물류 네트워크가 날로 복잡해지면서, 각종 장비와 차량, 창고에서 쏟아지는 실시간 데이터의 양이 폭증하고 있습니다. 모든 데이터를 중앙 서버로 보내 처리하는 기존 클라우드 방식으로는 대규모 물류 운영에 필요한 속도와 안정성을 확보하기 어려워졌습니다.
이런 문제를 해결하기 위해 '엣지 컴퓨팅(Edge Computing)'이 주목받고 있습니다. 엣지 컴퓨팅이란 데이터가 발생하는 현장(엣지)에서 바로 처리하는 분산 컴퓨팅 기술로, 중앙 서버까지 데이터를 전송하는 시간을 줄여 응답 속도를 높이고 시스템 안정성을 크게 개선할 수 있습니다. 하지만 물류 현장에 엣지 컴퓨팅을 도입하려면 여러 기술적, 운영적 난제들을 해결해야 합니다.
물류 현장의 엣지 컴퓨팅, 어떤 어려움이 있을까요?
첫 번째, 네트워크와 장비 관리의 복잡성입니다.
현장에서 데이터를 처리한다고 해도, 특히 외딴 창고나 항만, 운송 중인 차량에서는 네트워크 상태가 불안정해 예상치 못한 지연시간(Latency, 데이터 전송 요청부터 응답까지의 시간)이 발생할 수 있습니다. 수많은 연결 장비들 사이에서 한정된 네트워크 대역폭(Bandwidth, 단위 시간당 전송할 수 있는 데이터 양)을 효율적으로 배분하는 것도 까다로운 문제입니다.
일반적인 물류 네트워크에서는 IoT 센서, 카메라, 자율주행 차량, 모바일 단말기 등 수천 개의 장비를 관리해야 합니다. 각각의 장비를 프로비저닝(Provisioning, 시스템 자원을 할당하고 배치하는 과정)하고, 업데이트하고, 모니터링하는 일은 엄청난 관리 부담을 가져옵니다. 더욱이 각 장비는 언제든 고장날 수 있는 잠재적 위험 요소이기도 합니다.
두 번째, 보안과 표준화 문제입니다.
중앙 서버와 달리 현장의 엣지 장비들은 물리적으로 접근하기 쉬워 해킹이나 무단 조작에 취약합니다. 배송 정보, 고객 데이터, 운영 정보 등 민감한 데이터를 보호하는 것이 지속적인 과제입니다.
업계 표준이 부족한 것도 문제입니다. 제조사마다 서로 다른 통신 프로토콜과 시스템을 사용해 시스템 통합 작업이 복잡하고 비용이 많이 듭니다.
세 번째, AI 모델 최적화와 비용 부담입니다.