전기전자/정보통신

Telecommunication_2019.9 특집 요약 (p6-23)

5G 시대의 엣지 혁명
엣지컴퓨팅의 디지털 혁명

본격적인 데이터 드리븐 사회는 5G 시대에 도래한다. 그 이유는 5G를 통해 비로소 디지털화된 현실세계의 정보를 고속∙저지연으로 교환할 수 있기 때문이다. 그러나 방대한 모든 엣지 데이터를 클라우드에서 처리할 수는 없다. 또 다른 중요한 열쇠를 쥐고 있는 것이 엣지 컴퓨팅이다. 5G 시대, 엣지 컴퓨팅과 함께 ‘디지털 혁명’의 막이 열린다.

Part 1. 엣지 컴퓨팅 전국 전개의 충격
라쿠텐의 5GⅹMEC 혁명

모바일 업계에 ‘혁명을 일으키자’라고 외치는 라쿠텐이 새로운 계획을 발표. 전국 4,000곳 이상에 모바일 엣지 컴퓨팅 환경을 전개한다고 한다. 5GⅹMEC 혁명은 일본에서 최초로 일어날지도 모른다.

“5G 시대가 되면 세상이 단번에 변할 것이다. 그 큰 포인트는 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC)이다”. 라쿠텐의 미키타니(三木谷) 사장은 7월 말에 열린 ‘Rakuten Optimism 2019’에서 이렇게 역설했다.

미키타니 사장과 Rakuten Optimism 2019에서 대담한 인텔의 로버트 스완 CEO도 “5G가 실현되면 컴퓨팅은 앞으로 네트워크 엣지에서 실행된다. 네트워크가 클라우드화되고 컴퓨팅은 네트워크로 이행한다”라며 찬성했다.

올 10월부터 MNO(이동통신사업자)로서 모바일 서비스를 개시하는 라쿠텐 모바일. 기존 MNO와의 최대 차이로 어필하는 것이 ‘세계 첫’이라고 주장하는 ‘완전 가상화 클라우드 네이티브 네트워크’다. 코어네트워크에서 기지국 등의 RAN(Radio Access Network)까지를 엔드투엔드로 가상화한다.

미키타니 사장은 “자동차로 비유하면 iPhone이 ‘자동차’의 혁명이었다면 라쿠텐 모바일은 ‘도로’의 혁명을 일으킨다”라고 강조한다. 이 혁명은 도대체 무엇을 초래하는가? 그 중 하나가 MEC다. MEC라는 것은 유저 근처에 컴퓨팅 리소스를 두고 처리하는 아키텍처를 말한다. 라쿠텐 모바일은 가상화된 RAN을 활용해 일본 전국 4,000곳 이상에 MEC 환경을 구축할 계획이다. “자신이 있는 곳의 대략 2~5km 이내에 모두가 대규모 컴퓨터를 갖고 있다고 생각하면 된다”(미키타니 사장).

-- 저비용으로 전국 전개가 가능한 이유 --
5G에는 고속대용량, 다수동시접속, 저지연의 3개의 특징이 있다. 미키타니 사장이 중에서도 중시하는 것은 저지연이다. “지금 클라우드에서 음성인식을 하면 다소의 지연이 발생한다. 이유는 클라우드 상의 서버에서 처리해 인터넷을 통해 돌아오기 때문이다. 그러나 5G는 바로 리스폰스가 돌아 온다”. 그 이유는 무선 기술의 진척만이 아니다. 중요한 역할을 담당하는 것이 MEC다.

현재 많은 애플리케이션이 클라우드 상에서 제공되고 있지만 클라우드를 이용하기 위해서는 긴 과정이 필요하다. 우선은 통신사업자의 RAN과 코어네트워크를 지나, 그곳에서 인터넷을 경유해 클라우드 사업자의 데이터센터 서버에 도착한다. 반면 MEC 서버는 클라우드 서버보다 가까이 있기 때문에 지연을 대폭으로 단축할 수 있다.

