IoT 서비스 아키텍처 정의
Adatum의 관리 팀은 IoT 기능을 사용하여 스마트 어플라이언스에 대한 자동화된 모니터링, 경고 및 셀프 서비스를 포함하여 고객에게 제공하는 서비스 범위를 확장하고자 합니다. 개발 팀은 강력하고 기능이 풍부한 IoT 파이프라인을 클라우드 네이티브 애플리케이션의 기본 설계 원칙을 준수하는 방식으로 구현하여 원하는 기능을 제공할 계획입니다. 이 목표를 달성하기 위해 IoT 서비스 아키텍처의 개념을 살펴보기로 결정했습니다.
IoT 서비스 아키텍처란?
IoT(사물 인터넷)라는 용어는 센서에서 생성된 원격 분석 데이터를 생성, 처리 또는 저장하는 것과 관련된 상호 연결된 디바이스의 네트워크를 나타냅니다. 개략적으로 IoT 솔루션은 두 가지 주요 구성 요소 그룹으로 구성됩니다.
- 디바이스 측. 이 그룹에는 주로 원격 분석 데이터의 원본을 제공하지만 초기 원격 분석 처리 및 분석을 수행할 수도 있는 디바이스가 포함됩니다.
- 클라우드 측. 이 그룹에는 데이터 수집, 지속성 및 분석에 최적화된 클라우드 기반 서비스가 포함됩니다.
의도한 디자인에서 스마트 냉장고는 디바이스 측을 나타내고 Azure IoT Central 및 Azure Cosmos DB는 데이터 수집, 지속성 및 분석을 지원합니다.
IoT 서비스 아키텍처에 대한 또 다른 접근 방식은 사물, 인사이트 및 작업으로 나뉩니다. 사물은 인사이트 기반 분석을 통해 의미 있는 비즈니스 이점을 제공하는 작업으로 전환되는 원격 분석 데이터를 생성하는 IoT 디바이스를 나타냅니다. 예를 들어 온도 데이터를 전송하는 스마트 냉장고(사물)의 센서를 생각해 보겠습니다. 이 데이터는 냉장고가 완전히 작동하는지(인사이트) 여부를 평가하는 기반이 됩니다. 그러면 인사이트는 경고를 트리거할 수 있고 이것은 업데이트된 유지 관리 일정(작업)으로 이어질 수 있습니다.
Azure IoT 아키텍처를 좀 더 자세히 고려하면 핵심 구성 요소와 선택적 구성 요소를 구분할 수 있습니다. 핵심 구성 요소에는 다음이 포함됩니다.
- 클라우드에 안전하게 등록하고 데이터 송수신을 지원할 수 있는 IoT 디바이스
- 허브 역할을 수행하고, 디바이스의 데이터를 중계하고, 디바이스 관리 기능을 제공하는 클라우드 게이트웨이 서비스
- 디바이스데이터를 사용하고, 데이터 처리 구성 요소와 통합하고, 데이터를 스토리지로 전달하는 스트림 프로세서
- 데이터 지속성 및 집계를 제공하는 다양한 데이터 저장소. 스토리지는 핫(hot) 경로나 웜(warm) 경로 또는 콜드(cold) 경로의 일부일 수 있습니다. 핫 경로나 웜 경로는 근 실시간 보고 및 시각화에 필요한 데이터로 구성됩니다. 콜드 경로는 장기간 저장되고 일괄 처리에 사용되는 데이터로 구성됩니다.
- 원시 원격 분석 데이터에서 인사이트를 검색하고 CRM(고객 관계 관리)과 같은 비즈니스 프로세스 및 시스템과 통합하는 분석 서비스
- IoT 솔루션 관리를 간소화하는 프로그래밍 및 관리 인터페이스
선택적 구성 요소에는 다음이 포함됩니다.
- 클라우드와의 직접 통신이 제한되거나 불가능할 때마다 IoT 디바이스의 관리 및 데이터 흐름을 위한 broker 역할을 하는 IoT Edge 디바이스. 예를 들어 디바이스 프로비전, 데이터 필터링, 집계, 버퍼링, 프로토콜 변환 또는 이벤트 규칙 처리에서 역할을 수행할 수 있습니다.
