기사 제공처 : 한국공공정책신문 / 등록기자: 김유리 [기자에게 문의하기]  0 /  

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◇ 엣지 컴퓨팅의 개념

엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 데이터 생성원 근처에서 데이터 처리를 수행하는 기술로 실시간 데이터 분석 및 액션을 가능하게 한다. 클라우드 컴퓨팅과 달리 데이터는 중앙서버로 전송되기 전에 엣지 디바이스(Edge Device)에서 처리된다. 엣지 컴퓨팅에 AI를 접목한 기술은 ‘엣지 AI’라고 불리며 데이터의 수집, 처리, 학습을 엣지 디바이스 상에서 수행한다.

◇ 엣지 컴퓨팅의 구조

① 데이터 생성이다. 센서나 IoT 디바이스 등이 데이터를 생성한다. 이러한 장치는 실시간으로 정보를 수집하는 역할을 한다. ② 엣지 디바이스에서 처리다. 생성된 데이터는 엣지 디바이스(예, 스마트 카메라, 로봇, 게이트웨이 등)에서 처리된다. 데이터 분석 및 처리가 데이터 생성원에서 수행되어 신속한 응답이 가능해진다. ③ 결과적인 행동이다. 엣지 디바이스에서 처리된 결과는 필요에 따라 로컬에서 액션을 수행하거나 중요한 정보만 중앙 클라우드나 서버로 전송한다.

◇ 엣지 컴퓨팅의 장점과 응용

① 저지연(低遅延)이다. 데이터를 생성원에서 처리하기 때문에 응답 시간이 단축되고 실시간으로 작업이 가능하다. 자율주행차에서는 즉시 장애물을 검출하고 반응해야 한다. ② 대역폭의 절약 이다. 데이터를 중앙서버로 전송하는 대신 엣지 디바이스에서 처리함으로써 네트워크 대역폭을 절약할 수 있다. 비용과 통신 부하를 줄일 수 있다. ③ 보안 향상이다. 데이터를 로컬에서 처리함으로써 기밀 정보가 네트워크를 통해 전송될 위험을 줄이고 보안을 향상시킬 수 있다. ④ 신뢰성 향상이다. 엣지 컴퓨팅을 통해 네트워크 연결이 불안정한 경우에도 장치가 로컬에서 데이터 처리를 계속할 수 있어 시스템의 신뢰성이 향상된다.

◇ 엣지 컴퓨팅의 과제

① 관리 및 유지보수다. 많은 엣지 디바이스를 관리해야 하며, 디바이스 설정 및 유지보수가 복잡해질 수 있다. ② 시큐리티(security)의 확보다. 많은 장치가 분산되어 있기 때문에 보안 유지가 어려워질 수 있다. 각 디바이스에서 보안 대책이 중요하다. ③ 데이터의 정합성이다. 여러 엣지 디바이스에서 데이터 처리가 이루어지기 때문에 데이터의 무결성과 일관성을 유지하기 위한 구조가 필요하다.

여기서 키포인트는 엣지 컴퓨팅은 데이터 생성원에서 데이터 처리를 수행함으로써 실시간 응답 및 저지연을 실현하는 기술로써 대역폭 절약과 보안 향상 등 많은 이점이 있지만 관리 및 보안과 관련된 과제도 존재한다. 그런나 엣지 컴퓨팅을 효과적으로 활용하면 보다 신속하고 효율적인 시스템을 구축할 수 있다.

이규철 / 법학박사(상법)

∙ ‘100세대학TV’ 크리에이터 및 전문강사

∙ AI·GPT, SDGs&ESG코칭 및 전문강사

∙ 생성AI와 챗GPT, SDGs·ESG경영전략,

글로벌 MBAtoCEO, 리더의 필승전략,

100세대학 행복디자인 매뉴얼 등 27권

∙ 일본(와세다대),중국(복단대·화동정법대)