엣지 컴퓨팅은 기술 동향에 관해 가장 많이 회자되는 주제 중 하나가 되었으며, 이 모든 이야기를 통해 이제 IoT 네트워크를 위한 지능형 엣지 기술에 투자해야 할 때라고 생각할 수도 있습니다. 그러나 새로운 엣지 장치 구매를 시작하기 전에 엣지 컴퓨팅이 정확히 무엇인지, 그 역할은 무엇인지, 애플리케이션이 엣지 기술의 이점을 누릴 수 있는지에 대해 논의해 보겠습니다.
엣지 컴퓨팅은 IoT 네트워크에 많은 유연성, 속도 및 지능을 추가할 수 있지만, 엣지 AI 장치가 스마트 네트워크 애플리케이션이 직면한 모든 문제를 해결하지는 않는다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 이 글의 마지막 부분에서는 엣지 기술이 애플리케이션에 적합한지 판단한 후 엣지 AI 장치를 평가할 때 구매자가 고려해야 할 주요 기능과 고려 사항에 대해 논의할 것입니다.
엣지 컴퓨팅은 원시 데이터를 실시간으로 가치로 변환할 수 있는 클라우드 엣지에서 사물 인터넷을 더 높은 수준으로 끌어올립니다. 데이터 처리 작업을 네트워크 전체에 재분배하여 연결된 노드, 엔드포인트 및 기타 스마트 장치의 중요성과 거버넌스를 높입니다.
에지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅과 거의 정반대입니다. 분산 네트워크에서 데이터 흐름이 중앙 집중식 데이터 센터에서 처리되고, 결과는 일반적으로 원래 분산 네트워크로 다시 전송되어 작업을 실행하거나 변경이 발생합니다. 그러나 장거리로 많은 양의 데이터를 전송하려면 비용이 발생합니다. 이러한 비용은 돈으로 측정할 수 있지만 전력이나 시간과 같은 다른 주요 방법으로도 측정할 수 있습니다.
여기서 엣지 컴퓨팅이 등장합니다. 전력, 대역폭, 대기 시간이 정말로 중요한 경우에는 엣지 컴퓨팅이 답이 될 수 있습니다. 데이터가 처리되기 전에 수백 마일을 이동해야 하는 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅과 달리 엣지 컴퓨팅을 사용하면 데이터가 감지, 생성 또는 상주하는 동일한 네트워크 엣지 위치에서 데이터를 처리할 수 있습니다. 즉, 처리 대기 시간은 거의 무시할 수 있으며 전력 및 대역폭 요구 사항은 크게 줄어드는 경우가 많습니다.
오늘날 엣지 컴퓨팅의 주요 원동력 중 하나는 반도체 제조업체가 전력 소비를 크게 늘리지 않고도 처리 능력을 높일 수 있는 방법입니다. 이는 엣지에 있는 프로세서가 더 많은 전력을 사용하지 않고도 획득한 데이터로 더 많은 작업을 수행할 수 있음을 의미합니다. 이를 통해 더 많은 데이터가 코어로 전송되지 않고 엣지에 머물 수 있습니다. 이는 전체 시스템 전력을 줄이는 것 외에도 응답 시간을 늘리고 데이터 개인 정보 보호를 향상시킵니다.
이 개발의 이점을 누릴 수 있는 일부 기술에는 인공 지능과 기계 학습이 포함되지만, 이는 데이터 개인 정보 보호 수준을 높이면서 데이터 획득 비용을 줄이는 데에도 의존합니다. 비용과 개인 정보 보호 문제는 모두 엣지 프로세싱을 통해 해결될 수 있습니다. AI 및 ML과 같은 새로운 트렌드의 경우 두 기술 모두 전통적으로 엔드포인트나 스마트 장치에서 일반적으로 사용할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 리소스를 필요로 했습니다. 이제 하드웨어와 소프트웨어의 발전으로 이러한 지원 기술을 네트워크 에지에 있는 더 작고 리소스가 제한된 장치에 내장하는 것이 가능해졌습니다.
AI 알고리즘이나 ML 추론 엔진 실행을 포함할 수 있는 엣지 처리를 수행할 수 있는 플랫폼을 선택하려면 신중한 평가가 필요합니다. 간단한 센서와 액추에이터는 사물 인터넷의 일부라도 상대적으로 작은 통합 장치로 구현할 수 있습니다. 에지 처리량을 늘리려면 고도의 병렬 아키텍처를 사용하는 보다 강력한 플랫폼이 필요합니다. 일반적으로 이는 GPU를 의미하지만 플랫폼이 너무 강력하면 네트워크 가장자리의 제한된 리소스에 부담이 됩니다.
