분산형 데이터 시대의 핵심, 엣지 컴퓨팅: 역사·현황·활용과 전망

1. 요약

• 엣지 컴퓨팅은 분산형 데이터 처리의 핵심 기술로 자리 잡아왔으며, 그 발전 과정은 컴퓨터 시스템의 역사와 긴밀히 연결되어 있습니다. 본 보고서는 엣지 컴퓨팅의 역사부터 현재 개념 정의, 주요 기술 요소, 실제 적용 사례, 그리고 하이브리드 클라우드 전략 및 향후 전망까지 포괄적으로 분석합니다. 과거 메인프레임 중앙집중화 모델에서 클라이언트·서버 모델을 거치며 분산 컴퓨팅 기술이 발전해 온 맥락을 특히 주목할 필요가 있습니다. 이러한 역사적 토대 위에 AWS와 Red Hat 등 글로벌 기업들이 엣지 컴퓨팅의 개념을 정립하고 기술을 도입하는 과정이 활발하게 이루어지고 있습니다. 현재, IoT 환경에서는 엣지 컴퓨팅이 실시간 데이터 처리와 보안, 재난복구와 같은 다양한 활용 사례로 주목받고 있습니다. 특히, 클라우드 네이티브와의 융합을 통한 전략은 산업계에서의 경쟁력을 높이는 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 이와 함께 엣지 컴퓨팅의 활용이 실질적으로 이루어지고 있는 다양한 산업 영역에서 그 효용성이 점차 증대되고 있으며, 기술적 확산을 위한 주요 과제와 미래 전망 역시 함께 고려되고 있습니다.

• 최근 몇 년간 IoT 기기의 폭발적인 증가로 인해 데이터 생성량이 급증하고 있으며, 이런 변화는 엣지 컴퓨팅의 필요성을 더욱 부각시키고 있습니다. 이제 엣지 컴퓨팅은 단순히 데이터 전송으로 인한 지연과 비용을 줄이는 것을 넘어, 실시간 데이터 처리와 보안을 동시에 제공하는 필수 기술이 되어가고 있습니다. 또한, 특히 5G 통신 인프라의 발전과 함께 엣지 클라우드를 통해 더욱 혁신적인 디지털 서비스 제공이 가능해질 것으로 기대되며, 이는 다양한 산업에서의 변화와 혁신을 주도할 것입니다.

2. 엣지 컴퓨팅의 역사와 발전 과정

• 2-1. 메인프레임 중앙집중화 모델

• 엣지 컴퓨팅의 발전 과정은 컴퓨터 시스템의 역사와 긴밀하게 연결되어 있습니다. 1970년대부터 1980년대 초반까지, 중앙 집중화된 메인프레임 모델이 지배적이었으며, 사용자들은 각자의 단말기를 통해 중앙에서 운영되는 컴퓨터에 접속하여 작업을 수행했습니다. 이 시기에는 모든 데이터와 애플리케이션이 대형 메인프레임에서 관리되었고, 각 사용자는 단순한 입력 장치와 출력 장치만을 활용했습니다. 메인프레임의 구조는 리소스가 중앙에서 집중적으로 관리됨으로써 데이터 처리 효율성을 높였지만, 물리적으로 원거리에서 중앙 컴퓨터에 연결하여 발생하는 지연(latency)과 대역폭 문제는 여전히 해결되지 않았습니다.

• 2-2. 클라이언트·서버 분산 컴퓨팅

• 1980년대 중반부터 1990년대 초반까지, PC의 보급과 함께 클라이언트·서버 모델이 등장하였습니다. 이는 개인 사용자가 스스로 데이터를 처리하고 저장할 수 있도록 하여 중앙 집중화된 메인프레임 환경의 한계를 극복했습니다. 클라이언트·서버 모델에서는 사용자 개인의 컴퓨터가 서버로부터 필요한 데이터나 서비스를 요청하여 정보 처리를 수행하는 구조였습니다. 이러한 분산처리는 사용자 경험을 개선했고, 데이터의 지역적 처리가 가능하게 하였습니다. 그러나 대량의 데이터를 클라우드에 전송해야 할 필요성이 있던 2000년대에 들어서면서, 중앙 데이터센터와 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되었습니다.

