5G AI and Cloud - World Technology Conference 2019(Kieun Park NBP CTO)

5G, AI, 그리고 클라우드
2019.6.27

시작하며
클라우드 컴퓨팅 기술이 보편화되면서 다양한 산업에 적용이 되고 있습니다. 클라우드에서
제공되는 AI 기능을 이용한 서비스 개발도 속속 등장하고 있습니다. 아울러 최근 5G와 새로
운 IoT 등의 기술 등이 등장하면서 엣지 컴퓨팅에 대한 관심도 증폭되고 있습니다.
클라우드 컴퓨팅과 AI의 관계, 그리고 새로이 등장한 5G 기술이 접목되면서 어떤 미래가 전
개되는지 살펴보도록 하겠습니다. 초고속, 초저지연의 특성을 가진 5G가 현실이 되면서, 5G
로 인해 기존의 AI와 클라우드 서비스의 활용 방식이 어떻게 변화되는지 살펴보도록 하겠습
니다.
아울러 NAVER CLOUD PLATFORM에서는 어떤 준비들을 하고 있는지 소개합니다.

Now, The Cloud is “Super Normal”
22% 69%
Hybrid
3% Private Cloud
Only
Public Cloud
Only
Public = 91% Private = 72%
Source: RightScale 2019 State of the Cloud Report from Flexera
94% of Respondents Using Cloud
Enterprise Workloads in Cloud
1000+ employees
Public Cloud
Private Cloud
Non-Cloud
33%
46%
21%
SMB Workloads in Cloud
<1000 employees
Public Cloud
Private Cloud
Non-Cloud
43%
35%
22%

클라우드란? NIST 클라우드 컴퓨팅 정의
주요 특징:
서비스 모델:
배포 모델:
클라우드 컴퓨팅은 어디에서나 동작하고 편리하며, 최소한의 관리 노력이나 서비스 제공자와의 상호 작용을 통해 빠르게 제공하고 배포할
수 있는 구성 가능한 컴퓨팅 자원(예: 네트워크나 서버, 저장소, 애플리케이션 및 서비스 )의 공유 풀에 주문형 네트워크로 접근 가능한 모델
입니다. 이 클라우드 모델은 다섯 가지의 필수 특성과 세 개의 서비스 모델 그리고 네 가지 배포 모델로 구성됩니다.
On-demand self-service. Broad network access
Resource pooling Rapid elasticity Measured service
Software as a
Service (SaaS)
Platform as a
Service (PaaS)
Infrastructure as a
Service (IaaS)
Private
cloud
Community
cloud
Public
cloud
Hybrid
cloud

Cloud Computing
Gartner
Cloud computing is a critical
component of business and IT as
next-generation technologies
and initiatives (such as digital
business, the IoT and artificial
intelligence) storm into reality.
Cloud Computing Primer for 2018
❝
❞
HARVARD BUSINESS REVIEW
The ability of “renting” IT
resources has also aided
young firms to survive and
increase productivity.
Research: Cloud Computing Is Helping Smaller, Newer
Firms Compete
❝
❞
쉽게 말하면 클라우드 컴퓨팅은 서비스 제공자가 클라우드 데이터센터에 미리 준비해 놓은 서버, 스토리지, 데이터베이스,
네트워킹, 소프트웨어, 분석, 인텔리전스 등의 컴퓨팅 서비스를 네트워크 접속을 통해 사용하는 것입니다.

클라우드 이점 : 클라우드를 사용하면 무엇이 좋아지는가?
Public Cloud
비즈니스 유연성
 준비된 인프라
Up Front 투자 없음
 종량제 요금 모델
빠른 글로벌 서비스 시작
 클라우드 리전 이용
강화된 보안 환경
 강력한 보안 서비스
Traditional Infrastructure
운영 인력 유지
IT 인프라에
지속적 투자
과투자 혹은
용량 부족
계속 늘어나는
복잡성
클라우드 사업자는 규모의 경제를 통해 충분한 인프라 용량과 준비된 클라우드 상품을 제공

