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클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT), 5G, 빅데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 등 최신 IT 기술을 활용해 자율주행 자동차, 인공지능, 스마트 공장, 스마트 농장, 사물인터넷 등에서 생성된 다양한 대용량의 데이터를 실시간 처리, 분석하기 위한 포그와 에지 컴퓨팅을 효과적으로 설계하고 구축하기 위한 지침서다. 포그와 에지 컴퓨팅, 최신 애플리케이션과 아키텍처 기술을 파악하고 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 헬스, 스마트 교통, 과학, 산업, 비즈니스와 소비자 애플리케이션에서 다양한 영역에서 통찰력을 촉진할 수 있는 잠재적인 연구 방향과 최신 IT 기술을 어떻게 포그와 에지 컴퓨팅에 접목할 수 있는지를 연구하고 소개한다. ?
저자: 라지쿠마르 부야, 사티시 나라야나 스리라마 (지은이), 박선표 (옮긴이)
1부. 기초
1장. 사물인터넷과 새로운 컴퓨팅 패러다임
1.1 소개
1.2 관련 기술
1.3 포그 및 에지 컴퓨팅 클라우드 완성
1.4 포그 및 에지 컴퓨팅 계층
1.5 비즈니스 모델
1.6 기회 및 과제
1.7 결론
2장. 연합 에지 리소스에서 해결해야 할 과제
2.1 소개
2.2 네트워킹 과제
2.3 관리 과제
2.4 기타 과제
2.5 결론
3장. IoT 포그 클라우드 인프라 통합: 시스템 모델링 및 연구 과제
3.1 소개
3.2 방법론
3.3 모델링 기법에 의한 통합 C2F2F 문헌
3.4 유즈 케이스 시나리오에 의한 C2F2T 문헌 통합
3.5 메트릭스별 통합 C2F2T 문헌
3.6 향후 연구 방향
3.7 결론
4장. 5G, 포그, 에지 및 클라우드에서 네트워크 슬라이스 관리 및 조정
4.1 소개
4.2 연구 배경
4.3 5G에서 네트워크 슬라이싱
4.4 소프트웨어 정의 클라우드의 네트워크 슬라이싱
4.5 에지 및 포그 컴퓨팅에서 네트워크 슬라이싱 관리
4.6 향후 연구 방향
4.7 결론
5장. 포그 및 에지 컴퓨팅의 최적화 문제
5.1 소개
5.2 연구 배경 및 관련 연구
5.3 예비 단계
5.4 포그 컴퓨팅의 최적화 사례
5.5 포그 컴퓨팅을 위한 공식적인 모델링 프레임워크
5.6 측정 지표
5.7 포그 아키텍처를 따른 최적화 기회
5.8 서비스 라이프 사이클에 따른 최적화 기회
5.9 포그 컴퓨팅 최적화 문제의 분류에 관한 연구
5.10 최적화 기법
5.11 향후 연구 방향
5.12 결론
2부. 미들웨어
6장. 포그 및 에지 컴퓨팅 용 미들웨어: 설계 이슈
6.1 소개
6.2 포그 및 에지 컴퓨팅 미들웨어에 대한 요구 사항
6.3 설계 목표
6.4 최신 미들웨어 인프라 스트럭처
6.5 시스템 모델
6.6 제안된 아키텍처
6.7 사례 연구
6.8 향후 연구 방향
6.9 결론
7장. 에지 클라우드 아키텍처를 위한 경량 컨테이너 미들웨어
7.1 소개
7.2 연구 배경 및 관련 연구
7.3 경량화 에지 클라우드를 위한 클러스터
7.4 아키텍처 관리 - 스토리지 및 오케스트레이션
7.5 IoT 통합
7.6 에지 클라우드 아키텍처를 위한 보안 관리
7.7 향후 연구 방향
7.8 결론
8장. 포그 컴퓨팅의 데이터 관리
8.1 소개
8.2 연구 배경
8.3 포그 데이터 관리
8.4 향후 연구 방향
8.5 결론
9장. IoT 포그 클라우드 인프라 통합: 시스템 모델링 및 연구 과제
9.1 소개
9.2 실전 예제: 스마트 빌딩
9.3 FogTorchΠ를 이용한 예측 분석
9.4 동기 부여 예제
9.5 관련 연구
9.6 향후 연구 방향
9.7 결론
10장. 사물인터넷IoT 시스템의 보안 및 프라이버시를 위한 머신러닝 활용
10.1 소개
10.2 연구 배경
10.3 IoT 장치 보안을 위한 머신러닝 기술 조사
10.4 포그 컴퓨팅에서 머신러닝
10.5 향후 연구 방향
10.6 결론
3부. 애플리케이션과 이슈
11장. 빅데이터 분석을 위한 포그 컴퓨팅 구현