• 2-3. 엣지 컴퓨팅의 등장 배경

• 2000년대 이후, 클라우드 컴퓨팅의 보급이 증가하면서 데이터 처리의 중앙 집중화가 다시 한번 강조되었습니다. 하지만 IoT 기기와 모바일 기기의 폭등적인 증가로 인해 데이터 생성량이 급증하는 추세를 보였습니다. 이에 따라 데이터 센터로 데이터를 전송하는 과정에서 발생하는 지연과 비용, 보안 문제를 해결하기 위한 기술로서 엣지 컴퓨팅이 떠올랐습니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터가 생성되는 가까운 지점에서 정보를 처리하고, 중앙 클라우드로 전송해야 할 데이터 양을 최소화하여 효율성을 높이는 기술입니다. 이는 특히 실시간 데이터 처리의 필요성이 절실한 산업, 예를 들어 자율주행차나 스마트 팩토리 등의 분야에서 큰 역할을 담당하게 됩니다.

3. 엣지 컴퓨팅의 개념과 주요 기술 요소

• 3-1. 엣지 컴퓨팅 정의 및 장점

• 엣지 컴퓨팅은 데이터 소스와 사용자가 물리적으로 가까운 위치에서 데이터 처리 및 컴퓨팅을 수행하는 기술을 의미합니다. 전통적인 중앙집중형 모델에서는 데이터를 데이터 센터로 전송하여 처리했으나, 엣지 컴퓨팅은 정보를 생성하는 위치에서 더 가까운 곳, 즉 엣지에서 즉시 처리함으로써 지연 시간을 최소화하고 실시간 데이터를 활용할 수 있게 합니다. 이러한 접근 방식은 통신 대역폭을 줄이고, 데이터 전송을 통한 비용 부담을 경감시키며, 보안 문제도 해결하는 데 기여합니다.

• 엣지 컴퓨팅의 주요 장점으로는 다음과 같은 것들이 있습니다. 첫째, 지연시간 감소로 인해 사용자에게 더 빠른 응답 속도를 제공하여 사용자 경험을 향상시킵니다. 둘째, 데이터의 로컬 처리로 인해 보안성이 높아지고, 중앙 데이터 센터로 전송하는 데이터 양이 줄어들어 GDPR과 같은 데이터 보호 규정을 준수하는 데 유리합니다. 셋째, 원거리 로컬 환경에서도 안정적인 성능을 보장할 수 있어 네트워크 연결이 불안정한 지역에서도 유용합니다. 넷째, 경제적인 비용 절감 효과를 통해 기업의 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

• 3-2. 온디바이스 AI와 엣지 AI

• 온디바이스 AI와 엣지 AI는 엣지 컴퓨팅의 발전을 이끄는 중요한 기술 요소입니다. 온디바이스 AI는 데이터가 생성되는 장치에서 직접 실행되는 인공지능 알고리즘을 가리키며, 이는 클라우드로 데이터를 전송할 필요 없이 실시간으로 분석하고 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 스마트폰이나 사물인터넷(IoT) 기기에서의 이미지 인식이나 개인 비서 기능이 이에 해당합니다.

• 엣지 AI는 이러한 온디바이스 AI의 개념을 기반으로 하여, 네트워크의 엣지에서 데이터 처리와 학습을 수행합니다. 이를 통해, 데이터 수집 및 처리가 지연 없이 이루어지므로 여러 산업 분야에서 신속한 의사결정을 도와주는 효과를 발휘합니다. 이는 특히 자율 주행차, 스마트 제조, 헬스케어 분야에서 큰 성과를 보여주고 있습니다. 예를 들어 자율주행차는 센서 데이터를 실시간으로 처리하여 빠른 판단을 내리는 데 엣지 AI를 활용합니다.

• 3-3. 네트워크 에지와 5G 도입

• 네트워크 에지는 엣지 컴퓨팅의 핵심 요소로, 사용자와 가까운 곳에 위치한 네트워크 인프라를 통해 데이터 처리의 효율성을 극대화합니다. 특히, 5G의 도입은 엣지 컴퓨팅에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 5G는 높은 속도와 낮은 지연 시간을 제공하여, 실시간 데이터 전송과 서비스의 신뢰성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.

