사물인터넷은 진화를 계속하며 기업 환경에 영향을 미칠 것으로 보인다. 기업의 환경을 책임지는 경영진이나 기술 임원이 사물인터넷 중심의 생태계 구축을 고려한다면 먼저 이와 관련된 기술과제 및 접근방법에 대한 이해가 필요하다. 이번 장에서는 가장 우선적으로 집중해야 할 기술적 이슈인 확장성, 가용성, 관리성, 데이터 관리, 보안 및 사용성에 대해 살펴 보도록 한다. [원본 : The Interconnecting of Everything, IBM Redbooks, http://www.redbooks.ibm.com/abstracts/redp4975.html)
확장성 (Scalability)
사물인터넷의 환경은 확장성과 관련하여 두 가지 문제를 내포하고 있는데, 각각의 문제점은 사용자와 기업에게 새로운 형태의 기술과제를 던지고 있다. 첫 번째 문제는 연결된 장치의 수와 관련이 있고, 두 번째 문제는 생성되는 데이터의 양과 관련이 있다. 연결된 장치의 수와 관련된 확장성 문제는 시스템이 지원 가능한 동시 연결 수나 처리량, 보장하는 서비스 품질 (QoS) 수준을 포함하며, 인터넷 확장성은 이러한 이슈 해결을 위한 가장 본질적인 요건이다. 현재 인터넷에 연결된 대부분의 장치들은 IPv4를 사용하며, IPv4는 32비트 주소 체계에 기반하여 232 (4,294,967,296)개의 유일 주소 제약이 있다. 여러 관련 전망들이 사물인터넷에서 500~1000억 개의 장치들이 사용될 것이라고 예상하고 있는 것을 고려하면 사물인터넷의 확장성을 해결하기 위해서는 2128 (3.4 x 1038개 장치)개의 주소를 지원하는 IPv6로의 이주가 불가피하다. 최근 사물인터넷 활성화를 위해 IPv6의 활성화 방향에 힘을 실으려는 몇몇 활동들이 진행 중인데, 고확장성을 갖춘 IPv6 기반 서비스 지향 아키텍처를 연구, 설계 및 개발하는데 목표를 둔 IoT6 Project가 대표적이라 할 수 있다 [소스 : IoT6 Project (http://www.iot6.eu)].
데이터 양의 증가와 관련된 확장성 문제는 데이터 수집, 처리, 저장, 조회 및 화면표시 등과 관련된 성능 저하 문제에서 두드러진다. 성능 저하 문제는 전반적인 서비스 품질과 시스템의 신뢰성에 결정적인 영향을 주게 되므로 반드시 해결되어야 하는 기술과제이다.
사물인터넷 시스템 구축 시 연결되는 장치에 대한 확장성과 증가하는 데이터에 대한 확장성은 서로 연관성이 있으므로 별개로 다루어서는 안되며 반드시 함께 고려하여야 한다.
가용성
(Availability)
사물인터넷의
가용성은 복구성 및 신뢰성과 관련이 있다.. 단 대 단 시스템의 가용성 확보를 위해서는 시스템을 구성하는
개별 컴포넌트뿐만 아니라 시스템 아키텍처 전반에 걸친 기술적 고려를 필요로 한다. 고가용성 확보를 위한
아키텍처 접근방식으로는 최근 활용사례가 증가하고 있는 클라우드 컴퓨팅과 XaaS (X-as-a-Service)를
눈 여겨 볼 필요가 있다. 클라우드 서비스를 활용하려는 기업은 사물인터넷 환경에서 요구되는 서비스 특성
및 기업의 핵심 역량과 관련하여 영향을 줄 수 있는 요소가 무엇인지 면밀히 검토하여 가용성 수준을 결정한 다음,
클라우드 기반 서비스 수준 계약(SLA)의 세부 사항을 결정해야 한다.
관리성 (Manageability)
현재는 서버, 컴퓨터, 저장 장치 등 IT관련
시스템만이 조직의 거버넌스 모델에 의해 관리되고 있다. 휴대전화나 태블릿 같은 모바일 기기도 거버넌스의
대상이 되고 있기는 하지만, 대부분의 사물인터넷 장치들은 아직 생태계의 일부로서 체계적으로 관리되지
않고 있다. 사물인터넷 환경에서는 대부분의 장치들이 사람의 직접적인 개입 없이 원격에서 동작하게 되며, 이런 장치들의 관리 또한 동일한 방법, 즉 사람의 개입 없이 원격으로
이루어질 수 있어야 한다. 이를 위해서는 단순히 현재의 네트워크 및 시스템 관리 기법과 기술을 적용하는
것만으로는 충분하지 않으며, 사물인터넷의 아키텍처를 개발하고, 시스템의
생명주기를 효율적으로 관리하기 위한 새로운 접근방식이 필요하다.