11.1 소개
11.2 빅데이터 분석
11.3 포그 컴퓨팅 환경에서 데이터 분석
11.4 프로토타입 및 평가
11.5 사례 연구
11.6 관련 연구
11.7 결론
12장. 헬스 모니터링 시스템에서 포그 컴퓨팅의 활용
12.1 소개
12.2 포그 컴퓨팅을 이용한 헬스 모니터링 IoT 기반 시스템의 아키텍처
12.3 스마트 e-헬스 게이트웨이의 포그 컴퓨팅 서비스
12.4 시스템 구현
12.5 사례 연구, 실험 결과, 평가
12.6 연결된 구성 요소의 논의
12.7 포그 컴퓨팅 관련 애플리케이션
12.8 향후 연구 방향
12.9 결론
13장. 에지 컴퓨팅 환경에서 실시간 인간 객체 추적을 위한 스마트 보안 감시 비디오 스트림 프로세싱
13.1 소개
13.2 인간 객체 탐지
13.3 사물(객체) 추적
13.4 경량화 인간 탐지
13.5 사례 연구
13.6 향후 연구 방향
13.7 결론
14장. IoT 포그 클라우드 인프라 통합: 시스템 모델링 및 연구 과제
14.1 소개
14.2 데이터 기반 지능형 교통 시스템
14.3 임무 수행에 필수적인 컴퓨팅 요구 사항
14.4 스마트 교통 애플리케이션을 위한 포그 컴퓨팅
14.5 사례 연구: 지능형 신호등 관리 시스템
14.6 포그 오케스트레이션 과제와 향후 연구 방향
14.7 향후 연구 방향
14.8 결론
15장. 포그 기반 IoT 애플리케이션의 테스트 관점
15.1 소개
15.2 연구 배경
15.3 테스트 관점
15.4 향후 연구 방향
15.5 결론
16장. 포그 컴퓨팅에서 IoT 애플리케이션 운영의 법적인 측면
16.1 소개
16.2 관련 연구
16.3 포그/에지/IoT 애플리케이션 분류
16.4 클라우드, 포그, IoT 애플리케이션에 영향을 미치는 GDPR 제한 사항
16.5 설계 원리에 대한 데이터 보호
16.6 향후 연구 방향
16.7 결론
17장. iFogSim 툴킷을 사용한 포그 및 에지 컴퓨팅 환경의 모델링 및 시뮬레이션
17.1 소개
17.2 iFogSim 시뮬레이터 및 구성 요소
17.3 iFogSIm 설치
17.4 iFogSim을 이용한 시뮬레이션 구축
17.5 시나리오 예제
17.6 배치 정책 시뮬레이션
17.7 스마트 헬스케어 사례 연구
17.8 결론
1장. 사물인터넷과 새로운 컴퓨팅 패러다임
1.1 소개
1.2 관련 기술
1.3 포그 및 에지 컴퓨팅 클라우드 완성
1.4 포그 및 에지 컴퓨팅 계층
1.5 비즈니스 모델
1.6 기회 및 과제
1.7 결론
2장. 연합 에지 리소스에서 해결해야 할 과제
2.1 소개
2.2 네트워킹 과제
2.3 관리 과제
2.4 기타 과제
2.5 결론
3장. IoT 포그 클라우드 인프라 통합: 시스템 모델링 및 연구 과제
3.1 소개
3.2 방법론
3.3 모델링 기법에 의한 통합 C2F2F 문헌
3.4 유즈 케이스 시나리오에 의한 C2F2T 문헌 통합
3.5 메트릭스별 통합 C2F2T 문헌
3.6 향후 연구 방향
3.7 결론
4장. 5G, 포그, 에지 및 클라우드에서 네트워크 슬라이스 관리 및 조정
4.1 소개
4.2 연구 배경
4.3 5G에서 네트워크 슬라이싱
4.4 소프트웨어 정의 클라우드의 네트워크 슬라이싱
4.5 에지 및 포그 컴퓨팅에서 네트워크 슬라이싱 관리
4.6 향후 연구 방향
4.7 결론
5장. 포그 및 에지 컴퓨팅의 최적화 문제
5.1 소개
5.2 연구 배경 및 관련 연구
5.3 예비 단계
5.4 포그 컴퓨팅의 최적화 사례
5.5 포그 컴퓨팅을 위한 공식적인 모델링 프레임워크
5.6 측정 지표
5.7 포그 아키텍처를 따른 최적화 기회
5.8 서비스 라이프 사이클에 따른 최적화 기회
5.9 포그 컴퓨팅 최적화 문제의 분류에 관한 연구
5.10 최적화 기법
5.11 향후 연구 방향
5.12 결론
2부. 미들웨어
6장. 포그 및 에지 컴퓨팅 용 미들웨어: 설계 이슈
6.1 소개
6.2 포그 및 에지 컴퓨팅 미들웨어에 대한 요구 사항
6.3 설계 목표
6.4 최신 미들웨어 인프라 스트럭처
6.5 시스템 모델
6.6 제안된 아키텍처
6.7 사례 연구
6.8 향후 연구 방향
6.9 결론