• 5G 네트워크의 특성은 엣지 컴퓨팅을 활용하는 다양한 응용 프로그램의 가능성을 높입니다. 예를 들어, 스마트 시티에서의 교통 관리, 자율주행차의 데이터 처리, 제조업에서의 데이터 분석 등이 포함됩니다. 이러한 서비스들은 대량의 데이터를 신속하고 안정적으로 처리하면서도 지연을 최소화하여 실시간 운영을 가능하게 합니다. 따라서, 엣지 컴퓨팅과 5G의 통합은 앞으로 더욱 발전할 가능성을 보여줍니다.

4. IoT 환경에서의 엣지 컴퓨팅 활용 사례

• 4-1. 실시간 IoT 데이터 처리

• IoT(사물인터넷)는 다양한 장치가 네트워크에 연결되어 데이터를 지속적으로 송수신하며, 이 데이터는 거의 실시간으로 분석되어 의사결정에 활용됩니다. 이러한 과정에서 엣지 컴퓨팅의 적용이 필수적입니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터를 생성하는 기기 또는 그 근처에서 데이터를 처리하여 지연 시간을 최소화하고 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있게 합니다. 예를 들어, 자율주행자동차와 같이 즉각적인 반응이 필요한 경우, 차량 내의 센서들이 실시간으로 데이터를 수집하고 이를 즉시 분석하여 빠른 의사결정을 하도록 돕습니다. 이 과정에서 차량은 클라우드와의 통신 지연 없이 엣지에서 직접 데이터를 처리하여 안전한 주행을 유지하게 됩니다. 이러한 엣지 컴퓨팅의 적용은 공장 자동화, 스마트 시티, 가정용 IoT 기기 등 다양한 분야에 걸쳐 있습니다.

• 또한, 산업 IoT(IIoT) 환경에서는 공정 모니터링 및 예측 유지보수를 통해 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 기여하고 있습니다. 예를 들어, 산업용 기계에 부착된 IoT 센서를 통해 수집된 데이터는 엣지에서 실시간으로 분석되어 고장 징후를 미리 감지하고, 이를 통해 사전 예방적 유지보수를 수행할 수 있습니다. 이렇게 함으로써 기계 가동 중단을 최소화하고 생산성 향상에 기여할 수 있습니다.

• 4-2. 제로 트러스트 보안 적용

• IoT 기기가 증가함에 따라 사이버 보안의 중요성이 더욱 부각되고 있으며, 제로 트러스트 보안 모델이 이에 대한 해결책으로 떠오르고 있습니다. 제로 트러스트 모델은 '신뢰할 수 없는' 환경을 기반으로 하여 모든 요청에 대해 검증을 요구하는 원칙에 따라 설계되었습니다. 이러한 보안 모델은 엣지 컴퓨팅 환경에서도 적용될 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅 기반의 IoT 시스템에서는 데이터를 중앙 데이터센터로 전송하기 전, 각 엣지 노드에서 실시간으로 데이터를 검증하고 필요한 경우 암호화 과정을 거칩니다. 이를 통해 데이터를 안전하게 보호하며, 잠재적인 보안 위협을 조기에 차단할 수 있습니다.

• 최근 사례로, 스마트 공장에서는 IoT 장치 간의 신뢰할 수 있는 통신을 보장하기 위해 제로 트러스트 모델을 구현하고 있습니다. 각 장치는 서로의 신원 인증을 실시하고 보안 프로토콜에 따라 상호 작용하며, 이를 통해 공격자가 내부 시스템에 접근하는 것을 더욱 어렵게 만들고 있습니다. 이러한 접근 방식은 특히 산업 환경에서의 보안 강화를 돕고 있으며, 기업의 데이터 보안 및 시스템 안정성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

• 4-3. 재난복구 및 서비스 안정화

• 재난 발생 시 신속한 응답과 복구를 위해 엣지 컴퓨팅 기술이 중요한 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, 자연재해나 사이버 공격 등으로 인해 중앙 시스템이 다운될 경우, 엣지에서의 데이터 처리 및 의사결정은 기업의 서비스 지속성을 보장합니다. 엣지 컴퓨팅 인프라는 데이터를 현장에서 실시간으로 처리하여 빠른 대응이 가능하며, 필요한 경우 자동으로 백업 프로토콜을 시행하여 데이터 손실을 최소화합니다.

