에지 AI와 클라우드 AI - 어떤 것이 비즈니스 더 적합할까요?

 

Edge AI vs Cloud AI - Which One's Better for Business?

 

에지 AI 대 클라우드 AI

 

Edge AI와 Cloud AI의 차이점은 주로 머신 러닝 및 딥 러닝 사용 사례에 대한 차이점에서 비롯 됩니다.

딥 러닝 알고리즘은 집약적인 처리가 필요하므로 하드웨어 성능이 중요한 요소가 되고 있습니다.

클라우드 AI는 뛰어난 성능을 제공할 수 있지만 데이터 전송 프로세스의 대기 시간이나 네트워크의 보안 위협을 감안하면 대부분의 딥 러닝 애플리케이션을 클라우드로 전환 할 수는 없습니다.

이러한 이유로 Edge AI는 Edge AI와 Cloud AI의 주요 차이점을 살펴보기 전에 각각의 개념에 대해서 정의해 보도록 합시다.

 

용어로써 Edge AI와 Cloud AI 는 어떤 것일까?

Edge AI에 대한 보다 명확한 그림을 그려보기 위해서 비디오 분석을 사용하는 노트북, 스마트 스피커, 로봇, 드론, 자율 주행 자동차 및 HomeCam과 같은 장치를 생각해 봅시다.

Edge AI를 사용하면 이런 알고리즘들이 위와 같은 장치에 가까운 서버 또는 해당 장치 자체에서 직접 처리됩니다.

이 로컬화 되거나 on-device processing을 통해서 장치는 인터넷이나 클라우드 연결 없이 밀리초 내에 결정을 내릴 수 있게 됩니다. 기본적으로 장치가 데이터를 생성하면 온보드 알고리즘이 데이터를 사용할 수 있습니다.

거의 모든 작업 공간들이 Edge AI가 제공하는 실시간 처리의 이점을 누릴 수 있는 기능들을 가지게 됩니다. Edge AI는 가능한 사용 사례에 대한 경계가 없으며 앞으로도 수 년간 계속 번창할 것입니다.

 

하지만 Cloud AI는 어떨까요?간단히 말해서 클라우드 기술은 클라우드를 통해 컴퓨팅 서비스를 제공 받습니다. 이러한 컴퓨팅 서비스에는 분석, 데이터베이스, 소프트웨어, 네트워킹, 서버, 스토리지 및 인공 지능에 대한 액세스 등이 포함됩니다.

Cloud AI는 인공 지능과 클라우드 컴퓨팅을 융합하는 개념입니다. Cloud AI는 AI 소프트웨어와 하드웨어를 결합하여 비즈니스에 액세스 권한을 제공합니다. 동시에 AI 기술로 역량을 강화합니다.

이와 같이 AI 클라우드는 많은 AI 프로젝트와 흥미로운 사용 사례를 지원합니다. 클라우드 기반 AI는 상황을 예측하고 수집된 모든 데이터에서 학습하며 문제가 발생하기 전에 파악할 수 있습니다.

 

Edge AI와 Cloud AI 간의 5가지 장단점

첫째, Edge AI와 Cloud AI는 같은 것이 아니며 서로를 대신할 수 있는 기술도 아닙니다.

대신 두 가지가 함께 동작 할 수 있으며 비즈니스가 각각의 강점을 활용할 수 있도록 합니다.

예를 들어 Cloud AI는 시간에 얽매이지 않는 데이터를 처리하는 방식으로 작동할 수 있는 반면 Edge AI는 시간에 더 민감한 데이터를 처리할 수 있습니다.

 

Edge AI와 클라우드 기반 AI 간의 5가지 장단점을 살펴봅시다.

 

1. 에너지 소비

일반적으로 IT 전문가들은 Cloud AI에 대해서는 에너지 제한에 대해 걱정하지 않지만 Edge AI에서는 이를 고려해야 한다고 합니다.

이는 AI 모델이 Edge에서 항상 사용할 수 있는 것은 아닌 많은 처리 능력을 필요로 하기 때문입니다. 이 문제는 처리 능력 요구 사항이 많기 때문에 딥 러닝 알고리즘을 실행할 때 특히 관련이 있습니다.

다행히 TinyML(Edge용으로 특별히 설계된 기계 학습) ) 및 AI 가속기로 알려진 특수 AI 하드웨어는 모델의 크기와 전력 요구 사항을 줄여 Edge에서 사용하도록 최적화함으로써 도움이 될 수 있습니다.

