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세계의 엣지 컴퓨팅 : 시장 점유율과 순위, 전체 판매량 및 수요 예측(2025-2031년)
Edge Computing - Global Market Share and Ranking, Overall Sales and Demand Forecast 2025-2031
상품코드 : 1862164
리서치사 : QYResearch
발행일 : 2025년 10월
페이지 정보 : 영문
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한글목차

엣지 컴퓨팅 세계 시장 규모는 2024년에 141억 달러로 추정되며, 2025-2031년의 예측 기간에 CAGR 22.6%로 확대되어 2031년까지 612억 8,300만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.

엣지 컴퓨팅은 기업 용도를 IoT 기기나 로컬 엣지 서버와 같은 데이터 소스에 가깝게 만드는 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다. 데이터 소스에 근접한 이러한 특성은 빠른 인사이트 확보, 응답 시간 개선, 대역폭 가용성 향상 등 강력한 비즈니스 이점을 제공합니다.

IoT 기기의 폭발적인 보급과 연산능력의 향상으로 방대한 양의 데이터가 생성되고 있습니다. 또한, 5G 네트워크의 보급과 함께 연결되는 모바일 기기가 증가함에 따라 데이터 양은 앞으로도 계속 증가할 것으로 예측됩니다.

기존에는 클라우드와 AI의 장점은 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 도출하여 혁신을 자동화하고 가속화하는 것이었습니다. 그러나 연결된 디바이스가 생성하는 데이터의 규모와 복잡성은 네트워크와 인프라의 능력을 넘어서는 엄청난 규모와 복잡성을 가지고 있습니다.

엣지 컴퓨팅 도입의 주요 촉진요인 중 하나는 자율주행차, 산업 자동화, 스마트 헬스케어, IoT 시스템 등의 용도에서 저지연 처리에 대한 필요성입니다. 중앙 집중식 클라우드 서버에 의존하지 않고 데이터를 로컬에서 처리함으로써 엣지 컴퓨팅은 지연을 최소화하고 미션 크리티컬한 용도의 응답 시간을 단축합니다.

제조업, 운송, 의료, 스마트시티 등 다양한 산업에서 IoT 디바이스의 급속한 보급은 방대한 양의 데이터를 생성하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 정보를 로컬에서 처리하고, 클라우드 네트워크의 대역폭 부하를 줄이며, 업무 효율성과 예측적 의사결정을 위한 실시간 분석을 지원함으로써 이러한 데이터 폭증을 효율적으로 처리할 수 있는 솔루션을 제공합니다.

데이터 보안, 프라이버시, 규제 준수에 대한 우려가 높아지면서 기업들은 기밀 데이터의 중앙 집중식 클라우드 서버로의 전송을 제한하는 솔루션을 원하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 기밀 데이터를 로컬에서 처리하고, 사이버 공격에 대한 노출을 줄이며, 데이터 주권 규정을 준수하고, 전체 사이버 보안을 강화합니다.

엣지 컴퓨팅은 클라우드 기반 연산에 의존하지 않고 실시간 데이터 분석 및 의사결정을 가능하게 하는 엣지에서의 AI 및 머신러닝 용도를 위한 중요한 기반 기술입니다. 예지보전, 얼굴 인식, 자율 로봇, 실시간 모니터링과 같은 용도는 엣지에서의 저지연 AI 처리의 이점을 활용하여 산업, 의료, 소비자 시장에서의 도입을 촉진하고 있습니다.

이 보고서는 세계 엣지 컴퓨팅 시장에 대한 종합적인 분석을 제공하는 것을 목표로 합니다. 총매출액, 주요 기업의 기업 점유율과 순위에 초점을 맞추고, 지역별, 국가별, 유형별, 용도별 엣지컴퓨팅 분석을 제공합니다.

이 보고서는 2024년을 기준 연도로 하여 2020년부터 2031년까지의 과거 데이터와 예측 데이터를 기반으로 엣지 컴퓨팅 시장 규모, 추정 및 예측을 매출액으로 제공합니다. 정량적 분석과 정성적 분석을 통해 독자들이 비즈니스/성장 전략을 수립하고, 시장 경쟁 구도를 평가하고, 현재 시장에서의 위치를 분석하고, 엣지 컴퓨팅에 대한 정보에 입각한 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있도록 돕고 있습니다.