- 프로토콜 변환, 데이터 변환 및 데이터 집계와 같은 수신 작업을 수행하는 데이터 변환 서비스
- RBAC(역할 기반 액세스 제어)를 구현하고 관리 작업을 위임할 수 있는 사용자 관리 하위 시스템
- 원격 분석 데이터를 분석하여 추세 및 상관 관계를 감지하고 예측 분석과 같은 기능을 제공하는 기계 학습
- 대규모 배포와 관련된 시나리오를 지원하는 대량 디바이스 프로비전 서비스
IoT 서비스 데이터 파이프라인
디바이스에서 생성된 데이터의 흐름은 일반적으로 여러 단계로 구성되며, 다음을 포함합니다.
- 스토리지. 이 단계에는 단기 또는 장기 데이터 보존이 포함되며, 메모리 내 캐시, 임시 큐, 데이터베이스 및 데이터 레이크와 같은 기술에 의존합니다.
- 라우팅. 이 단계에는 하나 이상의 스토리지 엔드포인트, 분석 프로세스 및 작업에 데이터를 전달하는 작업이 포함됩니다.
- 분석. 이 단계는 사용자 지정 가능한 조건에 따라 데이터 레코드를 평가하고 처리하는 것으로 구성됩니다.
- 액션. 이 단계에는 수집된 데이터의 상태 또는 값으로 표시되는 조건을 처리하기 위해 사용자 지정 가능한 규칙에 응답하는 작업이 포함됩니다.
Azure IoT 서비스 및 기술
Microsoft는 다양한 유형의 IoT 기능을 제공하는 포괄적인 서비스 포트폴리오를 제공하며, 여기에는 다음이 포함됩니다.
- Azure IoT Central. 이 서비스는 원격 분석 데이터 수집, 처리, 분석 및 보안 디바이스 관리를 비롯한 광범위한 IoT 기능을 구현합니다. Azure IoT Central에는 다음 기능이 포함되어 있습니다.
- 사용자 지정 개발 작업 및 관리 오버헤드를 최소화하는 데 도움이 됩니다.
- 클라우드 민첩성 및 확장성을 사용할 수 있습니다.
- 다른 여러 Azure 서비스와의 기본 제공 통합을 지원합니다.
- 사용자 지정 IoT 솔루션의 개발 및 구현을 간소화하고 기본 제공 모의 디바이스로 임시 테스트를 지원합니다.
- Time Series Insights와 통합되며 경고 생성 규칙을 정의할 수 있습니다. 이 통합은 Stream Analytics와 같은 전용 스트림 처리 서비스가 필요하지 않을 수 있습니다.
- Azure IoT Hub입니다. 이 서비스는 IoT 디바이스와 클라우드 서비스 간의 안정적이고 안전한 양방향 통신에 최적화되어 있습니다. Azure IoT Central과 마찬가지로 DPS(Device Provisioning Service)를 IoT 디바이스의 대량, 제로 터치, Just-In-Time 프로비전을 위한 도우미 서비스로 통합합니다.
- Azure Time Series Insights. 시계열 데이터에 대한 고성능 분석, 스토리지 및 시각화 서비스이며 필터링 및 집계와 같은 기능을 제공합니다. 시각화 기능에는 다양한 시계열 오버레이 지원, 대시보드 비교, 액세스 가능한 테이블 형식 뷰 및 열 지도가 포함됩니다. 또한 Azure Time Series는 시계열 차트를 사용자 지정 애플리케이션에 쉽게 포함할 수 있는 JavaScript 컨트롤 라이브러리도 제공합니다. 이 서비스는 대규모 데이터 집합에 대한 집계가 필요한 시나리오에 최적화되어 있습니다.
Azure는 또한 IoT 구성 요소와 쉽게 통합되는 데이터 분석, 이벤트 처리 및 스토리지에 대한 다양한 옵션을 제공합니다.