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IoT / 빅데이터 | 애널리틱스 / 클라우드

유의점부터 주요 벤더까지··· 슬기로운 '클라우드 IoT 플랫폼' 선택법

2021.10.14 Martin Heller  |  InfoWorld
‘클라우드 IoT 플랫폼’은 사물인터넷 엔드포인트 및 이벤트 스트림을 모니터링하고, 엣지 및 클라우드에서 데이터를 분석하며, 애플리케이션 개발 및 배포를 지원해야 한다. 

사물인터넷(IoT)은 현재 컴퓨팅 세계에서 ‘핫’한 개념이다. 여기서는 기술적인 세부 사항을 과도하게 다루지 않고 ‘IoT’와 ‘클라우드 IoT 플랫폼’을 정의하는 한편 클라우드 IoT 플랫폼에서 필요한 것과 이를 선택하는 방법을 살펴본다. 
 
ⓒGetty Images

쉽게 말해, ‘IoT’는 인터넷에 연결된 물리적인 사물이다. 이러한 사물은 센서를 통해 다양한 매개변수를 측정하고, 인터넷을 통해 동일한 지역에 있는 원격 또는 엣지 서버로 데이터를 전송한다. 또 인터넷에 연결된 사물은 인터넷을 통해 지시를 받고 그에 따라 작동할 수 있다. 가장 유용한 건 IoT를 구성하는 물리적 사물이 측정값을 보내고 지시를 받을 수 있다는 것이다. 

예를 들면 ‘스마트’, 즉 인터넷에 연결된 토양 수분 센서는 주기적으로 측정값을 보고할 수 있으며, 밭의 토양이 건조할 때마다 인터넷에 연결된 배수 밸브를 열 수 있다. 토양 수분이 적당하면 밸브는 닫힌다.

수분 센서와 배수 밸브는 동일한 ‘엣지 컴퓨팅’ 장치 또는 인터넷과 통신하는 노드에 연결되거나 서로 다른 노드에 연결될 수 있다. 수많은 토양 수분 센서가 넓은 밭에서 사용되고, 각 밭에 1개의 중앙집중식 관개 시스템만 필요할 가능성이 높기 때문이다.

IoT와 클라우드는 어떤 관련이 있을까?
인터넷은 엔드포인트가 아니라 데이터를 전송하는 상호 연결된 네트워크 모음이다. IoT의 원격 엔드포인트는 프라이빗 데이터센터의 단일 서버보다는 클라우드 서버에 위치하는 경우가 많다. 여러 장소에서 토양 수분만 측정한다면 반드시 클라우드에 배포할 필요는 없지만 매우 유용할 수 있다. 

센서가 토양 수분뿐만 아니라 토양 온도, 기온, 대기 습도까지 측정한다고 가정해 보자. 이를 위해 서버가 수천 개의 센서에서 데이터를 가져오고, 기상청의 일기예보 피드도 읽는다고 할 때, 이 서버를 클라우드에서 실행하면 모든 데이터를 클라우드 스토리지에 저장하고 이를 활용하여 최적의 배수 흐름을 파악하기 위한 머신러닝 예측을 할 수 있다. 이 모델은 정교한 동시에 원하는 만큼 확장할 수 있다.

또한 클라우드에서 실행하는 것은 경제적이다. 센서 보고서를 1시간에 한 번씩 받는다면 나머지 시간 동안 서버를 활성화할 필요가 없다. 서버리스(Serverless) 클라우드 구성을 사용해 수신 데이터를 저장하고 리소스를 해제한다. 마찬가지로 새로운 데이터를 수집 및 처리하고 필요에 따라 관개용수 흐름 설정값을 변경한 다음 리소스를 해제할 수 있다. 

로컬 vs. 원격 IoT 피드백 루프
앞서 언급한 예시(관개 시스템)에서는 클라우드 서버의 응답 시간이 1시간이더라도 시스템은 계속 작동한다(문제가 없다는 의미다). 하지만 시간 지연으로 인해 문제가 발생하는 상황도 있다. 

