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세계의 포그 컴퓨팅 시장
Fog Computing
상품코드 : 1874673
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 11월
페이지 정보 : 영문 179 Pages
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한글목차

세계의 포그 컴퓨팅 시장은 2030년까지 4억 1,900만 달러에 달할 전망

세계의 포그 컴퓨팅 시장은 2024년에 2억 900만 달러로 추정되고 있으며, 2024-2030년의 분석 기간에 CAGR 12.3%로 성장하며, 2030년까지 4억 1,900만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석 대상으로 한 부문의 하나인 스마트 제조 애플리케이션은 14.2%의 CAGR을 기록하며, 분석 기간 종료까지 1억 3,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 스마트 에너지 애플리케이션 부문의 성장률은 분석 기간에 13.4%의 CAGR로 추정되고 있습니다.

미국 시장은 5,640만 달러로 추정되는 한편, 중국은 11.1%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다.

미국의 포그 컴퓨팅 시장은 2024년에 5,640만 달러로 추정되고 있습니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2024-2030년의 분석 기간에 CAGR 11.1%로 추이하며, 2030년까지 6,270만 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장 분석으로는 일본과 캐나다를 들 수 있으며, 각각 분석 기간 중 11.4%, 10.1%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 약 8.3%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 포그 컴퓨팅 시장 - 주요 시장 동향 및 촉진요인 개요

포그 컴퓨팅이 데이터 처리와 IoT의 미래를 변화시키는 이유는 무엇인가?

포그 컴퓨팅은 현대 기술에서 데이터 처리·관리 방법을 변혁하고 있으나, 왜 사물인터넷(IoT)와 엣지 컴퓨팅 시대에서 이 정도 중요하게 되었는지요?포그 컴퓨팅은, 클라우드 컴퓨팅의 기능을 네트워크 엣지, 즉 IoT 디바이스등의 데이터 소스에 가까운 장소까지 확장하는 아키텍처입니다. 이 분산형 어프로치에 의해 데이터를 로컬로 처리하는 것이 가능해져, 모든 데이터를 중앙집권 적클라우드 서버에 송신할 필요성을 최소한으로 억제하는 것으로, 지연과 대역폭의 사용량을 삭감합니다. 제조업, 의료, 운송, 스마트 시티등의 업계는 실시간 처리와 의사결정을 강화하기 위해 포그 컴퓨팅에 의존하고 있습니다.

포그 컴퓨팅이 데이터 처리에 혁명을 초래하는 주요 이유는 지연을 삭감해응답 시간을 개선하는능력에 있습니다. 자율주행차, 스마트 공장, 원격의료등의 애플리케이션에서는 밀리초 단위에서의 의사결정이 요구됩니다. 클라우드와의 사이에 데이터를 왕복시키는 것은 허용 할 수 없는 지연을 일으킵니다. 포그 컴퓨팅은, 데이터 소스 근처에서 데이터를 처리하는 것을 가능하게 해, 보다 신속한 분석과 실시간 액션을 실현합니다. 이 로컬 처리는 시스템의 효율성과 신뢰성을 향상시켜, 순간 데이터 처리가 필수인 미션 크리티컬 애플리케이션에 있어서 필수적인 기술입니다.

포그 컴퓨팅의 작동 원리와 효과적인 이유

포그 컴퓨팅은 클라우드 서비스의 확장처럼 보이지만, 어떻게 작동하며, IoT 및 엣지 디바이스의 데이터 처리를 개선하는 데 왜 그렇게 효과적인 것일까요? 포그 컴퓨팅은 클라우드와 엣지 디바이스 사이에 분산형 컴퓨팅 노드(포그노드) 계층을 구축합니다. 이 포그노드는 라우터, 게이트웨이, 스위치 또는 로컬에서 데이터를 처리하고 저장할 수 있는 모든 장치가 될 수 있습니다. IoT 기기가 데이터를 수집할 때 모든 정보를 원격 클라우드 서버로 전송하는 대신 가까운 포그노드에 처리 작업을 오프로드할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 지연을 줄일 뿐만 아니라, 장기 저장 및 추가 분석을 위해 클라우드로 전송되는 데이터는 필수 데이터만 전송되므로 네트워크 혼잡을 완화하는 데에도 기여합니다.