에지 장치는 기본적으로 실제 인터페이스이므로 이더넷, GPIO, CAN, 직렬 및/또는 USB와 같은 몇 가지 일반적인 인터페이스 기술을 지원해야 할 수도 있다는 점을 기억하는 것도 중요합니다. 또한 카메라, 키보드, 모니터와 같은 주변 장치를 지원해야 할 수도 있습니다.
엣지는 온도가 조절되는 데이터 센터의 편안함과는 매우 다른 환경일 수도 있습니다. 엣지 장치는 극한의 온도, 습도, 진동은 물론 고도에도 노출될 수 있습니다. 이는 장비 선택과 장비 포장 방법에 영향을 미칩니다.
고려해야 할 또 다른 중요한 측면은 규제 요구 사항입니다. 무선 주파수를 사용하여 통신하는 모든 장치는 규정의 적용을 받으며 작동하려면 라이센스가 필요할 수 있습니다. 일부 플랫폼은 "즉시 사용 가능"을 준수하지만 다른 플랫폼에서는 더 많은 노력이 필요할 수 있습니다. 일단 사용되면 하드웨어 업그레이드를 받을 가능성이 낮으므로 향후 성능 개선을 위한 여지를 제공하기 위해 설계 주기 동안 처리 능력, 메모리 및 스토리지를 주의 깊게 식별해야 합니다.
여기에는 소프트웨어 업그레이드가 포함됩니다. 하드웨어와 달리 소프트웨어 업데이트는 장치가 현장에 있는 동안 배포될 수 있습니다. 이러한 OTA 업데이트는 이제 매우 일반적이므로 모든 엣지 장치는 OTA 업데이트를 지원하도록 설계해야 할 가능성이 높습니다.
올바른 솔루션을 선택하려면 이러한 모든 일반적인 사항을 주의 깊게 평가하고 애플리케이션의 특정 요구 사항을 주의 깊게 연구해야 합니다. 예를 들어, 장치가 비디오 데이터나 오디오 데이터를 처리해야 합니까, 아니면 온도만 처리해야 합니까, 아니면 다른 환경적 측면도 모니터링해야 합니까? 이러한 문제 중 상당수는 최첨단에 배포된 모든 기술에 적용되지만, 처리 수준이 증가하고 출력에 대한 기대가 높아짐에 따라 요구 사항 목록을 확장해야 합니다.
이제 AI와 ML을 엣지 장치와 스마트 노드에 기술적으로 적용하는 것이 가능하므로 이는 상당한 기회를 가져올 것입니다. 이는 처리 엔진이 데이터 원본에 더 가깝을 뿐만 아니라 해당 엔진이 수집한 데이터로 더 많은 작업을 수행할 수 있음을 의미합니다.
장점이 있습니다. 첫째, 생산성, 즉 데이터 사용 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 이동되는 데이터가 적기 때문에 네트워크 아키텍처가 단순화됩니다. 셋째, 데이터 센터와의 근접성이 덜 중요해집니다. 이 마지막 사항은 데이터 센터가 도시에 있는 경우 중요하지 않게 보일 수 있지만 네트워크의 가장자리가 농장이나 정수장과 같은 원격 위치인 경우에는 큰 차이가 있습니다.
인터넷에서 데이터가 빠르게 이동한다는 것은 부인할 수 없는 사실입니다. 많은 사람들은 검색어가 화면에 결과가 나타나기 전에 전 세계를 두 번 여행할 수 있다는 사실을 알고 놀랄 수 있습니다. 총 경과 시간은 1초 미만일 수 있지만 우리에게는 거의 순간적입니다. 그러나 연결되고 지능적이며 종종 자율적인 센서와 액추에이터로 구성된 인터넷을 구성하는 기계 및 기타 스마트 장치의 경우 매초가 한 시간처럼 느껴집니다.
이 왕복 대기 시간은 실시간 시스템 제조업체와 개발자의 실질적인 관심사입니다. 데이터가 데이터 센터를 오가는 데 걸리는 시간은 중요하지 않으며 확실히 즉각적이지도 않습니다. 이 지연 시간을 줄이는 것이 엣지 컴퓨팅의 핵심 목표입니다. 5G가 활용되는 더 빠른 네트워크에서 작동합니다. 그러나 더 빠른 네트워크를 출시한다고 해서 더 많은 장치가 온라인에 접속함에 따라 예상되는 누적 네트워크 대기 시간을 보상할 수는 없습니다.