라쿠텐 모바일은 구체적으로는 RAN(기지국) 상에 MEC 서버를 설치한다. 기지국은 무선부의 RRH(Remote Radio Head)와 제어부의 BBU(Base Band Unit)로 구성된다. 최근에는 RRH와 BBU를 분리해 복수의 RRH를 떨어진 장소에 있는 BBU에서 집중 제어하는 구성이 주류가 되었다. 그러나 라쿠텐 모바일이 MEC 서버를 설치하는 것은 BBU의 로케이션이다.

라쿠텐 모바일은 타이완의 ODM 벤더인 퀀텀 테크놀로지의 범용 서버 상에, 소프트웨어로 BBU 기능을 실장함으로써 vBBU화를 도모한다. 이 가상 BBU용의 범용 서버 상에 MEC용 애플리케이션도 함께 실장. BBU용 하드웨어를 MEC에도 이용함으로써 저비용으로 MEC에도 이용해 저비용으로 MEC를 전국 전개하려 하고 있다.

5G 시대, MEC가 중요한 열쇠를 쥐고 있다고 보고 있는 것은 기존 MNO도 마찬가지다. 그러나 범용 서버가 아니라 전용 장치로 BBU를 실장하고 있는 기존 MNO의 경우, BBU의 로케이션에 MEC를 전개하기 위해서는 대량의 MEC전용 서버를 구입해 설치할 필요가 있다. 당연히 설비 비용도 도입∙구축에 드는 수고도 막대해진다.

처음부터 RAN을 가상화하고 있는 라쿠텐 모바일이기 때문에 조기에 MEC의 전국 전개 계획을 시작할 수 있었다.

-- ‘MEC는 돈이 된다’ --
-- 제3자에 MEC를 제공 --

Part 2. 스마트시티와 엣지 컴퓨팅
엣지가 시민을 지킨다

비명이나 유리 깨지는 소리, 지명 수배범의 얼굴 등을 실시간으로 AI로 감지해 시민의 안전을 지킨다. 미국 라스베이거스시에서 지금 엣지 컴퓨팅을 활용한 스마트시티프로젝트가 본격화되고 있다.

“엣지라는 것은 우리들이 있는 장소이며 우리들이 향하는 장소다. 엣지에서는 상상을 초월한 대량의 데이터가 생성되고 있지만 현재는 엣지 데이터의 94%가 낭비되고 있다. 이렇게 버려지는 엣지데이터를 활용할 수 있다면 얼마나 강력한 일을 실현할 수 있을까?”

휴렛팩커드엔터프라이즈(HPE) 최고마케팅관리자인 짐 잭슨 씨는 7월 말에 열린 ‘HPE Discover Forum 도쿄’에서 이렇게 말했다. 세계의 거대 IT기업들이 모두 엣지 컴퓨팅엔 주력하고 있는 이유가 잭슨 씨의 말에 응축되어 있다.

‘데이터는 21세기의 석유’라고 한다. 그러나 엣지 데이터의 대부분은 사용되지 않고 버려지고 있다. 예를 들면 거리에 다수 설치된 감시카메라 영상 데이터도 그렇다. 그 대부분은 나중에 사건∙사고의 증거로서 활용하는 데만 사용되고 있다.

이러한 현재 버려지고 있는 엣지 데이터와 AI 등이 결합하면 무엇을 할 수 있을까? AI가 사건∙사고로 연결되는 사태을 찾아내 피해를 미연에 방지하는 것도 가능해진다. 그리고 그러한 시스템에 반드시 필요한 것이 엣지 컴퓨팅이다. 방대한 엣지 데이터 전부를 클라우드에서 처리하는 것은 현실적이 못하기 때문이다.

