엣지 컴퓨팅: 분산형 데이터 시대의 핵심

2025-03-07 김지현

그간 디지털 기술의 발전은 "중앙 집중화"와 "분산화"라는 두 축을 중심으로 발전해 왔다. 1970년대부터 15년간이 중앙의 대형 메인프레임 방식으로 사용자들은 터미널을 통해 중앙 컴퓨터에 접속해서 작업을 처리했다. 중앙의 컴퓨터에 데이터와 애플리케이션이 있었을 뿐 각 사용자 말단은 키보드와 디스플레이 등의 최소 입출력 장치만 존재했을 뿐이다. 이후 1980년대 중반부터 15년간 PC의 보급과 함께 개인과 기업이 자체적으로 데이터를 처리하고 저장하는 클라이언트-서버 모델이 각광을 받았다. 사용자의 컴퓨터 성능은 갈수록 좋아지면서 서버로부터 필요로 한 데이터나 서비스만 요청해서 정보 처리는 개별 사용자 컴퓨터에서 이루어졌다. 인터넷 역시 분산형 네트워크를 통해 전 세계의 컴퓨터가 연결되었다. 이후 2000년대부터 중앙 데이터센터와 인프라에서 복잡한 정보가 처리되고 일부 애플리케이션도 서버에서 실행되는 클라우드 컴퓨팅 시대가 개막되었다. 물론 컴퓨터와 스마트폰, 태블릿 등 사용자의 개별 분산 컴퓨팅 기기의 성능은 갈수록 좋아졌지만 처리해야 할 데이터와 서비스가 방대해지면서 중앙 컴퓨팅의 역할이 커지고, 클라우드 컴퓨팅의 역할도 커지면서 중앙 집중화가 강조되었다. 이후 2010년대부터는 클라우드와 엣지가 균형을 이루면서 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 분산화와 중앙화가 결합한 하이브리드 시대가 본격 개막되고 있다. AI의 등장과 함께 앞으로의 컴퓨팅 시스템은 어떻게 발전될까?

클라우드와 PC의 중간 어디쯤의 엣지 컴퓨팅

2000년부터 본격화되기 시작해 2010년 모바일 시대를 맞이하며 더욱 확대되기 시작한 클라우드 컴퓨팅은 데이터를 중앙에서 처리하는 효율성을 가져다주었다. 반면, 스마트폰 이외에 전기차와 드론, 수많은 IP 카메라를 포함한 공장 속의 센서 등에서 폭발적인 데이터 증가와 실시간 처리 요구로 인해 새로운 기술에 대한 요구가 커져 왔다. 즉, 바로 데이터가 생성되는 지점 가까이에서 처리하는 엣지 컴퓨팅이다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어, 빠른 의사결정, 비용 효율화, 그리고 데이터 보안의 진화를 의미한다. 스마트폰에서 자율주행차로 넘어갈수록 다양해지는 IoT 기기들이 클라우드와 연결되어 작동되는 과정에, 서버-클라이언트 중간에서 효율과 효과를 높일 수 있는 새로운 브릿지로서 엣지 컴퓨팅의 역할이 커지고 있는 것이다.

사실 지난 25년간 클라우드 컴퓨팅은 데이터를 중앙 데이터센터에서 처리하는 방식으로 IT 혁신을 이끌어왔다. 20년도 훌쩍 넘었음에도 클라우드는 매년 성장을 지속해 왔다. 하지만, 클라우드도 해결하지 못하는 과제가 있다. 바로 지연(latency), 대역폭 비용, 그리고 데이터 주권(data sovereignty)이다. 인터넷 속도가 빨라진 것은 사실이지만 제조 공장이나 생산시설 그리고 교통, 의료, 우주 등의 특정 산업 분야에서는 0.01초의 지연도 용납할 수 없어 저 멀리 떨어진 클라우드에 연결해 데이터를 주고받으며 처리하는 과정에는 절대적 시간이 필요할 수밖에 없다. 게다가 그렇게 네트워크를 경우하고 클라우드를 사용하는 과정에서는 그만큼의 비용과 데이터 보안에 대한 희생이 있기 마련이다.

