AI 추론 위치 선택: 엣지와 클라우드 중 어떤 것이 적합할까?
인공지능(AI)의 사용이 확산됨에 따라, AI의 추론 위치 선택이 중요한 이슈로 부각되고 있습니다. AI의 의사결정, 예측, 기타 출력이 발생하는 곳인 추론 위치는 엣지(Edge)와 클라우드(Cloud) 중 어떤 것이 더 적합한지 결정하는 것이 핵심입니다.
- 보충 내용 1: 2020년 기준으로 전 세계 기업 중 약 27%가 AI 추론을 엣지에서 수행한다고 보고되었습니다. 이는 2019년에 비해 5% 증가한 수치로, 기업들이 실시간 데이터를 중요시하고 있음을 보여줍니다.
- 보충 내용 2: 가트너의 리포트에 따르면, 2025년까지 엣지에서 발생하는 데이터의 75%가 클라우드로 전송되는 대량 데이터 처리 방식보다 더 많이 활용될 것으로 예상됩니다. 이 같은 추세는 AI의 추론 위치 선택이 비즈니스 전략에서 중요한 요소로 자리 잡고 있음을 나타냅니다.
엣지 AI의 장점: 실시간 처리와 낮은 지연 시간
엣지를 추론 위치로 선택하면 지연 시간을 크게 줄일 수 있습니다. AI 기능이 탑재된 장치에서 직접 처리가 이루어지기 때문에 실시간 또는 이에 준하는 빠른 응답이 가능합니다. 반면, 입력 데이터를 클라우드로 전송하여 처리하는 경우 시간이 더 소요될 수 있습니다. 빠른 처리가 필요한 상황에서는 엣지 AI가 이상적인 해결책입니다.
- 보충 내용 1: 자율 주행 자동차에서는 차량 내 엣지 AI가 즉각적으로 환경을 분석하고 의사 결정을 내려야 하기 때문에 실시간 처리가 필수적입니다. 타이밍이 중요한 이러한 조작은 엣지 컴퓨팅의 중요성을 더욱 부각시킵니다.
- 보충 내용 2: 에릭슨의 연구에 따르면, 5G 네트워크를 사용하는 엣지 AI는 밀리초 단위의 응답 속도로 더 많은 IoT 장치에 실시간으로 반응할 수 있어, 산업용 IoT와 스마트 시티 서비스에 큰 장점을 제공합니다.
제한된 연결성을 가진 지역에서의 엣지 AI 활용
광산 및 석유 가스와 같은 산업 분야에서는 AI를 통해 워크플로를 최적화하고 문제를 해결합니다. 그러나 연결성 문제로 클라우드로의 원활한 전송이 어렵다면 엣지에서의 처리가 유리합니다. 이렇게 하면 장치에서 직접 처리하여 연결 문제를 해결할 수 있습니다.
- 보충 내용 1: 2019년에 시행된 북아메리카의 석유 및 가스 산업 조사에 따르면, 37%의 기업이 엣지 AI를 활용해 네트워크 연결이 불안정한 환경에서도 작업 효율을 더욱 높였습니다.
- 보충 내용 2: 인텔 보고서에 의하면, 엣지 AI는 연결성 이슈가 있는 농업 분야에서도 활용됩니다. IoT 기반의 농업 장치가 인터넷 연결 없이도 농작물 생장을 모니터링하고 분석하여 효율적인 농업 관리에 기여할 수 있습니다.
비용 효율성을 고려한 엣지 컴퓨팅
대량의 데이터를 클라우드로 전송하여 처리하면 비용이 증가할 수 있습니다. 의사결정권자들이 예산을 고려할 때, 엣지 컴퓨팅은 현지에서 처리가 이루어지므로 비용 효율적입니다. 반면, 클라우드 AI는 대역폭을 많이 필요로 하며, 장기적으로 더 비쌀 수 있습니다.
- 보충 내용 1: 딜로이트의 보고서에 따르면, 엣지 컴퓨팅을 활용함으로써 대역폭 비용을 최대 80%까지 절감할 수 있습니다. 이는 데이터 전송량을 줄여주기 때문에 가능한 것입니다.
- 보충 내용 2: 엣지 AI를 도입한 제조업체의 한 사례에서는 연간 데이터 저장소 비용을 30% 절감한 것으로 나타났으며, 이는 실시간 데이터 처리와 분석을 엣지에서 수행한 덕분입니다.
클라우드 AI의 장점: 강력한 처리 능력과 저장 공간
엣지 장치의 처리 능력은 제한적일 수 있습니다. 반면 클라우드는 광범위한 처리 능력과 저장 공간을 제공합니다. 또한 클라우드 인프라에 익숙한 조직이라면 클라우드 AI를 선택하는 것이 합리적일 수 있습니다.
- 보충 내용 1: 마이크로소프트 애저와 같은 클라우드 플랫폼은 매일 3500 테라바이트 이상의 데이터가 처리되며, 이런 방대한 처리 능력 덕분에 복잡한 AI 모델도 쉽게 배포 및 관리할 수 있습니다.
- 보충 내용 2: 클라우드 AI는 대량의 빅데이터 분석을 필요로 하는 연구 및 금융 분석 등에서도 널리 사용됩니다. 특정 금융 회사의 사례에서는 AI 알고리즘이 클라우드에서 각종 시장 데이터를 실시간으로 분석하고 결정하여 수익성을 높이는 데 기여했습니다.
보안 고려: 엣지와 클라우드의 차이점
보안 문제도 추론 위치 선택에 영향을 미칩니다. 클라우드는 엣지보다 더 먼 곳에서 처리가 이루어지기 때문에 사이버 보안 문제를 일으킬 수 있습니다. 반면, 엣지 AI는 정보 사용이 규제에 부합하는지 확인하기 쉬워 보안이 강화될 수 있습니다.
- 보충 내용 1: 2021년 데이터 유출 사건의 약 25%가 클라우드 관련 문제로 발생하였으며, 엣지 AI 도입은 분산된 데이터 흐름으로 인해 공격 표면을 줄이는 데 도움을 줍니다.
- 보충 내용 2: IoT 기반의 안전 시스템에서 엣지 AI를 활용하면 데이터가 장치 내부에서 처리되어 외부 공격에 노출될 위험을 줄일 수 있으며, 개인 정보를 더 안전하게 보호할 수 있는 장점이 있습니다.
결론: 상황에 따른 맞춤형 접근 필요
엣지와 클라우드 중 어떤 것을 선택할지에 대한 정답은 없습니다. 각 조직은 자신만의 상황과 목표를 고려하여 결정해야 합니다. 이러한 맞춤형 접근 방식은 구체적인 사항을 면밀히 검토하도록 유도합니다.
- 보충 내용 1: IBM의 조사에 따르면, 기업의 70%는 엣지와 클라우드를 혼합하여 사용하는 것이 가장 유리한 방법이라고 응답했습니다. 이는 두 기술의 장점을 최대한 활용하기 위한 전략적 접근입니다.
- 보충 내용 2: 다양한 산업 분야에서 엣지와 클라우드를 적절히 결합함으로써 기업은 유연성을 높이고, 기술적 장점을 극대화할 수 있습니다. E-커머스 기업의 경우 이벤트 시 클라우드로 수요를 분산시켜 효율성을 높이고, 엣지에서는 결제 및 개인 정보를 안전하게 처리하는 식으로 활용하고 있습니다.
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