IoT / 네트워크

네트워크 영향으로 본 IoT 엔드포인트 평가 기준 3가지

Jon Gold | Network World 2019.09.03
사물인터넷(IoT) 구현 설계에 따르는 어려움 중 하나는 많은 수 부품이 한자리에 고정된 것이 아니라 계속 움직인다는 점이다. 대부분 IoT 설정은 서로 다른 여러 제조사의 부품으로 구축된다. 즉, 한 회사의 센서는 여기에, 다른 회사의 센서는 저기에, 또 다른 회사는 네트워킹 처리에, 또 어떤 회사는 다시 백엔드 개발에 장착되는 등 다양하다. 
 
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주어진 구현이 네트워크에서 필요로 하는 바를 쉽게 파악할 수 있도록 IoT 엔드포인트의 등급을 매기기 위한 기본 분류 체계를 마련하였다. 그것은 3가지 주요 축을 가지고 있는데 지연 허용성, 데이터 처리량, 그리고 처리 능력 등이 그것들이다. 다음에서는 각각에 대해 설명해보고자 한다. (용어 설명: ‘IoT 설정’ 또는 ‘IoT 구현’은 주어진 조직에서 사용하고 있는 전체 IoT 인프라 전체를 지칭하는 것으로 사용할 것이다.) 

지연 허용성(Delay tolerance) 
많은 IoT 구현은 전통적인 엔터프라이즈 네트워크가 제공하는 밀리초 단위의 지연 허용성까지는 필요로 하지 않는다. 이는 많은 네트워크 연결성 옵션을 개방하여 비용을 덜 쓰는 선택을 하는 것이 매우 성공적일 수 있음을 시사한다. 

예를 들어, 연결된 주차 계량기는 1분에 한 번 이상 도시에 상태를 보고할 필요가 없으므로(또는 그렇게 하더라도), 로라완(LoRaWan)과 같은 지연 유도 무선 옵션이 완벽하게 수용 가능할 수 있다. 그러한 유형의 일부 시스템은 중앙 허브로 업데이트를 되돌려 보내기 위해 표준 셀룰러 SMS 서비스를 이용하기도 한다.

생산 라인이나 석유 및 가스 배출과 같이 지연 허용성이 낮은 분야에 적용할 경우 산업용 이더넷 또는 특히 지연 시간이 짧은 무선 링크를 사용해야 한다. 더욱 구세대 조정 시스템들이 대개 기계 간의 지시사항과 조정을 실제로 잘 처리하고는 있지만, 혼합물에 실시간 애널리틱스 데이터를 추가하는 것은 네트워크 수요를 증가시킬 수 있다.

데이터 처리량(Data throughput)
다시 한번 말하지만, 초당 메가비트 이하만을 다루는 데 익숙하던 네트워킹 옹호자들은 여기서 자신들의 기대치를 조정해야 한다. 초당 몇 킬로비트 또는 그 이하가 있어야 하는 IoT 기기들이 많이 있기 때문이다. 

낮은 대역폭 요건을 가진 기기에는 대부분 ‘개방’, ‘닫힘’, ‘켜짐’ 또는 ‘꺼짐’이라고 말하는 조명 스위치 및 연결된 도어 잠금장치와 같은 스마트빌딩 기기가 포함된다.

주어진 데이터 링크에 대한 수요의 감소는 성능이 떨어지는 무선 기술을 사용할 가능성을 열어준다. 저전력 WAN과 시그폭스(Sigfox)는 대량의 트래픽을 처리할 대역폭이 없을 수 있지만, 애초에 대량의 데이터를 이동할 필요가 없는 연결에 매우 적합하며, 중요한 영역을 커버할 수 있다. 시그폭스의 범위는 지형에 따라 3~50km이며, 블루투스의 경우 사용 중인 블루투스의 등급에 따라 100m~1,000m이다.

반대로 이미지 분석을 위한 백엔드로 이어지는 중앙 허브에 연결된 여러 대의 보안 카메라와 같은 IoT 설정에는 몇 배나 더 넓은 대역폭이 필요할 것이다. 그러한 경우에 퍼즐의 네트워킹 조각은 더 능력이 있어야 하고 결과적으로 더 비싸야 할 것이다. 예를 들어, 널리 배포된 기기는 전용 LTE 연결을 요구할 수 있거나 커버리지를 위해 자체적인 마이크로 셀을 요구할 수도 있다. 
 
ⓒNETWORK WORLD / IDG

처리 능력(Processing power)
IoT 기기가 자체 처리를 할 수 있는 정도는 확실히 네트워크에 미치는 영향을 어느 정도 간접적으로 측정하는 것이지만, 유사한 기능을 수행하는 다른 기기와 비교한다는 점에서 여전히 관련이 있다. 자체적으로 의미 있는 분석이나 형상을 수행하지 않고 네트워크에 원시 데이터를 지속해서 스트리밍하는 기기는 적어도 일부 작업을 수행하는 기기보다 트래픽 부담이 더 클 수 있다.

물론 항상 그런 것은 아니다. 성능이 떨어지는 많은 기기는 그들이 가지고 있는 어떤 네트워크 연결도 차단할 수 있는 많은 데이터를 생성하지 않지만, 더 성능이 좋은 일부 기기는 (이를테면, 수집한 데이터를 처리하는 내장된 능력을 갖춘 산업용 로봇과 같은 것들) 여전히 많은 트래픽을 발생시킬 수 있다.

그러나 기기의 탑재 컴퓨팅 능력은 유사한 작업을 수행하는 다른 분야와 비교할 때 여전히 연관성이 있다. 특히, 많은 분석이 엣지나 백엔드 기기에 있든 아니면 어느 다른 곳에서 수행되어야 하는 제조 및 에너지 추출과 같은 분야가 그렇다. 

그것은 엔드포인트 근처에 위치한 엣지 게이트웨이 기기에서 데이터 분석의 일부 또는 전부를 수행하는 엣지 설정의 맥락에서 더욱 관련이 있다. 이러한 게이트웨이들은 상당히 복잡한 분석이 가능한 한 실시간에 가깝게 수행되어야 할 때 좋은 선택이 될 수 있다. 그러나 엣지 게이트웨이는 최대의 데이터 센터나 클라우드와 같은 동일한 리소스가 이용 가능하지 않기 때문에 엔드포인트에서 수행할 수 있는 작업의 양 자체가 중요한 문제로 남아 있다. 원시정보를 분석에 통합하면 네트워크에서 진행해야 하는 트래픽이 줄어들 수 있다. ciokr@idg.co.kr

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