특히, 지난 10여 년간 전통기업들의 디지털 트랜스포메이션이 가속화되면서 수많은 산업 현장과 공공 영역에서 클라우드의 사용이 늘어가고 있다. 또한, 보다 많은 인터넷에 연결되어 작동되는 기기들의 등장으로 인해 데이터는 폭증하고 있으며, 이들 데이터를 보다 빠르고 효율적으로 처리하는 것이 기업의 경쟁력이 되었다. 이를 클라우드에 100% 의존해서 하기에는 앞서 지적한 지연 속도 문제와 비용 그리고 데이터 보안의 한계가 명확하다. 엣지 컴퓨팅은 이와 같은 문제를 해결하기 위해 중앙과 말단의 중간에 위치하며, 데이터 생성 지점에서의 실시간 처리를 가능하게 한다. 덤으로 비용과 보안 문제까지 해결할 수 있다.

엣지 컴퓨팅의 본질은 클라우드와 로컬 디바이스의 장점을 결합한 하이브리드 모델이다. 클라우드의 강력한 처리 능력과 로컬 디바이스의 실시간성을 동시에 제공하며, 마치 도시 내의 분산형 물류센터처럼 데이터 흐름의 허브 역할을 한다. 대형 중앙 물류센터가 효율적인 운영을 지원하는 한편, 분산된 로컬 허브가 소비자에게 즉각적인 서비스를 제공하듯, 엣지 컴퓨팅은 중앙 클라우드의 확장성과 로컬 기기의 즉시성을 균형 있게 통합하는 방식으로 발전하고 있다. 이를 통해 기업들은 고도화된 디지털 트랜스포메이션을 달성하며, 데이터 중심 시대의 경쟁력을 확보할 수 있다.

[그림 1] 엣지 컴퓨팅의 위치 및 클라우드/로컬과의 연계 (출처: https://www.heavy.ai/technical-glossary/edge-network)

이렇게 앞으로 엣지 컴퓨팅은 단순한 기술의 발전을 넘어, 데이터 중심 시대의 새로운 패러다임을 열 것으로 기대된다. 클라우드와 로컬 디바이스의 장점을 결합해 효율성과 즉시성을 극대화함으로써, 기업과 산업 전반의 경쟁력을 재정의하고 있다. 이 기술은 단순히 클라우드의 보완재가 아니라, 중앙-말단 데이터 생태계의 균형과 진화를 이끄는 핵심 동력이다. 미래의 IT 환경은 엣지와 클라우드가 조화를 이루며 진화할 것이며, 이들은 기업의 디지털 혁신과 시장에서의 생존을 위한 필수 요소로 자리 잡을 것이다.

그런 엣지 컴퓨팅은 데이터센터와 엔드 디바이스(PC, IoT 기기) 사이의 "중간층"으로 각 엔드 디바이스(로컬 디바이스)들의 인접 지역에 위치한다. 공장, 산업시설, 공공기관, 농장이나 목장, 병원 등의 각 주요 산업시설 인근이나 기업의 전산실이나 서버 등이 위치한 인접 위치 혹은 로컬 디바이스들이 많이 네트워크에 연결되는 도심의 주요 기지국 인근에 위치해서 작동될 것이다.

엣지 컴퓨팅이 가져다주는 효용 가치와 활용 방안

엣지 컴퓨팅이 가져다주는 실질적 가치는 데이터 처리의 속도와 효율성을 혁신하고, 새로운 비즈니스 모델과 사용자 경험을 창출하며, 각 산업의 경쟁력을 높이는 데 기여한다. 이를 통해 실질적으로 크게 속도, 비용 절감, 보안 및 데이터 주권이라는 세 가지 축에서 새로운 가치를 창출하고 있다.

