엣지 컴퓨팅 대. 클라우드 컴퓨팅과 이것이 중요한 이유


분산 컴퓨팅이 인기를 얻으면서 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅과 같은 용어가 점점 일반화되고 있습니다. 이는 단순히 트렌드에 대한 관심을 불러일으키기 위한 무의미한 유행어가 아니라 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하는 기존 기술입니다.

클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅은 현대 IT 시스템의 중요한 구성 요소입니다. 하지만 이러한 기술에는 정확히 무엇이 수반됩니까? 그리고 그들은 어떻게 서로 쌓이나요? 알아보겠습니다.

클라우드 컴퓨팅 소개

우리는 모두 Dropbox 또는 원드라이브 을 사용하여 중요한 파일과 데이터를 백업했습니다. 데이터는 '클라우드'에 저장된다고 하는데 무슨 뜻인가요?

간단히 말해서

구름 은 인터넷을 통해 액세스할 수 있는 컴퓨팅 리소스 모음입니다. 전 세계 어디에서나 저렴하고 안전하게 산업 규모의 하드웨어를 사용할 수 있다는 아이디어입니다.

전통적으로 기업은 사내 컴퓨팅 요구 사항에 맞게 대규모 서버를 설치하고 유지 관리해야 했습니다. 유연성이 부족할 뿐 아니라 비용도 많이 듭니다. 애플리케이션을 클라우드로 이동하면 회사는 하드웨어 백엔드를 추상화하여 필요한 만큼 많은 리소스를 요청할 수 있습니다.

웹사이트와 기타 애플리케이션이 완전히 클라우드에서 제공되는 것이 일상화되어 기술 스택이 크게 단순화되었습니다. 아마존 AWS 및 Microsoft Azure와 같은 서비스는 전 세계 기업을 위한 모든 종류의 애플리케이션을 지원하는 이 분야의 선두주자입니다.

장점

  • 확장성: 필요할 때 클라우드 서비스를 확장할 수 있어 큰 투자 없이 애플리케이션에 유연성을 제공할 수 있습니다.
  • 저렴함: 각 회사가 자체 컴퓨터를 설치하는 것보다 서비스 제공업체가 대규모 중앙 집중식 서버 팜을 운영하는 것이 더 비용 효율적입니다. 이를 통해 기존 설정보다 훨씬 저렴한 비용으로 클라우드 서비스를 사용할 수 있습니다.
  • 간단함: 사내 데이터베이스와 API 백엔드를 설정하고 관리하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 하드웨어를 추상화하고 필요에 따라 컴퓨팅 리소스를 요청하는 것이 더 쉽습니다.
  • 단점

    • 네트워크 의존성: 클라우드 서비스의 주요 문제는 완전한 네트워크 의존성입니다. 클라우드 서비스는 네트워크 연결이 좋지 않은 원격 지역에는 솔루션이 아닙니다..
    • 느림: 클라우드 서버의 위치에 따라 통신에 몇 초에서 몇 분이 걸릴 수 있습니다. 즉각적인 결정이 필요한 애플리케이션(산업 장비 등)에서는 이러한 지연이 너무 큽니다.
    • 대역폭 집약적: 클라우드 서버가 계산과 저장을 담당하므로 많은 양의 데이터를 전송해야 합니다. 방대한 정보(AI, 비디오 녹화 등)를 생성하는 시나리오에서는 대역폭 요구 사항이 비쌉니다.
    • 엣지 컴퓨팅 설명

      클라우드 컴퓨팅의 문제점은 네트워크에 대한 의존성입니다. 이는 대부분의 작업에서는 문제가 되지 않지만 일부 응용 프로그램은 시간에 매우 민감합니다. 데이터 전송, 클라우드에서 처리 수행, 결과 수신의 지연은 미미하지만 인지할 수 있습니다.

      그리고 대역폭 문제도 있습니다. 비디오 처리 또는 AI 알고리즘과 관련된 애플리케이션은 대량의 데이터를 처리하므로 클라우드로 전송하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다. 네트워크 연결이 제한된 원격 위치에서 데이터 수집이 이루어지는 경우에는 더욱 그렇습니다.

      엣지 컴퓨팅은 이러한 문제에 대한 답을 제공합니다. 데이터를 지구 반대편에 있는 서버로 보내는 대신 현장에서 또는 적어도 가까운 위치에서 저장하고 처리합니다.

      이는 데이터 전송 비용을 절약하고 네트워크 지연 요인을 제거할 수 있는 장점이 있습니다. 계산이 즉시 수행되어 결과를 실시간으로 제공할 수 있는데, 이는 많은 애플리케이션에 필수적입니다.

