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id: P-REINFORCE-AI-043
category: "10_Wiki/💡 Topics/Infrastructure & Automation"
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tags: [edge, computing, iot, distributed]
last_reinforced: 2026-06-XX
github_commit: "[P-Reinforce] Processed Edge_Computing.md"
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# [[Edge Computing|Edge Computing]] (엣지 컴퓨팅)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> 데이터 생성 지점(엣지 디바이스) 근처에서 데이터를 처리하고 분석하여, 네트워크 병목 현상과 낮은 지연 시간을 해결하는 분산 컴퓨팅 아키텍처이다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **정의:** 중앙 집중형 클라우드 서버를 거치지 않고, 최종 사용자 장치(IoT 센서, 스마트 디바이스 등)와 가까운 곳에서 데이터 처리 및 분석을 수행하는 컴퓨팅 모델.
- **필요성 및 동기:** 
    1. **Latency Criticality (저지연):** 자율 주행, 실시간 의료 모니터링 등 지연 시간에 민감한 서비스에 필수적이다. 클라우드 전송 시간을 최소화한다.
    2. **Bandwidth Constraint (대역폭 제한):** 대규모 IoT 센서 데이터의 폭주를 줄이고 필터링하여 중앙 서버로 보내는 양을 최적화한다.
    3. **Privacy & Security:** 민감 데이터를 로컬에서 처리하고 익명화할 수 있어 보안과 개인정보 보호 측면에서 유리하다.
- **아키텍처 패턴:** 
    - **지능형 계층 구조:** 센서(Level 1) $\rightarrow$ 게이트웨이/엣지 서버(Level 2, Edge Computing 수행) $\rightarrow$ 클라우드(Level 3, 대규모 학습 및 관리).
    - **분산 컴퓨팅 기술 활용:** 컨테이너 오케스트레이션 (K3s, AWS IoT Greengrass 등)과 분산 데이터베이스가 주로 사용된다.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 엣지 컴퓨팅이 클라우드를 대체하는 것이 아니라, '보완'하여 시스템의 전반적인 성능을 끌어올리는 개념임을 명확히 해야 한다. 하이브리드 아키텍처가 표준이다.
- **정책 변화:** 에너지 효율성과 장치 자원 제약(Resource Constraints)을 고려한 경량화된 AI 모델 배포(TinyML) 기술이 중요한 트렌드로 부상하고 있다.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Parent: [[Internet of Things (IoT) Telemetry|Internet of Things (IoT) Telemetry]]
- Related: [[Distributed-Systems-Engineering|Distributed-Systems-Engineering]] , [[Real-Time-Game-Engines|Real-Time-Game-Engines]] , [[Autonomous Vehicle Perception|Autonomous Vehicle Perception]]
- Raw Source: 00_Raw/Edge_Computing.md
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