7장. 에지 클라우드 아키텍처를 위한 경량 컨테이너 미들웨어
7.1 소개
7.2 연구 배경 및 관련 연구
7.3 경량화 에지 클라우드를 위한 클러스터
7.4 아키텍처 관리 - 스토리지 및 오케스트레이션
7.5 IoT 통합
7.6 에지 클라우드 아키텍처를 위한 보안 관리
7.7 향후 연구 방향
7.8 결론
8장. 포그 컴퓨팅의 데이터 관리
8.1 소개
8.2 연구 배경
8.3 포그 데이터 관리
8.4 향후 연구 방향
8.5 결론
9장. IoT 포그 클라우드 인프라 통합: 시스템 모델링 및 연구 과제
9.1 소개
9.2 실전 예제: 스마트 빌딩
9.3 FogTorchΠ를 이용한 예측 분석
9.4 동기 부여 예제
9.5 관련 연구
9.6 향후 연구 방향
9.7 결론
10장. 사물인터넷IoT 시스템의 보안 및 프라이버시를 위한 머신러닝 활용
10.1 소개
10.2 연구 배경
10.3 IoT 장치 보안을 위한 머신러닝 기술 조사
10.4 포그 컴퓨팅에서 머신러닝
10.5 향후 연구 방향
10.6 결론
3부. 애플리케이션과 이슈
11장. 빅데이터 분석을 위한 포그 컴퓨팅 구현
11.1 소개
11.2 빅데이터 분석
11.3 포그 컴퓨팅 환경에서 데이터 분석
11.4 프로토타입 및 평가
11.5 사례 연구
11.6 관련 연구
11.7 결론
12장. 헬스 모니터링 시스템에서 포그 컴퓨팅의 활용
12.1 소개
12.2 포그 컴퓨팅을 이용한 헬스 모니터링 IoT 기반 시스템의 아키텍처
12.3 스마트 e-헬스 게이트웨이의 포그 컴퓨팅 서비스
12.4 시스템 구현
12.5 사례 연구, 실험 결과, 평가
12.6 연결된 구성 요소의 논의
12.7 포그 컴퓨팅 관련 애플리케이션
12.8 향후 연구 방향
12.9 결론
13장. 에지 컴퓨팅 환경에서 실시간 인간 객체 추적을 위한 스마트 보안 감시 비디오 스트림 프로세싱
13.1 소개
13.2 인간 객체 탐지
13.3 사물(객체) 추적
13.4 경량화 인간 탐지
13.5 사례 연구
13.6 향후 연구 방향
13.7 결론
14장. IoT 포그 클라우드 인프라 통합: 시스템 모델링 및 연구 과제
14.1 소개
14.2 데이터 기반 지능형 교통 시스템
14.3 임무 수행에 필수적인 컴퓨팅 요구 사항
14.4 스마트 교통 애플리케이션을 위한 포그 컴퓨팅
14.5 사례 연구: 지능형 신호등 관리 시스템
14.6 포그 오케스트레이션 과제와 향후 연구 방향
14.7 향후 연구 방향
14.8 결론
15장. 포그 기반 IoT 애플리케이션의 테스트 관점
15.1 소개
15.2 연구 배경
15.3 테스트 관점
15.4 향후 연구 방향
15.5 결론
16장. 포그 컴퓨팅에서 IoT 애플리케이션 운영의 법적인 측면
16.1 소개
16.2 관련 연구
16.3 포그/에지/IoT 애플리케이션 분류
16.4 클라우드, 포그, IoT 애플리케이션에 영향을 미치는 GDPR 제한 사항
16.5 설계 원리에 대한 데이터 보호
16.6 향후 연구 방향
16.7 결론
17장. iFogSim 툴킷을 사용한 포그 및 에지 컴퓨팅 환경의 모델링 및 시뮬레이션
17.1 소개
17.2 iFogSim 시뮬레이터 및 구성 요소
17.3 iFogSIm 설치
17.4 iFogSim을 이용한 시뮬레이션 구축
17.5 시나리오 예제
17.6 배치 정책 시뮬레이션
17.7 스마트 헬스케어 사례 연구
17.8 결론
* 이 책에서 다루는 내용
■ 포그, 에지, 미스티(Mist)와 같은 도메인의 IoT와 새로운 컴퓨팅 패러다임
■ 클라우드 중심과 4G/5G 무선 환경에서 포그 컴퓨팅으로의 전환에 대한 통찰력 제공
■ 가상화, 폴링, 공유 리소스 최적화 방법
■ 잠재적 기술 문제 식별과 가능한 해결 방안 제안
■ 미들웨어, 인터랙션 프로토콜, 자율 관리와 같은 포그와 에지 컴퓨팅 아키텍처 주요 구성 요소
■ 고급 온라인 리소스를 위한 웹 사이트 포털 액세스
* 이 책의 대상 독자
시스템 아키텍트, 실무자, 개발자, 신입 연구원, 대학원생, 포그와 에지 컴퓨팅에 관심있는 사람을 대상으로 한다.
* 이 책의 구성
Part 1은 기초에 중점을 둔 5개의 장으로 구성돼 있다.
