Edge는 인프라 르네상스를 주도하고 있습니다.

고대에는 인터넷에 대한 접근이 하드웨어 모뎀을 감당하고 운영할 수 있는 사람들에게만 제한되었습니다. 하드웨어와 헤이즈 명령 세트의 불협화음적인 비명소리는 어두운 시기를 겪은 사람들의 기억에 지울 수 없이 새겨졌습니다.

급성장하는 인터넷에 대한 보다 광범위한 접근은 CompuServe와 AOL과 같은 소프트웨어가 등장할 때까지 이루어지지 않았습니다. 이러한 소프트웨어는 모뎀을 운영할 여유는 있지만 구매할 수 없는 사람들이 "월드 와이드 웹을 서핑"할 수 있는 기능을 제공했습니다.

시간이 흐르면서 오늘날에는 40억 명이 넘는 사람들이 인터넷에 접속할 수 있게 되었는데, 이는 전 세계 인구의 절반이 넘는 수입니다.

그 수단은 변하지 않았습니다. 가정 내 평균 7.8개 기기와 해당 기기가 인터넷에 연결하는 앱 간의 연결을 유지하는 힘든 작업을 수행하는 인프라가 아직 존재합니다. 변화한 것은 인프라를 운영하기 위한 사용자의 요구와, 해당 인프라가 제공하는 서비스를 활용하기 위한 소프트웨어에 대한 요구 사항입니다. 모뎀과 라우터는 이제 필수품이 되었으며, 사용과 조작의 편리함이 주요 판매 포인트입니다.

하지만 점점 더 많은 소비자 계층은 기술적 역량, 최적화, 그리고 더 높은 비용이 들더라도 성능을 개선할 수 있는 옵션에 더 관심을 갖고 있습니다. 그들은 성능 문제에 대한 해답을 제공하는 최적화된 인프라를 원합니다. 이런 이점을 내세우는 "프로" 기기들은 더 높은 가격을 요구할 수도 있다. 즉, Netgear는 현재 "하이엔드" WiFi 라우터 시장의 51%를 점유하고 있으며, 이는 주로 게임 중심 라우터인 "프로" 라인에 기인합니다. 여기서 저는 하나… 혹은 둘…을 소유하고 있다는 것을 고백합니다. 게임에서는 지연이 가장 중요하다는 걸 우리 모두 알고 있거든요.

이러한 기술 주기는 종종 혁신의 S-곡선 이론으로 표현됩니다.
 

이런 순환은 거의 모든 산업에서 나타납니다. 전문화에서 상품화, 혁신에 이르기까지 제품은 동일한 변화를 거칩니다. 우리는 현재 혁신의 창, 즉 인프라 르네상스의 직전에 서 있습니다.

가치 추출

인프라의 상품화로 인해 애플리케이션 워크로드가 다양하고 특화되었음에도 불구하고 비효율성이 발생했습니다.

인프라는 더 이상 암호화나 고급 분석과 같은 특정 유형의 워크로드에 대한 리소스를 제공하는 데 초점을 맞추지 않습니다. 인터넷 트래픽의 속도와 양이 증가함에 따라 확장 전략도 수직적 규모에서 수평적 모델로 전환되어야 했습니다. 무어의 법칙이 쇠퇴하거나 적어도 처리 능력에 대한 수요를 따라가지 못함에 따라 수평적이고 소프트웨어만 사용하는 시스템의 규모의 경제성은 제한적입니다. 성과에 부정적인 영향이 없다면, 디지털 서비스에 대한 수요와 함께 확장 비용이 증가함에 따라 수익이 감소할 것입니다. 이 모델은 작동하지만 비효율적이며 규모의 경제를 개선하는 데 사용할 수 있는 미활용 처리 능력이 그대로 남아 있습니다.

기술의 순환적 특성은 이러한 미활용 처리 능력을 활용할 수 있는 최적화된 인프라에 대한 필요성이 절실하다는 것을 보여줍니다.

인프라에는 가치가 있습니다. 우리는 이런 일을 집에서, 시장에서, 학교에서 볼 수 있습니다. 문제는 인프라와 최적화된 구성요소의 가치가 아니다. 다음 사항을 고려하세요. 

퍼블릭 클라우드에서 공급업체는 이를 인식하고 최적화된 인프라를 위한 기반을 마련하고 있습니다. Amazon에서 제공하는 266개의 인스턴스 유형 중 이미 상당수의 "최적화된" 인스턴스가 있습니다. 각 인스턴스는 메모리, I/O, 컴퓨팅, 스토리지 등의 리소스를 최적화하여 인프라에서 가치를 추출하는 데 중점을 둡니다. 적절한 최적화된 인프라를 통해 작업 부하 요구사항을 충족시키면 비용 효율성을 얻을 수 있습니다. 대용량 실시간 분석을 최적화해야 하는 필요성으로 인해 GPU 및 FPGA 지원 인스턴스도 점점 늘어나고 있습니다. 

이러한 대상 인스턴스가 존재하는 이유는 성능 및 용량 요구 사항이 처리해야 할 AI/ML 기능의 유형 에 따라 크게 결정되기 때문입니다. 일부 기능은 더 높은 저장 비트와 빠른 메모리 대역폭이 더 적합하지만, 다른 기능은 더 빠른 클록 속도나 더 많은 CUDA 코어가 있을 때 더 나은 성능을 발휘합니다. 특정 응용 프로그램에는 인프라에 대한 요구 사항이 적용됩니다.

최근 NVIDIA가 Arm 을 인수한 사례를 살펴보겠습니다. 400억 달러라는 엄청난 가격은 분산형 AI에 의해 주도되는 미래에 대한 투자로 정당화됩니다. 이러한 기능은 부분적으로 전문 하드웨어를 활용하여 활성화됩니다. 

가장자리까지 확장

기업들이 데이터 생성을 늘리고 이를 통해 비즈니스 가치를 추출하려고 하면서 AI와 ML을 기반으로 한 분석 및 자동화가 이러한 과제에 활용될 가능성이 큽니다. 이는 최적화된 인프라로부터 이익을 얻을 수 있는 워크로드 유형이지만, 현재로서는 그 이점을 활용할 가능성이 가장 낮은 워크로드입니다.

오늘날 데이터 센터와 퍼블릭 클라우드는 이러한 인프라 르네상스의 이점을 활용하는 데 가장 유능하지만, 모든 기업이 고성능 하드웨어의 이점을 누릴 수 있는 능력을 확대하려는 최근의 움직임은 이러한 움직임이 계속될 것임을 시사합니다. 기술이 더 이상 데이터 센터에만 국한되지 않고 커피포트와 스마트폰에 존재하는 것처럼 하드웨어 최적화에 대한 관심이 다시 증가하면서 강력한 컴퓨팅을 인터넷의 엣지까지 분산시킬 수 있게 되었고, 이를 통해 향상된 처리 능력과 데이터를 제공해 AI 기반 분석을 촉진할 수 있게 되었습니다.

모든 기업이 AI와 분석의 이점을 얻을 수 있는 능력은 디지털 혁신의 3단계를 통해 고객 여정을 가속화하고자 하는 우리가 해결해야 할 과제 중 하나입니다. 그리고 이러한 과제는 궁극적으로 인프라 르네상스를 통해 부분적으로 해결될 것입니다.