에지 분석은 데이터를 효과적으로 활용하려는 기업이 IoT 기기에서 수집된 정보를 즉시 분석할 수 있도록 돕는 기술입니다.
기존 방식에서는 다양한 출처의 데이터를 모아 클라우드나 자체 서버에 저장한 후 분석했지만, 이러한 방식은 사물 인터넷(IoT) 및 산업 사물 인터넷(IIoT)의 발전에 걸림돌이 되었습니다.
바로 이 문제를 해결할 수 있는 것이 에지 분석입니다!
이 글에서는 에지 환경에서 데이터 분석을 어떻게 효율적으로 수행할 수 있는지 알아보고, 이를 통해 디지털 비즈니스를 혁신하는 방법을 제시합니다.
에지 분석이란 무엇인가?
에지 분석은 말 그대로 데이터 소스, 즉 ‘에지’에서 데이터를 분석하는 방식입니다. IoT 환경에서는 센서, 액추에이터, 로봇 팔, 냉난방 시스템(HVAC), 컨베이어 제어 장치, 네트워크 스위치, 스마트 기기 등이 데이터 소스가 됩니다.
에지 분석은 공장 설비나 유틸리티 시스템 등에서 실시간 데이터를 수집하는 IoT 기기와 가까운 위치에서 데이터 분석을 수행합니다. 따라서 시간 제약이 있는 비즈니스 프로세스가 중앙 서버의 응답을 기다리지 않고 즉시 처리될 수 있습니다.
쉽게 말해, 데이터 수집, 처리, 분석, 그리고 그에 따른 조치가 스마트 기기 자체 내에서 이루어지는 것이 에지 분석입니다. 예를 들어, 아마존 에코나 네스트 홈과 같은 기기가 에지 분석을 활용합니다.
이러한 기기는 사용자의 명령을 듣고, 음성을 기계어로 변환하여 웹에서 필요한 정보를 검색하고 결과를 제공합니다.
에지 분석이 필요한 이유
에너지, 유통, 제조, 보안, 물류, 자동차 등 여러 산업 분야에서 스마트 기기 사용이 급증하고 있습니다. 하지만 인터넷 대역폭은 이러한 증가 속도를 따라가지 못하거나, 대역폭 제한이 있는 경우가 많습니다.
따라서 IoT 기기에서 수집한 테라바이트 단위의 데이터를 클라우드로 전송하는 데 많은 시간이 소요됩니다. 데이터를 분석하고 다시 스마트 기기로 보내는 과정까지 고려하면 더욱 그렇습니다.
이는 네트워크 트래픽을 유발하고 IoT 시스템을 둔화시킵니다!
이러한 문제를 해결하기 위해 기업은 에지 분석 기기와 애플리케이션을 활용해야 합니다. 시간 제약이 있는 스마트 기기는 현장에서 수집한 데이터를 분석하고 즉시 조치를 취할 수 있습니다.
예를 들어, 자율 주행차는 주행 중 갑작스러운 장애물을 감지하면 즉시 브레이크를 작동해야 합니다.
장애물에 대한 시각 및 청각 데이터를 수집하여 클라우드 앱으로 전송하고 응답을 기다릴 시간이 없습니다. 대신 차량은 즉시 방향을 바꾸거나 비상 제동을 하는 결정을 내려야 합니다.
에지 분석 작동 원리
에지 분석은 일반적으로 여러 에지 또는 IoT 기기들을 모니터링합니다. 분석 애플리케이션은 연결된 모든 스마트 기기의 상태와 성능을 추적합니다.
문제 발생을 감지하면 분석 앱은 로컬에서 문제를 해결하려고 시도합니다. 문제가 지속되면 해당 기기를 중단시키고 기술 담당자에게 알립니다.
이 과정에서 다음과 같은 장치들이 중요한 역할을 합니다.
- IoT 센서: 압력, 온도, 습도, RPM 등과 같은 환경 데이터를 수집합니다.
