junghanacs🧠

Backlinks

†#엣지#온디바이스#온프레미스

8 min read

Table of Contents

히스토리

  • [2025-06-26 Thu 11:57] 관련 키워드를 생성

관련메타

키워드: 엣지 _edge

키워드: 온디바이스

키워드: 온프레미스

로그

|2025-06-29 Sun 11:05|

@user 인공지능 분야에서 말하는 엣지(Edge), 온디바이스(On-device), 온프레미스(On-premise)의 차이는?

@assistant

  • 엣지(Edge): 데이터 생성 근처(예: IoT 기기)에서 실시간 처리. 네트워크 종속성 ↓
  • 온디바이스(On-device): 스마트폰 등 단말기에서 자체 실행. 클라우드 연결 불필요
  • 온프레미스(On-premise): 기업 내부 서버에 구축. 클라우드 대비 보안 ↑, 유지비용 ↑

공통점: 클라우드 의존도 ↓ / 차이점: 배포 위치(엣지기기 vs 단말기 vs 로컬서버)

@user

엣지(Edge), 온디바이스(On-device), 온프레미스(On-premise)의 차이는?

### 영어 요약: What is the difference between Edge, On-device, and On-premise?

## 엣지(Edge), 온디바이스(On-device), 온프레미스(On-premise) 개념 및 차이

### 1. 엣지(Edge)

  • 정의: 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 데이터를 생성하는 현장(센서, IoT 기기, 산업용 장비 등) 가까이에서 데이터 처리와 분석을 수행하는 방식입니다. 즉, 중앙 서버(클라우드)로 데이터를 보내지 않고, 사용자 또는 데이터 발생 지점 인근의 컴퓨팅 자원(게이트웨이, 미니 서버 등)에서 연산을 처리합니다[1][5].
  • 특징:
    • 빠른 응답 시간(지연 최소화)
    • 네트워크 대역폭 절약
    • 데이터 보안 강화(외부 전송 최소화)
    • 시스템 안정성 및 가용성 향상
  • 적용: 스마트 팩토리, 자율주행차, 스마트 시티 등 대량의 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 산업 현장[1][5].

### 2. 온디바이스(On-device)

  • 정의: 온디바이스 AI는 스마트폰, 웨어러블, 가전제품 등 개별 기기 내부에 내장된 프로세서(CPU, GPU, NPU 등)에서 AI 연산(추론, 일부 학습)을 직접 수행하는 방식입니다. 클라우드나 외부 서버와 연결하지 않고, 기기 자체에서 AI 모델을 실행합니다[2][6].
  • 특징:
    • 완전히 독립적으로 작동(네트워크 연결 불필요)
    • 개인화·프라이버시 보호(데이터 외부 전송 없음)
    • 실시간 응답성(지연 시간 최소화)
    • 경량화된 AI 모델 활용
  • 적용: 스마트폰 음성 비서, 얼굴 인식, 웨어러블 기기의 건강 모니터링 등 개인화 서비스[2][4][6].

### 3. 온프레미스(On-premise)

  • 정의: 온프레미스는 기업이나 기관이 자체적으로 보유한 물리적 공간(사무실, 데이터센터 등)에 서버, 네트워크, 소프트웨어 등 IT 인프라를 직접 설치·운영하는 방식입니다. 클라우드와 달리 외부 서비스 제공자에 의존하지 않습니다[3].
  • 특징:
    • 높은 보안성(외부 노출 최소화)
    • 규제 준수 용이
    • 데이터 전송 속도 빠름(내부망 활용)
    • 맞춤형 시스템 구축 가능
    • 초기 구축 비용 및 유지보수 부담 큼
  • 적용: 금융, 의료, 공공기관 등 보안과 규제가 중요한 분야[3].
비교표
구분엣지(Edge)온디바이스(On-device)온프레미스(On-premise)
처리 위치데이터 발생 지점 인근(게이트웨이, 미니 서버 등)개별 기기 내부(스마트폰, IoT 등)자체 데이터센터, 사무실 등 물리적 공간
네트워크로컬 네트워크 활용, 중앙 서버와 일부 연동 가능네트워크 불필요(완전 독립 가능)내부망(사내 네트워크)
주요 특징빠른 응답, 대역폭 절약, 보안 강화실시간 반응, 프라이버시, 경량 모델높은 보안, 규제 준수, 맞춤형 인프라
적용 분야산업 현장, 스마트 시티, 자율주행, 제조 등개인 기기, 웨어러블, 모바일, IoT금융, 의료, 공공, 대기업 등 보안·규제 분야

### 핵심 차이 요약

  • 엣지: 데이터가 발생하는 현장 근처에서 여러 기기를 통합·분산 처리. 빠른 응답과 실시간성이 중요할 때 적합.
  • 온디바이스: 개별 기기 내부에서 완전히 독립적으로 데이터 처리. 프라이버시와 개인화, 오프라인 환경에 적합.
  • 온프레미스: 기업이 직접 IT 인프라를 보유·운영. 보안, 규제, 맞춤화가 중요한 환경에 적합.

#### 참고 출처 [1] uniwide.co.kr [2] koreadeep.com [3] tech1.tistory.com [4] dimalife.tistory.com [5] mundol-story.tistory.com [6] ahha.ai

  • 사용 모델: Perplexity AI (May 2025)
  • 날짜/시간: 2025-05-27, 07:03 KST
  • 토큰 수: 약 1,200 tokens

Citations: [1] https://www.uniwide.co.kr/page/PAGE_000000000000009/view.do?menuNo=21 [2] https://www.koreadeep.com/blog/on-device-ai [3] https://tech1.tistory.com/19 [4] https://dimalife.tistory.com/entry/%EC%97%A3%EC%A7%80-AI%EC%99%80-%EC%98%A8%EB%94%94%EB%B0%94%EC%9D%B4%EC%8A%A4-AI-%EB%9C%BB-%EC%B0%A8%EC%9D%B4%EC%A0%90-%EC%9E%A5%EB%8B%A8%EC%A0%90 [5] https://mundol-story.tistory.com/entry/IT%ED%8A%B8%EB%A0%8C%EB%93%9C-%EC%95%8C%EC%95%84%EB%B3%B4%EA%B8%B0-%EC%97%A3%EC%A7%80-%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8C%85Edge-Computing%EC%9D%B4%EB%9E%80 [6] https://ahha.ai/2024/08/13/ondeviceai/ [7] https://www.redhat.com/ko/topics/edge-computing/what-is-edge-computing [8] https://news.samsungdisplay.com/29813 [9] https://www.ibm.com/kr-ko/topics/edge-computing [10] https://blogs.nvidia.co.kr/blog/what-is-edge-computing/

--- Answer from Perplexity: pplx.ai/share

Graph View

Backlinks