우선 속도 측면에서 엣지 컴퓨팅은 실시간 데이터 처리의 혁신을 가져다준다. 엣지 컴퓨팅은 클라우드로 데이터를 전송하고 다시 받는 과정을 최소화함으로써 실시간 데이터 처리를 가능하게 한다. 이는 지연(latency)을 획기적으로 줄여야 하는 생산 공장이나 의료, 도시 교통 분야에서 필수적인 기술로 자리 잡았다.

스마트 공장에서는 엣지 컴퓨팅을 활용해 제품의 결함을 실시간으로 감지하고, 문제를 즉시 교정할 수 있다. 예컨대, 자동차 제조업체는 생산라인의 센서 데이터를 엣지 디바이스에서 분석하여 결함 있는 부품을 조기에 발견함으로써 품질과 생산성을 동시에 향상하고 있다. 또한, 웨어러블 디바이스는 환자의 심박수, 산소포화도 등 생체 데이터를 실시간으로 분석해 이상 징후를 즉각 경고한다. 이를 통해 응급 상황에서 빠른 대처가 가능해지며, 병원 방문 전 단계에서 이미 중요한 데이터를 확보할 수 있다. 물론 교통 시스템에 엣지 컴퓨팅을 도입해 도로 상황과 신호 제어를 실시간으로 최적화함으로써 교통 혼잡을 줄이고 사고를 예방하는 것 또한 스마트시티에서 광범위하게 활용되고 있다.

두 번째, 엣지 컴퓨팅은 데이터를 클라우드로 전송하지 않고 현장에서 처리함으로써, 대역폭과 스토리지 비용을 절감한다. 제조 현장에서 발생하는 막대한 센서 데이터나 비디오 스트림은 중앙 클라우드로 모두 전송할 경우 비용이 기하급수적으로 증가한다. 그러나 엣지에서 필요한 데이터만 추출하고, 나머지는 로컬에서 저장하거나 폐기할 수 있어 비용 최적화가 가능하다. 또한, 소매업에서는 매장 내 IoT 센서가 수집한 고객 행동 데이터를 엣지에서 분석하여 클라우드로 보낼 데이터의 양을 줄인다. 이를 통해 클라우드 사용료를 절감하면서도, 데이터 기반의 실시간 개인화 서비스를 제공할 수 있다.

마지막으로 엣지 컴퓨팅은 데이터가 발생하는 지점에서 처리함으로써 민감한 데이터가 외부 네트워크로 전송되지 않도록 한다. 이는 국방과 의료 그리고 산업별로 보안과 데이터 주권(data sovereignty) 문제를 해결한다. 일례로 환자의 개인정보는 현장에서 암호화된 상태로 처리되고, 중요한 정보만 클라우드로 전송됨으로써 데이터 유출 위험을 줄인다. 또한, 군사 작전이나 국가 안보와 관련된 데이터는 로컬 환경에서 처리되어 보안을 유지하고, 데이터 주권 문제를 준수한다. 스마트 공장에서 엣지 컴퓨팅은 실시간 데이터 분석을 통해 결함을 조기에 발견하고, 유지보수 시점을 예측하는 데 사용된다. GE의 Predix 플랫폼은 엣지 컴퓨팅 기술을 활용하여 항공기 엔진이나 터빈의 상태를 실시간 모니터링하고, 이상 데이터를 사전에 감지해 사고를 방지한다.

GE의 Predix 플랫폼 이미지 : 테블릿pc로 데이터망에 연결되는 예시 이미지

[그림 2] GE의 Predix 플랫폼

이같은 기술적산업적 관점 외에도 공급자와 소비자 관점에서 볼 때 엣지 컴퓨팅의 실질적인 활용 방안들도 확대되고 있다. 기대만큼 성과를 창출하지는 못했지만, GE의 Predix 그리고 실제 성공적인 사업 가치를 만들고 있는 지멘스의 디지털 트윈과 Industrial Metaverse는 엣지 컴퓨팅 기반으로 전통 기업의 생산 공장에 적용되어 제조업체에 새로운 사업 기회를 창출하고 있다. 생산 공장 인근에서 작동되는 엣지 컴퓨팅 덕분에 보다 빠른 속도로 생산 공정을 효율화하고 자동화하는 데 도움을 줄 뿐 아니라, 생산된 제품에 적용된 센서 네트워크를 통해 수집된 데이터를 기반으로 제품 사용과 관리, 고장 예측에 대한 다양한 정보와 부가 서비스를 제공하면서 새로운 부가 가치를 창출하기도 한다.