- 에지 기기: 현장 데이터 분석을 수행하는 Sony REA-C1000과 같은 전용 장치나 스마트폰, 태블릿이 사용될 수 있습니다.
- 에지 게이트웨이: 에지 기기보다 강력한 처리 능력과 메모리를 갖추고 있으며, 클라우드 서버와 IoT 기기 간의 중개자 역할을 합니다.
- 스마트 액추에이터: 에지 분석에서 제시하는 작업을 수행합니다. 예를 들어 스마트 밸브, 스마트 스위치, 스마트 로봇 팔, 스마트 컨베이어 제어 등이 있습니다.
위 이미지는 호텔과 같은 서비스업에서 IBM IoT 에지 분석이 어떻게 적용되는지 보여줍니다.
에지 분석의 이점
#1. 보안 강화
에지 분석은 데이터를 클라우드로 전송할 필요가 없습니다. 원본 데이터는 생성된 장치 내에 보관됩니다. 따라서 전송 과정에서 데이터가 해킹되거나 손상될 위험이 줄어들어 보안이 강화됩니다.
#2. 지연 시간 감소 및 실시간 데이터 분석
일부 비즈니스 프로세스는 즉각적인 데이터 분석을 요구합니다. 에지 분석은 데이터 소스에서 직접 정보를 수집하여 자율적인 의사 결정을 가능하게 합니다.
데이터가 발생하는 위치 가까이에서 분석이 이루어지므로 시간 지연이 거의 없습니다. 데이터를 원격 서버로 전송할 필요가 없어 즉각적인 결과를 얻을 수 있습니다.
실시간 CCTV 영상에서 범죄자를 식별하거나 항공기 또는 공장 데이터를 분석하는 경우처럼 짧은 시간 내에 결정을 내려야 하는 상황에서 에지 분석은 매우 유용합니다.
#3. 높은 확장성
기업 규모가 커짐에 따라 데이터 양도 증가하며, 이는 중앙 데이터 분석 시스템에 부담을 줍니다. 에지 분석은 데이터 처리 과정을 분산시켜 분석 능력을 향상시키고 시스템 확장을 용이하게 합니다.
#4. 대역폭 사용량 감소
데이터를 소스 장치에서 중앙 서버로 또는 그 반대로 전송하는 데 많은 대역폭이 필요합니다. 원격 지역에서는 데이터 전송에 필요한 대역폭이나 네트워크 강도가 부족할 수 있습니다. 에지 분석은 이러한 상황에서 대역폭 사용을 줄여줍니다.
#5. 비용 절감
기존의 빅데이터 분석 방식은 비용이 많이 듭니다. 클라우드 서버나 퍼블릭 클라우드 솔루션에서 데이터를 처리하는 데 많은 비용이 들지만, 에지 분석은 저장, 처리, 분석, 대역폭 소비 비용을 절감할 수 있습니다.
이 기술은 데이터 분석을 위해 IoT 기기 또는 주변 하드웨어를 사용합니다. 결과적으로 분석 비용과 인터넷 네트워크 대역폭 사용량이 줄어듭니다.
에지 분석의 한계
#1. 원격 기기 보안
에지 분석은 데이터 전송 중의 사이버 보안 위협으로부터 민감한 데이터를 보호하지만, 원격 기기 자체는 여전히 이러한 위협에 취약할 수 있습니다.
보안 카메라 해킹 사례에서 볼 수 있듯이, 원격 기기에 대한 보안 조치가 미흡하면 아무리 강력한 시스템 보안도 소용이 없을 수 있습니다.
#2. 데이터 손실
에지 분석 시스템은 가장 관련성이 높은 데이터만 분석에 활용하도록 설계되어 있습니다. 따라서 원시 데이터 세트의 나머지 데이터는 무시될 수 있습니다.
에지 분석은 관련 데이터만 중앙 서버에 저장하므로, 모든 원시 데이터를 수집하고 저장해야 하는 기업에는 적합하지 않을 수 있습니다.