도시의 안전에 엣지 컴퓨팅을 활용하는 시도는 이미 시작되었다. 17년 총기난사 사건으로 58명의 희생자를 낸 라스베이거스시도 그렇다. 라스베이거스시는 18년 9월에 NTT그룹과 델테크놀로지를 파트너로 해서 엣지 컴퓨팅을 이용한 스마트시티의 실증 실험을 개시. 반년 후인 19년 2월에 상용화에 착수했다.

-- 통보 전에 사건을 알 수 있다 --
라스베이거스시가 채용한 것은 감시카메라나 음향센서에서 얻어지는 영상∙소리를 엣지에서 분석해 사건∙사고 대응을 신속화하는 솔루션이다.

다운타운에 2016년에 설치된 이노베이션 지구에 약 30대의 카메라와 음향센서를 배치. 그 영상∙소리 데이터는 광파이버 경유로 시청 내의 마이크로데이터센터에 있는 엣지 서버로 송신, 실시간으로 AI가 분석한다. AI가 이상을 감지하면 감시원에게 통지하고 필요에 따라서 경관이나 소방차를 파견한다. 엣지 컴퓨팅에 의해 신속한 일차 대응을 하는 것이다. NTT 글로벌 비즈니스 추진실의 나카무라(中村) 담당부장은 “라스베이거스시의 과제는 리스폰스 시간의 단축이었다. 통보를 받고 나서 출동하는 것은 늦다”라고 말한다.

현재 AI로 감시하고 있는 것은 군중의 증가나 특정 인물, 차량의 역주행, 총성이나 비명, 유리 깨지는 소리 등이다. 군중 증가를 감시하는 이유는 사람이 많이 모이면 싸움 등의 문제가 발생할 확률이 높아지기 때문이다. 촬영 범위 내의 인원수를 카운트해서 한계점을 넘으면 경계 태세가 높아지도록 되어 있다. 특정 인물의 감시에 대해서는 등록된 지명수배범이나 미아 등의 얼굴을 AI가 검출하면 경계 태세를 올린다. 도난차량 등 특정 번호판의 차량을 감지할 수도 있다.

-- 미래의 사건∙사고도 예측 --

Part 3. 엣지 컴퓨팅으로 자동차는 어떻게 진화하는가?
사망사고 제로에 도전

자동차의 안전기술이 진화한 지금도 교통사고는 끊이지 않는다. 보다 안전한 자동차를 실현하기 위해서는 주변 환경과의 보다 정밀한 연계가 필수다. ‘엣지’가 그것을 실현한다.

교통사고 사망자 제로. 이 인류의 염원을 달성하기 위해 자동차의 안전기술은 나날이 진보하고 있다. 그러나 사망사고 감소 속도는 느려지고 있다.

경찰청 통계에 따르면 2000년부터 2009년까지 10년간 사망자 수는 9,073명에서 4,979명으로 약 45%나 감소했다. 그러나 그 10년 후인 2018년은 3,532명으로 30%밖에 감소하지 않았다. 감소 속도는 확실히 둔화되고 있다. 이는 일본에 국한된 문제는 아니다. 유럽도 마찬가지다. 미국처럼 2015년에 사고 사망자 수가 증가한 사례도 있다.

2010년대는 자동차가 장해물을 감지해 운전자에게 경고나 브레이크의 보조 조작을 하는 충돌 피해 경감 브레이크를 시작으로 안전운전 지원시스템의 탑재가 증가하였다. 운전자 보호나 사고 피해 경감에 공헌하고 있는 것은 분명하다. 그러나 ‘목숨을 지킨다’는 관점에서는 큰 효과가 있었다고 말하기는 어렵다.

-- 자동차의 지능화에 한계 --
자동차 자체가 감지하지 못하는 범위의 상황을 운전자에게 전달하는 커넥티드카 서비스는 이 상황을 타개하기 위한 열쇠가 된다.