• 결과적으로, IoT 기반 서비스에서 엣지 컴퓨팅의 활용은 비즈니스 연속성을 보장하고, 고객에게 안정적인 서비스를 제공하는 데 기여하고 있습니다. 예를 들면, 한 화학 공장은 재난 복구 훈련 중 엣지에서 수집된 실시간 데이터 분석을 통해 빠르게 대처할 수 있었으며, 이는 높은 가동률과 낮은 다운타임으로 이어졌습니다. 이런 사례들은 엣지 컴퓨팅이 재난복구 및 비즈니스 신뢰성 향상에 미치는 긍정적인 영향을 잘 보여주고 있습니다.

5. 디지털 서비스 지원 시스템과 클라우드 네이티브 융합

• 5-1. 클라우드 네이티브 컴퓨팅

• 클라우드 네이티브 컴퓨팅은 클라우드 환경에서 애플리케이션 개발 및 배포를 최적화하기 위해 설계된 개념으로, 이를 통해 애플리케이션이 보다 유연하고 확장 가능하게 운영될 수 있습니다. 클라우드 네이티브 설계의 핵심은 마이크로서비스 아키텍처, 컨테이너, 오케스트레이션 등의 기술을 활용하여 컴퓨팅 자원의 효율성을 극대화하고, 개발자들이 빠르게 변화하는 시장 요구에 대응할 수 있도록 지원하는 것입니다. 이로 인해 기업은 더 짧은 시간 안에 새로운 서비스를 시장에 출시하고, 멀티 클라우드 환경에서도 안정적으로 운영할 수 있는 장점을 갖게 됩니다. 특히, 최근 5G 네트워크의 도입과 함께 클라우드 네이티브 컴퓨팅의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 이와 관련해, 한국지능정보사회진흥원에서 발표한 보고서에 따르면 클라우드 네이티브 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅은 2024년 주목해야 할 성과로 꼽히고 있으며, 이는 IoT 및 실시간 데이터 처리의 필요성이 증가하는 현상과 일맥상통합니다.

• 5-2. 서비스 메시와 마이크로서비스

• 서비스 메시(Service Mesh)는 마이크로서비스 간의 통신을 관리하기 위한 인프라 계층으로, 다양한 서비스가 서로의 요청을 처리하고 데이터를 교환하며 협력할 수 있도록 돕는 기술입니다. 이 시스템은 개별 서비스 간의 복잡한 요청 경로를 관리하게 해주며, 보안, 부하 분산, 모니터링 및 트래픽 관리 등을 효과적으로 수행할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, Istio와 같은 서비스 메시 솔루션을 사용하면 마이크로서비스가 서로 통신할 때 보안은 물론이고 안정성과 성능을 보장받을 수 있습니다. 이와 같은 기술은 클라우드 네이티브 아키텍처와 잘 결합되어, 개발자가 서비스 간의 상호 작용을 효율적으로 관리할 수 있도록 해줍니다. 최근 교육 및 데이터 처리 방면에서 이러한 마이크로서비스와 서비스 메시의 결합이 주목받으며 여러 기업들이 이를 도입하여 운영 효율성을 개선하고 있습니다. 특히, 엣지 컴퓨팅과의 융합을 통해 사용자에게 보다 빠르고 안정적인 서비스를 제공할 수 있는 토대를 마련하고 있습니다.

• 5-3. 엣지 클라우드 통합 전략

• 엣지 클라우드는 사용자와 가까운 네트워크 엣지에서 클라우드 서비스를 제공함으로써 실시간 데이터 처리를 가능하게 하는 기술입니다. 최근 5G 통신 인프라의 발전과 함께 엣지 클라우드는 급속히 진화하고 있으며, 기업들은 이를 활용해 데이터 전송 지연을 최소화하고, 응답 속도를 향상시키기 위한 전략을 모색하고 있습니다. 실제로 KT 및 SK텔레콤은 각각 자사 네트워크 아래에 엣지 클라우드 센터를 구축하여 소셜 미디어, 미디어 스트리밍 등 다양한 분야에서 엣지 컴퓨팅 기술을 적용한 사례를 소유하고 있습니다. 이러한 통합 전략은 IoT와 데이터 분석 분야에서 더욱 두드러지며, 기업들은 이를 통해 고객 경험을 개선하고, 데이터를 더욱 신속하게 처리하여 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 또한, 하이브리드 클라우드 환경에서 엣지 클라우드를 결합하여 클라우드 서비스와의 원활한 통합을 이루는 것이 향후 주요한 과제가 될 것입니다.

