저지연 현장 처리
추론을 현장에서 쓰면 응답이 체감되기 쉬운 편입니다.
현장에서는 네트워크가 들쭉날쭉하거나, 지연이 크게 느껴지거나, 데이터를 밖으로 빼기 어려운 경우가 많습니다. 이럴 때는 판단을 장비 쪽에 두는 편이 운영에 유리한 경우가 많습니다.
장비 성능·전력·운영 방식·원격 관리 가능 여부를 함께 두고, 현장에서 돌아가는 Edge AI를 단계적으로 맞춥니다.
CPU·전력·발열·저장을 먼저 짚고 모델을 맞춤
엣지에서는 CPU·메모리·발열·저장·전력이 한꺼번에 걸립니다. 서버에서 쓰던 모델을 그대로 옮기면 부담이 큰 경우가 많습니다.
장비에 맞는 런타임과 경량화를 골라 쓰고, 현장 이벤트가 제어·화면으로 바로 이어지게 흐름을 정리합니다.
클라우드에는 로그나 요약만 올리고 판단은 현장에 두는 식으로 나누면, 끊겼을 때도 쓸 만한 기능이 남는 편입니다.
구축 포인트
장비 맞춤 최적화
SBC·임베디드에 맞춰 모델과 런타임을 줄이거나 바꿔 씁니다.
오프라인 지속성
역할을 나눠 두면 끊겼을 때도 핵심만 남기기 쉽습니다.