많은 조직이 에지 컴퓨팅을 구현하기를 원하지만 그 미래는 적어도 부분적으로는 하드웨어 비용과 적절한 소프트웨어 개발에 의해 결정될 것입니다. 현재 에지 컴퓨팅은 설치 비용이 매우 비싸고 대기업과 대기업만 이러한 시스템을 사용할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅의 사용을 제한하는 두 가지 요소는 하드웨어 비용과 맞춤형 엣지 컴퓨팅 소프트웨어 솔루션을 만드는 비용입니다.
그들의 Edge Computing을 위한 2022 시장 가이드, 가트너 예측 에지 컴퓨팅 시장은 향후 XNUMX~XNUMX년 동안 유동적인 상태에 있을 것입니다.
에지 컴퓨팅은 주변 기술을 모니터링하고 함께 작동하는 다양한 네트워크 및 장치를 설명합니다. 그만큼 기본 사상 멀리 떨어져 있을 수 있는 클라우드로 데이터를 보내는 대신 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리합니다. 데이터가 A 지점에서 B 지점으로 이동하고 다시 되돌아오는 데 시간이 걸립니다. 거리가 멀수록 더 오래 걸립니다("대기 시간"이라고 함). 근처에 있는 에지 컴퓨터(종종 특수 미니 컴퓨터)를 사용하여 데이터를 처리하면 더 많은 데이터를 더 빠른 속도로 처리할 수 있습니다. 매트 트리피리오, Vapor IO의 최고 마케팅 책임자는 인터뷰에서 다음과 같이 말했습니다.
"에지 컴퓨팅의 요점은 장치에 더 가까이 다가가서 대기 시간 때문에 이동해야 하는 데이터의 양을 줄이고 응답이 더 빨라지도록 더 가까이 다가가는 것입니다."
에지 컴퓨팅을 사용하면 더 빠르게 결과를 제공합니다. 구름보다.
에지 컴퓨팅에 사용되는 하드웨어(에지 컴퓨터 및 센서)가 경제 및 운송 문제의 결과로 더 비싸지면 새로운 에지 컴퓨팅 시스템의 설치가 느려질 것입니다. 그러나 하드웨어 비용이 낮아지면 중간 규모 기업에서 이를 채택하고 소프트웨어를 사용할 수 있다면 더 빠른 속도로 성장할 것으로 예상할 수 있습니다.
소프트웨어 문제는 완전히 다른 문제입니다. 표준화된 소프트웨어가 아직 개발되지 않은 매우 다양한 용도와 잠재적 용도가 있습니다. 엣지 컴퓨팅을 사용하기로 결정한 각 회사는 자체 맞춤형 시스템을 만들어야 했습니다. 매우 다양한 사용 사례로 인해 독특하고 고도로 맞춤화된 몇 가지 혁신적인 솔루션이 생성되었습니다. 일반적으로 패턴이 나타나면서 에지 컴퓨팅을 위한 표준화된 소프트웨어가 현실이 될 것이라는 것이 받아들여지고 있습니다.
에지 컴퓨팅이 일반적인 주류 프로세스가 되려면 비용이 적게 들고 사용하기 쉬워야 합니다.
에지, 네트워크 및 클라우드
대부분의 기업은 네트워크에 유선으로 연결되어 있거나 Wi-Fi를 사용하는 온프레미스에서 엣지 컴퓨팅 시스템을 실행합니다. 결과적으로 퍼블릭 클라우드 공급업체는 방정식에 포함되지 않습니다. (서비스 비용도 지불하지 않습니다.) 셀룰러 네트워크와 작동하는 원격 장치가 있는 기업은 스트리밍 데이터(특히 데이터가 비디오 형식인 경우 비용이 많이 들 수 있음)에 대해 비용을 지불할 필요가 없습니다.
현재 기업은 에지 컴퓨팅 기술을 사용하여 주변 데이터를 처리하고 시간 소모적인 클라우드로의 전송(대기 시간)을 피하는 동시에 값비싼 클라우드 서비스도 피하고 있습니다. 있다 증가하는 필요 데이터를 실시간으로 처리하기 위해.
사물 인터넷(IoT) 장치는 초기에 단순하고 구체적인 기능과 지원 특수 목적 센서(심박수, GPS 좌표)를 기반으로 소량의 데이터를 클라우드로 전송하도록 설계되었습니다. 그러나 IoT 장치는 점점 더 정교해지고 있으며 5G를 통해 소매점에서 즉시 결제 옵션을 처리하고 우수한 고객 경험을 제공하며 재고를 업데이트하는 데 자주 사용됩니다.
엣지 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅의 차이점 사물의 인터넷 빠르게 사라지고 곧 큰 차이가 없을 것입니다.
Edge Computing이 사용되고 사용되는 예
에지 컴퓨팅은 여러 산업에서 다양한 목적으로 사용되고 있습니다. 산업과 용도는 다를 수 있지만 대기 시간을 최소화하는 필수 목표는 모두 공유합니다. 보다 눈에 띄는 용도 중 일부는 다음과 같습니다.
