[용어 정리] Edge Computing

https://ko.wikipedia.org/wiki/에지_컴퓨팅

 

Edge Computing

엣지 컴퓨팅이란 사용자 또는 데이터 소스의 물리적인 위치나 그 위치와 가까운 곳에서 컴퓨팅을 수행하는 것을 의미합니다.

즉, 데이터가 생성되는 곳과 가까운 곳에서 데이터를 바로 처리할 수 있는 것을 의미합니다.

이는 디바이스가 될 수도 있고, 디바이스와 가까운 다른 디바이스가 될 수도 있습니다.

컴퓨팅 서비스를 사용자가 사용하는 단말 장치와 가까운 위치에서 처리를 하게 된다면,

사용자는 더욱 빠르고 안정적인 서비스를 제공받을 수 있습니다.

 

https://towardsdatascience.com/you-need-to-move-from-cloud-computing-to-edge-computing-now-e8759eb9690f

 

Cloud Computing vs Edge Computing

클라우드 컴퓨팅은 데이터를 처리하는 곳이 데이터 센터인 반면에, 엣지 컴퓨팅은 스마트폰과 같은 디바이스에서 데이터를 처리합니다.

클라우드 컴퓨팅 시스템은 더 나은 액세스와 공동 작업이 가능하지만, 데이터 센터는 데이터 소스에서 멀리 떨어져있고,

이로 인해 데이터 전송은 네트워크 지연으로 인해 딜레이가 생깁니다.

엣지 컴퓨팅은 데이터 센터에서 데이터를 처리하는 클라우드 컴퓨팅과 달리, 데이터 소스 근처에서 실행이 됩니다.

 

자율 주행 자동차를 예시로 들면, 차량이 도로를 안전하게 주행하기 위해서는 실시간으로 도로를 관찰하고,

사람이 앞에 지나가는 경우에 최대한 빠르게 정지해야 합니다. 이 경우에 안전에 관련된 문제이다보니 데이터를 처리하는 속도가

매우 중요하게 되며, 이러한 시각 정보 처리 및 의사 결정은 엣지 컴퓨팅을 사용하게 됩니다.

 

Edge Computing의 장점

Speed

클라우드 컴퓨팅과 비교를 하면, 클라우드 컴퓨팅에서 엣지 장치는 데이터를 수집하고 추가적인 처리 및 분석을 위해

데이터를 클라우드로 보냅니다. 엣지 디바이스들은 제한된 역할을 수행하며, 정보를 클라우드로 보내고 처리 된 정보를

다시 클라우드에서 수신하게 되고, 실제 작업은 모두 클라우드에서 이루어집니다.

이것은 사용자가 응답을 받기 위해 몇초간의 딜레이가 있어도 되는 어플리케이션의 경우에는 적합할 수 있습니다.

하지만 위의 예시처럼, 자율 주행 자동차와 같이 실시간으로 데이터를 처리해야 하는 경우에는 적합하지 않습니다.

엣지 컴퓨팅의 경우에는 네트워크 대기 시간이 줄어들기 때문에 실시간으로 데이터를 처리하고 분석하며 더욱 빠른 속도를 제공합니다.

 

Bandwidth

엣지에서 컴퓨팅은 대부분 무거운 작업이 엣지 디바이스에서 수행되므로 데이터 전송이 적다는 것을 의미합니다.

데이터를 클라우드로 보내는 대신 대부분의 처리가 Edge에서 수행되고, 결과만 클라우드로 전송하므로

데이터 전송 대역폭이 훨씬 더 적게 필요하게 됩니다.

 

이 또한 클라우드 컴퓨팅과 비교해보면, 사용 가능한 주차 공간 수를 확인하는 주차 시스템이 클라우드 컴퓨팅을 사용하고 있다고 하면,

비디오 영상 또는 몇 초마다 이미지를 클라우드로 지속적으로 전송하여, 이에 대한 결과를 다시 받는다고 하였을때

매 시간마다 필요한 네트워크 대역폭과 데이터 전송 비용이 있을 것입니다.

이와 비교하여 엣지 컴퓨팅을 사용하는 주차 시스템은 몇 초마다 사용 가능한 주차 공간의 수만을 클라우드로 전송하면 되므로

위의 클라우드 컴퓨팅에서 필요한 네트워크 대역폭과 데이터 전송 비용에 비하며 매우 적은 수가 필요로 할 것입니다.

 

이외에도 개인 데이터를 중앙 클라우드에 업로드 하지 않고, 엣지에서만 보관하면서 중앙 클라우드가 해킹당했을 경우에

개인 정보가 유출되는 것을 막을 수 있는 개인 프라이버시 보호 등의 장점 또한 있습니다.

 

 

- 엣지 컴퓨팅에 관해서는 추가로 공부를 해가며 포스트를 추가해볼 예정이고, 혹시 틀린 내용이나 추가했으면 하는 내용이 있을 경우에 댓글로 남겨주시면 감사하겠습니다!!