[그림 3] 지멘스의 디지털 트윈에 사용되는 엣지 컴퓨팅 기술

또한, 엣지 컴퓨팅에 연결되어 사용되는 디지털 기기의 최종 소비자에게는 자율주행과 스마트 홈, 증강현실 게임, 메타버스, 키오스크 등의 다양한 분야에서 클라우드나 네트워크 비용 부담에서 벗어나 보다 빠르고 안전한 서비스를 누릴 수 있는 경험을 제공한다. 일례로 마트나 시장과 같은 매장 내 IoT 센서는 고객의 행동 데이터를 수집하고 분석해, 고객이 좋아할 만한 제품이나 프로모션을 실시간으로 키오스크나 고객의 스마트폰에 즉시 제안할 수 있다. 실제 Amazon Go 매장은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 무인 계산 시스템을 구현하고 있다. 매장 내 설치된 수많은 카메라와 센서가 고객의 동작과 상품 이동을 실시간으로 감지하고, 이러한 데이터는 현장에서 즉시 처리된다. 이를 통해 고객은 상품을 선택한 후 별도의 계산 과정 없이 매장을 떠날 수 있으며, 구매 내역은 자동으로 고객의 Amazon 계정에 청구된다. 이러한 시스템은 엣지 컴퓨팅의 대표적인 활용 사례로 데이터가 생성되는 지점에서 즉시 처리됨으로써 지연 시간을 최소화하고, 네트워크 대역폭 사용을 줄이며 실시간으로 고객 경험을 향상하는 데 기여한다. Amazon Go의 성공은 소매업 분야에서 엣지 컴퓨팅의 잠재력을 보여주는 사례로 평가받고 있다.

이렇게 엣지 컴퓨팅은 단순한 기술을 넘어 데이터 중심 시대의 필수 인프라로 자리 잡고 있다. 이는 실시간 데이터 처리와 비용 절감, 보안 향상을 통해 산업 전반의 경쟁력을 강화하며 기업이 디지털 트랜스포메이션을 성공적으로 이끌어 갈 수 있는 핵심 도구로 자리 잡고 있다. 앞으로 엣지와 클라우드의 협력적 진화는 새로운 비즈니스 모델과 혁신적인 사용자 경험을 만들어내며 기업과 소비자 모두에게 실질적인 가치를 제공할 것이다.

AI 시대에 다시 주목받는 엣지 컴퓨팅

앞서 살펴본 엣지 컴퓨팅의 효용 가치는 AI 시대를 맞이하며 한층 더 진화된 모습으로 발전될 것으로 전망된다. 특히 ChatGPT로 대표되는 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 엣지 컴퓨팅에 새로운 도전과 기회를 동시에 제공하고 있다. 기존의 엣지 컴퓨팅이 데이터 처리의 지연 시간과 비용, 보안 문제를 해결하는 데 주력했다면, AI 시대의 엣지 컴퓨팅은 이를 넘어 지능형 의사결정의 실시간성과 개인화된 AI 서비스 제공이라는 새로운 가치에 발맞춰 발전되어 갈 것이다.

가트너의 AI 인프라스트럭처 수석 애널리스트 칼로스 멘데스는 "2025년까지 기업에서 생성되는 데이터의 75%가 중앙 데이터센터가 아닌 엣지에서 처리될 것"이라고 전망했다. 이는 단순히 데이터 처리 위치의 변화가 아닌, AI 시대에 맞춘 컴퓨팅 아키텍처의 근본적인 재구성을 의미한다. IDC의 최근 보고서에 따르면, 전 세계 엣지 컴퓨팅 시장은 2023년 1,560억 달러에서 2027년 2,740억 달러로 성장할 것으로 예측하며, 이 중 AI 관련 엣지 컴퓨팅이 가장 큰 성장 동력이 될 것으로 전망한다.