자율주행차를 생각해 보자. 자율주행차는 지속적으로 도로를 확인하고, 장애물을 식별하며, 위치를 측정한다. 또한 지속적으로 데이터를 클라우드에 전송하지만 원격 서버에서 속도 제어, 브레이크, 스티어링 등을 조절할 순 없다. 이 모든 건 로컬에서 이뤄져야 한다.

이는 제어 시스템 엔지니어링 교과 과정에서 다루는 상황 중 하나다. 제어 피드백 루프를 가능한 최저 수준으로 낮춘다. 그렇다. 원격 관리자는 목적지 설정 지점이나 경로 계획을 변경할 수 있지만 자동차는 스스로 시간에 민감한 모든 작업을 처리해야 한다. 

필수적인 클라우드 IoT 기능
클라우드 IoT 플랫폼은 IoT 엔드포인트 및 이벤트 스트림을 모니터링하고, 엣지 및 클라우드에 있는 데이터를 분석하며, 애플리케이션 개발 및 배포를 지원해야 한다. 이는 거의 모든 IoT 프로젝트에 필수적이다. 

클라우드 데이터를 분석하고 애플리케이션을 개발하려면 IoT 플랫폼이 클라우드 스토리지에 액세스할 수 있어야 한다. 산업용 IoT 장치와 차량의 경우 (장기간 분석 목적으로 필터링하거나 취합할 수 있긴 하지만) 저장해야 할 데이터가 많을 수 있다. 

산업용 IoT는 네트워크 및 프로토콜 변환 측면에서도 문제를 야기할 수 있다. 구식 산업용 프로그래밍 가능 컨트롤러는 이더넷 및 TCP/IP용으로 개발되지 않았기 때문이다. 

또 다른 기능은 엣지 장치에서 클라우드 플랫폼으로 데이터를 전송하는 것이다. 실내 애플리케이션이라면 유선 이더넷이나 Wi-Fi를 사용할 수 있다. 실외 애플리케이션(예: 농업 시나리오 등)이라면 셀룰러 데이터 사용이 일반적이다.

매니지드 IoT 커넥티비티 서비스가 여기에서 도움을 줄 수 있다. 이러한 서비스 중 일부는 대부분 SIM 카드 및 관련 데이터 관리가 핵심이다. 더욱 광범위한 IoT 커넥티비티 플랫폼은 엣지 장치 운영체제와 에이전트도 처리한다(단, 일부 M2M 서비스는 실제 IoT 기능 없이 브랜딩에 ‘IoT’를 추가한다는 점에 주의할 필요가 있다).
 
주요 클라우드 IoT 업체와 제품
다음의 7개 업체는 고려해볼 만한 IoT 플랫폼을 제공한다. 그렇다고 해서 본 목록이 완벽하다는 건 아니다. 이 목록에 포함돼 있다고 해서 추천하는 것도 아니다. 기존에 산업용 제어 시스템 또는 PLC(Programmable Logic Controller)에 투자했다면 산업용 IoT(IIoT) 플랫폼을 살펴보자.

아마존 웹 서비스 IoT(AWS IoT)
아마존은 광범위하고 심층적인 IoT 서비스 제품군을 제공한다. ▲장치는 프리RTOS (FreeRTOS)나 IoT 그린그래스(IoT Greengrass), ▲연결 및 제어는 IoT 코어(IoT Core), IoT 디바이스 디펜더(Device Defender), IoT 디바이스 매니지먼트(IoT Device Management), ▲분석은 IoT 애널리틱스(IoT Analytics), IoT 사이트와이즈(IoT SiteWise), IoT 이벤트(IoT Events), IoT 씽즈 그래프(IoT Things Graph)를 지원한다. 또한 AWS를 사용하면 클라우드에서 머신러닝 모델을 생성하고, 압축하며, 장치로 배포할 수 있다.

에일라 애자일 IoT 플랫폼(Ayla Agile IoT Platform)
에일라는 모든 장치 제조업체가 지능형 제품뿐만 아니라 최종 사용자용 IoT 서비스를 개발할 수 있는 기반을 제공하기 위해 IoT 플랫폼을 설계했다. 이 회사는 임베디드 에이전트, 클라우드 서비스, 애플리케이션 라이브러리라는 3가지 주요 구성요소를 제공한다.