포그 컴퓨팅의 효과적인 점은 포그 컴퓨팅은 분산 처리 능력 및 확장성 향상에 있습니다. 포그컴퓨팅은 방대한 데이터를 하나의 중앙 집중식 클라우드 서버에 의존하여 처리하는 대신, 데이터 생성원에 가까운 여러 노드에 부하를 분산시킵니다. 이를 통해 병목현상을 줄이고 데이터 처리 속도를 높일 수 있습니다. 이는 수백만 개의 IoT 센서가 지속적으로 실시간 데이터를 생성하는 스마트 시티와 같은 환경에서 매우 중요합니다. 또한 포그 컴퓨팅은 데이터를 로컬에서 처리하고 분석할 수 있으므로 네트워크에 부하를 주지 않고 필요에 따라 새로운 포그 노드를 추가할 수 있는 높은 확장성을 가지고 있습니다.

포그 컴퓨팅의 또 다른 중요한 특징 중 하나는 내결함성과 보안성입니다.. 데이터를 로컬에서 처리하면 장거리로 데이터를 전송할 때 보안 위험에 민감한 정보가 클라우드에 노출될 가능성이 낮아집니다. 포그노드는 클라우드 전송 전 데이터를 필터링, 암호화, 보호할 수 있으며, 사이버 공격의 위험을 줄일 수 있습니다. 이 로컬 처리는 네트워크 장애 발생 시에도 클라우드 연결이 끊겨도 포그노드가 계속 가동할 수 있으며, 시스템 안정성 확보에도 기여합니다. 낮은 지연 시간, 향상된 확장성, 강화된 보안 등의 특성이 결합된 포그 컴퓨팅은 분산형 실시간 환경에서 데이터 관리의 강력한 솔루션이 될 수 있습니다.

포그 컴퓨팅은 IoT, 스마트 시티, 엣지 컴퓨팅의 미래를 어떻게 형성하고 있는가?

포그 컴퓨팅은 현재의 데이터 관리 방식을 진화시킬 뿐만 아니라IoT, 스마트 시티, 엣지컴퓨팅, IoT, 스마트 시티, 엣지컴퓨팅의미래를 만들어가고 있습니다. 포그 컴퓨팅이 혁신을 추진하는 가장 중요한 방법 중 하나는 IoT 생태계에서 포그 컴퓨팅이실시간 의사결정 가능역할입니다. 스마트홈에서 커넥티드 의료기기에 이르기까지 IoT 디바이스가 확산되면서 엣지에서 생성되는 대량의 데이터를 처리할 수 있는 저지연 처리에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 포그 컴퓨팅은 클라우드 처리에 따른 지연 없이 즉각적인 데이터 분석과 의사결정을 가능하게 하여 IoT 시스템이 자율적이고 효율적으로 작동할 수 있도록 합니다.

스마트 시티교통 시스템, 에너지 그리드, 모니터링 시스템, 대중교통 관리 분야에서 포그 컴퓨팅은 필수 불가결한 요소로 자리 잡고 있습니다. IoT 센서의 데이터를 로컬에서 처리함으로써 포그 컴퓨팅은 교통 흐름, 에너지 사용량, 공공안전에 대한 실시간 의사결정을 가능하게 합니다. 예를 들어 신호등은 실시간 교통 체증 데이터를 기반으로 조정되고, 전력망은 부하를 보다 효과적으로 분산시킬 수 있습니다. 이러한 국지적 처리는 클라우드 인프라의 부하를 줄이고, 네트워크 장애나 대역폭 제한이 발생하더라도 스마트 시티의 핵심 시스템이 원활하게 작동할 수 있도록 보장합니다.

포그 컴퓨팅은 원격의 클라우드 서버에만 의존하지 않고, 데이터 처리를 소스에 가까운 곳에서 처리하는 것을 목표로 합니다. 엣지 컴퓨팅의미래도 만들어가고 있습니다. 포그 컴퓨팅은 엣지 디바이스와 클라우드를 연결하는 가교 역할을 함으로써 데이터 처리 작업을 보다 균형 있고 효율적으로 분산시킬 수 있습니다. 클라우드와 엣지 디바이스가 포그노드를 통해 연동되는 하이브리드 접근 방식은 데이터 관리의 유연성과 확장성을 높입니다. 엣지 컴퓨팅이 제조, 의료, 운송 등의 산업에서 지속적으로 확대되고 있는 가운데, 포그 컴퓨팅은 시스템 성능 향상과 실시간 용도 구현에 중요한 역할을 할 것입니다.