시장 세분화

기업별

유형별 부문

용도별 부문

지역별

LSH
영문 목차

영문목차

The global market for Edge Computing was estimated to be worth US$ 14100 million in 2024 and is forecast to a readjusted size of US$ 61283 million by 2031 with a CAGR of 22.6% during the forecast period 2025-2031.

Edge computing is a distributed computing framework that brings enterprise applications closer to data sources such as IoT devices or local edge servers. This proximity to data at its source can deliver strong business benefits, including faster insights, improved response times and better bandwidth availability.

The explosive growth and increasing computing power of IoT devices has resulted in massive volumes of data. And data volumes continue to grow as 5G networks increase the number of connected mobile devices.

In the past, the promise of cloud and AI was to automate and speed up innovation by driving actionable insight from data. But connected devices create data at an extraordinary scale and complexity, outpacing network and infrastructure capabilities.

One of the primary drivers of edge computing adoption is the need for low-latency processing in applications such as autonomous vehicles, industrial automation, smart healthcare, and IoT systems. By processing data locally instead of relying solely on centralized cloud servers, edge computing minimizes latency, ensuring faster response times for mission-critical applications.

The rapid growth of IoT devices across industries-including manufacturing, transportation, healthcare, and smart cities-is generating massive volumes of data. Edge computing provides a solution for handling this data explosion efficiently by processing information locally, reducing the bandwidth burden on cloud networks, and supporting real-time analytics for operational efficiency and predictive decision-making.

With increasing concerns about data security, privacy, and regulatory compliance, organizations are seeking solutions that limit the transmission of sensitive data to centralized cloud servers. Edge computing allows local processing of sensitive data, reducing exposure to cyberattacks, ensuring compliance with data sovereignty regulations, and enhancing overall cybersecurity.

Edge computing is a key enabler for AI and ML applications at the edge, allowing real-time data analytics and decision-making without relying on cloud-based computation. Applications such as predictive maintenance, facial recognition, autonomous robotics, and real-time monitoring benefit from low-latency AI processing at the edge, driving adoption across industrial, healthcare, and consumer markets.

This report aims to provide a comprehensive presentation of the global market for Edge Computing, focusing on the total sales revenue, key companies market share and ranking, together with an analysis of Edge Computing by region & country, by Type, and by Application.

The Edge Computing market size, estimations, and forecasts are provided in terms of sales revenue ($ millions), considering 2024 as the base year, with history and forecast data for the period from 2020 to 2031. With both quantitative and qualitative analysis, to help readers develop business/growth strategies, assess the market competitive situation, analyze their position in the current marketplace, and make informed business decisions regarding Edge Computing.

Market Segmentation

By Company

Segment by Type

Segment by Application

By Region

Chapter Outline

Chapter 1: Introduces the report scope of the report, global total market size. This chapter also provides the market dynamics, latest developments of the market, the driving factors and restrictive factors of the market, the challenges and risks faced by manufacturers in the industry, and the analysis of relevant policies in the industry.

Chapter 2: Detailed analysis of Edge Computing company competitive landscape, revenue market share, latest development plan, merger, and acquisition information, etc.

Chapter 3: Provides the analysis of various market segments by Type, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different market segments.

Chapter 4: Provides the analysis of various market segments by Application, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different downstream markets.

Chapter 5: Revenue of Edge Computing in regional level. It provides a quantitative analysis of the market size and development potential of each region and introduces the market development, future development prospects, market space, and market size of each country in the world.

Chapter 6: Revenue of Edge Computing in country level. It provides sigmate data by Type, and by Application for each country/region.

Chapter 7: Provides profiles of key players, introducing the basic situation of the main companies in the market in detail, including product revenue, gross margin, product introduction, recent development, etc.

Chapter 8: Analysis of industrial chain, including the upstream and downstream of the industry.

Chapter 9: Conclusion.

Table of Contents

1 Market Overview

2 Competitive Analysis by Company

3 Segmentation by Type

4 Segmentation by Application

5 Segmentation by Region

6 Segmentation by Key Countries/Regions

7 Company Profiles

8 Industry Chain Analysis

9 Research Findings and Conclusion

10 Appendix

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