4.1 사물 인터넷과 클라우드
클라우드 서비스
인터넷 기반 On-Demand 서비스
- apps
- Storage
- Computing
클라우드 서비스를 통해 컴퓨팅 및 기타 자원을 임대할 수 있음
필요에 따라 서비스의 분량, 정도를 조정할 수 있음
서비스 방식
- 분산 서버 컴퓨팅
- 가상화(Virtualization)
- 인프라/플랫폼 제공
- Utility 방식 - 사용량에 따른 과금 부가
-> 확장성, 가용성, 신뢰성, 이동성 제공
-> 저장서비스, 가상화서비스, 소프트웨어 제공
이를 크게 세가지로 정리 할 수 있다.
- IaaS - Infra as a Service - 컴퓨팅, 저장공간 제공
- PaaS - Platform as a Service - SW 개발환경 제공
- SaaS - Software as a Service - 필요한 app 임대
클라우드 서비스 필요 조건
- 대규모 서버 집합, 전력/냉방/고속망 필수
- Mirror 사이트 구축 - 컴퓨팅 분산 및 백업등
- 증설, 서비스 확대 등 장기적 투자 필요
- SNS, 동영상 업로드 등 사용자 데이터 생산량 증가, 저장 대비
- 유지관리, 전력비용 등에 유리한 원격 지역에도 설치
외지에다 설치하는 이유
전력소모가 커서 대량의 전력수급을 위해 전력단가가 낮은 외곽지역에 설치
ex) 오리건주 달라스에 위치한 구글의 데이터 센터
IoT와 클라우드
IoT - internet of Things
- IoT 장치들은 일반적으로 데이터를 생산함
- 생산되는 데이터의 누적으로 전체 양은 기하급수적으로 증가함
- 서비스 확대에 따른 접속 수 및 데이터 흐름 용량이 늘어남
-> 클라우드 인프라의 확대 필요
IoT 장치 특성
대상, 시간 ,장소의 구애없이 무선ㅇ친터넷을 통해 데이터에 연결하고 IoT 장치를 사용할 수 있음
IoT 장치 종류
- 컴퓨터의 I/O 역할 (주변기기)
- 망 연속적/ 간헐적 연결성 유지(Stay connected)
- 저전력 설계/ 상시 전원
- 자체 내 Smart Function 혹은 Server의 Smart 기능 보조
IoT 활용 증가
- 소형 ICT 기능을 생활 주변에 도입, 활용
- 센서, 기록, 부착기능
- 저전력 소비 - 설치 위치 제약 극복
실생활 예시
스마트 밴드 - 운동량, 수면패턴 특징, 의료정보
스마트 벨트 - 체질량 지수 변화 추적 , 건강 정보
스마트 플러그 - 원격으로 전기 장치 On-Off
스마트 미터 - 전력 사용량 패턴 분석 , 에너지 효율 산정
스마트 센서 활용
인간의 오감에 대응되는 정보를 감지,측정 - 카메라, 음향, 운동,중력 근접센서, GPS 센서 , 조도
자세동작 인식센서 - 가속도, 중력센서, Gyro 센서, 회전벡터 센서, 지자기 센서
환경센서 - 온도습도 기압, 조도, 미세먼지 ,가스 누출
IoT 네트워킹
- WIFI
- Blutooth
- RFID(Radio Frequency Identification) / NFC (Near Field Communication)
- ZigBee, LoRa, LTE-M (IoT 전용망)
참고) ICBM - IoT , Cloud, Big data, Mobile
활용 사례
클라우드와 모바일 기기
ICT 발전 - 모바일 기기 응용 보급 확대
시간, 위치에 상관없이 앱, 데이터 접근,활용
새 생활 양식 창출
Smart Grid
- 송변전, 배전을 좀 더 효율적이고 경제적이며 안정적으로 제어하는 전력망
- 진보된 감지, 통신기술 등을 이용하여 발전
- 센서들을 사용해 데이터를 중앙으로 전송
- 종합된 정보를 수집분석해 전력 생산 및 송전량을 결정
- 전기는 저장이 어려움, 스마트 그리드를 통해 전력 소비량을 예측, 효율적인 에너지 관리가 가능함
클라우드와 보안
- 시스템 자원을 통합재분배하는 특성이 있어 악성코드 감염, 해킹 등에 노출 가능
- 물리적 자원을 공유하기 때문에 장애 발생 시 사용자 모두가 마비되거나 장애에 노출됨
- PC, 스마트폰 등 다양한 장치의 접속이 가능하여 보안문제역시 다양해짐
클라우드의 확장
- 통신망의 역할 중요
- 과도한 전송지연 또는 부하변동에 따른 문제 발생
- 클라우드 서비스 품질 저하
