저지연 현장 처리
추론을 현장에서 직접 처리하면 응답 속도를 안정적으로 확보하기 쉽습니다.
현장에서는 네트워크 품질이 일정하지 않거나 지연이 크고, 데이터를 외부로 반출하기 어려운 경우가 많습니다. 이런 환경에서는 판단 로직을 장비 가까이에 두는 편이 운영상 훨씬 유리합니다.
장비 성능, 전력 조건, 운영 방식, 원격 관리 가능 여부를 함께 검토해 현장에서 안정적으로 동작하는 Edge AI 구성을 단계적으로 맞춥니다.
CPU, 전력, 발열, 저장 조건을 먼저 짚고 모델을 맞춥니다
엣지 환경에서는 CPU, 메모리, 발열, 저장 공간, 전력 제약이 동시에 걸립니다. 서버에서 사용하던 모델을 그대로 옮기면 현장에서 부담이 커지는 경우가 많습니다.
장비에 맞는 런타임과 경량화 전략을 선택하고, 현장 이벤트가 제어와 운영 화면으로 바로 이어지도록 흐름을 정리합니다.
클라우드에는 로그나 요약 정보만 올리고 핵심 판단은 현장에 두는 방식으로 나누면, 연결이 끊겨도 필요한 기능을 유지하기 쉽습니다.
구축 포인트
장비 맞춤 최적화
SBC와 임베디드 장비 특성에 맞춰 모델과 런타임을 조정하거나 경량화합니다.
오프라인 지속성
기능 역할을 분리해 두면 네트워크가 끊겨도 핵심 동작을 유지하기 쉽습니다.