 있다는 것이 래티스의 설명이다. 

• 마이크로소프트 

자체적인 반도체 개발에도 뛰어든 마이크로소프트(MS)는 지난 5월부터 자체 AI 반도체 ‘브레인웨이브’의 외부사업을 시작했고, 고객사는 브레인웨이브를 MS의 엣지컴퓨팅 솔루션 ‘에저 IoT 엣지’ 환경 디바이스에 탑재해 사용할 수 있도록 했다. 브레인웨이브는 우선 엔터프라이즈 서버영역에 먼저 확대 적용될 것으로 보여진다.

일찌감치 마이크로소프트는 2017년 11월 클라우드와 엣지 컴퓨팅을 결합한 ‘애저(Azure) IoT 엣지 솔루션’을 공개하며 엣지 컴퓨팅 시장을 확대하기 시작했었다. 또 마이크로소프트는 지난 4월 향후 4년 간 IoT에 50억 달러 투자 계획을 발표하면서 IoT 보안 강화와 인텔리전트 기능을 갖춘 엣지 컴퓨팅 개발 등을 주요 투자 분야로 언급한 바 있다.