원문 링크 (원문 작성 일자 : 2020년 10월 28일)
InfoWorld - Issac Sacolick : '더 스마트한 컴퓨팅··· ‘엣지 애널리틱스’가 견인한다'
기사의 이해를 돕기 위한 몇 가지 단어의 개념 및 정리
스트리밍(streaming)
: 인터넷에서 데이터를 연속적으로 전송하여 실시간으로 재생하는 일.
애널리틱스(analytics)
: 데이터 또는 통계의 체계적인 계산전 분석을 말하며 데이터의 유의미한 패턴의 발견, 해석, 의사소통을 위해 사용되는 단어.
엣지(edge)
: 인터넷의 말단 부분. 즉, 여러개의 네트워크로 이루어진 인터넷에서 말단 부분에 위치한 '네트워크'로 일반적 사용자들이 존재하고 있는, 사용자들이 직접 접하고 있는 네트워크이다.
ex.모바일 네트워크, 홈 네트워크, 기관 네트워크.
인터넷의 말단 부분은 네트워크 엣지, 네트워크 엣지의 말단 부분은 End Host.
추가로 네트워크는 네트워크 엣지(Edge)와 네트워크 코어(Core)로 이루어져 있다.
컴플라이언스(compliance)
: 법규준수/ 준법감시/ 내부통제
리엔지니어링(reengineering)
: 기업의 업무와 조직을 근본적으로 재구성하여 경영의 효율을 높이려는 경영 방법.
기사요약
오늘날 많은 기업에서는 실시간으로 데이터를 처리하고 분석해야 한다. 사물인터넷(IoT)에 필요한 센서에서 *스트리밍되는 데이터로 시스템을 제어하기 위해서는 즉각적인 처리와 *애널리틱스가 필요하다. 또한 *엣지 컴퓨팅, AR/VR, 대규모 IoT 센서 및 머신러닝에는 '엣지 애널리틱스' 설계를 이해하는 것이 중요한데, 애널리틱스 인프라를 엣지에 구축하려는 이유는 기술, 비용, *컴플라이언스 때문이다. 그러나 모델 및 여타 애널리틱스를 엣지 컴퓨팅 인프라에서 구축하는 것은 간단한 일이 아니다. 그렇기에 연산 집약적 데이터 모델을 통해 대용량 데이터세트를 처리하고 있다면, 이들을 엣지 컴퓨팅 인프라에서 구축 및 실행하기 위해서는 *리엔지니어링이 필요할 수 있다.
최근 엣지 컴퓨팅의 주요 사용 사례는 데이터 선별 및 취합을 포함한 데이터 처리 기능이지만, 센서가 저렴해지고, 애플리케이션은 더 많은 실시간 애널리틱스를 필요로 하며, 엣지에 최적화된 비용 효율적인 알고리즘을 개발하기 쉬워지고 있는 상황에서 엣지의 가능성은 ‘스마트 컴퓨팅’이라는 미래를 향하고 있다.
기사 속 핵심 정의
엣지 애널리틱스(Edge analytics)
: 클라우드 외부 인프라, 그리고 지리적으로 로컬화된 인프라의 ‘엣지에(on the edge)’ 구축된 애널리틱스 및 머신러닝 알고리즘을 가리킨다.
스트리밍 애널리틱스(Streaming analytics)
: 데이터가 처리될 때 실시간으로 애널리틱스를 연산하는 것을 일컫는다. 스트리밍 애널리틱스는 사용 사례에 따라 클라우드 또는 엣지에서 실행될 수 있다.
이벤트 프로세싱(Event processing)
: 실시간으로 데이터를 처리하고 의사결정을 내리는 방법이다. 이는 스트리밍 애널리틱스의 하위 범주이며, 개발자는 이벤트 기반 아키텍처를 사용해 이벤트를 식별하고 다운스트림 작업을 트리거한다.
엣지 컴퓨팅(Edge computing)
: 엣지 기기와 네트워크 인프라에 컴퓨팅을 구축하는 것을 의미한다.
포그 컴퓨팅(fog computing)
: 엣지, 니어 엣지, 클라우드 컴퓨팅 환경 사이에서 연산을 분할하는 아키텍처다.