데이터 관리
(Managing Data)
빅 데이터와 사물인터넷은 우리가 일하고, 즐기고, 상호작용하던 기존의 방식을 근본적으로 변화시키게 될 컴퓨팅 패러다임이다. 빅
데이터는 데이터의 양, 속도, 다양성 및 정확성과 관련이
있는 반면, 사물인터넷은 생산성과 삶의 질을 향상 시키기 위해 그 데이터를 의미 있게 사용하는 방법과
관련이 있다 [소스 : Big Data at the Speed of Business : What is big data (http://www.ibm.com/software/data/bigdata)].사물인터넷은 시간 데이터이면서 공간 데이터인 시공간 정보를
수집할 수 있는데, 이 정보는 분석 기술과 결합하여 사람과 사물이 언제, 어디서 그리고 어떻게 상호작용할 수 있는가 혹은 상호작용 해야 하는가에 대한 새로운 통찰력을 제공한다. 여기에서 핵심 쟁점은 기업이 이러한 데이터를 어떤 방식으로 저장, 관리, 조작하는지 이다. 이미 많은 기업들이 복잡한 분석을 수행하고 패턴이나
예외적 이벤트 및 비정상적 상태 정보 등과 관련된 통찰을 얻기 위해 다양한 분석 솔루션을 활용하고 있다. 이러한
분석 기술들을 사물인터넷과 접목하면, 전자상거래, 공급망
관리 및 고객 경험관리 등 주요 업무 분야의 프로세스 혁신 및 기업의 역량 향상이 가능해 진다. 하지만, 이러한 혁신을 실현하기 위해서는 데이터베이스, 콘텐트 관리, 정보 기술의 향상이 선행되어야 한다.보안 (Security)
전통적인 IT 보안 방식은 내부 정보 시스템 보호를 위한 방화벽과 안전한 경계망을 설치하는 것이다. 하지만 사물인터넷에서는 “접근 제어 (Controlled access)” 대신
“신뢰 제어 (Controlled trust)” 의 개념이 사용된다. 접근
제어 방식은 접근이 허용된 주체만 시스템이나 정보에 접근할 수 있도록 관리하는 방식인데 반해, 신뢰
제어는 접근 권한을 가진 주체가 신뢰하는 다른 주체에게도 동일한 권한을 적용할 수 있는 방식이다. 신뢰
제어가 보다 포괄적인 보안 방식이라고 볼 수 있다. 사물인터넷 환경에서는 사용성에 영향을 주지 않으면서
인증, 권한관리, 접근관리,
프라이버시 및 신뢰 등이 효율적으로 지원될 수 있는 보안 기술이 요구된다.
사용성 (Usability)
사용성은 미래의 솔루션에서 넓은 역할을 수행하게 된다. 사물인터넷 디바이스에는 문화적 차이와 사용자의 다양한 지식 및 기술 수준이 고려되고, 보다 사용성이 우수한 신개념의 인터페이스가 요구된다. 따라서, 사물인터넷에서의 사용자 인터페이스는 복잡한 정보를 직관적으로 가시화하면서도, 사용 편의성, 심미성, 다국어 지원, 상황기반 도움말 제공 등이 가능하도록 설계되어야 한다.
§ 컴퓨터 가용율이 높다. 이러한 높은 가용율은 그린 IT 전략과도 일치한다.
§ 다양한 기기를 단말기로 사용하는 것이 가능하며 서비스를 통한 일치된 사용자 환경을 구현할 수 있다.
§ 사용자의 데이터를 신뢰성 높은 서버에 보관함으로써 안전하게 보관 할 수 있다.
§ 전문적인 하드웨어에 대한 지식 없이 쉽게 사용 가능하다.
클라우드 기반의
플랫폼 서비스를 활용함으로써, 기업은 초기 인프라 비용을 절감할 수 있으며 인프라가 아닌 서비스 개발에
역량을 집중함으로써 비즈니스 차별화를 추구할 수 있다. 또한, 적은
유지보수로도 어플리케이션을 더 빠르게 개발, 실행할 수 있고, 변화와
예측이 어려운 사물인터넷 산업의 요구에 맞추어 자원을 유연하게 관리할 수 있다.
2. 사물인터넷 플랫폼 기술
사물인터넷 솔루션 아키텍처는 크게 디바이스 및 통신 계층, 정보 및 서비스 계층, 어플리케이션 계층으로 구성된다. 각 계층별 특징과 요구되는 기술은 다음과 같다.