서비스
포트폴리오
GLOBAL SERVICE
SUPPORTHYBRID CLOUD
Global Backbone Network
Global Region : Korea, Japan, Singapore, Hong Kong, US-West, Europe,
US-East, Thailand, Taiwan, Vietnam, China
Global Latency Status
COMPUTE STORAGE NETWORKING
Auto
Scaling
Server SSD
Server
Bare
Metal
GPU
Server
Block
Storage
NAS Object
Storage
Archive
Storage
Load
Balancer
NAT
Gateway
DNS GRM
CDN
IPSec
VPN
MANAGEMENT
SECURITY
Monitoring
Sub Account
Cloud Activity
Tracer
Web Service
Monitoring
Network
Traffic Monitoring
ACG
Secure Zone
(Firewall)
Security Monitoring
(IDS, IPS, WAF)
File/Site/App
Safer
System/Web/App
Checker
SSL VPN
Certificate
Manager
KMS
BIZ APPLICATION MARKET PLACE
DATABASE ANALYTICS MEDIA
Cloud DB
for MySQL
Cloud DB
for MSSQL
Cloud DB
for Redis
MSSQLMySQL
PostgreSQL
MariaDB
CUBRIDRedis
Cloud Log
Analytics
RUA ELSA Image
Optimizer
VOD
Transcoder
Live
Transcoder
AI SERVICE
APPLICATION
SERVICE
CFRCSSCSR
KNRNMTSMT
TensorFlow
Server/Cluster
Workplace (g)
Workplace (k)
SaaS Solution ISV Solution
Education
Geo
Location
Maps CAPTCHA
Short
URL
API
Gateway
Search
Trend
DEV TOOLS
Simple
RabitMQ
SENS
Jenkins Source
Commit
Biz Support
Partner Support
Tech Support
Customer Support
(*)2019년 4월 기준
HPC
Data
Teleporter
Chatbot
Backup
Source
Build
Source
Deploy
Source
Pipeline
Pinpoint Outbound
Mailer
Cloud
Hadoop
Cloud Search
VDS
Cloud
Function
Container
Registry
Global
CDN
Tools
Cloud Connect Vmware on NCP
Gamepot
GAME
Kubernetes
Service
Tibero
공공기관용 동시 제공 상품
전체 상품 119개
공공 DR 존

네이버 클라우드 플랫폼

공공기관용 네이버 클라우드 플랫폼

글로벌 리전 세계 10개 국에 인프라를 운영하고 있으며, 6개의 글로벌 리전 보유
각 리전 간에는 NBP 전용선 글로벌 백본을 통한 사설 통신

2019년 클라우드 동향
특정 클라우드에 기술적으로 종속되지 않고
하나의 어플리케이션 실행 환경(플랫폼)을 이용
한 사업자의 대형 장애에도 비즈니스 연속성을 확보

클라우드 기반 IoT, Big Data, AI, Blockchain, …
Cloud
IoT
Big Data
AI
Blockchain
Cloud-based
Blockchain
Cloud-based
Big Data
Cloud-based
AI
Cloud-based
IoT
수만 수십만 IoT 디바이스에서
초단위로 수집되는 엄청난 양의 IoT 데이터
빠른 처리 속도, 가변적인 데이터 저장 용량,
예상치 못한 트래픽 변화도 수용
수십 수백 TB의 데이터 용량을
비용 효율적으로 프로세싱하기 위한 플랫폼
다양한 데이터 탐색 도구, 데이터 분석 도구
필요할 때 쉽게 쓸 수 있는 서비스
블록 체인은 인터넷 기반의 분산 컴퓨팅 기술
클라우드에서 서비스/플랫폼 형태로
제공되는 블록 체인 기능
빠른 기계 학습(ML/DL) 훈련을 위해
고가의 고성능 컴퓨팅 자원 필요
비용 효율적인 AI 개발 환경
API 형태로 제공되는 이미 만들어진
다양한 AI 서비스
as-a-Service

AI, Machine Learning, Deep Learning
AI :
Engineering of making intelligent machine
and programs
Intelligence demonstrated by machine
Any technique which enables computers to
mimic human behavior
ML :
Ability to learn without being explicitly
programmed
Giving computers the skills to learn without
explicit programming
Subnet of AI techniques which use statistical
methods to enable machines to improve
with experiences
DL :
Leaning based on deep neural network
Subset of ML which make the computation
of multi-layer neural network feasible
Deep learning breakthroughs drive AI boom

Source: https://www.abe.ai/blog/artificial-intelligence-data-science/

Source: https://medium.com/eliza-effect/ai-ml-and-deep-learning-whats-the-difference-ba6bb2223589/

Source: https://www.abe.ai/blog/artificial-intelligence-data-science/
https://www.slideshare.net/AndrKarpitenko/knowledge-discovery-65586755
http://web.stanford.edu/class/cs224n/

머신러닝은 데이터로부터 학습하도록 컴퓨터를 프로그램밍하는 과학(혹은 기법)입니다.
출처: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

AI-as-a-Service
Types of AIaaS
Bots and digital assistance
Cognitive computing APIs
Machine learning frameworks
Benefits of AIaaS
Advanced infrastructure
at a fraction of the cost
Pay for what you use.
Usability, Scalability

최신 AI 기술과 클라우드 서비스
AI service based
on the newest
technology
Learning based
on Naver’s
abundant data
High performance
computing power