또한 포그 컴퓨팅은 에너지 효율적인 컴퓨팅에도기여하고 있습니다. 에지에 가까운 곳에서 데이터를 처리함으로써 에너지 집약적인 장거리 통신을 통해 클라우드로의 대량 데이터 전송의 필요성을 줄일 수 있습니다. 이는 데이터 처리의 탄소발자국을 줄일 뿐만 아니라 IoT 시스템에 의존하는 기업의 비용 절감에도 기여합니다. 포그 컴퓨팅은 중앙 집중식 데이터센터에 대한 의존도를 줄임으로써 실시간 용도 증가하는 데이터 처리 수요를 보다 지속가능하고 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 제공합니다.

포그 컴퓨팅 시장의 성장을 이끄는 요인은 무엇인가?

포그 컴퓨팅 시장의 빠른 성장을 이끄는 주요 요인은 다음과 같습니다. 실시간 데이터 처리, 확장성, 네트워크 성능 향상을 위한그 필요성이 높아지고 있음을 반영하고 있습니다. 주요 촉진요인 중 하나는 산업 전반의의 IoT 기기 폭발적 증가입니다. 인터넷에 접속하는 디바이스가 증가하고 방대한 데이터가 생성됨에 따라 이를 효율적으로 처리할 수 있는 분산형 데이터 처리 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 포그 컴퓨팅은 자율주행차, 스마트홈, 산업 자동화 등의 용도에서 즉각적인 처리가 필요한 엣지에서 IoT 데이터를 관리하기 위한 이상적인 아키텍처를 제공합니다.

포그컴퓨팅의 성장에 기여하는 또 다른 중요한 요소는 저지연 데이터 처리에 대한 수요입니다.. 의료, 금융, 제조 등 많은 산업에서 의사결정과 업무 최적화를 위해 실시간 인사이트가 요구되고 있습니다. 이러한 분야에서 원격지 클라우드 서버로 데이터를 전송할 때 발생하는 지연은 비용 증가와 위험성을 초래할 수 있습니다. 포그컴퓨팅은 데이터 발생지와 가까운 곳에서 처리함으로써 이러한 지연을 최소화하고 보다 빠른 응답을 가능하게 합니다. 이는 안전과 효율성에 있으며, 순간적인 판단이 필수적인 자율주행차, 로봇공학 등의 산업에서 특히 중요합니다.

5G 기술포그컴퓨팅의 성장도 포그컴퓨팅의 확장을 촉진하고 있습니다. 5G 네트워크의 보급이 진행됨에 따라 IoT 디바이스를 위한 빠르고 안정적인 연결이 실현될 것입니다. 포그 컴퓨팅은 5G 지원 디바이스가 생성하는 방대한 데이터를 관리하는 데 필요한 로컬 처리 능력을 제공함으로써 이를 보완합니다. 5G와 포그 컴퓨팅의 결합은 스마트 시티, 커넥티드 헬스케어, 기타 고 대역폭과 저 지연을 필요로 하는 데이터 집약적 용도의 성장을 지원하는 데 있으며, 매우 중요한 역할을 할 것입니다.

마지막으로사이버 보안에 대한 우려가포그 컴퓨팅 도입을 촉진하고 있습니다. 클라우드에 접속하는 디바이스가 늘어날수록, 특히 기밀 데이터를 장거리로 전송하는 경우 사이버 공격의 위험성이 높아집니다. 포그 컴퓨팅은 정보를 로컬에서 처리함으로써 데이터 보안을 강화하고, 잠재적 위협에 대한 데이터 노출을 줄입니다. 포그노드의 로컬 암호화와 데이터 필터링은 추가적인 보안 계층을 제공하여 의료, 금융, 정부 등 민감한 데이터를 다루는 산업에 매력적인 솔루션이 될 수 있습니다. 이러한 요인에 더해 확장 가능한 실시간 처리에 대한 수요 증가로 인해 포그 컴퓨팅 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 데이터 관리 및 IoT의 미래에서 중요한 기술로 자리매김하고 있습니다.

