에지-클라우드 데이터 파이프라인의 필요성과 개요IoT(사물인터넷) 환경은 수십억 개의 디바이스가 초당 방대한 양의 데이터를 생성하며 실시간으로 가치를 창출한다. 스마트 팩토리의 로봇 팔, 스마트 빌딩의 에너지 센서, 스마트 시티의 교통카메라 등 모든 디바이스가 연결되어 데이터를 지속적으로 보내고 받는다. 과거에는 이러한 데이터를 클라우드로 일괄 수집해 일괄 처리하는 중앙 집중형 방식이 주류였다. 그러나 데이터 폭증과 초저지연 응답의 요구가 결합되면서 이 방식의 한계가 명확해졌다. 예를 들어, 자율주행 차량이 교차로에서 신호를 판단하는데 수백 밀리초의 지연이 생기면 사고가 발생할 수 있다. 또한, 모든 데이터를 클라우드에 전송하는 것은 네트워크 비용과 저장 비용을 기하급수적으로 증가시킨다. 이 문제를 해결..

실시간 영상분석 IoT의 부상과 기존 한계영상분석(Video Analytics)은 카메라와 센서를 활용해 영상을 실시간으로 처리하고 의미 있는 정보를 추출하는 기술이다. IoT의 확산으로 수많은 카메라가 공장, 교통, 리테일, 스마트 시티에 배치되면서, 실시간 영상분석이 핵심 비즈니스 인프라로 자리잡았다.예를 들어, 생산라인 결함 감지, 매장 고객 동선 파악, 도시 범죄 감시 같은 애플리케이션은 모두 영상 데이터를 즉시 분석해야 한다. 그러나 전통적인 클라우드 중심의 영상처리 방식은 근본적인 한계를 노출한다. 영상 데이터는 용량이 크고, 네트워크 전송에 시간이 오래 걸린다. 4K 해상도의 카메라 1대가 초당 생성하는 데이터는 30~50Mbps에 달한다. 수백 대의 카메라가 실시간으로 송출하면 대역폭이 급..