위 글은 프랑스보다 한국에서 더 인기있는 작가, 베르나르 베르베르(Bernard Werber)가 2002년에 출간한 단편집 ‘가능성의 나무 (L'Arbre des possibles)’ 에 실린 ‘내게 너무 좋은 세상 (Un monde trop bien pour moi)’의 한 장면이다.

[그림 1] 내게 너무 좋은 세상 (출처: 특허청 블로그)

주인공 ‘뤽’은 인공지능 사물들에 둘러싸여 살고 있었다. 말을 걸어오는 온갖 것들에 대해 편리하기 보다는 귀찮게 느끼고 있었다. 그런데 사실은 주인공 뤽 본인도 생명체라고 프로그래밍되어 있는 인공지능이었다. 이미 2002년에 인공지능의 세상을 예상한 작가의 상상력이 놀랍다.

엣지(Edge) 컴퓨팅이란?

사물들이 스스로 생각하고 행동하게 하기 위해서는 데이터를 수집하고 분석하여 판단하는 기능을 갖추어야 한다. 데이터 수집은 IoT 센서 등이 담당한다. 데이터를 분석하고 판단하는 일들을 서버에서 모두 수행할 수는 없다. 무엇보다 사물 들에서 발생하는 데이터 양이 엄청나고 통신 상태가 항상 안정적으로 유지된다는 보장이 없기 때문이다. 예를 들어 자율주행 자동차의 데이터 처리가 잠시라도 지연된다면 돌발 상황에 대처하지 못해 큰 사고로 이어질 수도 있다.

사물에 인공지능을 심기 위해서는 사물 스스로 데이터를 분석하고 판단하는 기능을 갖추어야 한다. 사물인터넷에 프로세서를 탑재해 입력 데이터에 대해 즉각적으로 반응할 수 있게 하는 기술이 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이다. 엣지라는 단어는 가장자리와 날카로움이라는 두 가지 뜻이 있다. 엣지 컴퓨팅은 두 가지 뜻을 모두 포함한다. 즉 네트워크 말단에서 빠르게 프로세싱한다는 뜻이다.

 

[그림 2] 클라우드컴퓨팅과 엣지컴퓨팅 (자료: 한국경제 / 2018. 7. 9.)

엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅은 하나의 아키텍처 안에서 상호 보완하는 기술이다. 자율주행 자동차는 센서와 카메라 등을 통해 90분 내에 4테라바이트 정도의 데이터를 생산해 낸다. 이 막대한 양의 데이터를 실시간으로 신속히 처리하는 것은 엣지컴퓨팅이 효과적이다. 여러 자율주행 자동차들의 주행 패턴을 분석하거나, 돌발 상황에서 최적 대응 방안을 찾고자 한다면 클라우드에서 데이터를 모아서 분석하는 것이 효율적이고 결과를 공유하는데도 유리하다.

클라우드 컴퓨팅이 기기에서 상대적으로 멀리 있는 ‘중앙 데이터센터'를 공유하고 사용하는 방식이라면, 엣지컴퓨팅은 기기 가까이 위치한 ‘엣지’에서 데이터를 주로 처리하고, 추가 작업을 클라우드에서 처리하는 방식이다. 클라우드 단과 엣지 단 사이의 중간 지역에서 기능을 처리하는 것을 포그 컴퓨팅(Fog Computing)이라고 한다.
 

[그림 3] 엣지 컴퓨팅 적용 아키텍처 (자료: CB Insights / 2018. 8. 8.)

엣지 컴퓨팅 효과

1. 실시간 경험
클라우드 컴퓨팅은 데이터 처리량이 늘어날수록 더 큰 부하를 감당해야 한다. 엣지에서 데이터를 처리하게 되면 사용자 서비스 시간을 크게 단축시킬 수 있다. 사용자에게 실시간 경험(Real-time Experience)을 제공하기 위해서는 엣지컴퓨팅 기술을 도입하는 것이 필수이다. 예를 들어 증강현실, 가상현실 등의 기술들은 엔드포인트에서 대규모 데이터가 발생하는데, 이를 중앙으로 전송하여 처리하는 것은 시간이 오래 걸린다.