1장, ‘사물인터넷 및 새로운 컴퓨팅 패러다임’에서는 CIoT(Cloud-centric IoT) 한계와 함께 IoT 패러다임을 논의한다. 포그 컴퓨팅, 에지 컴퓨팅, 미스트 컴퓨팅과 같은 이러한 한계를 해결할 수 있는 관련 기술 및 새로운 컴퓨팅 패러다임의 주요 장점과 기본 메커니즘을 설명한다. 포그 및 에지 컴퓨팅 환경의 계층 구조을 살펴보고, 포그 및 에지 컴퓨팅이 제공하는 기회와 과제를 철저하게 논의한다.
2장, ‘연합 에지 리소스에서 해결해야 할 과제’는 네트워킹, 관리 및 리소스, 모델링 과제로 구성돼 있다.
3장, ‘IoT 포그 클라우드 인프라 통합: 시스템 모델링 및 연구 과제’에서는 클라우드 컴퓨팅, 포그 컴퓨팅, IoT로 구성된 통합 클라우드 클라우드 투 싱(cloud-to-things) 시스템을 표현하고 평가할 때 필요한 모델링 기술과 관련 문헌을 활용하는 방법을 살펴본다.
4장, ‘5G, 포그, 에지 및 클라우드의 네트워크 슬라이스 관리 및 조정’에서는 5G, 에지/포그, 클라우드 컴퓨팅에서의 네트워크 슬라이싱에 관한 최신 문헌을 알아본다.
5장, ‘포그와 에지 컴퓨팅의 최적화 문제’에서는 포그 컴퓨팅의 최적화 문제에 대한 일반적인 개념적 프레임워크를 설명한다.
Part 2는 미들웨어에 중점을 둔 5개의 장으로 구성돼 있다.
6장, ‘포그 및 에지 컴퓨팅용 미들웨어: 설계 이슈’에서는 제안된 아키텍처와 함께 포그와 에지 컴퓨팅용 미들웨어 설계의 다양한 측면을 설명한다.
7장, ‘에지 클라우드 아키텍처를 위한 경량 컨테이너 미들웨어’에서는 패키지 및 배포 메커니즘의 하나인 컨테이너를 기반으로 하는 에지 클라우드 레퍼런스 아키텍처의 핵심 원리를 설명한다. 또한 제안한 아키텍처 솔루션을 검증하고자 라즈베리 파이 클러스터(Raspberry Pi clusters)를 구축하고 그 실험 결과를 공개한다.
8장, ‘포그 컴퓨팅의 데이터 관리’에서는 포그 컴퓨팅 환경에서 데이터 관리를 위한 개념적 아키텍처를 제안한다. 또한 포그 데이터 관리에 대한 검토와 향후 연구 방향을 논의한다.
9장, ‘포그 애플리케이션 배포를 지원하기 위한 예측 분석’에서는 포그 컴퓨팅에서 애플리케이션 배포를 지원하는 FogTorchΠ 프로토타입(prototype)을 설명한다. 프로토타입은 애플리케이션 처리 및 QoS 요구 사항과 함께 QoS 속성을 예측하고 포그 인프라의 운영 비용을 추정한다.
10장, ‘IoT 시스템의 보안 및 프라이버시를 위한 머신러닝 활용’에서는 포그 컴퓨팅에서의 머신러닝 활용 방안과 함께 IoT 디바이스의 보안을 강화하기 위한 머신러닝 활용 방안을 논의한다.
Part 3은 애플리케이션 및 관련 문제에 초점을 맞추고 있으며 7개의 장으로 구성돼 있다.
11장, ‘빅데이터 분석을 위한 포그 컴퓨팅 구현’에서는 포그 컴퓨팅 환경에서 데이터 분석을 실행하고자 기존의 중앙 집중식 데이터 분석 플랫폼에 배포할 수 있는 포그 엔진 프로토타입을 논의한다. 포그 엔진을 개념적으로 활용하는 스마트 홈 및 스마트 영양 모니터링 시스템 사례를 함께 소개한다.
12장, ‘헬스 모니터링 시스템에서 포그 컴퓨팅 활용’에서는 스마트 e-헬스(e-health) 게이트웨이의 포그 컴퓨팅 서비스를 논의한다. 제안한 시스템은 심전도(electrocardiogram) 모니터링 사례 연구를 구현하고 평가한다.
13장, ‘에지 컴퓨팅 환경에서 실시간 인간 객체 추적을 위한 스마트 보안 감시 비디오 스트림 프로세싱’에서는 자동화된 감시 시스템을 구축하고자 포그 및 에지 컴퓨팅에서 활용할 수 있는 연산과 알고리즘을 비교하고 논의한다.
14장, ‘스마트 교통 애플리케이션 진화를 위한 포그 컴퓨팅 모델’에서는 지능형 교통 관리 시스템(ITSM, Intelligent Traffic Management System) 활용 사례에서 데이터 중심 교통 아키텍처의 컴퓨팅 요구사항을 파악하고 스마트 교통 애플리케이션을 위한 포그 지원 클라우드 기반 컴퓨팅 플랫폼 제안한다.
15장, ‘포그 기반 IoT 애플리케이션의 테스트 관점’에서는 스마트 홈, 스마트 헬스, 스마트 교통 분야를 논의하고 검토한다.