분석가들은 연결된 장치 수가 2030년까지 500억 대에 이를 것으로 예측합니다. 이러한 장치 각각에 데이터 센터의 대역폭이 필요하다면 네트워크는 영원히 정체될 것입니다. 이들 중 다수가 파이프라인에서 실행되고 이전 단계의 데이터가 도착할 때까지 기다리는 경우 총 대기 시간이 빠르게 눈에 띄게 됩니다. 엣지 컴퓨팅은 혼잡한 네트워크를 완화할 수 있는 유일한 실행 가능한 솔루션입니다.
그러나 일반적으로 엣지 컴퓨팅에 대한 수요가 어느 정도 있지만 엣지 컴퓨팅의 구체적인 이점은 여전히 애플리케이션에 크게 좌우되며, 여기서 엣지 컴퓨팅의 법칙이 작용합니다. 이러한 법률은 엔지니어링 팀이 엣지 컴퓨팅이 특정 애플리케이션에 적합한지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다.
제1법칙은 물리법칙이며 이는 불변입니다. RF 에너지는 광섬유 네트워크의 광자와 마찬가지로 빛의 속도로 이동합니다. 이것은 좋은 소식입니다. 나쁜 소식은 더 빨리 갈 수 없다는 것입니다. 따라서 왕복 시간이 여전히 충분히 빠르지 않다면 엣지 컴퓨팅이 올바른 선택일 수 있습니다.
Ping 테스트는 패킷이 네트워크 연결의 두 끝점 사이를 이동하는 데 걸리는 시간을 측정하는 간단한 방법을 제공합니다. 온라인 게임은 여러 서버에서 호스팅되는 경우가 많으며 플레이어는 대기 시간이 가장 짧은 서버를 찾을 때까지 서버에 핑을 보냅니다. 즉, 데이터가 가장 빠르게 이동할 수 있습니다. 그것이 단 몇 초라도 시간에 민감한 데이터의 핵심입니다.
지연 시간도 전송 메커니즘에 전적으로 의존하지 않습니다. 각 끝에는 인코더와 디코더가 있으며, 이러한 물리적 계층은 전자를 사용되는 에너지 형태로 변환한 다음 다시 다시 변환하는 데 필요합니다. 이 모든 작업에는 시간이 걸리며, 프로세서가 기가헤르츠 속도로 실행되더라도 시간은 제한되어 있으며 이동되는 데이터의 양에 따라 달라집니다.
이 접근 방식은 더 유연할 수 있지만 처리 및 저장 리소스 수요가 급증함에 따라 예측 가능성도 낮습니다. 마진은 항상 희박하지만 클라우드에서 데이터를 처리하는 비용이 갑자기 증가하면 손익의 차이가 입증될 수 있습니다.
클라우드 서비스 비용은 서버, 랙 또는 블레이드를 구입하거나 임대하는 비용부터 시작됩니다. 이는 CPU 코어 수, 필요한 RAM 또는 영구 스토리지의 양, 서비스 수준에 따라 달라집니다. 보장된 가동 시간은 보장되지 않은 서비스 수준보다 비용이 더 많이 듭니다. 네트워크 대역폭은 기본적으로 무료이지만, 최소한의 대역폭이 필요한 경우에는 비용을 지불해야 하며, 비용을 평가할 때 이를 고려해야 합니다.
즉, 엣지에서의 데이터 처리는 이러한 가변 비용의 영향을 받지 않습니다. 장비의 초기 비용이 발생하면 엣지에서 모든 양의 데이터를 처리하는 데 드는 추가 비용은 사실상 0입니다.
데이터는 무언가를 의미하거나 나타내기 때문에 가치가 있습니다. 정보를 캡처하는 사람은 이제 해당 데이터가 캡처된 지역의 데이터 개인 정보 보호법의 적용을 받을 수 있습니다. 이는 데이터를 캡처한 장치의 법적 소유자라도 지리적 경계를 넘어 데이터를 이동하는 것이 허용되지 않을 수 있음을 의미합니다.
예를 들어 여기에는 EU 데이터 보호 지침, 일반 데이터 보호 규정 및 아시아 태평양 경제 협력 개인 정보 보호 프레임워크가 포함됩니다. 캐나다의 개인 정보 보호 및 전자 문서법은 EU 데이터 보호법과 일치하며, 미국의 세이프 하버 협정(Safe Harbor Agreement)도 EU 데이터 보호법과 일치합니다.
