IoT

성공적인 엔터프라이즈 IoT 배치의 핵심 구성요소

Mark Gibbs | Network World 2018.06.07
IT 분야에서 일하는 사람이라면 누구나 사물 인터넷(IoT)이 지금 중대한 기술이고 엄청난 속도로 성장 중이라는 점을 잘 알고 있다. BI 인텔리전스(BI Intelligence)는 2019년까지 IoT 디바이스의 수가 233억 개에 이를 것으로 추산했다. IoT 지원이 기업에서 중요한 관심사로 부상하는 지금 엔터프라이즈 IoT 배치에 관한 다음과 같은 4가지 중대한 사안을 고려해야 한다.



1. 엔터프라이즈 IoT 엔드포인트 디바이스의 수 : 2019년이면 10억 개
2. IoT 디바이스의 데이터 생성 빈도 : IDC에 따르면 2025년이면 전 세계 어디든 평균적인 수준으로 연결된 사람은 연결된 디바이스와 하루 평균 4,800번 상호 작용한다. 18초마다 한 번 꼴이다.
3. 방대한 IoT 데이터의 양 : IDC는 2025년까지 생성되는 163제타바이트의 데이터 중에서 60%는 IoT 엔드포인트에서 생성되는 데이터이며, 그 중에서 절반(약 49제타바이트)은 엔터프라이즈 데이터센터에 저장될 것으로 전망했다.
4. 디바이스 집단 보안 유지의 어려움 : IDC는 2025년 기준 저장된 엔터프라이즈 데이터 중 보안이 필요한 민감한 데이터지만 실제 보안은 되지 않는 데이터의 비중이 45%에 이를 것으로 추산했다.

얼리 어댑터라면 이미 자체 IoT 인프라를 구축했고 엔드포인트 디바이스 배치를 진행 중인 경우도 있겠지만, 진행하다 보면 엔터프라이즈 IoT 세계에서는 DIY 방식이 녹록치 않다는 사실을 깨닫게 될 것이다. 한편 이제 막 IoT에 발을 들여놓으려는 기업이고 자체 솔루션 구축을 원하지 않는다면 어떤 플랫폼을 선택해야 할까? 이 시장은 아마존 AWS IoT, AWS IoT 원클릭, 시스코 재스퍼, 구글 클라우드 IoT 코어, IBM 왓슨 IoT, 마이크로소프트 애저 IoT 등 이미 대형 IT 업체들의 경쟁이 치열하게 진행되고 있다.

일반적인 사물 인터넷 아키텍처

엔터프라이즈 IoT의 핵심 구성요소
플랫폼을 고민하기 전에 엔터프라이즈 IoT의 구성 요소부터 살펴보자. 첫째, 사용 중인 엔드포인트 디바이스의 유형을 고려하라. 프로토타이핑, 차량 및 상품 추적, 환경 모니터링, 장비 제어, 다양한 사물의 상태 보고용 디바이스 등 말 그대로 수천 가지의 완성형 제품이 있다. 어떤 용도를 생각하든 그 용도에 맞는 디바이스를 찾을 수 있다.

또한 대부분의 플랫폼이 디바이스를 가리지 않으므로 엔터프라이즈 IoT 플랫폼을 선택할 때는 제약이 거의 없다. 다만 특정 디바이스만 지원하도록 설계되는 플랫폼도 소수 있고, 경우에 따라서는 한 가지 유형의 디바이스만 지원하기도 한다.

기성 제품에 의존하지 않고 기존 프로세스와 제품에 IoT 기능을 구축해 넣어야 하는 경우도 있다. 엔드포인트 하드웨어의 경우 수천 개의 싱글 보드 컴퓨터가 있고(예를 들어 아두이노(Arduino), 라즈베리 파이(Raspberry Pi), 솔리드런 허밍보드-게이트(SolidRun HummingBoard-Gate) 등), 그 외에도 단순하지만 전동 칫솔보다는 똑똑한 지능을 갖춘 다양한 디바이스가 있다.

통신에는 MQTT, HTTP/HTTPS, AMQP, XMPP, DDS, CoAP와 같은 산업 표준 프로토콜을 사용할 수 있으며, 호환되는 EIoT 플랫폼을 찾기도 어렵지 않다. 엔드포인트 디바이스에서 지원되지 않는 프로토콜 또는 미디어를 사용하는 경우 IoT 게이트웨이를 사용해서 디바이스가 사용하는 프로로콜이나 미디어로 변환해 EIoT 플랫폼과의 통신을 구현할 수 있다.

포그 컴퓨팅과 IoT
그 다음은 보통 포그 컴퓨팅(Fog Computing)이라고 하는, 엔드포인트 디바이스와 클라우드 사이에 위치하는 중간 서비스 옵션 계층이 있다(마케팅 경쟁이 가장 치열한 분야이고 그만큼 여러 가지 이름이 사용된다). 포그 컴퓨팅 계층에서 데이터 집계, 필터링, 처리와 같은 기능을 사용해서 통신 대역폭을 최적화할 수 있다. 예를 들어 핵심 데이터 또는 요약 데이터만 전송해서 통신 성능을 개선해 데이터 비용을 줄이거나, 머신러닝과 같은 클라우드 처리 부하를 줄이거나 통계 분석을 수행한다.