#3. 기기 및 네트워크 호환성
에지 분석은 비교적 새로운 기술이므로, 오래된 기기나 네트워크 기술을 사용하는 경우 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 기업은 새로운 에지 분석 시스템을 구축하기 위해 새 장비를 구매해야 할 수 있습니다.
결과적으로 에지 분석 도입 비용이 증가하고, 시스템 전체를 업그레이드해야 할 수도 있습니다.
#4. 자체 솔루션 개발 필요성
다양한 분석 플랫폼이 있지만, 일부 기업은 특정 기기에 맞춰 자체적으로 에지 분석 플랫폼을 개발해야 할 수도 있습니다.
#5. 적절한 소프트웨어 선택
시중의 일부 시스템은 클라우드에만 출력 데이터를 공유합니다. 따라서 기업은 분석의 원천이 되는 원시 데이터를 확보하지 못할 수 있습니다. 이러한 문제를 피하려면, 필요한 모든 데이터를 확보할 수 있는 최신 분석 소프트웨어를 사용해야 합니다.
#6. 사용성 평가 필요
에지 분석은 보안, 효율성, 빠른 의사 결정이 중요한 상황에 가장 적합합니다. 따라서 기업은 에지 분석 도입 여부를 결정하기 전에 필요성을 평가해야 합니다.
활용 사례
고객 행동 분석
소매업체는 매장 카메라, 주차 센서, 쇼핑 카트 태그 등 다양한 센서에서 데이터를 수집합니다. 에지 분석을 통해 이러한 데이터를 활용하여 고객 행동에 맞는 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다.
원격 모니터링 및 유지보수
제조 및 에너지 산업에서는 기계 작동 중단이나 유지 보수가 필요한 경우 즉각적인 대응이 필요합니다. 중앙 집중식 데이터 분석 대신 에지 분석을 활용하면 향후 발생할 수 있는 병목 현상을 더욱 빠르게 파악할 수 있습니다.
지능형 감시
에지 분석은 실시간 침입자 감지에도 유용합니다. CCTV 영상에서 의심스러운 활동을 찾아 추적하는 데 활용하여 보안을 강화할 수 있습니다.
고장 예측
IoT 하드웨어 오류는 심각한 문제를 야기할 수 있습니다. 에지 분석은 이러한 하드웨어 문제를 정확하게 예측하고, 조직이 사전 조치를 취하여 가동 시간을 늘릴 수 있도록 돕습니다.
현재 에지 분석은 주로 특정 산업 분야에서 맞춤형 장치와 앱을 사용하여 적용됩니다. 다음은 에지 분석 트렌드를 파악하는 데 도움이 되는 몇 가지 도구와 장치입니다.
Sony Edge Analytics 어플라이언스
Sony의 REA-C1000은 다양한 기능을 갖춘 에지 분석 장치입니다. Sony 네트워크 카메라를 연결하여 실시간 프레젠테이션을 캡처하고 분석할 수 있습니다.
필기 추출, 콘텐츠 오버레이, 자율 콘텐츠, 발표자 추적, 이미지 분할, 청중 제스처 추적과 같은 고급 기능을 제공합니다.
AWS IoT 그린그래스
AWS IoT GreenGrass는 IoT 장치 소프트웨어를 개발, 배포, 제어하기 위한 오픈 소스 클라우드 서비스 및 에지 런타임입니다.
로컬 IoT 장치에 논리 및 클라우드 데이터 처리 기능을 제공하므로, 네트워크 대역폭이 부족하거나 간헐적인 환경에서도 장치가 원활하게 작동할 수 있습니다.
HPE Edgeline
HPE Edgeline은 공장이나 석유 시추 시설 등 열악한 환경에서 스마트 장치를 사용하는 데 적합합니다. 에지 소프트웨어 및 운영 기술(OT) 하드웨어를 생산 현장으로 직접 가져와 데이터 처리 시스템에서 신속하게 입력을 받을 수 있도록 합니다.