Edge 처리는 이를 극복할 수 있습니다. 엣지에서 데이터를 처리하므로 디바이스를 떠날 필요가 없습니다. 휴대용 소비자 장치에서는 데이터 개인 정보 보호가 점점 더 중요해지고 있으며 휴대폰의 얼굴 인식은 로컬 인공 지능을 사용하여 카메라 이미지를 처리하므로 데이터가 장치 외부로 유출되지 않습니다. CCTV나 기타 보안 감시 시스템도 마찬가지다. 공공 장소를 모니터링하기 위해 카메라를 사용하는 것은 클라우드 기반 데이터 서버에서 이미지를 전송하고 처리하는 것을 의미하므로 데이터 개인 정보 보호 문제가 발생하는 경우가 많습니다. 카메라 내 데이터 처리는 빠르고 안전하므로 데이터 개인 정보 보호 조치의 필요성이 잠재적으로 제거되거나 단순화됩니다.
마지막으로, 뭔가 잘못되면 잘못될 것이라는 머피의 법칙을 고려해야 합니다. 물론, 세계에서 가장 잘 설계된 시스템에서도 문제는 항상 발생합니다. 엣지 프로세싱은 네트워크를 통해 데이터를 이동하고 이를 클라우드에 저장하며 데이터 센터에 의존하여 처리 능력을 제공하는 것과 관련하여 발생할 수 있는 많은 실패 지점을 제거할 수 있습니다.
애플리케이션이 에지 처리를 통해 기술적으로 이점을 얻을 수 있다면 몇 가지 질문이 있습니다. 다음은 가장 관련성이 높은 제안 사항 중 일부입니다.
(1) 응용 프로그램이 실행되는 프로세서 아키텍처
소프트웨어를 다른 명령어 세트로 포팅하는 것은 비용이 많이 들고 지연이 발생할 수 있으므로 업그레이드를 의미해서는 안됩니다.
(2)어떤 종류의 I/O가 필요합니까?
유선 및/또는 무선 인터페이스의 수에는 제한이 없습니다. 이 문제는 주의 깊게 생각하지 않으면 비효율성을 초래할 수 있으므로 조기에 해결해야 합니다.
(3) 운영 환경은 무엇인가요?
운영 환경이 뜨겁거나 차갑습니다. 예를 들어 화성 탐사는 엣지 프로세싱의 좋은 예입니다. .
(4) 하드웨어가 규격을 준수하거나 인증을 받아야 합니까?
대답은 거의 '예'이므로 사전 인증된 플랫폼을 선택하면 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
(5)얼마나 많은 전력이 필요합니까
시스템 전원 공급 장치는 단가 및 설치 측면에서 비싸기 때문에 전력을 이해하는 것이 매우 유익합니다.
(6) 에지 장치는 폼 팩터의 제약을 받습니까?
이는 다른 많은 배포보다 에지 처리에서 더 중요하므로 설계 주기 초기에 고려해야 합니다.
(7) 작업 시간은 얼마입니까?
수년 동안 실행해야 하는 산업 응용 프로그램에 들어가든, 수명 주기를 몇 달 단위로 측정하든, 이는 우리가 필요로 하는 모든 것입니다. 명확하게 고려하십시오.
(8) 시스템의 성능 요구 사항은 무엇입니까
초당 프레임 수, 메모리 요구 사항, 애플리케이션 언어 등과 같은 처리 기능 측면에서
(9) 비용 고려 사항이 있나요
대답은 항상 "예"이기 때문에 까다로운 질문이지만 비용 한도가 무엇인지 알면 선택 과정에 도움이 됩니다.
엣지 처리는 사물 인터넷을 통해 가능하지만 그 이상입니다. 이는 연결된 장치에 대한 이전 사례보다 더 높은 기대치에 의해 주도됩니다. 낮은 수준에서는 공통점이 있습니다. 장치는 저전력이어야 하고 비용이 저렴해야 할 수도 있지만 이제는 전력 소비 및 비용과 충돌하지 않고 더 높은 수준의 지능형 작동을 제공해야 할 수도 있습니다.
올바른 기술 파트너를 선택하면 올바른 플랫폼을 선택하는 것이 더 쉬워집니다. 엣지 컴퓨팅을 중심으로 개발된 생태계에 들어가 AI 애플리케이션에 적합한 엣지 컴퓨팅 플랫폼을 선택하세요.
위 내용은 엣지 AI 기기를 선택하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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