특히 AI 모델의 추론(Inference) 과정에서 엣지 컴퓨팅의 역할이 더욱 중요해지고 있다. NVIDIA의 CEO 젠슨 황은 "AI의 학습은 데이터센터에서, 추론은 엣지에서 이루어지는 하이브리드 모델이 AI의 미래"라고 강조했다. 실제로 NVIDIA는 엣지 AI를 위한 Jetson 시리즈를 통해 자율주행차, 로봇, 드론 등에서 실시간 AI 추론을 지원하고 있다. 이는 마치 인간이 학교나 학원에서 배운 지식을 실제 현장에서 즉시 적용하는 것과 같은 원리다.

사실 AI의 대규모 학습은 여전히 클라우드 데이터센터에서 이루어지지만, 학습된 모델을 엣지로 배포함으로써 실시간 처리가 필요한 환경에서 더 효율적으로 운영된다. 예를 들어, 자율주행차는 중앙 데이터센터에서 학습된 AI 모델을 차량 내부 엣지 디바이스로 배포하여, 주변 환경 데이터를 실시간으로 분석하고 즉각적인 의사결정을 내린다. 이 과정은 클라우드에 의존하는 구조에서는 불가능한 0.01초 이내의 초저지연 처리를 가능하게 한다. Tesla 차량은 엣지 디바이스에서 AI 모델을 통해 센서 데이터를 실시간 처리하며, 클라우드로 보내는 데이터는 추후 학습 및 모델 업데이트를 위해 압축되고 정리된다. 이를 통해 차량은 빠른 반응성과 높은 신뢰성을 제공한다.

병원 내 웨어러블 기기와 엣지 서버는 환자의 생체 신호를 실시간 분석해 응급 상황에서 빠르게 경고를 보내고, 중앙 시스템으로 전송될 필요가 없는 민감한 데이터를 엣지에서 처리한다. GE Healthcare와 Philips는 이러한 시스템을 통해 환자 치료의 효율성을 크게 높이고 있다.

이처럼 최근 주목받으며 성장하고 있는 AI는 거대한 컴퓨팅 인프라와 에너지 자원을 필요로 하는 데이터센터에서 학습되지만, 실제 이 LLM이 활용되는 디바이스나 공장 등의 특정 영역에서는 데이터센터 기반의 클라우드에 연결해서 작동되기보다는 엣지 컴퓨팅을 이용하는 것이 데이터센터의 추론 과부하를 줄이고 더 많은 작업을 효율적으로 분산할 수 있다.

실제로 OpenAI의 ChatGPT와 Microsoft의 Bing AI와 같은 서비스는 모델 학습은 클라우드에서 이루어지지만, 사용자의 질의에 대한 응답(추론 작업)은 엣지 컴퓨팅을 통해 더욱 빠르고 안정적으로 제공될 수 있다. 특히, 로컬 환경에서의 모델 경량화와 최적화를 통해 엣지에서 기본적인 응답 처리가 가능해졌다. NVIDIA는 Jetson Nano와 같은 엣지 AI 플랫폼을 통해 AI 모델의 추론 작업을 로컬에서 처리할 수 있도록 지원한다. 이러한 솔루션은 스마트 팩토리, 자율주행, 헬스케어 등 데이터가 폭발적으로 증가하는 산업에서 활용되고 있다.

