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엣지 컴퓨팅을 통해 빅데이터에서 스마트 데이터로 이전하는 방법

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빅데이터는 혁명이라고 표현할 정도로 산업 전반에 걸쳐 커다란 영향력을 행사하고 있지만, 쏟아져 나오는 데이터의 종류와 양이 방대해서 처리가 벅찬 경우가 있습니다. 인더스트리 4.0이라고도 하는 물리 영역과 디지털을 진정으로 융합한 공간으로 이동하기 위해서는 빅데이터로 인해 발생하는 문제들을 해결해야 합니다. 다행스럽게도 엣지 컴퓨팅의 발전으로 빅데이터를 스마트 데이터로 전환할 수 있어 데이터 볼륨을 줄이고 보다 빠르게 중요 결정을 내릴 수 있습니다.

빅데이터란 무엇일까요?

빅데이터는 임의 페타바이트 수치가 아닌, 유용하게 활용하기 위해 데이터가 어떻게 처리되어야 하는지로 정의할 수 있습니다. 빅데이터는 목표를 달성하기 위해 데이터를 더 이상 적절히 처리하거나 사용할 수 없을 때 보유한 수단이 됩니다.

산업 IoT(사물인터넷) 시스템 내에 구축된 센서와 기타 데이터 소스의 빠른 성장 덕분에 네트워크, 알고리즘 개발을 비롯하여 데이터 이동과 처리에 필요한 처리 능력을 앞설만큼 충분히 생성된 데이터의 빠른 증가를 계속해서 보장할 수 있습니다.

인더스트리 4.0 및 빅데이터

인더스트리 4.0 및 IoT의 기초는 엄청난 양의 데이터를 생성하여 이용하는 스마트 머신의 상호 연결에 있습니다. 이러한 기술의 목표는 변화하는 조건, 예기치 않은 오류 그리고 새로운 목표에 즉각 반응할 수 있는 프로세스를 구현하는 것입니다.

엣지 컴퓨팅 인더스트리 4.0

데이터 전송이 저렴하고 엄청 빠르며, 클라우드 서버의 비용이 저렴하고 추가적인 비용 없이 용량을 증가시킬 수 있다면, 모든 데이터를 전송해 클라우드에서 모든 컴퓨팅을 수행하고 모든 결정 사항을 기기로 다시 보내는 것이 합리적일 것입니다.

하지만 데이터 전송 비용은 데이터 볼륨과 거리에 따라 증가합니다. 컴퓨팅 시간과 함께 전송 속도에 대한 물리적 한계로 인해 예측할 수 없는 지연이 초래됩니다. 따라서 빅데이터가 쉽게 고가의 속도가 느린 데이터가 되어 경쟁상의 이점보다는 불편을 주게 됩니다.

빅데이터에서 스마트 데이터로

빅데이터에 압도되지 않기 위한 주요 대책으로는 데이터를 정리, 필터링하여 가능한 한 데이터가 생성될 당시와 가깝게 맥락화한 다음, 스마트 데이터로 전환한 후 활용하는 것입니다. 스마트 데이터의 볼륨은 해당 데이터가 추출된 빅데이터에 비해 엄청 작으며, 추가적으로 필요한 컴퓨팅 시간을 최소화하는 방식으로 정형화됩니다.

스마트 데이터는 때때로 사람들이 이해하기 쉬운 데이터로 정의됩니다. 하지만 더 적은 양의 고품질 데이터를 이용하는 사람 뿐만이 아닙니다. 본질적으로 컴퓨팅 기능이 제한되고 마찬가지로 아주 명확한 데이터 니즈를 가진 스마트 기기는 스마트 데이터보다 훨씬 더 효과적인 기능을 수행합니다.

