엣지 분석은 중앙 집중식 데이터 처리 웨어하우스나 클라우드가 아닌, 데이터 생성 소스, 즉 네트워크 엣지에서 또는 그 근처에서 발생하는 데이터 분석 방법입니다.
이러한 접근 방식은 디바이스와 센서가 실시간 데이터 분석을 통해 처리해야 하는 방대한 양의 데이터를 생성하여 신속한 의사 결정과 대응을 가능하게 하는 사물인터넷(IoT) 애플리케이션에 특히 유용합니다.
현대적인 엣지 분석은 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 처리 및/또는 저장을 위해 클라우드로 전송한 다음 분석 결과의 형태로 사용자 또는 애플리케이션으로 다시 전송하는 기존 클라우드 기반 분석과는 중요한 대조를 이룹니다.
이러한 소스 데이터 처리(에지 분석 포함)는 기업이 대기 시간을 줄이고 대역폭 효율성을 개선하며 보안을 강화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 이점은 제조, 헬스케어, 유틸리티, 농업 및 통신과 같은 산업에서 매우 중요하며, 고객의 빠르게 변화하는 수요에 따라 대량의 데이터를 매우 빠르게 처리할 수 있어야 합니다.
이 글은 엣지 분석의 정의, 작동 방식, 이점 및 실제 애플리케이션을 포함한 모든 것에 대해 자세히 설명합니다.
엣지 분석은 어떻게 작동하나요?
엣지 분석 프로세스에는 일반적으로 엣지 디바이스 또는 센서에서 데이터 생성 소스 또는 소스 근처의 데이터를 수집, 분석 및 결정하는 것이 포함됩니다.
프로세스의 각 단계에 대한 세부 정보는 다음과 같습니다.
- 데이터 수집
IoT 센서, 산업용 머신 또는 모바일 디바이스와 같은 엣지 디바이스는 주변 환경에서 데이터를 수집합니다. 이러한 데이터에는 온도, 압력, 진동, 위치, 이미지, 비디오 또는 기타 센서 판독값과 같은 다양한 유형의 정보가 포함될 수 있습니다. 엣지 디바이스에는 로컬에서 데이터를 캡처하고 저장할 수 있는 센서, 프로세서 및 스토리지 기능이 탑재되어 있습니다.
- 데이터 전처리
엣지 디바이스가 데이터를 수집하면 데이터 볼륨을 줄이거나 품질을 향상시키기 위해 필터링, 집계 또는 압축과 같은 전처리 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 전처리 작업은 분석을 위해 전송되기 전에 데이터를 최적화하여 대역폭 요구 사항을 줄이고 후속 분석의 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 분석
엣지 디바이스는 사전 처리된 데이터에 대한 로컬 분석을 수행하여 인사이트를 도출하거나 패턴을 탐지합니다. 분석 기법은 애플리케이션과 데이터의 특성에 따라 다를 수 있지만 통계 분석, 머신러닝 알고리즘 또는 규칙 기반 처리를 포함할 수 있습니다.
엣지에서 데이터 분석의 목표는 관련 정보를 추출하고 실행 가능한 인사이트를 실시간으로 파악하는 것입니다.
- 의사 결정
엣지 디바이스는 데이터 분석 결과를 바탕으로 데이터를 중앙 서버로 전송할 필요 없이 엣지에서 직접 자율적인 결정을 내리거나 작업을 트리거할 수 있습니다. 의사 결정 프로세스는 사전 정의된 규칙, 머신러닝 모델 또는 엣지 디바이스에 프로그래밍된 알고리즘일 수 있습니다.
엣지 분석의 실제 애플리케이션
엣지 분석이 제조, 헬스케어 및 운송과 같은 산업을 특정 활용 사례로 어떻게 변화시키고 있는지 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.
제조
예측 유지보수: 엣지 분석을 통해 제조업체는 센서 데이터를 실시간으로 분석하여 장비 고장이 발생하기 전에 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 제조업체는 엣지 분석을 사용하여 기계의 진동 패턴을 모니터링할 수 있습니다. 비정상적인 패턴은 유지보수 알림을 트리거하여 사전 수리를 가능하게 하고 다운타임을 최소화합니다.
품질 관리: 제조 프로세스에서 엣지 분석은 센서 데이터를 분석하여 결함이나 이상을 실시간으로 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 자동차 제조에서 엣지 분석은 차량 부품의 이미지를 분석하여 조립 라인의 스크래치나 오정렬과 같은 결함을 감지하여 제품 품질을 보장하고 폐기물을 줄일 수 있습니다.
프로세스 최적화: 엣지 분석은 생산 장비에 내장된 센서의 데이터를 분석하여 제조 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 반도체 제조에서 엣지 분석은 온도, 압력 및 기타 프로세스 매개변수를 분석하여 수율을 최적화하고 결함을 줄일 수 있습니다.
헬스케어
원격 환자 모니터링: 엣지 분석을 통해 웨어러블 기기 또는 의료 센서, 즉 의료용 사물인터넷(mIoT)에서 환자의 활력 징후와 건강 데이터를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 의료 서비스 제공자는 이 데이터를 사용하여 건강 문제 또는 이상 징후를 조기에 감지하여 적시에 개입하고 맞춤형 의료 계획을 수립할 수 있습니다.