6. 향후 전망과 기술 과제

• 6-1. 엣지 컴퓨팅 확산을 위한 인프라·표준

• 엣지 컴퓨팅의 확산을 위해서는 효과적인 인프라 구축과 표준화가 필수적입니다. 5G 네트워크의 상용화와 함께, 엣지 컴퓨팅 서비스는 사용자 기기와 가까운 위치에서 제공되어야 하므로, 데이터 센터와 네트워크 엣지 간의 밀접한 연결이 필요합니다. 이를 위해, ETSI와 같은 기관에서 제정한 Multi-access Edge Computing (MEC) 표준은 엣지 컴퓨팅의 성공적인 배포를 위한 지침을 제공합니다.

• 또한, 지역별 특성과 요구에 맞춰 인프라를 최적화하는 것이 중요합니다. 세부적인 표준과 규제 틀을 마련함으로써, 다양한 산업에서의 통합을 용이하게 하고, 데이터 전송의 지연성을 최소화할 수 있습니다. 이는 특히 IoT 환경에서의 실시간 데이터 처리에 큰 기여를 하게 됩니다.

• 6-2. 보안·프라이버시 강화 방안

• 엣지 컴퓨팅 기술이 확산됨에 따라, 사용자 데이터의 보안과 프라이버시 강화는 매우 중요한 이슈로 부각되고 있습니다. 데이터가 생성되는 지점에서 직접 처리되고 저장되는 엣지 컴퓨팅 환경에서는 중앙 데이터 센터에 비해 더 많은 보안 위협이 존재할 수 있습니다.

• 이에 따라, 제로 트러스트(Zero Trust) 보안 모델이 엣지 컴퓨팅 환경에 대한 보호 전략으로 주목받고 있습니다. 제로 트러스트는 내부와 외부의 모든 접근 요청을 신뢰하지 않고, 사전 인증 절차를 요구합니다. 이 모델의 채택은 데이터 유출 및 사이버 공격으로부터 시스템을 더 안전하게 보호할 수 있는 방법이 될 것입니다. 추가로, 금융 및 의료 분야와 같이 고도의 보안이 필요한 산업에서는 특히 강화된 암호화 및 데이터 마스킹 기술이 필요합니다.

• 6-3. AI 기반 자동화와 관리 체계

• AI의 발전과 엣지 컴퓨팅의 융합은 데이터 관리와 처리를 자동화하는 데 큰 가능성을 제공합니다. 특히, AI 알고리즘을 통해 실시간으로 수집된 데이터를 효과적으로 분석하고 인사이트를 도출함으로써 운영의 효율성을 높일 수 있습니다.

• 예를 들어, 엣지 AI를 활용하면 데이터가 생성되는 즉시 처리하여 신속한 결정을 지원할 수 있습니다. 이는 제조업, 물류 산업 등 다양한 분야에서 에너지 소비를 절감하고, 운영 비용을 줄이며, 고객 경험을 개선하는 데 기여할 것입니다. 향후 이러한 자동화 시스템이 확산되면, 비용 효율성뿐 아니라, 기업의 경쟁력도 크게 향상될 것으로 기대됩니다.

결론

• 엣지 컴퓨팅은 기존의 중앙 데이터센터와의 연결을 통해 대량의 데이터를 원거리에서 전송해야 했던 기존 모델을 탈피하며, 실시간 데이터 처리와 보안을 동시에 유지할 수 있는 기술로 자리잡았습니다. 현재 진행형인 이 변화는 AWS와 Red Hat, 국내 기업들의 적극적인 연구와 산업 적용 사례를 통해 그 성과를 점차적으로 나타내고 있습니다. 특히 IoT, 디지털 서비스 지원, 재난복구 등에서의 엣지 컴퓨팅 활용은 그 효과가 이미 입증되고 있으며, 클라우드 네이티브와의 융합은 하이브리드 클라우드 전략을 더욱 구체화하고 있습니다.

