팔란티어와 엣지스케일 AI의 Live Edge : AI 큰그림 그리는 팔란티어

끝까지 침투한다: 팔란티어 "라이브 엣지"

팔란티어와 엣지스케일 AI의 Live Edge

 

1. 팔란티어와 엣지스케일 AI는 물리적 시스템에 AI를 대규모로 적용하기 위한 라이브 엣지(Live Edge)솔루션을 공동으로 개발하여, 공장, 병원, 유틸리티 같은 현장에서 AI를 사용할 수 있도록 했습니다.  

 

2. 이 솔루션은 보안, 안정성, 관리 효율성을 바탕으로 WiFi, 셀룰러, 위성 네트워크 등 다양한 경로를 통해 물리적 장치에 AI 소프트웨어를 원활하게 배포하며, 실시간 데이터 처리를 가능하게 합니다.  

 

3. 팔란티어와 엣지스케일 AI는 앞으로도 다년간의 투자와 파트너십을 기반으로 협력하여, AI와 물리적 시스템 사이의 격차를 줄이고, 더욱 확장 가능한 AI 프레임워크를 구축하고 개선할 계획입니다.

 

주요 특징:

1. 엣지 컴퓨팅: Live Edge는 팔란티어의 AI 소프트웨어를 Virtual Connected Edges(VCE)라고 불리는 분산형 클라우드 인프라에 확장시킵니다. 이를 통해 실시간 데이터 처리와 물리적 장비를 제어하여 복잡한 공정 자동화를 가능하게 합니다.
2. AI의 실시간 적용: 제조 공장, 스마트 그리드, 스마트 시티 등의 물리적 시스템에서 데이터를 실시간으로 수집하고 분석해, 효율성을 극대화하고 운영 비용을 줄이는 데 중점을 둡니다.
3. 산업별 맞춤형 솔루션: 주로 제조업, 유틸리티, 스마트 팩토리 등 AI를 통한 자동화가 중요한 산업에 적용될 수 있도록 설계되었습니다.

이 협력을 통해 AI의 실제 적용이 더욱 용이해지며, 고객들은 복잡한 인프라 요구 사항에서 해방되어 더 신속하게 AI 솔루션을 도입할 수 있습니다.

 

대단한 회사입니다. 팔란티어는 AI 소프트웨어 비즈니스에서 강력하고도 안정적이며 실질적인 B2B 시장을 야금야금 선점하고 있습니다. 현 시점에서 가장 독보적이며 가장 미래를 앞서 준비해 나가는 AI 회사로 보입니다. S&P500에 편입된 이후 최근 주가가 매우 높고 고평가 밸류에이션이긴 하나 지속적으로 눈여겨 봐야할 회사임에는 틀림없어 보입니다.

 

* 

 

엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 데이터를 중앙 클라우드 서버가 아닌 네트워크의 가장자리(Edge), 즉 데이터가 생성되는 곳 근처에서 처리하는 컴퓨팅 방식입니다. 이 개념은 특히 IoT(사물 인터넷), 자율주행차, 스마트 공장 등 실시간 데이터 처리가 중요한 분야에서 많이 사용됩니다.

엣지 컴퓨팅의 주요 개념

1. 분산 처리: 엣지 컴퓨팅은 데이터가 생성되는 장치 또는 가까운 로컬 서버에서 데이터 처리를 수행함으로써 중앙 서버로 데이터를 전송할 필요성을 줄입니다. 이를 통해 처리 속도를 높이고, 지연 시간을 최소화할 수 있습니다.
2. 데이터 오프로드: 대량의 데이터를 중앙 클라우드로 보내지 않고 가까운 장치에서 처리하기 때문에 네트워크 대역폭 부담이 줄어듭니다. 이는 자율주행차나 스마트 시티와 같은 환경에서 실시간 대응을 가능하게 합니다.
3. 보안 및 프라이버시 강화: 민감한 데이터를 로컬에서 처리함으로써 보안과 프라이버시가 강화됩니다. 데이터를 외부 서버로 보내지 않기 때문에 데이터 유출 위험이 줄어듭니다.
4. 실시간 응답성: 제조업이나 의료 분야에서 기계와 기기 간의 실시간 의사결정이 중요한데, 엣지 컴퓨팅은 이러한 실시간 요구를 충족할 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행차는 주변 환경의 데이터를 즉시 분석해 실시간으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅의 장점

• 저지연성: 중앙 서버로 데이터를 전송하는 대신 로컬에서 처리하기 때문에 지연 시간이 크게 줄어듭니다. 이는 실시간 반응이 중요한 애플리케이션에 필수적입니다.
• 네트워크 비용 절감: 중앙 클라우드로 보내는 데이터 양을 줄여 네트워크 비용을 절감할 수 있습니다.
• 보안성: 데이터가 로컬에서 처리되기 때문에 외부 해킹 위험이 줄어듭니다.