부문 :

제공(소프트웨어, 하드웨어), 용도(스마트 제조, 스마트 에너지, 운송·물류, 보안·긴급 대응, 빌딩·홈자동화, 커넥티드 헬스, 기타 용도)

조사 대상 기업의 예

AI INTEGRATIONS

검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 및 경쟁 정보 분석을 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM이나 산업별 SLM에 대한 쿼리 방식에 의존하는 대신, 전 세계 도메인 전문가들이 엄선한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다. 여기에는 비디오 전사, 블로그, 검색엔진 조사, 그리고 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터가 포함됩니다.

관세 영향 계수

이번 보고서에는 Global Industry Analysts가 예측한 본사 소재지, 생산기지, 수출입(완제품 및 OEM)에 따른 기업의 경쟁력 변화에 따라 지역 시장에 미치는 관세의 영향을 반영했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 현실은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학을 통해 경쟁사들에게 영향을 미칠 것입니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Fog Computing Market to Reach US$419.0 Million by 2030

The global market for Fog Computing estimated at US$209.0 Million in the year 2024, is expected to reach US$419.0 Million by 2030, growing at a CAGR of 12.3% over the analysis period 2024-2030. Smart Manufacturing Application, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 14.2% CAGR and reach US$130.0 Million by the end of the analysis period. Growth in the Smart Energy Application segment is estimated at 13.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$56.4 Million While China is Forecast to Grow at 11.1% CAGR

The Fog Computing market in the U.S. is estimated at US$56.4 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$62.7 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 11.1% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 11.4% and 10.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 8.3% CAGR.

Global Fog Computing Market - Key Trends and Drivers Summarized

Why Is Fog Computing Revolutionizing the Future of Data Processing and IoT?

Fog computing is transforming how data is processed and managed in modern technology, but why has it become so critical in the era of the Internet of Things (IoT) and edge computing? Fog computing is an architecture that extends cloud computing capabilities to the edge of the network, closer to the data sources, such as IoT devices. This decentralized approach allows data to be processed locally, reducing latency and bandwidth usage by minimizing the need to send all data to centralized cloud servers. Industries like manufacturing, healthcare, transportation, and smart cities rely on fog computing to enhance real-time processing and decision-making.

The key reason fog computing is revolutionizing data processing is its ability to reduce latency and improve response times. In applications such as autonomous vehicles, smart factories, or telemedicine, where decisions must be made within milliseconds, sending data back and forth to the cloud introduces unacceptable delays. Fog computing enables data to be processed at or near the source, allowing for faster analysis and real-time actions. This localized processing improves system efficiency and reliability, making it essential for mission-critical applications where instant data processing is a necessity.

How Does Fog Computing Work, and What Makes It So Effective?

Fog computing may seem like an extension of cloud services, but how does it work, and what makes it so effective in improving data processing for IoT and edge devices? Fog computing involves creating a layer of decentralized computing nodes, or fog nodes, between the cloud and edge devices. These fog nodes can be routers, gateways, switches, or any device capable of processing and storing data locally. When an IoT device collects data, it can offload processing tasks to a nearby fog node instead of sending all the information to a distant cloud server. This approach not only reduces latency but also alleviates network congestion, as only essential data is sent to the cloud for long-term storage or further analysis.

What makes fog computing effective is its distributed processing power and enhanced scalability. Instead of relying on a single centralized cloud server to process vast amounts of data, fog computing distributes the load across multiple nodes closer to where the data is generated. This reduces bottlenecks and allows for quicker data processing, which is crucial in environments like smart cities where millions of IoT sensors are constantly producing real-time data. Moreover, fog computing’s ability to process and analyze data locally makes it highly scalable, as new fog nodes can be added as needed without overwhelming the network.

Another key feature of fog computing is its resilience and security. By processing data locally, sensitive information is less vulnerable to security risks associated with transmitting data over long distances to the cloud. Fog nodes can filter, encrypt, and protect data before it is sent to the cloud, reducing the risk of cyberattacks. This localized processing also helps ensure system reliability in the event of network disruptions, as the fog nodes can continue to operate even when the connection to the cloud is lost. This combination of reduced latency, enhanced scalability, and improved security makes fog computing a powerful solution for managing data in a distributed, real-time environment.