포그 컴퓨팅 제품으로는 시스코의 포그 데이터 서비스(Fog Data Services)와 마이크로소프트의 애저 IoT 에지(Azure IoT Edge)가 있다. 다만 후자의 경우 필터링과 처리 기능을 디바이스 자체로 옮기는 데 초점을 두며, 이는 일반적인 의미의 포그 컴퓨팅보다는 또 다른 엔드포인트 디바이스 계층을 형성하는 편에 가깝다. 포그 컴퓨팅이 필요한지 여부는 선택하는 엔드포인트 디바이스, 그리고 배포 환경의 통신 제약에 따라 결정된다.

예를 들어 일정 수량에 이르면 밸브를 닫아야 하는 경우와 같이 실시간 또는 근 실시간 상호작용이 필요한 IoT 환경에서는 지연 없이 이벤트에 응답하고 제어할 만큼의 지능을 갖춘 디바이스를 사용하거나, 포그 컴퓨팅에 의존해서 센서 데이터를 처리하고 작동기로 제어 신호를 보내야 한다.

일반적으로 엔드포인트 디바이스에서 포그 컴퓨팅 서비스에 이르기까지의 지연은 몇 ms에서 몇 초 정도다. 디바이스 또는 포그 컴퓨팅 서비스를 엔터프라이즈 IoT 플랫폼에 연결할 때 몇 초에서 길게는 몇 분까지 지연이 발생한다는 점을 감안하면 포그 컴퓨팅이 실제 환경에서 중요한 역할을 한다는 사실을 잘 알 수 있다.

IoT 게이트웨이
포그 컴퓨팅 시스템의 또 다른 서비스는 IoT 게이트웨이다. IoT 게이트웨이의 가장 보편적인 용도는 엔드포인트 디바이스를 와이파이 등을 통해 이더넷 네트워크 또는 이동통신망과 같은 다른 매체로 브리지 형태로 연결하는 것이다. 또한 게이트웨이는 프로토콜 사이의 변환도 수행한다. 예를 들어 엔드포인트 디바이스의 HTTP 요청 또는 맞춤형 프로토콜을 MQTT 메시지로 변환한다.

호스팅형 IoT 플랫폼
마지막으로, 클라우드의 엔터프라이즈 IoT 플랫폼 코어가 있다. 게시-구독(pub-sub) 또는 요청-응답(RR) 메시지 중개 시스템을 제공하는 호스팅형 플랫폼 서비스(PaaS)다. 사용할 메시징 패턴은 디바이스, 디바이스의 제약과 성능을 감안해 사용 가능한 프로토콜에 의해 좌우된다. 두 가지 통신 패턴에 관한 심층적인 논의는 ‘요청-응답과 게시-구독 패러다임을 유비쿼터스 시스템에 통합하기 위한 통신 모델(A Communication Model to Integrate the Request-Response and the Publish-Subscribe Paradigms into Ubiquitous Systems)’ 논문을 참조하기 바란다.

IoT 디지털 트윈즈
많은 엔터프라이즈 IoT 플랫폼이 가상 엔드포인트 디바이스 기능을 제공한다. 이러한 가상 디바이스의 명칭은 다양하다. 예를 들어 AWS IoT 코어는 “디바이스 섀도우(device shadow)”라고 하고 마이크로소프트는 “쌍둥이(twins)”라고 한다. 가상 엔드포인트 디바이스는 다른 디바이스에서 실제 디바이스의 마지막으로 알려졌거나 예측된(실제 디바이스가 연결되지 않은 상태에서도) 미래 상태와 상호 작용할 수 있게 해주는 문서 또는 데이터베이스 레코드다.

예를 들어 엔드포인트 디바이스가 온수 수조의 온도를 90도로 설정하고 작동하는 중에 어떤 이유로 연결을 끊어야 하고 수조의 온도가 타겟 온도에 이른 이후까지 다시 연결되지 않을 가능성이 있는 경우, 가상 버전을 설정해서 타겟 온도와 그 온도에 이르기까지의 타겟 시간을 표시할 수 있다. 그러면 수조와 상호 작용해야 하는 다른 디바이스는 온라인 상태의 디바이스를 측정하지 않고도 디바이스의 미래 타겟 상태를 읽을 수 있다.

엔터프라이즈 IoT 보안
IoT 아키텍처에서 모든 계층에 적용되는 또 다른 매우 중요한 측면은 바로 보안이다. 2016년 DNS 서비스 관리 업체인 딘(Dyn)을 상대로 일어난 대규모 DDoS 공격과 같이 보안되지 않은 IoT 제품으로 인해 발생한 여러 사건과 그에 따른 책임 문제를 감안하면 견고한 보안은 절대적인 필수 요소다. 모든 엔터프라이즈 EIoT 솔루션에는 강력한 보안 기능이 필수적이다.

핵심은 성공적인 엔터프라이즈 IoT 솔루션을 위해서는 엔드포인트 디바이스부터 포그 컴퓨팅 계층과 클라우드, 마지막으로 EIoT 플랫폼에 이르기까지 세심한 엔지니어링이 필요하다는 점이다. 엔터프라이즈 IoT 플랫폼에 캡처된 데이터를 취급, 처리, 저장하는 방법에 따라 데이터의 관리 용이성과 실행 가능성(actionability), 즉, 결과적으로 엔터프라이즈 IoT 시스템의 비용과 가치가 결정된다.  editor@itworld.co.kr

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