현재의 커넥티드카 서비스는 실시간성을 요구하기 어려운 것이 주류가 되었다. 예를 들면, 사고 발생 후에 위치정보나 자동차 상황을 통보하는 긴급통보시스템, 운전데이터에서 도출된 운전자의 사고 위험에 따라 보험료를 산정하는 텔레매틱스 보험, 자동차의 유지∙보수 정보를 클라우드에 수집해 상태를 관리하는 원격 메인터넌스 등이다.

여기에 엣지 컴퓨팅을 내장함으로써 자동차가 얻은 정보를 엣지에서 실시간 해석해 운전자에 대한 경고나 차량 제어에 사용하는 안전운전 지원서비스도 가능해진다.

자동차의 엣지 컴퓨팅에서 컴퓨팅 리소스의 설치 장소로 크게 2개를 생각할 수 있다. 첫 번째는 자동차 자체다. 차량탑재 컴퓨터에 의해 센서 정보나 클라우드에서 얻은 정보를 해석한다. 두 번째는 이동전화 기지국이나 도로 설비, 혹은 근방의 데이터 센터 등에 엣지 서버를 두는 패턴이다.

현재는 자동차에 센서나 AI 탑재가 증가하고 있기 때문에 전자인 자동차 자체를 지능화해서 엣지 컴퓨팅 디바이스로서 사용하는 어프로치가 주류가 되었다. 그러나 이 방향성에는 한계도 지적되고 있다.

이유 중 하나는 1대의 자동차가 센싱할 수 있는 정보는 한정적이라는 것이다. 복수의 자동차가 협조해 안전하고 효율적인 주행을 하는 CACC(협조형 차간 거리유지 제어) 등 근처 자동차 간에 정보를 공유하기 위한 시도는 진척되었다. 그러나 이 경우도 연계 가능한 것은 바로 근처의 자동차에 국한된다.

-- 엣지에서 주변정보를 발신 --
-- 카메라 영상이나 보행자의 위치 정보도 --
-- 자율주행도 지원 --

Part 4. 제조업에서 진행되는 엣지 활용
로컬 5G와 상승효과도

IoT 도입이 앞서고 있는 제조업에서는 엣지 활용도 진행되고 있다. AI를 사용한 이미지 해석이나 공작기계의 실시간 제어 등이 진전. 로컬 5G와 조합한 ‘스마트공장’ 실현을 위한 움직임도 나타나기 시작했다.

시스코시스템 이노베이션센터의 이마이(今井) 센터장은 “제조업 IoT에서 엣지의 역할은 상당히 중요하다”라고 말한다. 시스코시스템은 16년부터 화낙과 협력해 엣지 컴퓨팅을 활용해 공장 가동률 향상을 실현하는 ‘FIELD System’의 개발∙실장을 추진하는 등 스마트공장 추진에 앞장서 왔다.

IoT 등을 활용한 디지털 트랜스포메이션의 시도는 다양한 업계에 확산되고 있다. 중에서도 움직임이 활발한 제조업의 IoT화에서는 엣지 컴퓨팅의 특징이 상당히 발휘되고 있기 때문이다.

비즈니스 현장에서 생겨나는 IoT 데이터를 클라우드에 수집해 분석하는 것이 아니라 현장에 가까운 엣지에서 처리하는 이점은 크게 다음 3개로 정리할 수 있다. ①실시간 분석∙제어가 이루어진다, ②데이터를 로컬에 확보해 보안을 담보할 수 있다, ③클라우드와 현장 사이의 통신 비용을 줄일 수 있다는 것이다.

제조설비는 실시간으로 제어할 필요가 있는데다 보안 요건이 엄격하고 비용 의식도 강하다. 제조업의 요구에 엣지 컴퓨팅의 이점을 합치한다.

-- 이미지 해석으로 라인의 이상을 감지 --
구체적인 사례로 확인해 보자. 하드디스크 드라이브 제조업체인 미국 Seagate는 엣지 컴퓨팅을 활용해 이미지 해석을 하고 있다. 생산라인을 촬영한 카메라 영상을 엣지에서 해석. 라인 위의 이상을 감지하면 바로 운용 담당자에게 통지한다.

