AI at the Edge의 필요성과 개념IoT(사물인터넷)가 폭발적으로 확산되면서 수많은 센서와 디바이스에서 데이터가 실시간으로 생성된다. 이 데이터는 기존에는 클라우드에 전송돼 일괄적으로 저장·분석·모델 학습에 활용되었다. 그러나 제조, 헬스케어, 자율주행, 스마트 시티와 같이 초저지연·고신뢰 처리가 필요한 환경에서는 클라우드 의존도가 치명적 제약이 된다. 데이터 전송·수신에 걸리는 왕복 지연(latency)과 네트워크 불안정성이 즉각적인 의사결정과 대응을 방해한다. 이런 한계를 해결하기 위해 AI at the Edge, 즉 현장에서의 인공지능 추론과 학습이 주목받고 있다. 에지 AI는 클라우드에 연결하지 않고도 디바이스 근처에서 모델이 데이터를 처리·분석하며, 경우에 따라 현장 학습(On-devic..

스마트 농업과 에지 IoT의 필요성스마트 농업(Smart Agriculture)은 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드 기술을 농업에 접목해 생산성과 효율성을 극대화하는 새로운 농업 패러다임이다. 센서와 카메라가 토양, 기상, 수분, 생육 상태를 실시간으로 모니터링하고, 데이터를 분석해 의사결정을 자동화한다. 그러나 농업 환경은 통신망이 열악하고, 네트워크 장애가 빈번하며, 센서 수가 많아 데이터량이 방대하다는 특수성이 있다. 예를 들어, 한 농장은 수백 개의 토양 습도·온도 센서와 고해상도 드론 카메라를 운영한다. 이 데이터가 모두 클라우드로 전송되면 대역폭 비용이 급격히 증가하며, 지연(latency) 때문에 실시간 관개나 병해충 대응이 어렵다. 또한, 인터넷 연결이 끊기면 데이..

IoT·에지 컴퓨팅의 특성과 DevOps 도입 필요성IoT와 에지 컴퓨팅은 디지털 전환(Digital Transformation)의 핵심 기술로 자리잡았다. IoT 디바이스는 실시간으로 방대한 데이터를 수집·전송하며, 에지 컴퓨팅은 이를 디바이스 근처에서 처리·분석해 응답 지연을 최소화한다. 예를 들어, 제조 공정의 센서, 자율주행 차량, 스마트 시티의 교통 신호제어 시스템 등은 모두 지연이 치명적일 수 있는 환경에서 에지를 활용한다. 하지만 IoT와 에지 컴퓨팅의 인프라는 전통적 데이터센터나 클라우드와 달리 물리적으로 분산되고, 다양한 하드웨어·소프트웨어 환경에 걸쳐 있다는 특성이 있다. 수십~수천 대의 IoT 디바이스, 수십 개의 에지 노드, 중앙 클라우드가 긴밀히 협력해야 한다. 또한, 현장에서 동..