스마트팩토리에서의 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅 빅데이터 처리 비교 연구

초록

본 연구는 스마트팩토리에서 발생하는 빅데이터를 처리할 때 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 효율성을 정량적으로 비교하여 최적의 데이터 처리 구조를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 산업용 IoT 기반 시뮬레이션 환경을 구축하고, 두 구조를 응답시간, CPU 사용률, 네트워크 트래픽, 에너지 소비, 운영 비용의 5가지 지표로 평가하였다. 실험 결과, 엣지 컴퓨팅은 데이터 발생 지점에서 즉시 처리하여 응답시간이 가장 빠르고(평균 92.7ms), 네트워크 트래픽을 78% 절감하여 실시간 제어에 적합하였다. 반면, 클라우드는 높은 확장성과 분석 능력은 강점이나 지연 시간 증가(평균 384.5ms) 및 네트워크 의존도가 단점으로 나타났다. 하이브리드 구조는 엣지에서 1차 전처리 후 클라우드에서 분석하는 방식으로, 성능과 비용 효율성 측면에서 가장 균형적인 결과를 보였다. 연구는 데이터 특성에 따라 처리 위치를 결정하는 설계 지침(실시간 제어→엣지, 장기 분석→클라우드, 혼합→하이브리드)을 제시하며, 향후 실제 현장 실증 연구와 지능형 오프로딩 모델 개발이 필요함을 제안한다.

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