에지 게이트웨이의 역할과 중요성에지 컴퓨팅 환경에서 에지 게이트웨이(Edge Gateway)는 가장 중요한 구성요소 중 하나다. 게이트웨이는 IoT 디바이스와 클라우드, 그리고 로컬 네트워크의 교차점에 위치하며 데이터 수집, 프로토콜 변환, 실시간 처리, 보안 관문 등의 다양한 기능을 수행한다.단순히 데이터 패킷을 전달하는 수준이 아니라, 현장에서 분석과 의사결정을 담당하는 미니 데이터센터 역할을 맡는다. 스마트 팩토리, 스마트 시티, 헬스케어, 리테일 등 모든 분야에서 게이트웨이가 담당하는 역할이 점점 커지고 있다. 실시간 데이터 처리, AI 추론, 로컬 저장소, 고속 통신, 강력한 보안 기능이 동시에 요구되며, 클라우드 전송 전에 선별·요약·암호화를 수행하는 것이 표준이 되고 있다. 따라서 프로젝트의..

스마트 시티와 에지 컴퓨팅의 결합 필요성스마트 시티는 도시의 다양한 인프라에 디지털 기술을 접목해 효율성과 지속 가능성을 높이는 혁신 전략이다. 도로, 에너지, 교통, 공공안전, 환경 등 여러 영역에서 수많은 IoT 디바이스가 데이터를 실시간으로 수집한다. 이 데이터는 도시 관리와 정책 결정에 가치를 주지만, 처리량과 응답속도가 한계에 부딪힐 때가 많다. 예를 들어, 교통 CCTV와 신호제어 센서에서 수집되는 데이터는 초당 수 기가바이트에 달한다. 이 모든 데이터를 중앙 클라우드로 전송해 처리하면 지연(latency)이 수백 밀리초 이상 발생하며, 긴급 대응이 필요한 상황에서 치명적인 문제가 생길 수 있다. 또한, 도시 인프라는 언제든 통신망 장애나 트래픽 폭주가 일어날 수 있고, 데이터 프라이버시를 ..

에지 AI와 IoT의 결합 배경과 필요성IoT(사물인터넷)는 다양한 센서와 디바이스가 데이터를 끊임없이 생성해 실시간 가치를 만들어내는 기술이다. 그러나 IoT의 데이터 폭증은 새로운 과제를 동반한다. 센서가 수집하는 데이터는 볼륨(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety) 모두에서 클라우드 처리의 한계를 빠르게 드러내고 있다. 예를 들어, 스마트 팩토리의 고해상도 비전 카메라는 초당 수백 MB의 영상을 생성한다. 이 데이터를 전부 클라우드로 보내 실시간 품질 검사를 진행하면, 네트워크 부하와 지연(latency)이 필연적으로 발생한다. 또한 일부 IoT 현장은 인터넷 연결이 불안정하거나, 규제상 로컬 처리만 허용되는 환경에 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 에지 AI(Edge A..

스마트 팩토리와 에지 컴퓨팅의 필요성스마트 팩토리는 제조 설비와 IT 인프라를 결합해 공정 데이터를 실시간으로 수집·분석·제어하는 지능형 공장을 뜻한다. 이 개념은 단순한 자동화 수준을 넘어, 생산 품질 향상과 비용 절감, 고객 맞춤형 생산까지 달성하기 위한 디지털 혁신 전략으로 자리 잡았다. 그러나 스마트 팩토리를 구축하는 과정에서 많은 기업은 한 가지 공통적인 문제에 부딪힌다. 센서와 설비에서 생성되는 대규모 데이터를 클라우드에 전송해 처리하려고 할 때, 지연(latency), 대역폭, 보안, 가용성의 한계가 분명히 드러난다는 점이다. 예를 들어, 공장에서 1초에 수백만 건의 데이터를 클라우드로 보내면 네트워크 부하가 폭발적으로 늘어나고, 응답 속도가 늦어질 수 있다. 특히 품질 이상 탐지, 로봇 제..

에지 컴퓨팅의 개념과 IoT 인프라의 진화IoT(사물인터넷)는 수많은 센서와 디바이스가 데이터를 생성하고 네트워크로 전송해 가치를 창출하는 기술이다. 초기 IoT 시스템은 주로 중앙 클라우드에서 데이터를 수집·분석·저장하는 구조를 사용했다. 하지만 IoT 디바이스가 폭발적으로 늘어나고, 실시간 처리 요구가 높아지면서 클라우드 중심 모델의 한계가 드러나기 시작했다. 에지 컴퓨팅(Edge Computing)은 이러한 문제를 해결하기 위해 등장했다. 에지 컴퓨팅은 데이터를 IoT 기기 가까운 네트워크 가장자리(Edge)에서 실시간으로 처리하는 방식을 뜻한다. 즉, 중앙 데이터센터에 의존하지 않고, 현장에서 데이터 처리와 분석을 수행해 응답 속도와 안정성을 극대화한다. 이 개념은 IoT 인프라에 여러 가지 구조..