엣지 컴퓨팅의 활용 사례

1. 자율주행차: 자율주행차는 도로 상황과 같은 데이터를 실시간으로 처리해 즉각적인 결정을 내려야 합니다. 엣지 컴퓨팅은 중앙 서버로 전송하는 시간 없이 차량 내에서 데이터를 처리할 수 있습니다.
2. 스마트 공장: 제조업에서는 기계들이 실시간으로 데이터를 수집하고 이를 기반으로 즉각적인 결정을 내려야 합니다. 엣지 컴퓨팅을 통해 공장의 기계들이 자체적으로 데이터를 분석하고 처리할 수 있습니다.
3. 헬스케어: 환자의 상태를 모니터링하는 장치들이 데이터를 로컬에서 처리해 즉각적인 피드백을 제공함으로써 의료진의 빠른 대응을 지원할 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅은 앞으로도 5G와 IoT의 발전과 함께 더욱 중요한 기술로 자리잡을 것으로 예상되며, 특히 실시간 대응이 필요한 산업에서 광범위하게 활용될 것입니다

 

*

 

엣지 컴퓨팅과 과거의 온프레미스(on-premise) 시스템은 유사한 개념을 일부 공유하지만, 중요한 차이점들이 있습니다.

1. 온프레미스와 엣지 컴퓨팅의 기본 개념

• 온프레미스는 기업이 데이터 처리와 저장을 자사 서버 및 장비에서 자체적으로 운영하는 방식입니다. 클라우드 도입 이전에는 모든 데이터와 애플리케이션을 물리적 장비에서 처리했으며, 회사 내에서 자체적으로 IT 인프라를 관리했습니다. 이는 보안과 통제력이 강하지만, 확장성, 유연성이 떨어지고 유지 관리 비용이 높았습니다.
• 엣지 컴퓨팅은 데이터를 생성되는 위치 근처(엣지)에서 처리하는 방식입니다. 이때도 로컬 처리가 이루어지지만, 엣지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅과 결합되어 데이터를 처리합니다. 엣지 컴퓨팅은 클라우드와 연결되어 있지만, 실시간 처리가 필요한 데이터를 로컬에서 처리해 지연을 줄이고 실시간 대응이 가능하게 하는 것이 목적입니다. 엣지 컴퓨팅은 분산형 처리의 장점을 유지하면서, 클라우드의 확장성과 연결성을 활용합니다.

2. 차이점

• 확장성 및 연결성: 온프레미스는 물리적 인프라에 의존하며 확장하려면 장비를 추가 구입하고 설치해야 합니다. 엣지 컴퓨팅은 클라우드와 연결되어 더 유연한 확장이 가능합니다. 엣지 컴퓨팅은 중앙 서버와 데이터를 동기화하면서도 로컬에서 빠르게 처리할 수 있어 확장성과 실시간성을 동시에 제공합니다.
• 유연성: 온프레미스는 특정 장소에서만 데이터 처리가 가능하지만, 엣지 컴퓨팅은 IoT 기기나 이동 장비와 같은 물리적 시스템의 근처에서 데이터를 처리할 수 있습니다. 이로 인해 실시간 데이터 분석과 처리가 필요한 다양한 환경에서 적용이 가능합니다.
• 데이터 흐름: 온프레미스는 보통 회사 내부에 국한된 시스템입니다. 반면, 엣지 컴퓨팅은 로컬에서 데이터 처리를 하지만, 필요에 따라 클라우드로 데이터를 전송하여 대규모 분석이나 장기 보관을 진행합니다. 엣지 컴퓨팅은 실시간 분석이 필요한 부분은 로컬에서 처리하고, 덜 시급한 부분은 클라우드에서 처리하는 혼합 접근을 사용합니다.

3. 엣지 컴퓨팅의 특징

• 저지연성: 온프레미스와 달리 엣지 컴퓨팅은 분산형 데이터 처리를 통해 지연 시간을 최소화하고, 클라우드를 통해 더 큰 데이터를 관리합니다.
• AI 및 IoT 통합: 엣지 컴퓨팅은 AI와 IoT 기술과 결합해, 자율주행차나 스마트 팩토리와 같이 실시간 데이터 처리가 중요한 환경에서 필수적인 역할을 합니다.

결론적으로, 온프레미스는 회사 내부에서 완전히 자율적으로 데이터와 애플리케이션을 관리하는 방식이고, 엣지 컴퓨팅은 클라우드와 로컬의 장점을 결합하여 실시간 처리와 유연한 확장성을 제공하는 새로운 방식입니다.