 

2. 연결 문제

지속적인 연결은 많은 AI 사용 사례에 필수적 요소입니다. 자율주행차가 그 좋은 예가 될 것입니다. 안전하게 계속 운행 하기 위해서는 지속적인 연결이 필요합니다. 완벽하게 동작하기 위해 안정적인 인터넷 연결이 필요하지 않는 Edge AI가 제공 되어야 합니다.

 

3. 처리 능력

전체적으로 Edge AI는 클라우드 기반 AI만큼 업그레이드하기 쉽지 않습니다. 이는 시기 적절한 업데이트가 Edge 지원 장치의 처리 능력에 영향을 미치기 때문에 더욱 문제가 됩니다.

. Xailient의 Orchestrait와 같은 AI 관리 플랫폼은 빠른 업데이트와 다양한 Edge AI 관리 도구를 제공하여 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

4. 대기 시간 고려 사항

클라우드 AI의 가장 큰 관심사 중 하나는 대기 시간(latency)입니다.

클라우드를 사용하여 AI 작업을 수행할 때 중앙 집중식 클라우드 서버로 데이터를 장거리로 전송해야만 합니다.

때로는 이러한 서버가 수천 마일 떨어져 있어 지연이 발생할 수 있습니다. 또한 오늘날 전례 없는 양의 데이터가 생성되면 클라우드에 과부하가 걸리고 대역폭 문제로 인해 문제가 발생할 수 있습니다.

Edge AI를 사용하면 완벽하게 처리 됩니다. - 통신 지연을 줄이거 나 없애기 위해 장치 또는 가능한 한 장치에 가깝게 배치하십시오.

 

5. 보안 보호

민감한 정보 처리는 보안 향상을 위해 Edge AI를 사용하여 로컬에서 수행하는 것이 가장 좋습니다. 실제로 Cloud AI는 상당한 양의 보안을 제공하지만 데이터는 전송 중 해킹에 가장 취약합니다. 따라서 데이터를 로컬 또는 on-device 형태로 유지하는 것이 민감한 데이터를 보호하는 최선의 방법입니다.

 

조직들이 Edge AI로 전환하는 이유

기업은 주로 비용과 대기 시간 이점 때문에 Edge AI로 전환하고 있습니다. 기업은 대기 시간 문제를 고려할 때 Cloud AI보다 Edge AI를 선호할 수 있습니다.

그 외에도 원격 위치에서 AI 워크로드를 실행할 때 Cloud AI보다 Edge AI를 더 선호합니다. Edge AI는 인터넷 연결이 거의 또는 전혀 없는 영역에서 확실한 선택입니다. 그럼에도 불구하고 회사는 여전히 대부분의 AI 워크로드에 클라우드를 사용합니다.

그들은 운영 프로세스에 적용할 수 있는 Cloud AI의 이점을 얻는 것을 목표로 합니다. 특히 조직은 인공 지능, 로봇 공학, 기계 학습, IoT, 가상 현실 및 증강 현실에 관심이 있습니다.

 

특히 IoT와 관련하여 기업이 이 기술에 지속적으로 투자하고 레거시 자산과 점점 더 많은 센서를 추가함에 따라 대역폭 부하가 빠르게 증가 할 것입니다.

 

Edge AI는 Edge 지원 IoT 장치 자체에서 발생하는 모든 프로세싱으로 실시간 통찰력을 제공함으로써 이 문제를 해결합니다.

Edge AI를 사용하면 IoT 장치에서 생성된 데이터가 네트워크를 막히지 않고 로컬 Wi-Fi의 트래픽을 완화할 수 있습니다. Edge AI는 비즈니스 환경에서 IoT 장치를 위한 탁월한 선택입니다.

간단히 말해 조직이 AI의 고성능을 유지하면서 보안 조치, 대기 시간 문제, 대역폭 및 비용을 고려함에 따라 Edge AI의 인기가 높아지고 있습니다.

 

엣지와 클라우드가 협력하여 AI를 제공할 수 있을까?

모든 경우에 Edge AI와 Cloud AI 중에서 선택해야 한다는 것은 맞는 얘기는 아닙니다.

대신 Edge AI와 Cloud AI를 통합함으로써 기업은 이 두 기술을 최대한 활용할 수 있는 기회를 만들게 될 것입니다.

Edge AI는 실시간 의사 결정 작업을 실행하는 플랫폼으로 서비스를 제공합니다. (Edge AI serves as a platform) 

반면 클라우드 AI는 모델의 지속적인 학습을 촉진하여 성능을 향상시키고 AI에 대한 지속적인 학습을 제공하는 플랫폼입니다.

 

마지막에 또 영어 문제가 나오네요~~

Who says you can’t have your cake and eat it too?

 

You can't have your cake and eat it too. (케이크를 먹으면서 동시에 가지고 있을 수는 없다.)

 

이상.