§ 디바이스 및 통신 계층: 물리 세계에 존재하는 사물에 대한 센싱, 제어, 통신을 담당하는 계층이며, 디바이스 및 관련된 측량 방식 (환경적 제약, 측정/제어 등)에 대한 이해와 기술이 필요하다. 지그비, 프로그램 가능한 제어 로직, SCADA 네트워크, 4세대 통신을 포함한 모바일 네트워크 등 다양한 통신 기술뿐만 아니라, IPv6, IPv4에서 IPv6로의 이주에 대한 전문기술이 매우 중요해질 것이다.
§ 정보 및 서비스 계층: 디바이스로부터 실시간 또는 이력 정보를 취득, 저장, 처리하고, 서비스 개발을 위한 다양한 인터페이스를 제공하는 계층이다. 정보 분류 체계, 객체 모델, 자료 구조, 자료 형식, 정보 통합 등과 관련된 산업 표준 및 데이터 모델에 대한 이해가 요구된다. 데이터의 양, 속도, 대기 시간, 처리 성능, 일관성, 영속성, 다양성 등 비기능적 요구사항에 대응할 수 있는 기술 수준을 갖추어야 한다.
§ 어플리케이션 계층: 특정 비즈니스를 수행하기 위해 디바이스들로부터 생산된 데이터를 소비하는 계층이며, 비즈니스 업무 유형으로는 실시간 프로세스 감시 및 관리, 운영 계획 및 일정 계획 수립, 시스템 유지보수 및 장애 처리 등이 있다. 비즈니스 프로세스 및 특정 산업 분야의 관련 지식과 이를 정보 모델 및 업무 흐름에 적용할 수 있는 능력이 중요하다.
위에서 언급한 사물인터넷 솔루션 계층 중 서비스 플랫폼은 정보 및 서비스 계층에 해당하는 기술이며, 최근에는 독립적인 인프라 구축보다는 클라우드 기반 플랫폼의 활용이 증가하는 추세이다.
IBM 의 클라우드 기반 IoT 서비스 플랫폼은 디바이스 연결, 빅데이터 관리, 서비스 융합, 오픈 API 등
사물인터넷 서비스 개발에 필요한 핵심 기능들을 결합하여 제공하는 호스트형 클라우드 서비스이다.
확장 가능한
연결성은 플랫폼이 갖추어야 할 가장 기본적인 조건으로서, 플랫폼은 여러 산업군에서 사용되는 다양한 장치들과
연동 가능해야 하며 폭발적으로 증가하는 사물을 수용할 수 있어야 한다. IBM의 IoT 서비스 플랫폼은 많은 양의 이벤트를 실시간으로 처리함으로써 증가하는 모바일 기기 및 센서를 수용해야 하는
요구를 만족하고 성능, 가치 및 간편성을 제공하고, 신뢰성을
보장한 양방향 메시지 통신을 지원한다. 사물인터넷에 최적화된 산업 표준인 MQ Telemetry Transport (MQTT) 프로토콜을 적용하여,
HTTP 대비 훨씬 적은 양의 데이터를 전송함으로써 네트워크 트래픽을 줄이고 에너지 효율을 향상시킨다. 또한, Pub/Sub 방식을 이용함으로써 다수의 클라이언트에 메시지
전달 시 시스템에 주는 부하를 줄이고, 메시지에 QoS를
지정함으로써 불안정한 통신상황에서도 메시지 전달의 신뢰성을 보장한다. |
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IBM Internet of Things Cloud
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사물인터넷의 진정한 가치는 단지 수많은 사물을 인터넷에 연결하는데 있지 않다. 연결된 사물들로부터 수집된 엄청난 양의 데이터를 가공하여 정보화하고 실행으로 옮길 수 있는 통찰을 이끌어 낼 때, 비로소 새로운 가치와 혁신 창출의 동력으로서 의미를 가질 수 있을 것이다. 사물인터넷의 데이터는 대용량, 다양성, 실시간 요구성의 특성을 모두 지니고 있어 빅데이터 처리가 가능한 고성능 인프라가 요구된다. 현재 상용화된 사물인터넷 제품은 가정 내의 스마트 화분이나 온도조절기와 같이 간단한 장치나 스마트폰앱으로 서비스가 가능한 수준이기 때문에 아직은 빅데이터 문제가 심각하게 와 닿지는 않을 것이다. 하지만, 연결되는 사물의 수가 많아지고, 차량, 도로, 멀티미디어, 기상정보, 행동 패턴 등으로 데이터의 범위가 점차 확대될수록 데이터 처리는 더욱 어려운 과제가 될 것이다. 본 플랫폼은 하둡, 시계열 데이터베이스, 스트림 컴퓨팅 기술을 기반으로 하며, 사물계에서 생성된 시계열적이고 연속성을 갖는 데이터의 수집, 저장, 필터링, 분석에 대한 실시간 처리를 지원한다.
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