인텔 IoT 개발자 키트
인텔의 소프트웨어 및 하드웨어를 사용하여 에지 분석 기반의 스마트 장치를 개발할 수 있습니다. 개발자 키트에는 다음과 같은 제품이 포함되어 있습니다.
- 드라이버, SDK, OS, 샘플 및 라이브러리가 포함된 소프트웨어 스택
- OpenVINO의 인텔 배포판
- 인텔 모비디우스 VPU
- 인텔 아리아 10 FPGA
애저 IoT 에지
Azure IoT Edge는 에지에서 작동하는 스마트 기기에 분석 및 AI 워크로드를 제공합니다. 이 에지 분석 개발 플랫폼은 다음과 같은 기능을 제공합니다.
- 신뢰할 수 있는 공급업체의 IoT 에지 하드웨어
- 무료 에지 런타임
- 에지에서 소프트웨어를 실행하는 비즈니스 로직 모듈
- Azure 클라우드 인터페이스
에지 분석 vs 전통적인 분석
에지 분석과 전통적인 서버 분석의 주요 차이점은 데이터 분석 위치입니다.
에지 시스템에서 데이터 분석은 데이터를 수집하고 명령을 실행하는 IoT 기기 근처에서 수행됩니다. 반대로 서버 분석은 데이터를 수집하는 스마트 기기와 멀리 떨어진 곳에서 수행됩니다.
다음 표에서 두 가지 분석 방식의 차이점을 더 자세히 확인할 수 있습니다.
| 특징/기능 | 에지 분석 | 전통적인 분석 |
| 소유 비용 | 높음 | 낮음 |
| 지연 시간 | 거의 제로 | 보통에서 높음(서버 과부하 시) |
| 장치 호환성 | 제한적(장치 변경 시 특정 솔루션 필요) | 높음(대부분의 클라우드 및 서버 기반 분석 애플리케이션은 장치 간 호환성이 높음) |
| 데이터 분석 속도 | 서버 분석보다 빠름 | 에지 분석보다 느림 |
| 시스템 구성 | 장치 제조사 및 모델 변경 시 재구성 필요 | 한 번 구성 후 수년간 사용 가능 |
| 보안 취약성 | 해킹 가능성 매우 낮음 | 해킹 및 피싱 공격에 취약 |
| 연결 손실 | IoT 시스템 계속 작동 | 작동 중단 가능성 |
FAQ
에지 비디오 분석이란 무엇입니까?
에지 비디오 분석은 비디오 데이터를 클라우드 서버로 옮기는 대신, 입력 장치 가까운 위치에서 비디오 이미지를 분석하는 것을 의미합니다.
카메라 또는 인코더는 이미지를 처리하여 메타데이터를 생성하고, 이를 통해 기업은 더 빠른 응답 시간을 얻고 데이터 전송에 필요한 대역폭을 줄일 수 있습니다.
에지 분석은 어떤 상황에서 선호됩니까?
에지 분석은 기기를 실시간으로 모니터링해야 하는 경우에 가장 유용합니다. 또한 네트워크 연결 상태가 좋지 않은 지역에서도 유용하게 활용될 수 있습니다.
금융 서비스와 제조업은 시간 제약이 매우 중요한 분야이므로 에지 분석이 적합합니다. 또한 확장성을 고려하는 기업 역시 에지 분석을 선택하는 것이 좋습니다.
마지막 말
지금까지 에지 분석이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 장점, 도구, 활용 사례 등을 살펴보았습니다.
에지 분석 시스템을 통해 IIoT 시스템을 업그레이드하고 원격 장치를 신속하게 제어하는 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.
또한 IoT 엔지니어 또는 개발자라면 이 글이 새로운 IoT 및 IIoT 솔루션을 설계하거나 개발하는 데 도움이 될 것입니다.
다음으로는 인기 있는 IoT 장치를 확인할 수 있습니다.