3줄 요약
- 클라우드 컴퓨팅과 반대되는 개념으로 디바이스, 로컬 서버, 엣지 서버 등 물리적으로 가까운 곳에서 데이터를 처리함
- 실시간으로 많은 양의 데이터를 처리하기에 유리
- 인터넷 대역폭 절약, 지연시간 감소 등 효과
팀 개발자들과 콘셉트나 기술에 대해 같이 나눈 내용을 블로그에 다시 업로드하자고 얘기가 나왔다. 짧게 작성하고 추후 보강하더라도 좀더 꾸준히 무언가 올려보도록 하자!
등장 이유
다양한 IoT 기기, 센서, 모바일 기기 등에서 실시간으로 데이터를 처리할 때,
기존 클라우드 컴퓨팅 방식으로는 데이터가 너무 크거나 지연시간이 길어지는 문제를 해결하기 위해서
원리
데이터 센터에서 중앙집중형 방식으로 데이터를 처리하는 클라우드 컴퓨팅과 반대로
유저나 데이터 소스와 인접한 위치에서 데이터를 처리함
구성요소
- 데이터 처리의 분산
- 클라우드 컴퓨팅과 반대되는 가장 대표적인 콘셉트
- 엣지 컴퓨팅은 데이터 처리 능력을 분산시켜 로컬 서버, 엣지 서버(물리적으로 가까운 서버나 네트워크 노드), 디바이스 등 “가까이” 에서 데이터를 처리함
- 이로 인해 네트워크 부하가 줄어들고 데이터 전송 지연이 최소화됨
- 저지연성
- 데이터가 생성된 위치에서 가까운 곳에서 처리되기 때문에, 데이터를 중앙 서버로 보내고 다시 받아오는 데 소요되는 시간이 감소됨
- 자율 주행, 스마트 제조, 실시간 스트리밍 서비스 등 지연에 민감한 응용 분야에서 매우 중요한 개념
- 네트워크 대역폭 절약
- 엣지 컴퓨팅을 통해 로컬에서 데이터를 처리하고 필요한 경우에만 중앙 서버로 전송함
이로 인해 불필요한 데이터 전송이 줄어들고 네트워크 대역폭 절약 가능
- 엣지 컴퓨팅을 통해 로컬에서 데이터를 처리하고 필요한 경우에만 중앙 서버로 전송함
- 안정성 및 보안
- 데이터를 로컬에서 처리하기 때문에 중앙 서버에 장애가 발생해도 위험부담이 줄어듬
- 민감한 데이터를 로컬에서 처리하고 저장함으로써 데이터 보안 강화 가능
- 엣지 디바이스 및 게이트웨이
- 엣지 컴퓨팅에서는 여러 종류의 디바이스와 게이트웨이가 사용됨
- 엣지 디바이스는 IoT 센서, 스마트폰, 산업용 로봇 등 다양한 기기를 포함하며, 게이트웨이는 이러한 디바이스가 데이터를 중앙 시스템과 주고받을 수 있도록 중개 역할을 수행함
응용 분야
- 데이터가 크거나 응답속도가 빨라야 하는 대부분의 분야에서 이미 응용되고 있음
- IoT등 실제 하드웨어에 적용하여 제조업 등 현장의 즉각적 판단이 중요한 경우
- 자율주행 등 차량운행을 위한 데이터 처리 속도가 중요한 분야
- 모바일 혹은 게임 등 트래픽이 자주 몰리고 지연과 서비스 장애가 자주 발생하는 분야, 롤도 쓴다!
- 온디바이스AI : sLLM등을 디바이스에 탑재, 사용자의 질문이나 요청을 빠르게 대응
기업이 자체적으로 IT 인프라를 소유, 관리 및 운영하는 온-프레미스(On-Premise)에서 운영
장점 요약
- 지연 시간 감소/ 속도 개선
- 데이터 보안 강화
- 생산성 향상
- 원격 데이터 수집
- 비용 절감
- 안정적인 성능
참고자료
플러터, 리액트