- 기민성 우선, 심층적 훈련이 아닌 경우 클라우드를 통하기보다 자체 내에서 연산, 판단, 조치가 중요
4.2 엣지 컴퓨팅
Edge Computing
사용자용자의 영역 내 클라우드 접속점 / 경계점
- 네트워크에 소규모 클라우드 서비스를 제공
- 소규모 서버가 유저 쪽에 설치되는 개념
- 유저가 엣지에 대한 모든 책임과 권리를 가짐
- 전산 시설은 없지만 실제 데이터가 쏟아지는 곳
필요한 경우
- 자율 주행/ 운행 기기
- 실시간 처리를 요하는 (불량품) 검출기
- 네트워크 문제로 고립된 상황에도 독자적 동작/ 생존이 필요한 기기 (의료기)
- CC TV 실시간 분석
- Crime Prevention / Monitering
엣지 컴퓨팅의 실제 활용 사례
컴퓨터 조립 품질 관리
Foxconn 공장 (Kunta Hora)
- 생산 과정에서 발생하는 불량품을 실시간으로 검출
- 불량품에 대한 실시간 판독 진행
- 실시간 작업을 위한 빠른 연산이 요구됨
- 엣지 컴퓨팅으로 문제 해결 가능
자율주행 자동차
- 지나가는 사람을 보행자로 인지한 곳은? - Edge (차내부)
- 통신망과 상관없이 조치를 취하고 판단을 내려야함
- 엣지 컴퓨팅에 의한 상황 파악 및 대응
- 자율주행 자동차의 중요한 요소
ADAS(Advanced Driver Assistance System)
- 수집되는 정보를 바탕으로 운전자에게 경고를 주거나 주행 자체를 Control 할 수 있는 자동차 내부 전자 시스템
- 자율 주행의 핵심부분
Conneted Car
- 자동차 주변의 모든 시설과 네트워크로 연결해 정보를 주고 받음
- 보행자가 가지고 있는 센서로 정보를 받아 주행 사고를 대비함
- 길거리 시설 등과 정보 교환으로 자동차의 상황 파악
- 5G 구현으로 커넥티드카에 유리한 환경 제공
V2X
- 자동차와 자동차, 자동차와 사람 혹은 자동차에 내장된 컴퓨터 기기와 연결
자율주행 자동차의 실현을 위해서는 많은 시간과 연구가 필요함
자율주행 자동차와 관련된 기술의 연구가 활발히 진행중임
자율주행에서의 클라우드와 엣지컴퓨팅
클라우드
- 생성된 정보를 서버에 전송
- 자동차 성능 개선 등 후속 작업
- 오랜 시간이 걸리는 작업
엣지 컴퓨팅
- 실시간 조치, 계산 ,분석 작업
- 자동차 내부 제어장치의 기능 조절
엣지 컴퓨팅 전산 자원
- 서버급 컴퓨팅 시스템
- 연산능력 + 저장장치
- 본격적 연산 ,데이터 확보, 분석 및 학습은 클라우드의 몫
클라우드 vs 엣지컴퓨팅
- 중복투자에 대한 문제 제기
- 투자효과 및 성능 개선의 측면에서 접근이 필요함
- 컴퓨팅 전체가 클라우드와 엣지 컴퓨팅을 함께 사용하는 이중 구조 체제로 운영이 됨
클라우드 컴퓨팅의 장점
- 필요한 자원을 사용 가능함
- 대규모 데이터 대규모 연산의 처리가 용이 함
- 사용자는 시설의 책임이 없음
- 유틸리티 방식
클라우드 컴퓨팅의 단점
- 응답이 느림
- 전달시간이 짧지 않음
- off-line 동작 불가능
- 보안 취약
- 사용료 부담
엣지컴퓨팅 장점
- Real-time response
- Low latency
- Cloud 연결 없이도 동작함
- 데이터 전송 비용 및 클라우드 사용료 절감
엣지 컴퓨팅의 단점
- 자체 저장 용량의 한계
- 내부 전용 네트워크 추가
- 장치 설비 비용 및 자체운용비 부담
Quiz 4.
1번
IoT 장치는 생성 측정된 데이터를 클라우드에 전송하고 필요에 따라 정해진 고유기능을 행하나 일반적으로는 저성능 저속도로 동작하는 장치가 많다.
Yes
No
2번
IoT 장치는 대량생산으로 단가가 싸져 의류에 부착되는 RFID 태그 등은 소모품처럼 사용가능하다.
Yes
No
3번
엣지 컴퓨팅은 클라우드와는 무관하게 설치하여 운용되므로 클라우드의 지배를 전혀 받지 않도록 제작설계된다.
Yes
No
4번
사물인터넷과 클라우드의 협력을 요하는 것이 아닌 경우는?
모바일장치와 자료 동기화
서버를 통한 음성인식
장치간 데이터 공유
배터리 장치 성능개선
5번
엣지 컴퓨팅 서비스에 포함되지 않는 것은?
클라우드와 동기화
현장 서비스의 기민성 강화
보안 장치를 대체함
서비스 신뢰도 향상
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