PE Notes · 서비스
엣지 컴퓨팅 vs 클라우드 컴퓨팅
발생지 근처에서 처리하는 엣지와 중앙 데이터센터의 클라우드를 지연·대역·프라이버시·확장으로 가르고, 단말–엣지–클라우드 보완 설계를 정리합니다.
모든 프레임을 중앙으로 올리면, 회선이 먼저 지칩니다. 은 데이터가 생기는 단말·현장 옆에서 처리합니다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷 너머 데이터센터의 연산·저장·망을 빌려 씁니다. 둘은 대체가 아니라 연속체입니다. 단말에서 엣지로, 엣지에서 클라우드로 역할이 이어집니다.
가까이 계산하고, 가운데서 키운다
센서·카메라·차량이 값을 만듭니다. 가까운 게이트웨이·현장 서버·가 실시간 분석·필터·경량 추론을 하고 바로 응답합니다. 원시 덩어리 대신 요약·이벤트만 올립니다. 클라우드는 장기 저장, 대용량 분석, 모델 학습을 맡고, 갱신된 모델과 정책을 엣지로 내려 보냅니다. 가 그 배포 손입니다.
엣지는 수 밀리초~수십 밀리초, 상향 트래픽 절감, 망이 끊겨도 현장 동작, 대신 노드가 많고 자원이 작습니다. 클라우드는 탄력적 규모와 종량제, 관리형 서비스, 대신 왕복 지연과 망 의존이 남습니다. 민감 값은 로컬에 두는 편이 에 맞습니다. 배포 기술은 ·로 양쪽을 같게 운영하는 추세입니다. 포그는 단말과 클라우드 사이 넓은 중간 칸이고, MEC는 이동망 기지국 옆의 규격 칸입니다.
| 비교축 | 엣지 | 클라우드 |
|---|---|---|
| 위치 | 발생지 근처, 분산 | 원격 센터, 집중 |
| 지연 | 초저지연 | 망에 비례 |
| 대역 | 로컬 처리로 상향 절감 | 원시 전송 시 부담 |
| 자원 | 소형·저전력 | 탄력적 대규모 |
| 프라이버시 | 민감 데이터 현지 보관 | 전송·저장 구간 보호 |
| 가용 | 단절 시에도 현장 동작 | 망·리전 이중화 |
| 운영 | 다수 노드 관리 | 위임·종량제 |
| 워크로드 | 실시간 제어·영상·AR | 학습·빅데이터·백오피스 |
역할을 나누는 패턴
학습은 클라우드, 추론은 엣지입니다. 지연이 민감한 제어는 현장에 두고, 무거운 비실시간은 가운데로 올립니다. 자율주행은 도로변에서 판단하고 지도·모델은 센터가 갱신합니다. 공장은 이상 탐지를 라인 옆에서, 예지보전 학습을 클라우드에서 합니다. CCTV는 객체만 올리고, AR·게임은 엣지 노드로 왕복을 깎습니다.
답안은 정의 두 줄, 단말–엣지–클라우드 흐름, 지연·대역·프라이버시·확장 표, 보완 관계를 한 장에 닫습니다. IaaS·PaaS 칸은 클라우드 서비스 모델 노트가, 기지국 옆 규격은 MEC 노트가 이어집니다.
기술사 답안 포인트
기출 이력
제139회 정보관리기술사 1교시