비상 대응: 응급 의료 상황에서 엣지 분석은 의료 기기 및 센서의 데이터를 분석하여 환자의 상태를 기준으로 환자의 우선순위를 정하고 분류할 수 있습니다. 예를 들어, 대규모 재해 발생 시 엣지 분석은 응급 구조대원들이 즉각적인 치료가 필요한 환자를 신속하게 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
메디컬 이미징 분석: 엣지 분석은 X-선 또는 MRI 스캔과 같은 의료 영상 데이터를 실시간으로 분석하여 방사선 전문의가 골절, 종양 또는 이상과 같은 상태를 진단할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 진단 정확도를 향상시키고 의료 영상 해석에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.
운송
차량 에 대한 예측적 정기 점검: 엣지 분석을 통해 운송 회사는 차량 상태를 실시간으로 모니터링하고 센서 데이터를 기반으로 유지보수 요구를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 엣지 분석은 엔진 성능 데이터를 분석하여 마모 징후를 감지하고 유지보수 요구 사항을 예측하여 예기치 않은 다운타임을 줄이고 차량 효율성을 개선할 수 있습니다.
트래픽 관리: 엣지 분석은 트래픽 센서, 카메라 및 GPS 디바이스의 데이터를 분석하여 트래픽 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 교통 당국은 이 데이터를 사용하여 교통 흐름을 최적화하고, 혼잡을 감지하며, 사고가 발생하기 쉬운 구역이나 위험한 도로 상황을 식별하여 도로 안전을 개선할 수 있습니다.
자율주행차 : 엣지 분석은 자율주행 자동차가 카메라, LiDAR, 레이더 및 기타 온보드 센서의 센서 데이터를 기반으로 실시간 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 데 중요한 역할을 합니다. 엣지 분석 알고리즘은 이 데이터를 분석하여 장애물, 보행자 및 기타 차량을 감지하여 자율주행 차량이 안전하고 효율적으로 탐색할 수 있도록 합니다.
엣지 기술이 지속적으로 발전함에 따라, 광범위한 부문에 걸쳐 엣지 분석에 의해 더욱 발전하고 혁신할 수 있을 것으로 기대됩니다.
엣지 분석의 중요성과 장점
엣지를 포함한 모든 곳에서 점점 더 많은 데이터가 생성되고 있으며, 세계는 점점 더 데이터 중심이 되고 있으며, 그 중 대부분은 비정형 데이터입니다.
엣지 분석을 통해 기업은 다음과 같은 기능을 통해 점점 더 방대해지는 엣지 데이터를 활용할 수 있습니다.
- 실시간 인사이트: 엣지에서 데이터를 분석함으로써 조직은 운영에 대한 실시간 인사이트를 얻을 수 있으며, 이를 통해 이벤트 발생 시 더 빠른 의사 결정 및 대응이 가능합니다.
- 레이턴시 감소: 엣지 분석은 처리를 위해 중앙 위치로 데이터를 전송하는 데 따르는 지연 시간을 줄입니다. 이는 제조, 헬스케어 및 자율주행 자동차와 같이 실시간 대응이 중요한 애플리케이션에서 특히 중요합니다.
- 대역폭 효율성: 엣지에서 데이터를 분석하면 네트워크를 통해 전송해야 하는 데이터의 양이 줄어들어 대역폭이 절감되고 데이터 전송 및 스토리지와 관련된 비용과 에너지 사용량이 줄어듭니다.
- 향상된 보안 및 개인정보 보호: 엣지 분석은 잠재적으로 안전하지 않은 네트워크를 통해 데이터를 전송할 필요 없이 민감한 데이터를 로컬에서 처리하여 보안 및 프라이버시를 향상시킬 수 있습니다. 이는 데이터 개인정보 보호 규정이 엄격한 헬스케어 및 금융과 같은 산업에서 특히 중요합니다.
- 확장성 엣지 분석은 여러 엣지 디바이스에 분산된 데이터 처리를 지원하여 데이터 볼륨 및 처리 요구 사항이 증가함에 따라 확장성을 제공합니다.
결론
엣지 분석은 중앙 집중식 데이터 처리 웨어하우스나 클라우드가 아닌 IoT 디바이스와 같은 데이터 생성 소스에서 또는 소스 근처에서 발생하는 데이터 분석 방법입니다. 신속한 의사 결정과 대응이 필수적인 IoT 애플리케이션에서 특히 유용합니다. 엣지에서 데이터를 처리함으로써 기업은 대기 시간을 줄이고 대역폭 효율성을 향상시키며 보안을 강화할 수 있습니다.
엣지 분석의 실제 애플리케이션은 다양한 분야에 걸쳐 있습니다. 제조 분야에서는 예측 유지보수, 품질 관리 및 프로세스 최적화를 지원합니다. 헬스케어 분야에서는 원격 환자 모니터링, 응급 대응 및 의료 영상 분석을 용이하게 합니다. 운송 분야에서는 차량, 교통 관리 및 자율주행 차량 운영을 위한 예측 유지보수를 지원합니다.
엣지 분석 노력을 지원하기 위해서는 올바른 기반이 필요합니다. 퓨어스토리지 솔루션은 분석 중심의 AI 투자를 활용하고 고성능 컴퓨팅을 가속화 및 확장할 수 있도록 지원합니다.
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