제조 공정: 제조업 장비 성능, 생산 라인 및 완제품에 대한 데이터를 수집하기 위해 수백만 개의 에지 장치를 추가했습니다. 에지 컴퓨팅은 필요한 곳에 처리 능력을 제공합니다. 또한 에지 장치는 수집된 데이터를 중앙 시스템으로 전송하거나 엔드포인트에서 필요한 작업을 시작하여 응답하도록 프로그래밍할 수 있습니다.
에지 컴퓨팅은 일반적으로 예측 유지 관리, 맞춤형 생산 실행 및 스마트 제조를 시작하는 데 사용됩니다. 제조 공장은 또한 엣지 컴퓨팅을 사용하여 에너지 사용량을 모니터링하고 관리합니다.
고객 서비스 개선: 소매업에서 은행 개인화된 경험과 타겟 광고를 제공하는 것을 목표로 에지 컴퓨팅의 사용을 모색하고 있습니다. 에지 컴퓨팅의 도움으로 그들은 또한 다음과 같은 현대적이고 새로운 서비스를 지원하는 방법을 개발하고 있습니다. 증강 현실 쇼핑.
자가 운전 자동차: 자율 주행 차 (자율주행 배달 트럭, 자율주행차)는 엣지 컴퓨팅 사용 사례의 훌륭한 예입니다. 주요 목표는 운전에 필요한 모든 수신 데이터를 실시간으로 분석하는 기능이 필요한 안전한 작동입니다. 클라우드의 실시간 분석은 순식간에 결정을 내리기에는 너무 오래 걸립니다. 분석을 위해 데이터를 클라우드로 전송하여 잠재적인 대기 시간은 안전하지 않은 지연을 의미합니다.
스마트 시티: 시 정부는 에지 컴퓨팅을 사용하여 스마트 도시 지능형 교통 제어, 사용 가능한 주차 통신 및 에너지 사용 제어를 사용합니다. 또한 에지 컴퓨팅을 사용하여 전력망 센서, 공공 시설 및 개인 건물의 데이터를 처리할 수 있습니다.
콘텐츠 전송 및 스트리밍 서비스: 에지 컴퓨팅은 다음을 위해 사용됩니다. 콘텐츠 전달 과 스트리밍 비디오 낮은 대기 시간을 지원하기 때문입니다. 또한 콘텐츠 제안, 개인화된 경험, 대화형 기능 및 검색 기능과 같은 기능에 대해 우수한 사용자 경험을 지원할 수 있습니다. 일부 미디어 조직은 원본 콘텐츠 및 라이브 이벤트를 전달하기 위해 에지 컴퓨팅을 사용하고 있습니다.
향상된 보안 : 에지 컴퓨팅을 사용하여 보안을 강화할 수 있습니다. 기업은 이를 사용하여 비디오 모니터링과 생체 인식 스캐닝을 지원할 수 있습니다. 비디오 데이터는 실시간으로 처리되어 입장이 허가된 개인을 식별할 수 있습니다. 조직은 홍채 스캔에 광학 기술을 사용할 수 있습니다. 에지 장치는 홍채 이미지를 즉시 분석하여 액세스 권한이 있는 작업자와 일치하는지 확인합니다.
반면에 에지 컴퓨팅은 시스템에 장치를 추가합니다. 추가 보안 조치.
엣지 컴퓨팅의 약속
중소제조업을 위한 표준화된 형태의 엣지컴퓨팅 소프트웨어가 개발된다면 엣지컴퓨팅 활용이 크게 늘어날 것이다.
기계 학습과 에지 컴퓨팅을 결합하면 에지 컴퓨터에서 사용하는 의사 결정 프로세스를 개선할 수 있습니다. (증상에 따라 에지 컴퓨터는 장비가 소진되기 전에 장비를 "끄는" 방법을 배울 수 있습니다.)
스마트 도시의 수는 꾸준히 증가할 것입니다. 스마트 시티는 시민의 삶을 개선하기 위해 다양한 센서를 사용할 수 있습니다. 조직이 한계를 초과한 경우 시 공무원에게 경고하는 오염 센서를 사용할 수 있습니다. 일부 커뮤니티에서는 사운드 레벨 센서를 사용할 수 있습니다. 센서는 도보 및 운전 경로를 최적화하기 위해 보행자 및 차량 교통량을 분석하는 데 사용할 수 있습니다.
Zheng Song, University of Michigan-Dearborn 공학 및 컴퓨터 과학 대학 조교수는 다음과 같이 말했습니다. 회견:
“기술적으로는 엣지 컴퓨팅과 AI가 공공 서비스와 인프라를 재편할 수 있는 두 가지 주요 기회가 될 것이라고 믿습니다. 현장에 배치된 방대한 양의 센서는 이미 공공 안전, 재해 구호, 스마트 교통, 사회 복지 및 공공 서비스와 관련된 기타 영역에 유용한 통찰력을 제공할 수 있습니다. AI와 함께 에지 컴퓨팅은 이러한 센서에서 생성된 엄청난 양의 데이터를 실시간으로 개인 정보를 보호하는 방식으로 처리하고 이해하여 이러한 데이터의 진정한 잠재력을 발휘할 것입니다.”
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- 출처: https://www.dataversity.net/the-future-of-edge-computing/
