[정보통신망 공통] Edge Computing에 관하여 서술하시오

소개글

[정보통신망 공통] Edge Computing에 관하여 서술하시오에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론

1. Edge Computing의 정의 및 필요성
1) Edge Computing의 정의
2) Edge Computing의 필요성

2. Edge Computing의 장점과 문제점
1) Edge Computing의 장점
2) Edge Computing의 문제점

3. Edge Computing의 정보통신망과의 관련성

4. Edge Computing이 활용될 수 있는 정보통신망 기술
1) 클라우드 엣지 컴퓨팅
2) 실시간 자율 주행 지원
3) 실시간 보행자 안전
4) 아키텍처

5. 시사점

Ⅲ. 결론

참고문헌

본문내용

리오를 나타내어 최종적으로 엣지 컴퓨팅 기반 사용자 중심 캐싱 아키텍처를 설계한다.
5. 시사점
엣지 컴퓨팅 계층에서는 방화벽 및 암호화, 사용자 인증관리를 수행한다. 엣지 노드마다 보안등급에 차등을 두어 접근 권한을 제한하고 사용자의 보안등급에 따라 접속을 제한, 해당 등급의 엣지 노드에 접근이 가능하도록 한다. 빈번한 참조가 이루어지는 데이터를 일시적으로 저장하고 서비스하는 데이터 캐싱 기능을 수행하고 보안등급에 따라 캐싱 타임을 정책적으로 구분하여 적용할 수 있도록 한다. 네트워크 장애로 인해 클라우드 컴퓨팅 서비스를 이용 불가하거나, 클라우드 장애 또는 서비스 거부 공격이 발생할 경우 엣지 노드에 의해 대체 서비스가 수행되거나 외부 보안공격에 대해 대응할 수 있도록 설계한다. 이와 같은 개념은 Native한 시스템 구성에서 로컬서버와 중앙서버가 분리되어 다계층 Tier를 형성하고 있는 구성과 유사한 구조를 가지고 있다. 이와 같은 구성을 갖는 클라우드-엣지 컴퓨팅 구조는 다양한 레벨의 게이트웨이 인증이 가능하며, 지엽적 차등 접근권한 부여에 따라 보안성 향상에 기여할 수 있다.
로컬 클라이언트 혹은 게이트웨이에서 부분적인 정보만 엣지 컴퓨팅을 함으로써, 클라우드에 종속적인 관계로 유지되어 기존같이 대규모의 특정 기업에 기술과 서비스가 고착되어 있다. 엣지 컴퓨팅은 “중요한 데이터를 지역에서 저장하거나 처리하고, 중앙 데이터센터나 클라우드 스토리지로 수신된 모든 데이터를 보내는 마이크로 데이터센터들로 구성된 메시네트워크”라고 정의된다. 하지만 이런 정의는 프로세싱 기능의 급속한 향상과 반도체 기술의 발전과 함께 개념의 변화가 요구되고 있다. 예를 들면, 인텔은 자율주행차가 약 40TB의 데이터를 8시간 동안 생성할 것으로 전망하고 있으며, 이러한 데이터를 모두 클라우드로 전송, 처리하는 것은 비실시간적이고 안전하지 않으며 불필요, 비경제적, 비현실적이다. 클라우드가 아닌 로컬 기기에서 음성, 이미지 등 분석이 어려운 비정형 데이터를 수집하고 실시간으로 응답, 가공, 처리할 수 있는 하드웨어 프로세서의 직접화로 저전력화, 고성능과 함께 AI처리기술이 소형 게이트웨이 장치에 적용이 가능할 정도의 반도체 기술이 발전되고, 로컬게이트웨이의 기능 또한 단순 자료전달과 수집에서 판단, 서비스 제공, 학습으로 확대되고 있다.
Ⅲ. 결론
지금까지 본론에서는 Edge Computing에 관하여 서술해 보았다. 과거 개인 컴퓨터를 이용해 데이터를 저장 및 처리하는 작업을 했다면 이제는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 데이터를 저장 및 처리를 하는 시대이다. 네트워크 속도의 발전과 함께 클라우드 컴퓨팅 환경은 그 영역을 확장해가고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅의 처리지연시간과 높은 네트워크 대역폭, 지연문제, 막대한 비용과 데이터 저장소 한계 등 기술적, 경제적인 문제가 대두되고 있다. 또한 더 많은 데이터와 애플리케이션이 클라우드로 옮겨가면서 클라우드 만의 정보보안 문제를 야기하게 되었다. 특히나 보안에서는 데이터 유출, DoS공격, 공유기술 취약점 등의 문제점들이 부각되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 많은 방법들이 모색되면서 클라우드 컴퓨팅 방식이 진화하고 있다.
참고문헌
박현문 외, “엣지컴퓨팅기술의 변화와 동향” 한국통신학회, 2019.
강민혁 외, “분산 엣지 컴퓨팅 시스템 개발 동향”, OSIA S&TR Journal, 2019.
손가녕 외. (2017). IoT 생태계 확산과 엣지 컴퓨팅의 역할.
김무섭 외(2018). 스마트폰 기반 행동인식 기술 동향. 전자통신동향분석.
이우식, “Mobile Edge Computing 아키텍처 최적화 연구”, 2019.

키워드

Edge Computing,   정의,   문제점,   장점,   필요성,   전자통신망