제프 나이가드 씨게이트 테크놀로지 총괄 부사장 및 글로벌 운영 제품 및 기술 부문 총괄

▲ 제프 나이가드 씨게이트 테크놀로지 총괄 부사장
및 글로벌 운영, 제품 기술 부문 총괄

[아이티데일리] 간단한 질문을 해보자. 현재의 네트워크가 미래에 생성될 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있을까? 현 상태를 유지한다면 쉽지 않을 것으로 보인다. 하지만 5G 네트워크 및 에지 단위 데이터 센터의 등장으로, 데이터를 의미 있는 정보로 가공하는 새로운 방법이 대두되고 있는 것도 사실이다. IoT, AI 등 대역폭을 많이 사용하는 애플리케이션 및 기술의 발전과 함께 에지의 중요성은 더욱 높아지고 있다.


업계가 마주하고 있는 어려움

앤드 포인트에서 특정 작업이 실행되면 네트워크를 통해 데이터 센터로 해당 신호가 전송되고, 작업 처리가 완료되면 이는 다시 요청이 이루어졌던 곳으로 보내진다. 이 과정에서 발생하는 가장 큰 문제 중 하나는 바로 다양한 기기에서 생성되는 폭발적인 양의 데이터다.

전 세계 많은 사람들이 사용하고 있는 스마트폰이나 태블릿에서만 데이터가 생성되는 것이 아니다. 최근 데이터는 차량의 원격 측정, 환경 모니터링 기기 신호, 수백만의 기업에서 제조하는 기기, IoT 센서 등 다양한 요소에 의해 생성된다.

폭증하는 데이터를 안정적이고 효과적으로 표현할 수 있는 측정 방법도 고갈되어가고 있다. 데이터는 끊임없이 팽창해 2025년에는 전체 데이터양이 175 제타바이트(Zettabytes, ZB)에 이를 것으로 전망된다.

기기와 데이터의 관계에 대해 간단히 설명하자면, 데이터가 생성 지점에서 데이터 센터까지 전송되고 다시 되돌아가기엔 배관이 충분히 크지 않음을 뜻한다. 텍사스에 본사를 둔 데이터 솔루션 제공 업체 콜 크로포드(Cole Crawford) 베이퍼 IO(Vapor IO) CEO는 이를 두고 “촘촘하게 직조되지 않은 섬유 조직”이라고 표현하기도 했다.

많은 기업이 애플리케이션의 빠른 반응속도를 저해하는 지연시간과 관련한 문제를 경험하고 있을 것이다. 한 가지 분명한 것은 이는 에지를 통해 해결될 수 있다는 점이다.


컴퓨팅에 필수인 빠른 처리 속도, 에지를 통해 실현

데이터의 근본적인 정의를 다시 생각해볼 필요가 있다. ‘데이터’는 ‘정보’와 다르다. AI 등의 기술을 활용한 가공 과정으로 의미를 불어넣지 않는다면 가공되지 않은 175ZB의 데이터는 황무지에 불과하기 때문이다. 데이터 가공을 위한 AI 등의 고도화된 애플리케이션 구동에 가장 중요한 요소 중 하나가 바로 속도이다. 자율주행차가 주행 결정을 내려야 하는 상황을 상상해보면 타이밍이 모든 것을 결정한다고 해도 과언이 아니다. 주요 애플리케이션의 성능 저하가 수익성에 미칠 영향도 엄청날 것이다.

이것이 필요한 곳에서 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 새로운 개념의 데이터 센터가 등장하는 이유이다. 대부분의 클라우드 데이터 센터가 중앙 집권화된 ‘하이퍼 스케일’ 시설인 반면, 에지 컴퓨팅은 마이크로 모듈식 데이터 센터에 의해 구동된다.

마이크로 모듈식 데이터 센터는 데이터 처리 능력과 저장 능력을 갖추고 이미 존재하는 인프라에 함께 융합되어 건설될 수 있는 독립된 소규모 블록의 형태를 띤다. 기지국은 마이크로 모듈식 데이터 센터가 지어질 수 있는 인프라의 가장 좋은 예이다. 기지국 내에 마이크로 모듈식 데이터 센터를 설치하기도 용이할뿐더러, 이는 통신 네트워크와 이용자를 잇는 말 그대로 가장 최종 단계의 ‘인프라 엣지’기 때문이다.

하나의 네트워크에서 다른 네트워크로 데이터가 이동할 때 일종의 문턱이 있다고 상상해보자. 이용자로부터 하이퍼 스케일 데이터 센터까지 데이터가 이동하는 경우 넘어야 할 문턱은 수백 개에 다다를 수 있다. 이 때문에 이용자로부터 생성된 데이터가 데이터 센터를 거쳐 돌아오려면 필연적으로 지연 시간이 발생하게 된다.

하지만 컴퓨팅 작업이 에지에서 실행되는 경우는 다르다. 하이퍼 스케일 데이터 센터와는 달리 이러한 장비들은 기존의 데이터 센터가 가지 않았던 길을 가야 한다. 마이크로 모듈식 데이터 센터는 유지 및 보수에 손이 많이 가지 않고, 예상치 못한 데이터 흐름에 대처할 수 있는 유동적인 권한 설정이 가능하며, 데이터 처리에 필요한 컴퓨팅 성능 및 스토리지 하드웨어를 포함하는 설계를 필요로 한다. 물론 강력한 보안도 빼놓을 수 없는 요소이다.


산업 부문에서 에지의 활용

기술 부문에 있어서는 그 어떤 것의 종말도 예측하거나 단정 짓기 어렵다. 많은 생산용 중앙 컴퓨터나 하이퍼 스케일 데이터 센터가 여전히 건재한 것처럼 말이다. 하지만 에지 마이크로 모듈형 데이터 센터 및 해당 센터의 데이터 처리 능력과 함께 이러한 시설들이 점차 보완되고 있는 것도 사실이다.

엔터프라이즈 스토리지의 경우와 마찬가지로, 에지 장치 및 데이터 센터에서 생성된 정보는 계층화된다. 데이터는 에지에서 처음 생성되지만 그 가치가 다함에 따라 결국 하이퍼 스케일 데이터 센터 내 적절한 비용 및 성능의 자산에 저장되게 된다.

기업에게 중요한 것은 오늘날 에지 컴퓨팅이 어디서 어떻게 그들의 비즈니스에 가치를 더할 수 있을지를 검토하고, 자동화 및 AI 등을 포함한 최신 기술과 어떻게 연동될 수 있을지를 이해하는 것이다. 결국 핵심은 각각의 활용 사례에 따라 에지가 어떻게 작동 및 활용될 수 있는지를 인지하는 것이라고 할 수 있다.

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