엣지 컴퓨팅과 엣지AI의 융합으로 더 높은 효율의 AI 인프라 구현

 

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이미지 출처: 산업 일보

AI 데이터 생성량이 급격히 증가하고 있는 지금, 데이터 처리 방식에서도 혁신의 바람이 불고 있어요. 그 중심에는 바로 '엣지 컴퓨팅'이 있답니다!

데이터 정보를 생성하는 디바이스와 처리 기능을 사용자에게 더 가깝게 전환함으로써 애플리케이션의 성능을 크게 개선하고 더 빠른 실시간 인사이트를제공할 수 있는 엣지 컴퓨팅과 엣지 AI를 통해 AI 인프라 시장 동향을 더 가까이 살펴보아요!

 

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AI 인프라에서 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이 중요한 이유

출처이미지 :  https://www.theoryofcomputation.co/what-is-edge-computing/

엣지 컴퓨팅 은 데이터를 클라우드 서버로 전송하기 전, 데이터 발행소(Edge)에서 처리하는 기술이에요. 기존의 클라우드 컴퓨팅은 모든 데이터를 중앙 서버로 전송하고 처리하는 방식으로, 이 경우 지연 시간이 발생하고 네트워크 대역폭이 소모되었어요. 하지만 엣지 컴퓨팅은 네트워크의 경계에서 데이터를 처리함으로써 이러한 문제를 해소하는데요!😀

 

빠른 데이터 처리를 통해 현장 대응과 의사결정을 더 신속하게 내릴 수 있다는 게 엣지 컴퓨팅의 가장 큰 장점이죠. 최근에는 🚗자율주행차 업계에서 차량 내 센서가 수집한 데이터를 즉각적으로 분석하여, 안전성을 높이기 위해 엣지 컴퓨팅을 적용하고 있는 추세이기도 해요 :)

 

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🖥️ 클라우드 컴퓨팅 VS 엣지 컴퓨팅 자세히 알아보시려면? 👇

 

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AI 기술의 고도화로 더욱 부각되는 실시간 데이터 처리의 필요성, AI 인프라에서 엣지 컴퓨팅의 역할은 무엇일까요?

이미지 출처: pure storage

 

🚀지연 시간 감소

AI 모델이 실시간으로 결정을 내려야 하는 경우, 데이터 처리에서 발생 지연 시간은 매우 중요한 요소 중 하나에요. 엣지 컴퓨팅을 활용하면 데이터 생성 지점에서 즉각 처리가 가능하므로, 지연 시간을 최소화할 수 있어요.

 

💰 대역폭 절약

데이터를 중앙 클라우드 서버로 전송하는 데 따른 대역폭 소모는 상당한 비용을 유발할 수 있어요. 엣지 컴퓨팅은 처리된 데이터만을 중앙 서버로 전송하거나, 필요한 정보만 선택적으로 전송함으로써 대역폭 사용을 최소화할 수 있는데요. 이로 인해 기업들은 운영비용을 절감할 수 있어요.

 

🔐 데이터 보안 강화

엣지 컴퓨팅은 데이터를 생성하는 현장에서 바로 처리되므로, 데이터 전송 과정에서 발생할 수 있는 보안 위험을 줄입니다. 엣지 컴퓨팅을 통해 민감한 데이터는 로컬 환경 내에서만 관리되고 처리되므로 보안성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 예외 정보가 외부로 전송되는 위험을 제거할 수 있어요.

 

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엣지 컴퓨팅의 진화로 발전된 엣지 AI (Edge AI)

 

엣지 컴퓨팅은 데이터를 생성하는 장치 어디서든지 데이터를 처리하고 분석할 수 있어, 빠른 응답이 필요한 분야에서 사용되고 있어요. 이처럼, 모든 업계의 조직들은 프로세스와 효율성, 안전성을 개선하기 위해 자동화를 확대하고 있는데요. 이에 따라 엔드 포인트 장치에서 데이터와 알고리즘 처리를 지원하는 엣지 컴퓨팅이 확장되어 엣지 AI로 발전했답니다.

엣지AI 는 엣지 컴퓨팅의 발전된 형태로, AI가 감시하는 장치에서 직접 실행되는 것을 의미해요. 기존의 AI 시스템은 중앙 서버에서 성능과 처리를 수행할 수 있지만, 엣지 AI는 엣지 장치에서 데이터를 처리하고, 의사결정을 수행할 수 있어, 보안과 응답에 중요한 역할을 해줘요.