How Is Fog Computing Shaping the Future of IoT, Smart Cities, and Edge Computing?

Fog computing is not only advancing current data management practices but also shaping the future of IoT, smart cities, and edge computing. One of the most significant ways fog computing is driving innovation is through its role in enabling real-time decision-making in IoT ecosystems. As IoT devices proliferate, from smart homes to connected healthcare devices, there is an increasing demand for low-latency processing that can handle large volumes of data generated at the edge. Fog computing allows for immediate data analysis and decision-making, enabling IoT systems to act autonomously and efficiently, without the delays associated with cloud processing.

In the realm of smart cities, fog computing is becoming indispensable for managing traffic systems, energy grids, surveillance, and public transportation. By processing data from IoT sensors locally, fog computing can make real-time decisions about traffic flow, energy usage, and public safety. For instance, traffic lights can adjust based on real-time congestion data, and power grids can balance loads more effectively. This localized processing helps reduce the load on cloud infrastructure and ensures that critical systems in smart cities can function smoothly, even in the face of network disruptions or bandwidth limitations.

Fog computing is also shaping the future of edge computing, where the goal is to move data processing closer to the source, rather than relying solely on distant cloud servers. By providing a bridge between edge devices and the cloud, fog computing allows for a more balanced, efficient distribution of data processing tasks. This hybrid approach, where both the cloud and edge devices collaborate through fog nodes, is making data management more flexible and scalable. As edge computing continues to expand across industries like manufacturing, healthcare, and transportation, fog computing will play a critical role in improving system performance and enabling real-time applications.

Furthermore, fog computing is contributing to energy-efficient computing. Processing data closer to the edge reduces the need to transmit vast amounts of data over long distances to the cloud, which can be energy-intensive. This not only reduces the carbon footprint of data processing but also helps cut costs for businesses that rely on IoT systems. By reducing the reliance on centralized data centers, fog computing offers a more sustainable and efficient way to manage the growing demand for data processing in real-time applications.

What Factors Are Driving the Growth of the Fog Computing Market?

Several key factors are driving the rapid growth of the fog computing market, reflecting the increasing need for real-time data processing, scalability, and improved network performance. One of the primary drivers is the explosion of IoT devices across industries. As more devices connect to the internet and generate massive amounts of data, there is a growing need for decentralized data processing solutions that can handle this influx efficiently. Fog computing offers the ideal architecture for managing IoT data at the edge, where immediate processing is required for applications such as autonomous vehicles, smart homes, and industrial automation.

Another significant factor contributing to the growth of fog computing is the demand for low-latency data processing. Many industries, such as healthcare, finance, and manufacturing, require real-time insights to drive decision-making and optimize operations. In these sectors, delays caused by sending data to distant cloud servers can be costly and even dangerous. Fog computing minimizes these delays by processing data closer to the source, enabling faster response times. This is particularly important in industries like autonomous vehicles and robotics, where split-second decisions are essential to safety and efficiency.

The rise of 5G technology is also fueling the expansion of fog computing. As 5G networks become more widespread, they will enable faster, more reliable connections for IoT devices. Fog computing complements this by providing the local processing power needed to manage the massive amounts of data generated by 5G-enabled devices. This combination of 5G and fog computing will be critical in supporting the growth of smart cities, connected healthcare, and other data-intensive applications that require high bandwidth and low latency.

Lastly, cybersecurity concerns are driving the adoption of fog computing. As more devices connect to the cloud, the risk of cyberattacks increases, particularly when sensitive data is transmitted over long distances. Fog computing enhances data security by processing information locally, reducing the exposure of data to potential threats. Localized encryption and data filtering at fog nodes add an extra layer of security, making fog computing an attractive solution for industries that handle sensitive data, such as healthcare, finance, and government. These factors, combined with the growing need for scalable, real-time processing, are driving the rapid expansion of the fog computing market, positioning it as a key technology in the future of data management and IoT.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Fog Computing market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Offering (Software, Hardware); Application (Smart Manufacturing, Smart Energy, Transportation & Logistics, Security & Emergencies, Building & Home Automation, Connected Health, Other Applications)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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