[그림 4] NVIDIA의 Jetson Nano를 활용한 엣지 컴퓨팅

AI와 엣지 컴퓨팅의 결합은 실시간 데이터 처리의 가능성을 넘어서, 새로운 비즈니스 모델과 사용자 경험의 혁신을 가능하게 한다. 이는 곧 다양한 산업에서 새로운 가치를 창출하는 데 기여하고 있다. 도로와 공공장소에 설치된 카메라와 센서 네트워크는 엣지 컴퓨팅을 통해 실시간으로 교통 흐름을 최적화하고, 공공 안전 시스템을 운영한다. SKT는 5G MEC(Multi-access Edge Computing) 기술을 스마트시티에 적용해 도시 관리 효율성을 높였다. 또한, 중국의 스마트시티 구축에서 엣지 컴퓨팅은 핵심 기술로 활용되고 있다. 특히, 슝안신구와 항저우시는 엣지 컴퓨팅을 통해 도시 관리와 서비스의 효율성을 높이고 있다. 슝안신구는 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등 차세대 정보기술을 활용하여 도시 계획, 건설, 관리 및 서비스의 스마트화를 촉진하고 있다. 이러한 기술들은 공공서비스, 도시 관리, 거주환경, 인프라, 네트워크 보안 등 다양한 분야에 적용되어 스마트시티 발전을 이루고 있다. 항저우시는 알리바바의 '시티 브레인(City Brain)' 프로젝트를 통해 교통 관리와 공공 안전 분야에서 엣지 컴퓨팅을 활용하고 있다. 이 시스템은 도시 곳곳에 설치된 카메라와 센서로부터 실시간 데이터를 수집하고, 엣지에서 즉시 처리하여 교통 흐름을 최적화하고 사고를 예방한다. 이를 통해 교통 혼잡이 감소하고 응급 대응 시간이 단축되는 효과를 거두고 있다.

[그림 5] 알리바바의 '시티 브레인(City Brain)' 화면

이러한 사례들은 엣지 컴퓨팅이 스마트시티의 핵심 기술로 자리 잡고 있음을 보여준다. 실시간 데이터 처리와 분석을 통해 도시 관리의 효율성을 높이고, 시민들에게 향상된 서비스를 제공하는 데 기여하고 있다. 그 외에도 의료 분야에서는 GE Healthcare가 엣지 AI를 활용한 의료영상 분석 시스템을 개발했다. 병원 내 엣지 서버에서 MRI나 CT 스캔 이미지를 실시간으로 분석하여 긴급 상황을 즉시 감지하고, 환자 데이터의 프라이버시를 보호하면서도 신속한 진단이 가능해졌다.

이처럼 최근 생성형 AI의 발전으로 엣지 컴퓨팅의 역할이 더욱 확대되고 있다. OpenAI의 최고기술책임자(CTO) 일야 서츠케버는 "미래의 AI는 중앙화된 대형 모델과 엣지의 경량화된 모델이 상호 보완적으로 작동할 것"이라고 전망했다. 이미 구글, 메타, 마이크로소프트 등 주요 기업들은 엣지 디바이스에 최적화된 경량 AI 모델 개발에 박차를 가하고 있다.

Gartner는 2025년까지 기업의 데이터 처리의 75% 이상이 엣지에서 이루어질 것으로 전망하고 있다. 이는 단순히 클라우드 의존도를 줄이는 것뿐 아니라, 데이터 주권 문제를 해결하고 지역 기반의 맞춤형 서비스를 가능하게 한다. AI 모델의 크기가 커지고 정교해질수록, 엣지 컴퓨팅은 AI가 소비자와 가장 가까운 지점에서 더 나은 경험을 제공할 수 있도록 돕는다. 특히, IoT 디바이스 증가, 5G/6G 네트워크 확대와 함께 엣지 컴퓨팅의 역할은 더욱 중요해질 것이다.

결론적으로, 엣지 컴퓨팅은 AI와의 결합을 통해 단순한 기술적 도구를 넘어, 디지털 혁신의 주축이 되고 있다. 이는 AI 모델의 실시간성을 강화하고 데이터센터의 부담을 경감하며, 궁극적으로는 다양한 산업에서 새로운 가치를 창출하는 데 기여할 것이다. AI 시대의 엣지 컴퓨팅은 데이터와 연산의 지리적 분산화를 통해 현장에서 실시간으로 가치를 제공하는 핵심 인프라로 자리 잡을 것이다.