 

특히, 엣지 AI는 AI 알고리즘을 사용하여 데이터를 처리하고, 특정 요인을 바탕으로 응답을 생성하는 표준 ML 아키텍처의 원리를 바탕으로 하는데요. 전송하는 데이터 용량이 제한되어 사진·동영상과 같은 고해상도 콘텐츠는 중대한 장애 요인이 되는 경우가 많았던 때와 달리, 엣지 AI를 이용하면, 클라우드 기반 API를 통해 중앙 집중식 데이터 센터로 전송하고, 그곳에서 데이터를 분석하고 인사이트를 확보할 수 있어요! ✨

 

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엣지 AI와 컴퓨팅 효율을 극대화하는 아스트라고의 역할

이미지 클릭 시 아스트라고 상세 페이지로 이동

이렇게 엣지 컴퓨팅과 엣지 AI는 AI 동향에서 핵심적인 기술로 자리 잡아, 데이터 처리의 효율성을 높이고, 보안을 강화하며, 비용을 절감하는 장점을 제공하죠. 현재 많은 산업에서 엣지 컴퓨팅 솔루션과 엣지 AI를 도입하고 있는데요. 이때, 데이터 처리뿐만 아니라 전체적인 서버 인프라를 구축 및 관리해 줄 수 있는 AstraGo와 함께 이용할 시 더 높은 자원 효율 향상을 기대할 수 있어요.

 

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AstraGo와 AI Appliance로 효율적인 자원 관리

Kubernetes 기반의 GPU 매니지먼트 솔루션 AstraGo는

기업의 컴퓨팅 환경과 AI 엣지 환경을 최적화

하는 데 도움되는 기능을 제공해요!

✅ 자원 최적화 관리: 아스트라고는 엣지 환경을 개선하고 관리할 수 있도록 잡스케줄러와 자원 최적화 기술을 제공하고 있어요. 효율성 중심의 자원 분배를 통해, 가용자원이 적은 노드부터 작업을 배정하여 전체 GPU 활용률을 향상하고, 유휴 자원은 자동으로 수거하여 자원 낭비를 방지할 수 있어요. 또한 작업에 필요한 최적의 GPU 자원을 자동으로 배치하여, 효율적인 자원 관리가 가능해요.

 

✅ 인사이트 모니터링: 엣지 환경에서 처리된 데이터를 모니터링하여, 분석된 통계와 데이터를 바탕으로 상황을 진단하여 인사이트 보고서를 제공받을 수 있어요. GPU CPU 메모리 등의 사용 현황을 클러스터와 단독으로 전송할 수 있어, 문제 발생 시 빠르게 대처할 수 있어요.

 

✅ GPU 병렬처리 분산학습: AstraGo는 GPU 병렬처리 분산학습을 제공하여, 워크로드 생성 시 UI 상에서 노드 단위로 GPU 분할을 설정할 수 있고, AI 학습 속도를 가속화할 수 있어요. 이 기능은 엣지 장치에서 작은 작업을 동시에 처리하는 데도 유용한 기능입니다 :)

 

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다음과 같이 아스트라고는 엣지 컴퓨팅과 엣지AI 환경에서 AI 프로젝트를 수행하는 데 더 효율적인 자원이 될 수 있어요. 엣지 디바이스가 생성하는 데이터를 중앙 서버로 보내지 않고 현장에서 바로 처리할 수 있도록 최적화하고 모니터링하고 자동화된 관리 기능을 제공해요. 이를 통해 AI 기능이 더욱 빠르고 효율적으로 작동할 수 있답니다!

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오늘 만나본 콘텐츠처럼, 씨이랩의 아스트라고는 뛰어난 성능과 에너지 효율성을 갖춘 AI 인프라 솔루션을 제공하여, 사용자들이 필요로 하는 데이터 처리를 신속하고 안전하게 처리할 수 있도록 도와주고 있어요.

 

또한, 엣지 환경에서도 원활한 AI 모델 구축과 운영을 지원하며 기업들이 변화하는 시장 환경에 즉시 적응할 수 있도록 구현해주는 AI 인프라 솔루션입니다 :) 대규모 AI 모델의 훈련과 운영을 지속적으로 이어나가기 위해서 필요한 AI 인프라는 AstraGo를 통해 빠르게 구축해 보세요!