      장점

      • 지연 없음: 에지 컴퓨터가 데이터 소스에 위치하므로 감당할 수 있는 네트워크 지연이 없습니다. 이는 즉각적인 결과를 제공하며 이는 실시간 프로세스에 중요합니다.
      • 데이터 전송 감소: 에지 컴퓨터는 사이트에서 대량의 데이터를 처리하고 결과만 클라우드로 전송할 수 있습니다. 이는 필요한 데이터 전송량을 줄이는 데 도움이 됩니다.
      • 단점

        • 클라우드보다 비싸다: 클라우드 컴퓨팅과 달리 엣지 컴퓨팅에는 각 엣지 노드에 전용 시스템이 필요합니다. 조직의 노드 수에 따라 비용은 클라우드 서비스보다 훨씬 높을 수 있습니다..
        • 복잡한 설정: 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 리소스를 요청하고 애플리케이션 프런트엔드를 구축하기만 하면 됩니다. 이러한 지침을 수행하는 하드웨어의 핵심은 클라우드 서비스 제공업체에 맡겨집니다. 하지만 엣지 컴퓨팅에서는 애플리케이션의 요구 사항을 고려하여 백엔드를 구축해야 합니다. 결과적으로 훨씬 더 복잡한 프로세스가 됩니다.
        • 클라우드 컴퓨팅과 비교. 엣지 컴퓨팅: 어느 것이 더 낫나요?

          가장 먼저 이해해야 할 점은 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅이 경쟁 기술이 아니라는 점입니다. 이는 동일한 문제에 대한 서로 다른 해결책이 아니라 완전히 별개의 접근 방식으로 서로 다른 문제를 해결하는 것입니다.

          클라우드 컴퓨팅은 수요에 따라 확장하거나 축소해야 하는 확장 가능한 애플리케이션에 가장 적합합니다. 예를 들어, 웹 서버는 서버 부하가 높은 기간 동안 추가 리소스를 요청할 수 있으므로 영구적인 하드웨어 비용을 발생시키지 않고 원활한 서비스를 보장할 수 있습니다.

          마찬가지로 엣지 컴퓨팅은 많은 데이터를 생성하는 실시간 애플리케이션에 적합합니다. 예를 들어 사물 인터넷(IoT)은 로컬 네트워크에 연결된 스마트 기기 을 처리합니다. 이러한 장치에는 강력한 컴퓨터가 없으며 컴퓨팅 요구 사항을 충족하기 위해 엣지 컴퓨터에 의존해야 합니다. 클라우드로 동일한 작업을 수행하는 것은 관련된 데이터 양이 많기 때문에 너무 느리고 실행 불가능합니다.

          간단히 말하면, 클라우드와 에지 컴퓨팅 모두 각자의 사용 사례가 있으므로 해당 애플리케이션에 따라 선택해야 합니다.

          하이브리드 접근 방식

          앞서 말했듯이 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅은 경쟁자가 아니라 서로 다른 문제에 대한 솔루션입니다. 그것은 질문을 구걸합니다. 둘 다 함께 사용할 수 있나요?

          대답은 '그렇다'입니다. 많은 애플리케이션은 최고의 효율성을 위해 두 기술을 통합하는 하이브리드 접근 방식을 취합니다. 예를 들어, 산업 자동화 기계는 일반적으로 현장 내장형 컴퓨터에 연결됩니다.

          이 엣지 컴퓨터는 기기를 작동하고 복잡한 계산을 지체 없이 수행하는 역할을 담당합니다. 하지만 동시에 이 컴퓨터는 전체 작업 자체를 관리하는 디지털 프레임워크를 실행하는 클라우드로 제한된 데이터도 전송합니다..

          이러한 방식으로 애플리케이션은 실시간 계산을 위해 엣지 컴퓨팅을 사용하고 다른 모든 작업에는 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 두 접근 방식의 장점을 최대한 활용합니다.

          최고의 분산 컴퓨팅 기술은 무엇입니까?

          엣지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅의 업그레이드 버전이 아닙니다. 이는 시간에 민감하고 데이터 집약적인 애플리케이션에 유용한 분산 컴퓨팅에 대한 다른 접근 방식입니다.

          그러나 클라우드 컴퓨팅은 여전히 ​​대부분의 다른 애플리케이션에 가장 유연하고 비용 효율적인 접근 방식입니다. 스토리지 및 처리 작업을 전용 서버에 오프로드함으로써 기업은 백엔드 구현에 대한 걱정 없이 운영에 집중할 수 있습니다.

          둘 다 능숙한 IT 전문가의 레퍼토리에 있는 필수 도구이며 IoT이든 아니든 대부분의 최첨단 시설은 두 기술의 조합을 활용하여 최상의 결과를 얻습니다.

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          18.01.2022