실시간 의사 결정을 위한 엣지 솔루션

엣지 기기는 사용자 또는 데이터 소스의 물리적 위치나 그 근처에서 컴퓨팅을 수행하는 네트워크상의 노드입니다. 엣지 기기는 식품점의 POS 머신에서부터 자동차 제조를 위한 로봇 팔에 이르기까지 거의 모든 산업 전반에 존재합니다.

그러나 조직은 엣지와 관련한 중요한 과제에 직면하고 있습니다. 대용량 데이터를 추적하고, 이 데이터를 코어 클라우드로 전송해 처리한 후, 다시 기기로 반환하여 작업을 수행해야 하는 경우가 많기 때문입니다. 이러한 여정은 프로세스의 시간과 복잡성을 가중시켜 운영 속도를 늦추며 오래되고 관련성이 부족한 데이터를 초래합니다.

갈수록 많은 조직이 다음과 같은 요구 사항을 제시합니다.

• 대기 시간에 민감한 애플리케이션을 필요로 하는 새로운 활용 사례를 구현하고자 합니다.
• 퍼블릭 클라우드로 전송하는 데 오래 걸리는 대용량 데이터를 처리해야 합니다.
• 진화하는 경쟁에 대응하고 고객 기대에 부응하기 위해 빠른 의사 결정을 내릴 수 있는 역량이 필요합니다.

이러한 새로운 과제에 직면한 조직에게는 실시간 데이터 분석과 인공지능(AI)을 사용하여 엣지에서 더 빠르게 지능적인 의사 결정을 내릴 수 있는 솔루션이 필요합니다.

실시간 데이터 처리와 지능적인 의사 결정으로 큰 변화를 가져올 수 있는 몇 가지 산업별 예시를 살펴보겠습니다.

제조 
제조 환경에서는 AI를 육안 검사 시스템과 통합함으로써 품질 관리와 작업자 안전을 개선할 수 있습니다. AI 모델은 생산 라인에서 안전 위험 요소나 제품 결함을 실시간으로 감지할 수 있습니다. 그 결과 검사의 정확성을 향상하고 제조 공정 초기에 문제를 포착할 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 AI 모델이 먼저 데이터를 처리한 다음 기기에서 신속하게 이에 대한 조치를 취해야 합니다.

이러한 방식으로 기기를 사용하여 실제 객체를 식별하고 이해하는 것을 컴퓨터 비전이라고 합니다. 컴퓨터 비전을 사용하는 기업에는 다양한 컴퓨팅 성능을 갖춘 여러 기기 전반에서 작동하며 통합 플랫폼으로 기능하는 엣지 솔루션이 필요합니다.

오픈소스가 제조업의 미래에 중요한 이유 

유통 
유통 부문의 경우 엣지 컴퓨팅과 AI가 고객 경험과 운영 효율성을 강화할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 시스템은 자동으로 재고 수준을 모니터링하고 필요한 경우 재고 보충을 시작하는 방식으로 재고를 관리할 수 있습니다. 또한 엣지 기기는 고객 데이터를 로컬에서 처리하여 맞춤형 쇼핑 경험과 프로모션을 판매 시점에서 곧바로 실시간으로 제공할 수 있습니다.

이러한 시스템들을 구현하려면 조직은 AI 하드웨어 가속화에 대한 액세스 권한이 있는 통합 엣지 솔루션 전반에서 엣지 기기의 데이터를 관리해야 합니다. 가장 중요한 것은 시스템을 통합하여 재고가 없는 제품에 대한 할인 혜택과 같은 부정확한 데이터가 전송되는 일을 방지하는 것입니다.

