"엣지"는 오늘날 기술적인 논의에서 유행하고 있으며, 그만한 이유가 있습니다. 엣지는 인터넷이 물리적 세계를 만나고 사물 인터넷(IoT)을 실현하는 곳입니다. 지난 5년 동안 에지 주변의 대화가 스택으로 진행되었습니다. 우리는 Fairchild가 데이터를 생성하는 1조 개의 센서에 대해 이야기하고 Ericsson이 데이터를 클라우드로 이동하고 2020년까지 500억 개의 연결된 사물을 예측하는 유비쿼터스 연결을 예측하는 것을 들었습니다. Cisco는 연결을 가능하게 하는 모든 프로세서가 생성하는 컴퓨팅의 "안개"에 대해 이야기하기 시작했습니다. , 그리고 PTC는 데이터를 운영에 더 유용하게 만드는 디지털 트윈 기술을 도입했습니다. 모든 IoT 애플리케이션에는 이러한 구성 요소가 있으며 설계자가 스택을 더 잘 통합하여 데이터를 사용자 경험으로 변환할수록 결과를 더 효과적으로 달성할 수 있습니다.
그러나 IoT 스택 통합은 생태계의 복잡성과 상호 운용성 부족으로 인해 여전히 어려운 과제입니다. 즉, 지금까지 달성한 성과는 비교적 기본적이었습니다. 초기 IoT 애플리케이션은 움직이는 자산과 고정된 자산을 모두 모니터링한 다음 운영자에게 데이터를 제공하여 판단과 행동의 맥락을 개선합니다.
이러한 초기 결과로 많은 성공을 거두었지만 IoT와 IoT가 생성하는 빅 데이터의 약속 대부분은 여전히 우리 앞에 놓여 있습니다. 필요하기 전에 유지 관리를 가능하게 하는 예측 기계부터 제품, 네트워크 및 응용 프로그램이 실시간 또는 심지어 미리 변화하는 요구 사항을 충족하도록 재구성하고 적응할 수 있는 운영 컨텍스트에 이르기까지 인프라, 특히 IoT 에지, 똑똑해집니다.
엣지 인텔리전스 비밀 소스의 5가지 핵심 요소
IoT 개발자라면 "스마트"하고, 연결되고, 프로그래밍 가능하고, 적응할 수 있는 사물을 만들기 위해 열심히 노력했을 것입니다. 그러나 스마트에서 인텔리전트로 어떻게 이동합니까?
인텔리전스는 프로그래밍과 경험을 모두 활용하는 시스템 수준의 기능으로 더 나은 결과를 얻기 위해 예측과 판단을 수행합니다. 제품과 네트워크는 스마트할 수 있지만 인텔리전스에는 의사결정과 비즈니스 성과의 맥락을 개선하기 위한 지식의 적용이 포함됩니다. 이러한 이해를 통해 엣지 인텔리전스로 솔루션을 구축하려면 다음과 같은 5가지 핵심 요소가 필요합니다.
분할된 에지 컴퓨팅이 있는 하드웨어
스마트 지능형 시스템의 기초는 계산하고 계산하는 능력입니다. 에지 인텔리전스는 정의에 따라 에지 장치에 배포되며 연결, 감지, 데이터 집계 등과 같은 IoT 스택 목적이 있기 때문에 제자리에 있습니다. 그러나 50년 동안의 무어의 법칙은 목적에 맞게 구축된 에지 장치에 과도한 컴퓨팅을 제공했습니다. 그리고 메모리 용량.
에지 인텔리전스를 염두에 두고 장치를 구축하는 경우 범용 기능을 위험에 빠뜨리지 않고 배포된 기능과 병렬로 수행할 수 있는 컴퓨팅 분할을 갖게 됩니다.
클라우드 연결
오늘날 인텔리전스는 다른 데이터 소스, 지식 및 작업, 즉 클라우드에 대한 연결을 필요로 합니다. 따라서 에지 인텔리전스를 갖춘 모든 시스템은 클라우드에 연결되어 자체 및 다른 시스템의 경험을 활용할 수 있습니다.
IoT에서 이 연결은 대부분 무선입니다. 오늘날 이는 Wi-Fi와 셀룰러를 의미하며 일부 예측가들은 5G가 Wi-Fi를 대체하여 셀룰러를 엣지 인텔리전스의 클라우드 연결을 위한 기본값으로 만들 것이라고 제안합니다.
원격 장치 관리
인텔리전스에는 서비스, 애플리케이션, 데이터 오케스트레이션 및 보안이 포함된 플레이북이 필요하며 해당 플레이북에는 쿼터백이 필요합니다. 장치 관리는 "스택의 쿼터백"이며 모든 에지 인텔리전스 배포에는 세 가지 핵심 원칙으로 IoT 스택을 실행하는 강력한 장치 관리자 기능이 포함되어야 합니다.
- 보안 모니터링 및 개선 – 장치의 보안, 기밀성, 무결성 및 접근성을 유지합니다. 그리고 모니터링에서 발견한 문제나 격차를 수정하기 위한 조치를 취하십시오.
- 관리 자동화 – 대규모 배포 장치 플릿에 대한 작업 및 프로필을 자동으로 예약 및 관리
- 에지 인텔리전스 및 API 통합 – 에지 인텔리전스(Python 프로그램)를 배포 및 상호 작용하고 해당 에지 인텔리전스를 타사 클라우드 공급자에 연결
가상화 도구 – Python, Java, Docker, Kubernetes
지능은 유연성, 적응성 및 민첩성을 의미합니다. 다양한 컴퓨팅 용량, 배포 및 소유자가 있는 여러 계층의 하드웨어에 배포된 에지 시스템에서 가상화가 핵심이 됩니다.
클라우드 기반 시스템을 위한 애플리케이션 개발자와 시스템 통합자가 하드웨어 제약, 용량 또는 소유권이 없는 것과 마찬가지로 에지 인텔리전스 엔지니어는 애플리케이션 요구 사항을 충족하기 위해 에지의 가상화가 필요합니다. Docker와 같은 컨테이너 기술과 Kubernetes와 같은 애플리케이션 관리 도구를 사용하여 클라우드 생태계가 다시 구출되는 곳입니다.
마이크로서비스
IoT는 서비스, 즉 데이터 기반 서비스에 관한 것입니다. IoT 에지가 클라우드 기반 솔루션의 표준이 된 동일한 서비스 지향 아키텍처(SOA)에 의해 구동되는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
지능형 에지 시스템은 프로비저닝, 프로토콜, 데이터 구조 변환, 네트워크 적응, 엔터프라이즈 시스템으로의 자동화된 데이터 스트림 통합과 같은 마이크로서비스를 활성화하고 활용합니다. 마이크로서비스는 전체 클라우드 지식 컨텍스트를 에지에 동적으로 제공합니다.
기술 트렌드로서의 IoT는 개념 증명을 넘어 배포 단계로 이동했습니다. 초기 배포는 가치를 반환하지만 대부분의 경우 그 가치는 진정한 운영 혁신에 비해 편리함과 시간 절약이라는 낮은 결과에서 비롯됩니다.
비즈니스 혁신은 에지에서의 지식 적용에서 비롯됩니다. 개발자와 시스템 통합자는 주요 활성화 요소를 포함하여 해당 변화에 대한 기반을 준비해야 합니다. 오늘의 배포는 미래의 에지 인텔리전스를 위한 기반을 구축해야 합니다.
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원천: Authority.com
