엣지 컴퓨팅은 컴퓨팅과 데이터 스토리지를 필요한 위치에 더 가깝게 배치하여 응답 시간을 개선하고 대역폭을 절약하는 분산 컴퓨팅 패러다임입니다. 중앙 집중식 데이터 센터에서 데이터를 처리하는 기존 클라우드 컴퓨팅과 달리 엣지 컴퓨팅은 로컬 디바이스나 소스 근처의 서버 등 소스에서 또는 소스 근처에서 데이터를 처리합니다. 이 접근 방식은 AI 및 머신 러닝(ML) 애플리케이션에서 흔히 볼 수 있는 실시간 데이터 처리와 짧은 지연 시간이 필요한 애플리케이션에 특히 유용합니다. 엣지 컴퓨팅은 소스에서 가까운 곳에서 데이터를 처리함으로써 클라우드로 전송해야 하는 데이터의 양을 줄여 지연 시간을 최소화하고 전반적인 효율성을 개선합니다.
엣지 컴퓨팅은 탈중앙화라는 개념을 중심으로 전개됩니다. 멀리 떨어진 클라우드 서버에 의존하는 대신 네트워크의 가장자리에 있는 디바이스에서 계산이 수행됩니다. 이러한 엣지 디바이스에는 스마트폰, IoT 센서, 온프레미스 서버 및 로컬에서 데이터를 처리할 수 있는 기타 하드웨어가 포함될 수 있습니다. 엣지 디바이스가 실제 애플리케이션에서 어떻게 활용되는지 자세히 알아보려면 Ultralytics YOLOv8 에서 엣지 디바이스 배포를 살펴보세요. '엣지'는 데이터가 생성되고 소비되는 네트워크의 주변부를 의미합니다. 이러한 근접성을 통해 더 빠른 처리와 의사 결정이 가능하며, 이는 시간에 민감한 애플리케이션에 매우 중요합니다.
엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅은 모두 최신 IT 인프라에서 중요한 역할을 담당하지만, 서로 다른 용도로 사용됩니다. 클라우드 컴퓨팅은 중앙 집중식 데이터 센터에 의존하여 방대한 양의 데이터를 처리하고 저장하며 확장성과 광범위한 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 하지만 데이터가 이동해야 하는 거리로 인해 지연 시간이 발생할 수 있습니다. 이와 달리 엣지 컴퓨팅은 소스에서 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하여 지연 시간과 대역폭 사용량을 줄입니다. 따라서 엣지 컴퓨팅은 자율 주행 차량이나 실시간 비디오 분석과 같이 즉각적인 피드백이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. 클라우드 컴퓨팅은 지연 시간이 덜 중요한 대규모 데이터 처리 및 저장이 필요한 애플리케이션에 더 적합합니다. 클라우드 및 엣지를 포함한 모델 배포 옵션에 대한 자세한 내용은 Ultralytics 웹사이트를 참조하세요.
엣지 컴퓨팅은 특히 대량의 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 AI 및 머신러닝 애플리케이션과 관련이 있습니다. 예를 들어 AI 기반 보안 감시 시스템을 생각해 보겠습니다. 엣지 디바이스에서 비디오 피드를 처리함으로써 이 시스템은 데이터를 클라우드로 전송했다가 다시 전송하는 데 따른 지연 없이 보안 위협을 신속하게 식별하고 대응할 수 있습니다. 이 기능은 즉각적인 조치가 필요한 실시간 객체 감지 및 추적과 같은 애플리케이션에 매우 중요합니다. Ultralytics YOLO 모델을 예로 들면, 엣지 디바이스에 배포하여 로컬에서 빠르고 정확한 객체 감지를 수행할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅은 더 빠르고 효율적인 데이터 처리를 가능하게 함으로써 다양한 산업을 변화시키고 있습니다. 다음은 실제 AI/ML 애플리케이션에서 엣지 컴퓨팅이 어떻게 사용되는지 보여주는 두 가지 구체적인 예시입니다:
엣지 컴퓨팅의 장점은 다양합니다. 첫째, 소스에서 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하여 지연 시간을 크게 줄입니다. 이는 산업 자동화 및 온라인 게임과 같이 실시간 처리가 필요한 애플리케이션에 매우 중요합니다. 둘째, 엣지 컴퓨팅은 클라우드로 전송해야 하는 데이터가 줄어들기 때문에 대역폭 사용량이 줄어듭니다. 이는 특히 인터넷 연결이 제한적이거나 비용이 많이 드는 시나리오에서 비용 절감과 효율성 향상으로 이어질 수 있습니다. 또한 엣지 컴퓨팅은 민감한 데이터를 인터넷을 통해 전송하지 않고 로컬에서 처리할 수 있으므로 데이터 보안과 개인정보 보호가 강화됩니다. 엣지 AI의 실제 적용 사례를 살펴보고 더 많은 인사이트를 얻으세요.
이러한 장점에도 불구하고 엣지 컴퓨팅은 몇 가지 과제를 안고 있습니다. 분산된 엣지 디바이스 네트워크를 관리하는 것은 복잡할 수 있으며, 배포, 모니터링 및 유지 관리를 위한 강력한 도구와 인프라가 필요합니다. 또한 엣지 디바이스는 클라우드 서버에 비해 컴퓨팅 리소스가 제한되어 있는 경우가 많기 때문에 배포할 수 있는 AI/ML 모델의 복잡성이 제한될 수 있습니다. 엣지 디바이스는 물리적 변조나 사이버 공격에 더 취약할 수 있으므로 보안도 또 다른 우려 사항입니다. 엣지 디바이스의 보안과 무결성을 보장하는 것은 민감한 데이터를 보호하고 시스템 안정성을 유지하는 데 매우 중요합니다.
하드웨어와 소프트웨어의 지속적인 발전으로 다양한 산업 분야에서 엣지 컴퓨팅이 채택되면서 엣지 컴퓨팅의 미래는 유망해 보입니다. 엣지 디바이스가 더욱 강력해지고 AI/ML 모델이 더욱 효율화됨에 따라 엣지 컴퓨팅의 기능은 계속 확장될 것입니다. 고속, 저지연 연결을 제공하는 5G 네트워크와 같은 혁신은 엣지 컴퓨팅 시스템의 성능을 더욱 향상시킬 것입니다. 엣지 컴퓨팅과 사물 인터넷(IoT) 및 블록체인과 같은 다른 신흥 기술의 통합은 혁신과 성장을 위한 새로운 기회를 창출할 것입니다. Ultralytics 은 이러한 발전의 선두에 서서 엣지 디바이스에 AI 모델을 배포하기 위한 최첨단 솔루션을 제공하고 있습니다. DeGirum을 통해 엣지 디바이스에Ultralytics YOLO 모델을 배포하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
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