보건 의료 
엣지 컴퓨팅은 진료 시점에 진단을 실시간으로 분석하여 보건 의료 서비스 제공을 혁신하고 있습니다. 예를 들어, AI 기능을 탑재한 엣지 기기는 현장에서 초음파 이미지를 해석하는 데 도움이 됩니다. 또한 수련의가 부족할 수 있는 지역에서 AI 기능은 의료 결정을 신속하게 처리하여 생명을 살릴 수도 있습니다. 이와 같은 보건 의료 애플리케이션에는 개인 정보를 보호하고 보안 표준을 적용하며 소프트웨어 공급망을 보호하는 엣지 솔루션이 필요합니다.

이러한 활용 사례에는 기업을 혁신하고 심지어 생명을 살릴 수 있는 잠재력이 있지만, 조직은 이를 구현하는 데 있어 여러 어려움에 직면하게 됩니다. 다음은 몇 가지 특정 과제들과 이를 극복하는 방법입니다.

로컬에서 방대한 데이터 볼륨 처리
대부분의 엣지 기기와 센서는 많은 데이터를 생성합니다. 데이터를 중앙 데이터센터로 돌려보내는 기존의 데이터 처리 방법은 대기 시간과 대역폭 제한으로 인해 실행이 불가능할 수 있습니다. 엣지에서 데이터를 처리하고 분석하면 대량의 데이터를 전송할 필요가 없으므로 대기 시간이 줄어들고 효율성이 높아집니다.

더 복잡한 태스크 처리
엣지에서 지능적인 의사 결정을 내리려면 애플리케이션이 엣지 하드웨어에서 데이터를 직접 처리해야 하는 경우가 많습니다. 따라서 이러한 기기는 처리 능력이 추가적으로 필요하거나 기존의 처리 능력을 더 효율적으로 사용해야 합니다.

또한 엣지 기기에 AI를 내장할 때는 엣지 기기와 함께 확장할 수 있는 애플리케이션 플랫폼이 필요합니다.

개인정보 보호 및 보안 보장
엣지에서 더 많은 데이터를 처리하다 보면 공급망에 새로운 취약점이 발생할 수 있습니다. 예를 들어 민감한 건강 데이터를 엣지 기기에 저장하면 취약한 공격 표면이 생깁니다. 개인 정보와 민감한 데이터를 보호하려면 보안 프로토콜을 DevOps와 AI 프로세스의 일부로 운영화할 수 있는 플랫폼이 필요합니다.

Red Hat은 조직마다 고유의 엣지 요구 사항이 있으며, 단일 솔루션으로는 모든 요구 사항을 해결할 수 없다는 사실을 인지하고 있습니다. 다양한 특징 및 기능, 파트너 통합을 제공하는 통합 플랫폼은 엣지, 코어 및 클라우드 위치 전반에서 오픈 하이브리드 클라우드 환경을 확장할 수 있으므로 조직은 모든 워크로드를 어디서나 개발하고 실행할 수 있습니다.

이러한 통합 접근 방식에 AI를 통합하면 하이브리드 클라우드 전반의 유연성이 강화됩니다. 또한 고객 데이터를 사전 학습시키거나 엄선된 파운데이션 모델에 추가할 수 있으므로, 조직은 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 가속기를 유연하게 사용할 수 있습니다. 엣지 AI에 대한 Red Hat의 접근 방식에는 다음과 같은 장점이 있습니다.

애플리케이션 플랫폼으로 유연성과 일관성 강화

Red Hat 솔루션은 코어에서 클라우드와 엣지 컴퓨팅 환경으로 쿠버네티스 기능을 확장하는 단일 애플리케이션 플랫폼인 Red Hat® OpenShift®부터 시작합니다. 엣지에서의 활용을 위해 이 플랫폼은 고가용성의 멀티노드 클러스터에서부터 소규모 폼팩터의 단일 노드 토폴로지에 이르기까지 다양한 옵션을 제공합니다. 이러한 옵션을 통해 조직은 기존 엣지 환경에 적합한 유연하고 확장 가능한 맞춤형 배포 옵션으로 엣지에서 신속한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