16장, ‘포그 컴퓨팅에서 IoT 애플리케이션 운영의 법적인 측면’에서는 포그/에지/IoT 애플리케이션을 분류하고, GDPR(General Data Protection Regulations)에 의해 도입된 최신 제약(restrictions) 사항을 분석해 이러한 법적 제약이 포그 및 클라우드 환경에서 IoT 애플리케이션의 설계 및 운영에 어떻게 영향을 미치는지를 논의한다.
17장, ‘iFogSim 툴킷을 사용한 포그 및 에지 컴퓨팅 환경의 모델링 및 시뮬레이션’에서는 포그 애플리케이션 개발과 관련된 또 다른 중요한 문제는 포그 컴퓨팅 환경에 방대한 IoT 데이터와 함께 IoT 디바이스, 포그 노드, 클라우드 데이터 센터가 통합돼 있기 때문에 많은 비용이 발생한다는 것이다. 이를 해결하기 위해 iFogSim 시뮬레이터(simulator) 구성 요소를 논의하고, 포그 컴퓨팅 환경을 모델링하기 위한 세부 지침과 함께 설치를 위한 세부 사항을 설명한다.
* 지은이의 말
사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임은 감지 기능이 있거나 태그가 부착된 물리적 객체(물체), 스마트폰, 차량과 같은 모바일 객체, 소비자 가전 기기 그리고 인터넷 환경의 일부로서 냉장고, 텔레비전, 의료기기 등의 가전제품과 같은 사물(things)을 만드는 것으로 대표된다. 클라우드 중심의 CIoT(Cloud-centric IoT) 애플리케이션에서 이러한 사물 센서 데이터는 퍼블릭/프라이빗 클라우드(public/private clouds)에서 데이터 추출(extracted), 축적(accumulated)과 처리(processed) 등이 이뤄지기 때문에 상당한 네트워크 대기 시간이 발생한다. 포그 컴퓨팅은 IoT 애플리케이션 개발 시 게이트웨이, 클라우드렛(cloudlets)과 네트워크 스위치/라우터 등 IoT 계층 전반에 걸쳐 있는 근거리 컴퓨팅 리소스를 주로 활용함으로써 이 문제를 해결한다. 통신 도메인(telecommunication domain)에서 근접 자원(proximity resources)을 활용하는 유사한 접근 방식은 모바일 에지 컴퓨팅(mobile edge computing)이 있다. 포그와 에지 컴퓨팅, 이와 유사한 패러다임의 잠재력을 최대한 활용하고 실현하려면 연구자와 실무자들은 몇 가지 과제를 해결하고 이를 해결하기 위해 적절한 개념과 기술적 솔루션을 개발해야 한다.
이 책의 주요 목적은 포그와 에지 컴퓨팅, 애플리케이션, 아키텍처, 최신 기술을 파악하는 것이다. 이 책은 또한 스마트 홈(smart home), 스마트 시티(smart cities), 과학, 산업, 비즈니스와 소비자 애플리케이션에서 다양한 영역에서 통찰력을 촉진할 수 있는 잠재적인 연구 방향과 최신 IT 기술을 어떻게 포그와 에지 컴퓨팅에 접목할 수 있는지를 연구하고 소개한다.
* 옮긴이의 말
병렬 및 분산 컴퓨팅에 대한 Wiley 시리즈 중 포그와 에지 컴퓨팅에 관한 도서다. 클라우드 컴퓨팅은 현재 많이 보편화되고 있고 많은 기업에서 활용하고 있다. 반면 포그와 에지 컴퓨팅은 2012년 다양한 사물인터넷 디바이스에서 생성된 빅데이터를 처리하기 위해 낮은 지연(Low Latency) 시간을 보장하는 클라우드 컴퓨팅의 확장의 필요성으로 처음 대두됐지만, 아직까지 클라우드 컴퓨팅처럼 보편적으로 활용되고 있지 않다. 그러나 자율주행 자동차(Autonomous Car), 인공지능(Artificial Intelligence), 산업용 로봇(Industrial Robot), 스마트 공장(Smart Factory), 스마트 농장(Smart Farm), 증강현실(Augmented Reality), 사물인터넷(IoT) 등 최신 기술이 보편화되면서 다양한 네트워크 디바이스와 센서에서 생성된 방대한 데이터를 실시간 처리하고 분석하기 위해 조만간 다양한 산업에서 포그와 에지 컴퓨팅 기술을 사용할 것으로 예상된다.
