에지 컴퓨팅(Edge Computing) 간략 설명

에지 컴퓨팅(Edge Computing)은 중앙 데이터 처리 시스템 대신 지역적인 장소에 위치한 디바이스나 서버에서 데이터 처리와 저장을 수행하는 컴퓨팅 모델입니다. 즉, 데이터 생성 지점에서 가까운 지역에서 데이터를 처리하는 기술입니다.

기존의 클라우드 컴퓨팅이 모든 데이터를 중앙 집중적으로 처리하고 저장하는 방식이라면, 에지 컴퓨팅은 데이터를 처리하고 저장하는 기능을 모바일 기기, IoT 디바이스, 로봇, 자동차, 산업용 제어 장비 등의 로컬 컴퓨팅 자원에 할당하는 방식입니다.

에지 컴퓨팅은 빠른 데이터 처리와 더 낮은 대기 시간을 가능케 하며, 대용량 데이터 전송을 줄이고 대역폭을 절약하는 데 도움이 됩니다. 또한, 데이터 보안과 개인 정보 보호를 강화하며, 클라우드와 비교하여 더 낮은 비용으로 데이터 처리 및 저장을 수행할 수 있습니다.

에지 컴퓨팅은 스마트 시티, 스마트 홈, 자율 주행 자동차, 산업 자동화, 의료 및 헬스케어, 에너지 관리, 농업 등 다양한 분야에서 사용될 수 있으며, 더 많은 연결된 디바이스와 데이터 처리가 필요한 새로운 IoT 애플리케이션을 개발하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

에지 컴퓨팅과 CDN을 비교

에지 컴퓨팅과 CDN(Content Delivery Network)은 둘 다 인터넷 서비스의 속도와 성능을 향상시키는 기술로, 빠른 데이터 전송과 캐시 처리를 제공하는 공통점이 있지만 목적과 방식에서 차이가 있습니다.

에지 컴퓨팅은 서버와 클라이언트 사이의 지연 시간을 줄이고, 데이터 처리를 지역적인 디바이스에서 수행함으로써 데이터 전송 및 처리 지연 시간을 최소화합니다. 따라서 데이터 처리 요구가 높은 애플리케이션에서 사용됩니다. 예를 들어, 스마트 홈과 같은 IoT 기반 애플리케이션에서 사용되는 경우, 지능형 장치에서 데이터를 처리하고 센서와 허브로 데이터를 전송하면, 대기 시간과 네트워크 병목 현상을 피할 수 있습니다.

반면, CDN은 전 세계적으로 분산된 서버 네트워크를 통해 콘텐츠를 빠르게 전송하고 사용자에게 제공하는 방식입니다. CDN은 콘텐츠 배포, 캐시 처리, 로드 밸런싱 등을 통해 대규모 트래픽을 처리하고, 더 빠른 성능과 안정적인 서비스를 제공합니다. 예를 들어, 동영상 스트리밍, 게임 다운로드, 웹 사이트 콘텐츠 제공 등에서 사용됩니다.

따라서, 에지 컴퓨팅과 CDN은 목적과 방식에서 차이가 있습니다. 에지 컴퓨팅은 지연 시간을 줄이고, 대규모 데이터 처리를 위해 사용되는 반면, CDN은 콘텐츠 전송과 빠른 성능을 위해 사용됩니다.

 

에지 펑션(Edge Function)

에지 펑션(Edge Function)은 에지 컴퓨팅에서 사용되는 서버리스 아키텍처로, 디바이스에서 생성된 데이터를 실시간으로 처리하고, 원하는 방식으로 응답하는 기능을 수행하는 소프트웨어 함수입니다. 즉, 에지 펑션은 로컬 디바이스에서 이벤트를 처리하고, 응답을 반환하는 컴퓨팅 작업을 수행합니다.

에지 펑션은 클라우드에서 데이터 처리 및 저장을 수행하는 기존의 서버 중심 모델과 달리, 디바이스에 가까운 지역에서 데이터를 처리하고, 필요한 데이터만 클라우드로 전송합니다. 따라서, 대기 시간을 줄이고, 대역폭을 절약하며, 보안성을 강화할 수 있습니다.

에지 펑션은 이벤트 기반 아키텍처로, 이벤트가 발생할 때마다 실행되는 방식으로 동작합니다. 예를 들어, 센서가 온도를 측정하고, 그 값을 클라우드로 전송하는 대신, 이벤트가 발생할 때마다 로컬 디바이스에서 실행되는 에지 펑션으로 데이터를 전송하고 처리할 수 있습니다. 따라서, 에지 펑션은 데이터 처리를 최적화하고, 보안성을 강화하며, 더 나은 성능과 사용자 경험을 제공합니다.

에지 펑션은 서버리스 아키텍처로, 사용자가 필요한 만큼의 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있습니다. 또한, 다양한 프로그래밍 언어로 작성할 수 있으며, 배포 및 실행이 간단하고, 유지보수 및 확장성도 용이합니다. 따라서, 에지 펑션은 에지 컴퓨팅 환경에서 더 나은 성능과 효율성을 제공하기 위해 사용되는 중요한 기술입니다.

 

Running on the edge 한계점

에지 컴퓨팅과 에지 펑션은 데이터 처리와 응답 시간을 개선하고, 대역폭 사용을 줄이며, 보안성을 강화하는 등 여러 가지 이점을 제공합니다. 그러나, 아래와 같은 몇 가지 한계점이 있습니다.

1. 한정된 컴퓨팅 자원: 에지 컴퓨팅은 로컬 디바이스에서 데이터를 처리하므로, 처리에 사용 가능한 컴퓨팅 자원은 제한적입니다. 따라서, 복잡한 계산을 수행하거나 대규모 데이터를 처리하는데 한계가 있습니다.
2. 네트워크 지연: 에지 컴퓨팅에서는 로컬 디바이스에서 처리를 수행하므로, 클라우드와 비교하여 네트워크 지연이 감소하지만, 여전히 지연이 발생할 수 있습니다. 또한, 에지 디바이스와 클라우드 간의 연결이 끊어지면 데이터 처리가 중단될 수 있습니다.
3. 보안성 문제: 에지 컴퓨팅에서는 데이터가 로컬 디바이스에서 처리되므로, 보안성 문제가 발생할 수 있습니다. 로컬 디바이스가 해킹되면, 중요한 데이터가 유출될 수 있습니다.
4. 다양한 플랫폼 호환성: 에지 컴퓨팅과 에지 펑션은 다양한 디바이스와 플랫폼에서 동작할 수 있어야 합니다. 그러나, 모든 플랫폼에서 호환성을 보장하기 어려울 수 있습니다.
5. 관리 및 유지보수: 에지 컴퓨팅에서는 디바이스에 설치된 에지 펑션을 관리하고 유지보수하는 것이 중요합니다. 그러나, 수많은 디바이스에서 동시에 작업해야 하는 경우, 이 작업은 복잡해질 수 있습니다.

따라서, 에지 컴퓨팅과 에지 펑션은 다양한 이점을 제공하지만, 위와 같은 한계점을 고려해야 합니다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서는 다양한 기술 및 솔루션을 적용하여 최적의 환경을 구성해야 합니다.

 

웹에서 Edge Computing 지원 프레임워크 종류

• NEXT.js
• Nuxt3
• Sveltekit
• Remix

 

웹과 Edge Computing 연관성을 잘 설명한 유투브

https://www.youtube.com/watch?v=RLJ6tPzXB5Q&ab_channel=%EB%93%9C%EB%A6%BC%EC%BD%94%EB%94%A9