• 향후에는 엣지 컴퓨팅의 확산을 위해 효과적인 인프라 구축과 보안 강화, AI 기반의 자동화 시스템 개발이 필수적입니다. 이러한 기술적 발전이 이루어질 경우, 초저지연성과 고신뢰성을 갖춘 엣지 생태계가 구축되어 5G, 차세대 네트워크와의 융합을 통해 새로운 디지털 혁신을 일으킬 것이라 기대됩니다. 따라서 이러한 변화는 기업의 경쟁력을 강화할 뿐 아니라, 다양한 산업 분야에 걸쳐 실질적이고 지속 가능한 혜택을 제공할 것입니다.

용어집

• 엣지 컴퓨팅: 엣지 컴퓨팅은 데이터 소스와 사용자 간의 물리적 거리를 최소화하여, 데이터를 생성하는 위치에서 실시간으로 데이터 처리 및 컴퓨팅을 수행하는 기술이다. 이를 통해 데이터 전송 속도를 높이고, 지연을 줄이며, 보안과 효율성을 개선할 수 있다.

• IoT(사물인터넷): IoT는 다양한 장치들 간의 연결을 통해 데이터를 지속적으로 송수신하고, 이를 분석하여 의사결정에 활용하는 시스템을 의미한다. 이러한 환경에서 엣지 컴퓨팅은 실시간 데이터 처리가 필수적이다.

• 온디바이스 AI: 온디바이스 AI는 데이터가 생성되는 장치에서 데이터를 분석하고 처리하는 인공지능 알고리즘을 의미한다. 이는 실시간으로 정보를 처리하여 클라우드로 데이터를 전송할 필요 없이 즉각적인 결과를 제공한다.

• 제로 트러스트 보안: 제로 트러스트 보안 모델은 모든 요청에 대해 검증을 요구하는 원칙으로, 내부와 외부 모두를 신뢰하지 않는다. 이러한 모델은 엣지 컴퓨팅 환경에서 데이터 보호를 위해 각 엣지 노드에서 실시간으로 데이터를 검증하고 암호화한다.

• 5G: 5G는 차세대 이동통신 기술로, 높은 데이터 전송 속도와 낮은 지연 시간을 제공한다. 엣지 컴퓨팅과의 결합을 통해 실시간 데이터 전송과 서비스의 신뢰성을 보다 높일 수 있다.

• 클라우드 네이티브 컴퓨팅: 클라우드 네이티브 컴퓨팅은 클라우드 환경에서 애플리케이션을 개발 및 운영하기 위해 최적화된 접근 방식으로, 마이크로서비스 아키텍처와 컨테이너화를 통해 유연성과 확장성을 높인다.

• 서비스 메시: 서비스 메시(Service Mesh)는 마이크로서비스 간의 통신을 관리하는 인프라 계층을 의미하며, 보안, 부하 분산, 모니터링 등을 효과적으로 수행할 수 있도록 돕는 기술이다.

• 재난복구: 재난복구는 자연재해나 사이버 공격과 같은 비상 상황에서 서비스 지속성을 보장하기 위한 전략으로, 엣지 컴퓨팅이 데이터 처리에 핵심적인 역할을 한다.

• 분산 컴퓨팅: 분산 컴퓨팅은 컴퓨터 시스템의 여러 노드가 네트워크를 통해 협력하여 데이터를 처리하는 방식이다. 이는 처리 효율성을 높이고 중앙 집중형 모델의 한계를 극복하는 데 기여한다.

• 엣지 AI: 엣지 AI는 데이터가 생성되는 지점에서 데이터 처리와 학습을 수행하는 인공지능 기술로, 주로 자율주행차와 같은 실시간 처리가 필요한 환경에서 활용된다.

출처 문서

• 디지털서비스 이용지원시스템https://m.digitalmarket.kr/m/board/BD_board.view.do?domainCd=2&bbsCd=1030&q_currPage=1&bbscttSeq=20240227170313274
• 엣지 컴퓨팅(Edge Computing): 개념, 활용 방법 및 사례https://www.redhat.com/ko/topics/edge-computing/what-is-edge-computing
• 엣지 컴퓨팅이란 무엇인가요? - 엣지 컴퓨팅 설명 - AWShttps://aws.amazon.com/ko/what-is/edge-computing/
• IoT 엣지 컴퓨팅이란?https://www.redhat.com/ko/topics/edge-computing/iot-edge-computing-need-to-work-together
• 엣지 컴퓨팅: 분산형 데이터 시대의 핵심 | 인사이트리포트 | 삼성SDShttps://www.samsungsds.com/kr/insights/edge-computing-in-distributed-system.html