엣지 컴퓨팅 - 가장 중요한 스마트한 기능

뛰어난 기능을 수행할 수 있는 다양한 종류의 센서, 센서 네트워크, 게이트웨이, 기타 스마트 기기의 발전은 네트워크의 엣지, 다시 말해서 해당 기기들이 작동하는 바로 그 지점에서 엄청난 양의 데이터가 처리될 수 있음을 뜻합니다.

현재의 스마트 데이터는 이동할 필요가 없고, 추가적인 처리가 필요하지 않기 때문에 시간을 다투는 상황에서 결정을 내릴 경우 데이터가 생성된 바로 그 지점에서 데이터를 사용할 수 있습니다. 이 엣지에서 가장 멀리 떨어진 지점은 중심 위치이며, 필요한 결정이 분초를 다툴수록 엣지 컴퓨팅과 스마트 데이터의 중요성이 더 커집니다. 원거리 오일시추 및 채광 작업, 철도 및 기타 대중교통 네트워크, 풍력 터빈, 자율주행차량, 분산 생산 시설 모두 자산을 관리하고 작업을 유지관리하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 의존도가 점점 높아질 것입니다.

동시에 적절한 세트의 스마트 데이터가 계속해서 클라우드로 이동해서 다른 광범위한 데이터와 결합해 분석, 사용되어 글로벌 운영을 최적화하고, 네트워크 전체에서 변화하는 성능을 추적하거나, 문제의 적신호를 조기에 식별할 수 있습니다. 이와 같은 심층 이해를 바탕으로 엣지에서의 의사결정 프로세스를 세분화할 수 있습니다. 엣지와 클라우드는 모두 끊임없이 자체적으로 개선하는 시스템 내에 공간을 갖고 있습니다.

스마트 데이터를 통한 운영 가시성 및 통제 확보

엣지 컴퓨팅에 의해 생성되는 스마트 데이터는 또한, 담당자에게 그들이 관리하고 있는 실시간 상황에 대해 보다 명확한 관점을 제공함으로써 다른 의사결정이 이루어지는 방식에도 영향을 줄 수 있습니다. 작업을 수행하는 머신에 대해 가장 세부적인 이해를 가진 담당자들은 발생한 이벤트를 훨씬 더 효과적으로 파악할 수 있게 됩니다.

모든 장치, 센서, 리더기를 비롯한 그 밖의 장치를 추적하고 공급하며, 필요에 따라 업그레이드할 수 있습니다. 장치의 수가 매우 많고 서로를 모니터링할 수 있으며, 단일 지점 고장이 없기 때문에 운영에 영향을 주는 결과가 나타나기 훨씬 전에 새로운 문제들이 수면에 부각됩니다.

운영 기술(OT) 및 정보 기술(IT)이 점차적으로 융합될 것이며, 엣지 컴퓨팅이 이 융합을 위한 주요 경로가 됩니다. IT/OT 고려 사항은 제품 수명 주기 관리(PLM), 전사적 자원 계획(ERP), 제조 실행 시스템(MES)과의 상호 작용처럼 대부분 상위 수준에서 이루어진 반면, 이제는 각 레벨에서 상호 작용을 하고, 개별 엣지 장치를 비롯해서 기존의 프로그램 가능 논리 컨트롤러(PLC)와 기타 M2M 장치로 이어질 것입니다.

OT가 조직의 IT 혁신에서 제외되거나 무시되었다면 미래에 문제가 되지 않을 것입니다. OT는 훨씬 더 큰 컴퓨터 처리 능력을 갖게 되므로 책임 대상인 프로세스에 대한 시야와 통제를 모두 확보할 수 있습니다.

엣지에서 더 똑똑한 데이터를 구현

엣지의 기능을 증가시키고 빅데이터를 유용하게 만들기 위한 방법은 여러 가지가 있습니다. 이 때, 조사를 실시하지 않았다면 조사를 시작합니다. 코그넥스가 제공하는 서비스에 대해 자세히 알아보려면 Cognex Edge Intelligence 데이터시트를 다운로드하십시오.

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