Edge Computing과 Fog Computing

엣지 컴퓨팅(Edge Computing)

사진 출처: 위키피디아(사진에 링크 걸어두었습니다)

 

설명

- 엣지 컴퓨팅은 네트워크의 가장자리에서 컴퓨팅 리소스를 제공하는 개념입니다.

- 가상화된 엣지 서버 등을 활용하여 가장자리에서 데이터 처리를 수행합니다.

 

특징

- 네트워크에서의 트래픽 관리와 서비스 최적화에 중점을 둡니다.

- 네트워크의 기술적 측면에서 주로 논의되며, 네트워크 환경에서의 성능 향상이 주된 목표입니다.

  

 

 

포그 컴퓨팅(Fog Computing)

사진 출처: MDPI(사진에 링크 걸어두었습니다)

 

설명

- 포그 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅의 확장으로, 클라우드와 엔드 유저 디바이스 사이에 위치한 분산 컴퓨팅 모델입니다.

- 가장자리와 클라우드 사이의 중간 지점에 위치한 여러 레이어의 리소스를 활용하여 데이터 처리를 수행합니다.

 

특징

- 네트워크의 여러 레이어에서의 데이터 처리를 지원하며, 가장자리와 클라우드 간의 협력을 강조합니다.

- 다양한 종류의 디바이스 및 센서, 서비스를 지원하여 유연성과 효율성을 높이는 것이 목표입니다.

 

 

엣지 컴퓨팅과 포그 컴퓨팅의 공통점 & 차이점

공통점

1. 분산 컴퓨팅

- 둘 다 중앙 집중형 컴퓨팅이 아닌, 분산된 컴퓨팅 아키텍처를 가지고 있습니다.

 

2. 성능 최적화

- 지연 감소와 성능 향상을 목표로 하며, 데이터 처리를 가장 가까운 지점에서 수행하여 효율성을 극대화하고자 합니다.

 

차이점

1. 위치

- 엣지 컴퓨팅은 주로 단일 디바이스 또는 로컬 네트워크에서의 데이터 처리에 중점을 둡니다. 엣지는 일반적으로 디바이스 자체나 해당 디바이스에 가까운 로컬 서버를 가리킵니다.

- 포그 컴퓨팅은 브로더 네트워크에서의 데이터 처리를 중점적으로 다루며, 클라우드와 엔드 유저 디바이스 사이의 분산된 위치에 여러 레이어의 리소스를 활용합니다.

 

2. 범위와 응용 분야

- 엣지 컴퓨팅은 주로 특정 디바이스나 서비스에 특화되어 있으며, 주로 IoT 디바이스, 스마트 기기 등의 환경에서 활용됩니다.

- 포그 컴퓨팅은 더 넓은 범위의 응용 분야에 적용 가능하며, 산업 자동화, 스마트 시티, 헬스케어 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

 

3. 스케일

- 엣지 컴퓨팅은 주로 작은 규모의 로컬 환경에 적합하며, 주로 단일 디바이스나 로컬 네트워크에서 작동합니다.

- 포그 컴퓨팅은 네트워크 전체에 걸쳐 분산된 환경에서 동작하며, 더 큰 규모의 시스템에 적합합니다.

 

4. 유연성

- 엣지 컴퓨팅은 주로 특정 디바이스 또는 서비스에 특화되어 있으며, 상대적으로 덜 유연한 환경을 가질 수 있습니다.

- 포그 컴퓨팅은 더 다양한 디바이스 및 서비스를 지원하며, 유연성과 확장성을 강조합니다.

 

 

출처: ChatGPT