포그와 에지 컴퓨팅은 2018년, 2019년에 전문 시장조사와 컨설팅 업체인 가트너(Gartner)에서 발표한 10대 전략 기술(Cloud to the Edge, Empowered Edge) 중 하나로 선정됐다. 포그 컴퓨팅은 최근 클라우드를 활용한 사물인터넷 시장이 증가함에 따라 엄청난 데이터가 발생하고 낮은 지연 시간을 요구하는 서비스(예: 자율주행 자동차, 스마트 교통 시스템 등)가 점점 늘어나면서 이를 해결하기 위해 새로운 패러다임의 아키텍처로 제안됐다. 포그 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅의 서버와 사물인터넷 디바이스(에지) 사이에 위치하고 에지 노드의 연산뿐 아니라 에지 노드에서 처리된 데이터를 클라우드 컴퓨팅으로 전송한다. 에지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅처럼 중앙 집중형으로 데이터를 분석하고 처리하는 방식이 아니라, 데이터가 생성되는 네트워크의 단말(에지, 가장자리) 장치에서 가장 가까운 곳에서 데이터를 실시간으로 분석하고 처리하는 방식을 말한다. 다시 말해 다양한 곳에서 생성된 대용량의 데이터를 중앙 서버 또는 클라우드 컴퓨팅 저장소에 전송할 필요 없이 네트워크 단말기 근처에서 처리해 즉각적으로 대응이 필요한 서비스에 적합하고, 네트워크의 부하 또한 줄일 수 있다.
포그와 에지 컴퓨팅은 기존의 클라우드 컴퓨팅 기술을 대체하는 것이 아니라 클라우드 컴퓨팅의 단점(네트워크 트래픽 폭증, 전달 시간 지연, 데이터 처리 속도 등)을 보완하기 위해 나온 기술이며, 클라우드 컴퓨팅과 공존하는 형태로 발전할 것이다.
이 책은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT), 5G, 빅데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 등 최신 IT기술을 활용해 자율주행 자동차, 인공지능, 산업용 로봇, 스마트 공장, 스마트 농장, 사물인터넷(IoT) 등에서 생성된 다양한 대용량의 데이터를 대기 시간 없이 실시간 처리하고 분석하기 위한 포그와 에지 컴퓨팅을 효과적으로 설계, 구축하기 위한 지침서다. 그런 의미에서 독자들이 이 책의 출간으로 포그와 에지 컴퓨팅에 대한 쉽고 올바른 이해와 다가올 IT 인프라의 미래에 대한 통찰을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
■ 포그, 에지, 미스티(Mist)와 같은 도메인의 IoT와 새로운 컴퓨팅 패러다임
■ 클라우드 중심과 4G/5G 무선 환경에서 포그 컴퓨팅으로의 전환에 대한 통찰력 제공
■ 가상화, 폴링, 공유 리소스 최적화 방법
■ 잠재적 기술 문제 식별과 가능한 해결 방안 제안
■ 미들웨어, 인터랙션 프로토콜, 자율 관리와 같은 포그와 에지 컴퓨팅 아키텍처 주요 구성 요소
■ 고급 온라인 리소스를 위한 웹 사이트 포털 액세스
* 이 책의 대상 독자
시스템 아키텍트, 실무자, 개발자, 신입 연구원, 대학원생, 포그와 에지 컴퓨팅에 관심있는 사람을 대상으로 한다.
* 이 책의 구성
Part 1은 기초에 중점을 둔 5개의 장으로 구성돼 있다.
1장, ‘사물인터넷 및 새로운 컴퓨팅 패러다임’에서는 CIoT(Cloud-centric IoT) 한계와 함께 IoT 패러다임을 논의한다. 포그 컴퓨팅, 에지 컴퓨팅, 미스트 컴퓨팅과 같은 이러한 한계를 해결할 수 있는 관련 기술 및 새로운 컴퓨팅 패러다임의 주요 장점과 기본 메커니즘을 설명한다. 포그 및 에지 컴퓨팅 환경의 계층 구조을 살펴보고, 포그 및 에지 컴퓨팅이 제공하는 기회와 과제를 철저하게 논의한다.
2장, ‘연합 에지 리소스에서 해결해야 할 과제’는 네트워킹, 관리 및 리소스, 모델링 과제로 구성돼 있다.
3장, ‘IoT 포그 클라우드 인프라 통합: 시스템 모델링 및 연구 과제’에서는 클라우드 컴퓨팅, 포그 컴퓨팅, IoT로 구성된 통합 클라우드 클라우드 투 싱(cloud-to-things) 시스템을 표현하고 평가할 때 필요한 모델링 기술과 관련 문헌을 활용하는 방법을 살펴본다.
4장, ‘5G, 포그, 에지 및 클라우드의 네트워크 슬라이스 관리 및 조정’에서는 5G, 에지/포그, 클라우드 컴퓨팅에서의 네트워크 슬라이싱에 관한 최신 문헌을 알아본다.
5장, ‘포그와 에지 컴퓨팅의 최적화 문제’에서는 포그 컴퓨팅의 최적화 문제에 대한 일반적인 개념적 프레임워크를 설명한다.
Part 2는 미들웨어에 중점을 둔 5개의 장으로 구성돼 있다.
6장, ‘포그 및 에지 컴퓨팅용 미들웨어: 설계 이슈’에서는 제안된 아키텍처와 함께 포그와 에지 컴퓨팅용 미들웨어 설계의 다양한 측면을 설명한다.