구글 클라우드 IoT(Google Cloud IoT)
구글 클라우드는 IoT를 위한 엔드투엔드 플랫폼을 제공한다. 여기에는 ▲IoT 코어(IoT Core, MQTT 포함)를 통한 장치와 게이트웨이 지원 및 관리, ▲클라우드 로깅(Cloud Logging), ▲스트리밍 및 배치 애널리틱스용 클라우드 데이터플로(Cloud Dataflow), ▲데이터 수집 연결 및 관리를 위한 클라우드 펍/섭(Cloud Pub/Sub)이 있다. 

또한 데이터 스토리지 및 분석에서 구글 클라우드는 ▲데이터 웨어하우징을 위한 빅쿼리(BigQuery), ▲대용량 데이터를 위한 빅테이블(Bigtable), ▲ML 및 AI용 클라우드 ML 엔진(Cloud ML Engine)을 제공한다.

IBM 클라우드 IoT(Cloud IoT)
이 회사에는 ▲IBM 왓슨 IoT 플랫폼(IBM Watson IoT Platform), ▲IBM 맥시모(IBM Maximo), ▲IBM 트리리가(IBM TRIRIGA) 등 3가지 IoT 제품이 있다. IBM 왓슨 IoT 플랫폼을 사용하면 IoT 장치, 네트워크, 게이트웨이를 연결할 수 있고, 위험 및 보안을 관리할 수 있다. 또 IoT 데이터 관리 및 통합, 머신러닝 및 인지 API를 포함해 사용자/머신/환경 데이터에 관한 예측 실시간 및 엣지 분석을 수행할 수 있다. 

IBM 맥시모 애플리케이션 스위트는 지능형 자산 관리, 모니터링, 예측 유지보수, 컴퓨터 비전, 안전, 안정성을 제공한다. IBM 트리리가는 통합형 워크플레이스 관리 솔루션이다.

마이크로소프트 애저 IoT(Microsoft Azure IoT)
애저는 8개의 IoT 서비스를 제공하며, 그중 4가지는 연결 및 애널리틱스 그리고 나머지 4가지는 엣지 및 장치 지원을 위한 것이다. 

애저 IoT 허브(Azure IoT Hub)는 모든 장치를 연결하는 클라우드 호스팅 솔루션 백엔드를 제공한다. IoT 센트럴(IoT Central)은 비즈니스 애플리케이션 및 퍼블릭 확장성 API 커넥터를 사용해 장치 인사이트와 의사결정을 결합할 수 있는 IoT 앱 플랫폼이다. 시계열 인사이트(Time Series Insights)를 사용하면 수집된 IoT 데이터를 분석, 저장, 관리할 수 있다. 애저 디지털 트윈(Azure Digital Twins)을 통해서는 실제 사물, 장소, 비즈니스 프로세스, 사람의 디지털 표현을 생성할 수 있다. 

애저 IoT 엣지(Azure IoT Edge)는 애저 IoT 허브를 기반으로 구축된 완전 관리형 서비스다. 표준 컨테이너를 통해 IoT 엣지 장치에서 실행할 클라우드 워크로드(인공지능, 애저 서비스, 서드파티 서비스, 자체 비즈니스 로직 등)를 배포할 수 있다. 애저 스피어(Azure Sphere)를 사용하면 실리콘부터 클라우드까지 마이크로컨트롤러 기반 장치를 안전하게 연결할 수 있다. 

또 윈도우 10 IoT 엔터프라이즈를 사용하면 윈도우를 활용해 애저 연결을 지원하는 IoT 애플리케이션을 구축할 수 있다. 애저 RTOS(Azure RTOS)는 마이크로컨트롤러 기반 장치를 위한 빠르고 안정적인 성능을 제공하는, 작지만 강력한 운영체제가 포함된 임베디드 개발 제품군이다.

