Edge Computing

IoT(Internet of Things) 환경이 확산되고 여러 분야에서 사용하게 되면서 네트워크에 연결된 다양한 IoT 디바이스들에서 생성되는 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 있다. 기존의 클라우드 컴퓨팅과 같은 중앙집중식(Centralized)은 데이터 발생 기기와 클라우드 간의 거리에 따라 처리 지연 시간이 발생될 수 있기 때문에 빠르게 증가되는 IoT 데이터를 처리하기에 역부족이다.

때문에 모든 데이터를 중앙으로 보내지 않고 데이터가 발생한 현장에서 처리, 분석하는 Edge Computing이 주목을 받고 있다.

Edge Computing은 단말 기기에서 수집한 데이터를 클라우드와 같은 중앙으로 보내지 않고 단말, 혹은 근거리에서 실시간으로 처리하여 분석하고 활용할 수 있도록 하는 분산 처리 방식을 말한다. 

위의 그림과 같이 Edge Computing은 기존의 클라우드 방식에 비해 각 데이터가 발생하는 단말에 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 모델로서 크게 아래와 같은 몇가지 장점을 가진다.

첫째, 클라우드에 대한 데이터 전송 네트워크에 의존적이지 않고, 장애에 강하다.

다시 말해, 사용자의 서비스가 클라우드의 상태와 무관하게 지속될 수 있는 장점이 있다는 의미이며, 서비스의 지속 가능성이 대폭 높아진다는 의미이다.

둘째, 데이터 처리 응답 속도의 극적인 향상이다.

비록, 최근들어 5G 망을 통한 저지연 데이터 전송이 가능하게 되었지만, 필연적으로 대량의 데이터를 클라우드에 전송하고, 이를 처리한 결과를 받는 모델은 어찌되었든 느릴 수 밖에 없다. 

셋째, 보안에 대한 심리적, 물리적 안정성이 크다.

이는 사용자의 데이터가 외부에 유출되는 것에 대한 거부감을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 실제로 내부망에 데이터를 저장함으로써 보안의 위협을 아예 차단하는 장점이 있다.

마지막으로 클라우드 방식에 비해 데이터 보관 및 처리 비용이 저렴하다.

모든 데이터를 클라우드로 전송하는 모델은 해당 데이터를 활용하는지 아닌지와 무관하게 클라우드의 스토리지를 사용하여, 지속적인 사용자의 관리 비용을 증가시키는 단점이 존재하기 때문에 데이터 량이 증가하면 할수록 부담이 더 커질 수 밖에 없다.

이런 이유로   점점 더 에지 컴퓨팅에 대한 시장의 요구가 높아지고 있으며, 이는 향후 클라우드 컴퓨팅 만큼이나 널리 적용될 수 밖에 없는 또 하나의 데이터 모델이 될 것이다

Edge Master

Edge Master는 IoT 기반의 대량의 센서 데이터들을 Edge에서 빠르고 안정적으로 저장, 관리할 수 있도록 개발된 Edge Computing에 최적화된 솔루션이다. 

제한적인 Edge의 환경에서도 Machbase만의 데이터베이스 기술로 빠르고 안정적인 데이터 수집이 가능하며 불안정한 네트워크 환경에서도 유실되는 데이터 없이 중단된 시점부터의 모든 데이터를 Fog 서버로 정확히 전송할 수 있다.

Web을 통해 센서와 Edge를 등록하거나 삭제할 수 있고 동작 상태를 제어할 수 있으며 업데이트 또한 손쉽게 가능하다.

그 외에도 다양한 모니터링 도구와 알람 기능을 제공하고 있기 때문에 직접 현장에 가지 않아도 실시간으로 센서들의 상태를 원격으로 관리할 수 있다.