7장, ‘에지 클라우드 아키텍처를 위한 경량 컨테이너 미들웨어’에서는 패키지 및 배포 메커니즘의 하나인 컨테이너를 기반으로 하는 에지 클라우드 레퍼런스 아키텍처의 핵심 원리를 설명한다. 또한 제안한 아키텍처 솔루션을 검증하고자 라즈베리 파이 클러스터(Raspberry Pi clusters)를 구축하고 그 실험 결과를 공개한다.
8장, ‘포그 컴퓨팅의 데이터 관리’에서는 포그 컴퓨팅 환경에서 데이터 관리를 위한 개념적 아키텍처를 제안한다. 또한 포그 데이터 관리에 대한 검토와 향후 연구 방향을 논의한다.
9장, ‘포그 애플리케이션 배포를 지원하기 위한 예측 분석’에서는 포그 컴퓨팅에서 애플리케이션 배포를 지원하는 FogTorchΠ 프로토타입(prototype)을 설명한다. 프로토타입은 애플리케이션 처리 및 QoS 요구 사항과 함께 QoS 속성을 예측하고 포그 인프라의 운영 비용을 추정한다.
10장, ‘IoT 시스템의 보안 및 프라이버시를 위한 머신러닝 활용’에서는 포그 컴퓨팅에서의 머신러닝 활용 방안과 함께 IoT 디바이스의 보안을 강화하기 위한 머신러닝 활용 방안을 논의한다.
Part 3은 애플리케이션 및 관련 문제에 초점을 맞추고 있으며 7개의 장으로 구성돼 있다.
11장, ‘빅데이터 분석을 위한 포그 컴퓨팅 구현’에서는 포그 컴퓨팅 환경에서 데이터 분석을 실행하고자 기존의 중앙 집중식 데이터 분석 플랫폼에 배포할 수 있는 포그 엔진 프로토타입을 논의한다. 포그 엔진을 개념적으로 활용하는 스마트 홈 및 스마트 영양 모니터링 시스템 사례를 함께 소개한다.
12장, ‘헬스 모니터링 시스템에서 포그 컴퓨팅 활용’에서는 스마트 e-헬스(e-health) 게이트웨이의 포그 컴퓨팅 서비스를 논의한다. 제안한 시스템은 심전도(electrocardiogram) 모니터링 사례 연구를 구현하고 평가한다.
13장, ‘에지 컴퓨팅 환경에서 실시간 인간 객체 추적을 위한 스마트 보안 감시 비디오 스트림 프로세싱’에서는 자동화된 감시 시스템을 구축하고자 포그 및 에지 컴퓨팅에서 활용할 수 있는 연산과 알고리즘을 비교하고 논의한다.
14장, ‘스마트 교통 애플리케이션 진화를 위한 포그 컴퓨팅 모델’에서는 지능형 교통 관리 시스템(ITSM, Intelligent Traffic Management System) 활용 사례에서 데이터 중심 교통 아키텍처의 컴퓨팅 요구사항을 파악하고 스마트 교통 애플리케이션을 위한 포그 지원 클라우드 기반 컴퓨팅 플랫폼 제안한다.
15장, ‘포그 기반 IoT 애플리케이션의 테스트 관점’에서는 스마트 홈, 스마트 헬스, 스마트 교통 분야를 논의하고 검토한다.
16장, ‘포그 컴퓨팅에서 IoT 애플리케이션 운영의 법적인 측면’에서는 포그/에지/IoT 애플리케이션을 분류하고, GDPR(General Data Protection Regulations)에 의해 도입된 최신 제약(restrictions) 사항을 분석해 이러한 법적 제약이 포그 및 클라우드 환경에서 IoT 애플리케이션의 설계 및 운영에 어떻게 영향을 미치는지를 논의한다.
17장, ‘iFogSim 툴킷을 사용한 포그 및 에지 컴퓨팅 환경의 모델링 및 시뮬레이션’에서는 포그 애플리케이션 개발과 관련된 또 다른 중요한 문제는 포그 컴퓨팅 환경에 방대한 IoT 데이터와 함께 IoT 디바이스, 포그 노드, 클라우드 데이터 센터가 통합돼 있기 때문에 많은 비용이 발생한다는 것이다. 이를 해결하기 위해 iFogSim 시뮬레이터(simulator) 구성 요소를 논의하고, 포그 컴퓨팅 환경을 모델링하기 위한 세부 지침과 함께 설치를 위한 세부 사항을 설명한다.