Cloud AIaaS : Bots and digital assistance

Cloud AIaaS : Cognitive computing APIs
내일 부산 가는
KTX 시간표 알려줘
클라우드 상의 Clova 음성 인식
엔진에서 텍스트로 변환
KORAIL Extension에서 사
용자 요청을 전달받아 컨텐
츠를 제공
Intent : InfoRequest
Slots : {12/26},{KTX},{시간표},{부
산},{서울}
Output Speech : “내일 12월 26일
서울에서 부산가는 KTX 열차 시간표
를 알려드립니다. …”
Clova Speech
Recognition
Clova Speech
Synthesis
내일 12월 26일
서울에서 부산가는
KTX 열차 시간표를
알려드립니다.
…
Clova Extension
Server
w/ CEK
클라우드 상의 Clova 음성
합성 엔진으로 응답
KTX 여행 상품도
안내 드릴까요?
Chatbot
클라우드 상의 Chatbot 엔진에서
자연어 이해(NLU) 처리를 통해 사
용자의 의도를 분석 한 후 KORAIL
Extension 호출(서비스 예시)

Cloud AIaaS : Cognitive computing APIs

5G?
1G는 음성 통화, 2G는 SMS, WAP, 3G는 인터넷, 4G는 동영
상이라고 할 수 있으며, 5G는 4G의 10배 이상의 속도가 나
오고, 4G와 가장 큰 차이는 스마트 폰만이 대상이 아닌 모든
기기들(IoT)가 대상이라는 점
Source: https://www.youtube.com/watch?v=GEx_d0SjvS0
Everything You Need to Know About 5G, IEEE Spectrum, 2017.2.6
5G가 가능해지는 Radio Technology 5가지

5G의 대표적인 Use Case 들
Source: https://www.ericsson.com/en/5g/use-cases
Broadband and media everywhere Smart vehicles and transport
Critical services and infrastructure control Critical control of remote devices
Human machine interaction Sensors networks

Latency Requirements
Image Source: Gartner Digital Business Will Push Infrastructures to the Edge, Feb 2018
AT&T Enabling Mobile Augmented and Virtual Reality with 5G Networks, Jan 2017

Edge Computing
Image Source: iStockphoto
Image Source: Gartner, How Edge Computing Redefines Infrastructure

Five Imperatives Driving Edge Computing
Gartner, The Future Shape of Edge Computing: Five Imperatives, Jun 2018
Latency/Determinism
• 클라우드 컴퓨팅은 기업의 back-end agility를 혁신적으로 향상시켰으나, 점점 더 빠른 반응 속도
를 위해서는 네트워크 상의 거리에 의해 발생하는 latency 감소가 요구됨
• 예를 들어 공장자동화에서는 수십 microsecond 단위의 결정이 필요, 하지만 일반적인 IoT에서는
수십 초 단위의 처리로도 가능
Local Interactivity
• Things(device) 간 혹은 사용자와의 일련의 interaction이 필요해지고 빠른 처리가 필요해 짐
• 예를 들어 자율 운행 자동차 사이의, 자동차와 주변 환경 things 들과의 interaction
Data/Bandwidth
• 기존에는 데이터 센터에서 edge로 데이터가 나가는 모델이 대부분이었다면, 이제는 edge에서 들
어오는 데이터가 폭발적으로 늘어나는 모델
• 모든 데이터를 선별없이 다 받아들이기에는 데이터 수집 용량 및 네트워크 대역폭이 부족하므로, 데
이터의 중요성에 따른 선별적인 전송 필요
Privacy/Security
• 일부 데이터는 규정상 외부로 전송되는 것이 제한될 수 있음
• 여기서 edge는 사무실 혹은 공장 내부
Limited Autonomy
• 예를 들어 통신이 끊어진 상황에서도 things(device)의 동작은 계속되어야 하고, 통신이 재개되었
을 때 자체적으로 back-end (클라우드)와 동기화할 수 있는 기능 필요
• Edge에서 자체 머신 러닝이 필요할 수도 있음

Edge Computing
Cambridge 영어-한국어 사전
삼성전자 뉴스룸: 엣지 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 시대의 새 장(場) 열다
“영단어 ‘엣지(edge)’는 크게 두 가지 뜻으로 쓰인다. 하나는 어떤 사물의
맨 끝 부분인 ‘첨단(혹은 가장자리)’, 다른 하나는 ‘칼이나 가위 등
날카로운 면을 사용하는 도구의 날 부분’이다. ”
“결국 엣지 컴퓨팅에서의 엣지는 두 가지 사전적 의미와 모두 관련된다.
첫째, 지금까지의 클라우드 컴퓨팅과 달리 컴퓨팅 장치가 멀리 떨어진
센터에 위치하는 게 아니라 단말 장치와 가까운 기기 ‘가장자리’에
위치한다. 둘째, 정보량이 기하급수적으로 불어나는 오늘날 기존
데이터 처리 방식의 무딘 ‘날’을 단단히 벼려 새로운 차원으로의 도약을
시도하는 컴퓨팅 방식이다.”
-- 삼성전자 뉴스룸: 엣지 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 시대의 새 장(場) 열다, 2017.5