오라클 IoT 클라우드 서비스(Oracle IoT Cloud Service)
오라클의 IoT 인텔리전트 애플리케이션 클라우드(IoT Intelligent Applications Cloud)는 연결된 장치에서 센서 데이터를 수집해 스마트 제조, 커넥티드 자산, 커넥티드 물류, 워크플레이스 안전, 커넥티드 고객 경험 애플리케이션 가시성, 인사이트, 효율성을 제공할 수 있다.

OSI소프트 PI 시스템(OSIsoft PI System)
OSI소프트 PI 시스템은 산업 운영을 위한 엣지-클라우드 데이터 관리를 제공한다. PI 코어(PI Core)는 주요 운영, 인력, 플랫폼, 애플리케이션, 온프레미스에서 센서 및 시간 기반 데이터를 수집, 저장, 정제, 전달한다.

PI 엣지(PI Edge)는 데이터 수집을 원격 위치 및 온프레미스 제어 시스템 밖의 센서 기반 장비로 확장한다. PI 클라우드(PI Cloud)는 클라우드 기반 운영 데이터 관리 서비스를 사용하여 데이터 스토리지를 확장하고, 더욱 광범위한 데이터 액세스를 지원한다. 

IoT 플랫폼 고려사항
클라우드 IoT 플랫폼에 뛰어들기 전에 먼저 자체 요건을 식별하고, 이를 충족할 수 있는 몇 가지 모니터링/분석/제어/애플리케이션 아키텍처를 스케치해야 한다. 또 사용자 경험, 데이터, 비즈니스 결정 사항을 파악해야 한다. 

아울러 특정 장치, 장치 OS, 게이트웨이, 엣지 플랫폼, 네트워크, 통신 프로토콜, 클라우드 플랫폼, 클라우드 브랜드 등에 맞춰 (시스템을) 구축하지 않도록 주의해야 한다. 특히 처음에는 범용적인 기술로 설계할 필요가 있다. 애플리케이션에 가장 중요한 기능을 파악하고, 해당 목록을 사용해 플랫폼을 선택한다. 즉, 이는 하나의 프로세스다.

클라우드 IoT 비용은 예측하기 어렵고, 과소평가하기 쉽다. 우선, 클라우드 가격 책정이 본질적으로 복잡하다는 문제가 있다(클라우드 애플리케이션 비용을 실제로 파악할 수 있는 유일한 방법은 한 달 동안 쓰고 청구서를 받아 보는 것뿐이다). 

클라우드 IoT 플랫폼이 일반적으로 초기 할인을 제공한다는 점도 문제다. 초기 가격만 고려한다면 비용이 올랐을 때 후회할 수 있다. 데이터 스토리지 비용을 간과하기도 쉽다. 오래되고 불필요한 데이터를 폐기하는 것에 관한 장기적인 전략도 마련해야 한다. 

이 프로세스의 또 다른 과제는 역량을 평가하는 것이다. 장치 및 센서 관리 전문 지식이 있는가? 통신 프로토콜 및 네트워크는? 클라우드 애플리케이션 아키텍처, 운영, 관리는? 직원들이 IoT 애플리케이션 구축에 주력할 수 있는가? 아니면 진행 중인 다른 중요한 업무가 있는가? 새로운 사람을 채용해야 할까? 적절한 스킬을 갖춘 사람을 채용할 수 있을까?

이러한 평가는 전체 기능을 갖춘 또는 기본 기능만 갖춘 클라우드 IoT 플랫폼을 선택하는 데 영향을 미친다. 일부 업체는 애플리케이션 요건에 맞춰 손쉽게 사용자 정의할 수 있는 거의 완전한 플랫폼을 제공한다. 필요한 일부만 제공하고 내부적으로 또는 컨설턴트를 통해 추가적인 통합 및 사용자 정의를 수행해야 하는 업체도 있다.

마지막으로 첫 클라우드 IoT를 구축할 때는 개념 증명(PoC)을 반드시 수행해야 한다. 소프트웨어 개발과 관련된 다른 모든 프로젝트와 마찬가지로, 첫 프로젝트가 실패할 때를 대비한 계획을 하고 있어야 실수로부터 배우고 다음번에 제대로 구축할 수 있다. 개념 증명이 성공한 후에 확장을 시작해야 한다. ciokr@idg.co.kr
 
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