유연성 외에도 Red Hat OpenShift는 개발자가 애플리케이션을 한 번만 작성하면 어디서나 배포할 수 있도록 지원하고, 운영 팀이 코어에서 클라우드와 엣지에 이르는 단일 환경을 관리할 수 있도록 지원함으로써 반드시 필요한 일관성을 제공합니다. 또한 개발자가 이미 익숙한 툴과 프로세스를 사용할 수 있으므로 최대 규모의 컨테이너화된 환경에서도 구성, 배포, 프로비저닝, 관리 및 모니터링하는 부담을 덜 수 있습니다. Red Hat OpenShift를 사용하면 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 공장이나 병원, 또는 심지어 우주 궤도 등 애플리케이션이 필요한 곳이면 어디서든지 일관된 경험을 얻을 수 있습니다.

AI를 위한 구축

뿐만 아니라, 주요 하드웨어 가속기에 대한 액세스 권한을 갖춘 Red Hat OpenShift는 확장 가능하며 AI 워크로드에 적합합니다. 그리고 Red Hat OpenShift AI는 팀이 실험하고, 모델을 서빙하고, 혁신적인 애플리케이션을 제공할 수 있도록 일관된 운영을 지원합니다. 이를 통해 고객 경험을 개인화하고 공장 작업장이나 현장에서 자산에 대한 가시성과 관리를 개선할 수 있습니다. 컴퓨터 비전에서 사용되는 것과 같은 AI 워크로드를 지원하는 경우 특히 중요합니다.

엣지를 위한 설계

원거리 엣지에 있는 기기는 풋프린트와 리소스가 소규모로 제한됩니다. 따라서 경량화 구성에서 작동하도록 설계된 플랫폼을 사용하는 것이 중요합니다. 특정 태스크에 맞춰 사용자 정의 설계된 엣지 기기에 배포할 수 있기 때문입니다. 또한 팀이 익숙한 하나의 툴과 프로세스 세트로 플랫폼을 전부 관리할 수 있습니다. Red Hat Device Edge는 컨테이너 오케스트레이션 옵션이 포함된 경량화 배포 옵션을 제공합니다. 따라서 로컬 데이터 처리와 AI 및 ML 워크로드 실행이 가능하므로 대기 시간이 최소화되고 실시간 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

신뢰할 수 있는 기반으로 시작

Red Hat의 핵심 운영 체제인 Red Hat Enterprise Linux®는 AI 워크로드를 규모에 맞게 실행하기 위한 안정적이고 보안이 강화된 기반을 제공합니다. 또한 대기 시간에 민감한 애플리케이션을 지원하므로 AI 모델이 엣지 기기에서 중앙 데이터센터까지 다양한 하드웨어에서 효율적으로 작동할 수 있습니다.

이러한 유연성이 바탕이 되어 일관된 성능과 안정성으로 전체 인프라에서 AI 및 ML 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 그 결과 데이터 인텔리전스를 더 효율적으로 사용하여 운영을 최적화하고 고객 경험을 강화하며 고객에게 더 나은 제품과 서비스를 제공할 수 있습니다.

자동화의 장점을 엣지로 확장

운영을 확장하여 엣지에 연결하려면 수십만 개의 단계와 구성이 필요하기 때문에 어려운 작업이 될 수 있습니다. Red Hat Ansible® Automation Platform은 로컬 및 원격 자동화 워크로드에 필요한 용량을 안정적으로 확장합니다. 자동화 작업을 실행할 최적의 노드를 결정하기 위한 빌트인 상태 점검 기능을 갖춘 Ansible Automation Platform은 IT 인프라를 안정적으로 유지하는 핵심 역할을 합니다.

글로벌 파트너십과 AI의 역량을 엣지에 제공

NVIDA, Intel, AMD와 같은 Red Hat의 하드웨어 파트너는 하드웨어 집약적인 AI 워크로드를 엣지에서 처리하고 Red Hat의 오픈소스 제품과 통합하는 솔루션을 제공합니다.