해석에 이용되는 이미지 수는 하루에 44만 장, 데이터양은 2TB에 달한다고 한다. 이를 엣지에서 AI 처리함으로써 실시간 리스폰스를 실현하고 있다. 또한 AI의 정밀도 향상에 도움이 되는 정선된 데이터만을 클라우드에 송신. 클라우드 상에서 심층학습/기회학습을 실시, 업데이트된 AI 추론 모델을 다시 엣지로 돌려보냄으로써 현장에서의 해석 정밀도를 계속적으로 높이고 있다.

Seagate는 이 시스템을 HPE가 제공하는 엣지용 컴퓨터 ‘HPE Edgeline EL4000’에서 구축했다. ‘HPE Discover Forum 도쿄’의 강연에서 이 사례를 소개한 일본 휴렛팩커드 클라우드플랫폼총괄본부 미야케(三宅) 씨는 GPU를 탑재한 엣지용 서버를 이용함으로써 “지금까지는 데이터센터에서 가동하고 있던 애플리케이션을 엣지에서 가동, OT를 지원하는 것이 가능해졌다”라고 말한다.

핀란드 북부의 오울루시에 있는 노키아 공장에서는 작업자가 실시하는 납땜질 등의 작업 품질을 카메라 사진으로 판정하고 있다. 작업이 정확하게 실시되고 있는지를 공장 내의 엣지 서버에서 판단해 잘못된 경우는 관리자에게 통지한다. 작업자마다 다른 품질 차이를 없애고 생산효율을 떨어뜨리는 요인을 찾아내는 것이 목적이다.

-- 로컬 5G와 엣지를 조합 --

Part 5. 사람 시점의 엣지 컴퓨팅
오감을 엣지 데이터화

‘사람 시점의 엣지 컴퓨팅’이라는 컨셉트로 NEC가 귀 장착형 무선 디바이스를 개발하고 있다. 인간의 생체∙오감 정보라는 엣지 데이터가 데이터 드리븐 세계로의 이행을 가속시킨다.

“데이터 드리븐 사회를 실현해 나가기 위해서는 사람 관련 데이터를 더 수집해야 한다”. 도시, 공장, 자동차 등 세상에는 ‘엣지 데이터’가 만들어지는 현장이 많다. 우리들 ‘사람’도 그 하나라고 할 수 있지만 사람에 관한 데이터가 부족하다고 강조하는 것은 NEC 디지털플랫폼사업부의 오카야마(岡山) 기술주간이다.

“기존에는 사물 데이터가 주였다. 앞으로는 사람 관련 데이터도 합하여 통합적으로 처리해 나가는 것이 중요하다. 그것을 담당하는 것이 엣지 컴퓨팅이다”.

-- 귀로 항상 본인 인증 --
오카야마 씨가 말하는 사람 관련 데이터는 인간의 생체 정보나 오감 정보를 말한다. 현재도 스마트폰이나 스마트워치 등으로 일부 정보는 취득할 수 있지만 아직 충분하지 않다.

항상 장착해서 보다 상세한 생체∙오감 정보를 취득할 수 있는 새로운 엣지 컴퓨팅 디바이스가 필요해질 것이다. 그 대답 중 하나로서 NEC가 현재 개발하고 있는 것이 ‘히어러블’이다. 귀 장착형 무선 디바이스로, 센서와 컴퓨팅 기능을 일체화하고 있다.

히어러블로 센싱할 수 있는 것은 장착자의 체온이나 자세, 위치 정보 등이다. 예를 들면 작업 현장에서 활용하면 작업자의 컨디션이나 쓰러짐 등을 감지할 수 있다. 장기적으로는 맥박 움직임이나 목소리 톤에서 감정을 센싱하는 것도 계획하고 있다고 한다.