Edge Computing
Gartner’s defines edge computing thus:
Edge computing is a part of a distributed computing topology
where information processing is located close to the edge,
where things and people produce or consume that information.
-- Gartner How Edge Computing Redefines Infrastructure, Aug 2018 Edge computing은 단독으로 동작하는
작은 데이터 센터나 작은 컴퓨터가 아니며,
분산 컴퓨팅 토폴로지의 일환으로 Core
역할을 하는 중앙 데이터 센터나 클라우드
서비스가 필요하며, 이를 포함하는 개념
Edge computing의 물리적 위치는
디바이스 내부(embedded intelligence),
빌딩 내, 도시 단위, 혹은 그보다 더 큰
범위일 수도 있음. Edge와 Core의 사이
Edge computing은 데이터 처리를 위한
하드웨어와 소프트웨어의 조합이며,
단순한 데이터 저장과 필터링에서부터
복잡한 데이터 분석이나 머신 러닝까지
다양한 기능 수행
Gartner, How Edge Computing Redefines Infrastructure, Aug 2018

Cloud Computing and Edge Computing
Gartner Hype Cycle for Cloud Computing 2018, Jul 2018
Most of the technology for creating the physical infrastructure of
edge data centers is readily available, but widespread application of
the topology and explicit application and networking architectures are
not yet common outside of vertical applications such as retail and
manufacturing.

Cloud Computing and Edge Computing
Image Source: 삼성전자 뉴스룸: 엣지 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 시대의 새 장(場) 열다
Edge Computing은 IoT, Network, Big Data, Machine Learning, Cloud
Computing의 합작이라고 할 수 있습니다.
Edge Computing과 Cloud Computing은 대립도 대체도 아닌, 과거 방식의
한계를 극복하기 위한 아키텍처의 각 부분입니다.
예를 들어 엣지 컴퓨팅에서의 머신 러닝은 엣지와 클라우드 간 연동과 역할
분화를 가정합니다. 클라우드는 대용량 데이터 세트와 복잡한 알고리즘에 기
초해 머신 러닝 모델을 만들고, 이를 엣지 플랫폼에 넘겨줍니다. 엣지 플랫폼
은 해당 모델을 이용, 실시간으로 입력 데이터 세트를 처리하게 됩니다. 클라
우드의 머신 러닝 Serving Platform의 분산 구조로 볼 수 있습니다.
클라우드 기술 자체가 Centralized Hyper-scale 데이터 센터를 의미하지는
않지만, 클라우드 서비스 제공자들은 규모의 경제를 위해 Hyper-scale을 선
택했습니다. 하지만 서비스 환경과 기술의 변화에 따른 요구 사항을 구현하는
현실적 제약 사항들 (e.g. 글로벌 광통신 속도, 데이터 저장과 클라우드의 네
트워크 사용 비용 등) 에 의해 클라우드와 엣지의 공존은 필수불가결해 졌습
니다.

5G = 초고속, 초연결, 초저지연  로봇

5G (Cloud-based) Brainless Robot
Edge Device (Brainless)
5G / Wi-Fi 6
Low Latency
High Throughput
Edge Server
Cloud Computing
Internet
High Latency
Low Throughput
• Mapping
• Localization
• Navigation
• Latest Map
• Machine Learning
• Software Update
• Back-end Service
• Fulfillment

Edge Cloud for MEC
Things (Device) Edge Cloud (MEC)
Central Cloud
(Cloud Data Center)
Client
App
Edge CNC (VMs) CNC (VMs)
NCP
Cloud Platform Stack
NCP
Cloud Platform Stack
NCP
Mgmt
System
NKS Cluster
(ex. KubeEdge)Telco
MEC
Platform
NKS Cluster
MEC
Service
Container
MEC
Service
Container
MEC 서비스 처리
(ex. ML inferencing for robotics,
Mobile big data analytics)
MEC 서비스 서버
(ex. ML (re-)training for robotics,
Big data storage and batch)
MEC 서비스 클라이언트
(ex. Brainless robotics,
Zone-based mobile applications)

Stable and
Reliable
Infrastructure
World-class
Security
Competitive
Pricing
Policy
Innovative
Technology
(AI)
Global
Infrastructure
그리고 그 여정을 누구와 함께 가느냐가 가장 중요합니다.
‘클라우드를 향한 여정’은 다양할 수 있습니다.
인터넷 서비스를 위한 여정, 스타트업을 위한 여정, 기업들을 위한 여정, 공공 기관을 위한 여정 등…
‘클라우드를 향한 여정’에서는 적합한 경로를 택하고, 적합한 속도로 진행하는 것이 필요합니다.

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