* 지은이의 말
사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임은 감지 기능이 있거나 태그가 부착된 물리적 객체(물체), 스마트폰, 차량과 같은 모바일 객체, 소비자 가전 기기 그리고 인터넷 환경의 일부로서 냉장고, 텔레비전, 의료기기 등의 가전제품과 같은 사물(things)을 만드는 것으로 대표된다. 클라우드 중심의 CIoT(Cloud-centric IoT) 애플리케이션에서 이러한 사물 센서 데이터는 퍼블릭/프라이빗 클라우드(public/private clouds)에서 데이터 추출(extracted), 축적(accumulated)과 처리(processed) 등이 이뤄지기 때문에 상당한 네트워크 대기 시간이 발생한다. 포그 컴퓨팅은 IoT 애플리케이션 개발 시 게이트웨이, 클라우드렛(cloudlets)과 네트워크 스위치/라우터 등 IoT 계층 전반에 걸쳐 있는 근거리 컴퓨팅 리소스를 주로 활용함으로써 이 문제를 해결한다. 통신 도메인(telecommunication domain)에서 근접 자원(proximity resources)을 활용하는 유사한 접근 방식은 모바일 에지 컴퓨팅(mobile edge computing)이 있다. 포그와 에지 컴퓨팅, 이와 유사한 패러다임의 잠재력을 최대한 활용하고 실현하려면 연구자와 실무자들은 몇 가지 과제를 해결하고 이를 해결하기 위해 적절한 개념과 기술적 솔루션을 개발해야 한다.
이 책의 주요 목적은 포그와 에지 컴퓨팅, 애플리케이션, 아키텍처, 최신 기술을 파악하는 것이다. 이 책은 또한 스마트 홈(smart home), 스마트 시티(smart cities), 과학, 산업, 비즈니스와 소비자 애플리케이션에서 다양한 영역에서 통찰력을 촉진할 수 있는 잠재적인 연구 방향과 최신 IT 기술을 어떻게 포그와 에지 컴퓨팅에 접목할 수 있는지를 연구하고 소개한다.
* 옮긴이의 말
병렬 및 분산 컴퓨팅에 대한 Wiley 시리즈 중 포그와 에지 컴퓨팅에 관한 도서다. 클라우드 컴퓨팅은 현재 많이 보편화되고 있고 많은 기업에서 활용하고 있다. 반면 포그와 에지 컴퓨팅은 2012년 다양한 사물인터넷 디바이스에서 생성된 빅데이터를 처리하기 위해 낮은 지연(Low Latency) 시간을 보장하는 클라우드 컴퓨팅의 확장의 필요성으로 처음 대두됐지만, 아직까지 클라우드 컴퓨팅처럼 보편적으로 활용되고 있지 않다. 그러나 자율주행 자동차(Autonomous Car), 인공지능(Artificial Intelligence), 산업용 로봇(Industrial Robot), 스마트 공장(Smart Factory), 스마트 농장(Smart Farm), 증강현실(Augmented Reality), 사물인터넷(IoT) 등 최신 기술이 보편화되면서 다양한 네트워크 디바이스와 센서에서 생성된 방대한 데이터를 실시간 처리하고 분석하기 위해 조만간 다양한 산업에서 포그와 에지 컴퓨팅 기술을 사용할 것으로 예상된다.
포그와 에지 컴퓨팅은 2018년, 2019년에 전문 시장조사와 컨설팅 업체인 가트너(Gartner)에서 발표한 10대 전략 기술(Cloud to the Edge, Empowered Edge) 중 하나로 선정됐다. 포그 컴퓨팅은 최근 클라우드를 활용한 사물인터넷 시장이 증가함에 따라 엄청난 데이터가 발생하고 낮은 지연 시간을 요구하는 서비스(예: 자율주행 자동차, 스마트 교통 시스템 등)가 점점 늘어나면서 이를 해결하기 위해 새로운 패러다임의 아키텍처로 제안됐다. 포그 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅의 서버와 사물인터넷 디바이스(에지) 사이에 위치하고 에지 노드의 연산뿐 아니라 에지 노드에서 처리된 데이터를 클라우드 컴퓨팅으로 전송한다. 에지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅처럼 중앙 집중형으로 데이터를 분석하고 처리하는 방식이 아니라, 데이터가 생성되는 네트워크의 단말(에지, 가장자리) 장치에서 가장 가까운 곳에서 데이터를 실시간으로 분석하고 처리하는 방식을 말한다. 다시 말해 다양한 곳에서 생성된 대용량의 데이터를 중앙 서버 또는 클라우드 컴퓨팅 저장소에 전송할 필요 없이 네트워크 단말기 근처에서 처리해 즉각적으로 대응이 필요한 서비스에 적합하고, 네트워크의 부하 또한 줄일 수 있다.
포그와 에지 컴퓨팅은 기존의 클라우드 컴퓨팅 기술을 대체하는 것이 아니라 클라우드 컴퓨팅의 단점(네트워크 트래픽 폭증, 전달 시간 지연, 데이터 처리 속도 등)을 보완하기 위해 나온 기술이며, 클라우드 컴퓨팅과 공존하는 형태로 발전할 것이다.
이 책은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT), 5G, 빅데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 등 최신 IT기술을 활용해 자율주행 자동차, 인공지능, 산업용 로봇, 스마트 공장, 스마트 농장, 사물인터넷(IoT) 등에서 생성된 다양한 대용량의 데이터를 대기 시간 없이 실시간 처리하고 분석하기 위한 포그와 에지 컴퓨팅을 효과적으로 설계, 구축하기 위한 지침서다. 그런 의미에서 독자들이 이 책의 출간으로 포그와 에지 컴퓨팅에 대한 쉽고 올바른 이해와 다가올 IT 인프라의 미래에 대한 통찰을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