또한 큰 특징 중 하나가 NEC가 독자 개발한 귀 음향 인증 기술의 탑재다. 정맥이나 홍채처럼 귀 속의 반향음 특성은 개개인이 다르다. 히어러블은 이를 본인 인증에 활용한다. 인간의 귀에는 들리지 않는 음을 디바이스에서 발신해 그 반향음의 특징량의 개인차를 이용해 본인 인증한다.

“얼굴 인증은 카메라 앞으로 자신의 얼굴을 가져가야 한다. 그러나 히어러블은 장착하고 있는 동안 상시 인증할 수 있다. 자기 자신이 열쇠가 된다”. 즉, 유저가 아무런 의식을 하지 않고 언제나 본인 인증을 할 수 있다.

-- 음성이 가장 원활한 UI --
-- 일본이 이기는 길은 센싱 --

Part 6. 컨테이너/마이크로서비스, 오픈화가 열쇠
엣지 운용의 과제와 대책

우리들이 생활하는 사회 여기저기에 배치된 ‘엣지’를 통해 IoT/AI를 이용한 다양한 서비스가 전개된다. 그런 미래를 출현시키기 위해 엣지 운용성을 높이는 시도가 가속되고 있다.

엣지 컴퓨팅이 발전해 나가는데 있어서 최대 과제는 컴퓨팅 리소스와 애플리케이션의 전개∙관리다. 클라우드와는 대조적으로 엣지는 극도로 분산된 환경에서 컴퓨팅 처리가 이루어지기 때문에 디바이스 증가에 따라서 운용 부하도 비대화될 위험을 안고 있다.

또 다른 위험도 있다. 엣지 컴퓨팅의 공개성과 상호운용성이 확보되지 않았다는 것이다. 통신, 제조, 자동차 등 업계 별로 표준 사양을 책정하는 움직임은 있지만 그것이 엣지의 사일로화를 초래하고 있다.

엣지 컴퓨팅 환경은 반드시 처음부터 용도를 정해 배치되는 것은 아니다. 퍼블릭 클라우드처럼 다양한 애플리케이션/디바이스가 접속해 필요에 따라서 엣지의 리소스를 이용할 수 있다.

-- 첫 장벽은 ‘전개와 관리’ --
첫 번째로 든 전개∙관리 문제는 엣지 컴퓨팅을 활용해 IoT 시스템을 구축하는 기업이 지금 직면해 있는 문제다.

시스코의 이마이 센터장은 “PoC 단계에서는 고려할 필요가 없지만 스케일시키는 단계에서 엣지 관리에 고생하는 케이스는 많다”라고 말한다. 예를 들면, 전국에 수천 개 점포를 보유한 음식 체인이 모든 매장에 카메라와 엣지 서버를 전개해 매장 상황을 이미지 해석하려고 하면 수천 곳의 하드웨어와 소프트웨어를 감시, 유지∙보수하는 체제도 같이 준비해야 한다.

수가 많은 데다 엣지 디바이스 설치 장소는 반드시 유지∙보수에 좋은 장소라고는 할 수 없다. 원격으로 관리하는 시스템이 필수다.

시스코는 자사의 라우터/스위치(IOx단말)로 작동하는 엣지 애플리케이션의 라이프사이클 관리를 실행하기 위한 ‘Cisco Fog Director’를 제공해 이 과제에 대처하고 있다. HPE도 마찬가지로 엣지에 대한 애플리케이션 배치나 관리를 하는 ‘HPE Edgeline Infrastructure Manager’ 등 운용 관리 툴을 충실화하고 있다. 이마이 센터장은 이러한 “관리 면의 지원도 고려된 제품을 처음부터 선택하는 것이 좋다”라고 말한다.

-- 엣지 애플리케이션도 컨테이너화 --
-- 엣지 간 리소스를 대차(貸借) --
-- ‘오픈 엣지’ 목표 --
-- ‘사일로형 엣지’와도 융합 --
-- 클라우드/NW와의 통합 운용도 시야 --

 -- 끝 --