2. 개인화 서비스
엣지 컴퓨팅은 사용자의 정적인 정보(예: 성별, 나이 등)와 함께 실시간으로 수집되는 동적인 정보(예: 위치, 온도 등)를 처리한 후 사용자 패턴에 따라 개인화된 서비스 제공하기에 효율적이다. 예를 들어 지능형 에어컨은 실시간 외부 온도 데이터, 사용자 위치 정보, 내부에 저장 된 사용자의 온도 조절 기록에서 유추한 사용자 특성 정보(추위, 더위에 강한지 약한지)를 분석하여 사용자가 문을 열고 들어오기 전에 미리 사용자가 좋아할 만한 실내 온도를 스스로 맞추어 놓을 수 있다.

3. 보안
엣지 컴퓨팅을 이용하게 되면 사물인터넷의 로컬 네트워크 내에서 데이터 수집과 처리를 끝낼 수 있어 보안을 강화할 수 있다. 예를 들어 기기에 저장된 개인 데이터를 클라우드 서버에 보내지 않고 자체적으로 처리한다면 데이터 서버가 해킹을 당하더라도 정보 유출 위험성을 크게 줄일 수 있다. 또한 디도스 공격 등으로 클라우드 서비스를 이용할 수 없는 상황이더라도 엣지컴퓨팅으로 서비스를 어느 정도 이용할 수 있게 된다.

4. 비용 절감
데이터를 중앙 클라우드까지 전송하는데 필요한 처리 시간과 통신 비용을 피할 수 있다. 또한, 엣지에 상당한 데이터를 처리하기 때문에 클라우드 서버의 데이터 규모를 줄여서 관련 데이터센터 비용을 줄일 수 있다.

엣지 컴퓨팅 전망

IT 시장조사업체 IDC는 2020년까지 사물 인터넷에서 생성된 데이터의 45%가 엣지에서 저장, 처리, 활용될 것으로 예상하고 있다. 세계 엣지 컴퓨팅 시장은 2022년까지 연평균 35.4%씩 성장해 약 7조 5000억 원 규모에 달할 전망이다. 글로벌 IT기업은 엣지 컴퓨팅을 위한 자체 AI 반도체를 개발하고 활용 중이다. MS의 브레인웨이브(Brainwave)와 구글의 TPU(Tensor Processing Unit) 등이 대표적이다. 엣지 컴퓨팅은 스마트팩토리, 스마트시티, 스마트팜 등 사물의 지능화에 핵심 역할을 할 것이다.

금융회사들은 금융거래의 주체로서 사물을 어떻게 수용할 것인가를 준비해야 한다. 첫째, 금융회사가 운영하는 자동화기기와 챗봇 등의 고객 접점에 위치하는 디바이스에 엣지 컴퓨팅 기술을 활용하여 고객 서비스를 높이고 운영 효율을 높일 수 있는 방안을 찾아내야 한다. 둘째, 고객이 사용하는 디바이스가 금융거래를 요청할 경우, 인증과 신용등급 평가, 실시간 추천 등을 사람이 아닌 사물을 대상으로 수행해내야 한다.

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[참고문헌]
- CB Insights(2018. 8. 8). What Is Edge Computing?
- 삼성 뉴스룸(2017. 5. 17.). “엣지컴퓨팅, 클라우드컴퓨팅 시대의 새 장(場) 열다”.
- 손가녕, & 이은민. (2017.09.01). IoT 생태계 확산과 엣지컴퓨팅의 역할. KISDI, 제 29권 16호 통권 653호.
- 한국경제(2018.07.09). 데이터 폭증시대… 클라우드 보완한 '에지 컴퓨팅' 뜬다