IoT 아키텍처: IoT의 4개 계층에 대해 자세히 설명

우리가 더 스마트한 내일을 향해 나아가는 방법에 대해 많이 이야기했습니다. 그리고 이 진술에서 확실히 IOT는 여러 번 언급됩니다. 그렇다면 IoT에 대한 모든 소문은 무엇이며 실제로는 무엇입니까? IoT에 대해 자세히 알아보려면 이 블로그를 읽어보세요.

간단히 말해서 IoT

먼저 IoT는 Internet of Things의 약자로 인터넷에 연결된 사물을 포함합니다. 이러한 개체는 주변 환경을 감지하고 추가 처리에 사용되는 데이터를 수집합니다. 이렇게 방대한 양의 처리되지 않은 데이터는 디지털 형식으로 변환된 다음 추가 분석을 위해 전처리됩니다.

그런 다음 실제로 이러한 데이터를 처리하여 귀중한 통찰력을 이끌어내는 장치가 나옵니다. 마지막으로 처리된 데이터는 클라우드 또는 로컬 시스템으로 전송되어 작업 수행을 위해 저장되고 분석됩니다. IoT는 4단계 프로세스입니다.

IoT 아키텍처 단계

관련된 단계

IoT 아키텍처에는 위와 같이 4가지 주요 계층이 있습니다. 각각에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

센서

IOT 아키텍처의 기본 수준에 속하는 센서는 실제 환경에서 물리적 매개변수를 캡처하는 역할을 합니다. 매개변수는 온도, 연기, 공기, 습기 등일 수 있습니다.

이들은 임베디드 장치, 즉 단일 보드에 있는 여러 센서 또는 이를 수집하고 측정하기 위한 독립형 장치일 수 있습니다. 내장형 센서의 예로는 메탄 함량, 일산화탄소 비율 및 연기 존재를 함께 측정하는 센서가 있습니다.

반면 습도 센서는 독립형 센서의 한 예입니다. 센서의 경우 액추에이터도 이 계층에서 중요한 역할을 합니다. 그들의 임무는 IOT 객체에 의해 생성된 데이터를 물리적 동작으로 변환하는 것입니다.

예를 들어 스마트 팬을 생각해 보십시오. 적절한 센서가 있으면 액추에이터는 주변 온도(온도 센서로 측정)에 따라 팬 속도를 높이거나 낮춥니다. 그리고 이 모든 것은 인간의 개입 없이 일어날 것입니다. 또 다른 예는 스마트 관개 시스템이 될 수 있습니다.

토양의 수분 함량을 측정한 후 센서는 밸브를 켜거나 끌지 여부를 결정하는 액추에이터를 트리거합니다. IOT에 대한 많은 연구는 현재 주어진 보드에 가능한 한 많은 센서를 통합하는 방향으로 진행되고 있습니다.

데이터 수집 시스템

이 레이어는 센서 및 액추에이터와 밀접하게 작동합니다. 그러나 고유한 기능 때문에 별도의 레이어에 배치할 가치가 있습니다. 센서 레이어와 분석 레이어를 연결하는 연결 레이어입니다.

주요 기능은 데이터를 수집, 선택 및 추가 처리 계층으로 보내는 것입니다. 처리가 일어나기 전에 센서의 데이터를 적절한 형식으로 변환해야 합니다. 사용하기 쉽고 양도 가능한 형식입니다. 이것은 이 레이어에 의해 달성됩니다.

예를 들어, 광도를 측정하는 센서를 고려하십시오. 10V, 5V 등의 볼트 형태로 광자나 빛을 입력받아 소정의 숫자로 디지털 출력을 낸다. 마찬가지로 색상 강도의 색상 센서는 0–255의 RGB 범위를 입력 및 출력합니다.

이를 게이트웨이라고도 하며 수신 센서 데이터의 로컬 처리를 위한 플랫폼을 제공하므로 추가 처리를 준비할 수 있습니다. 이 계층의 보안을 향상시키기 위해 데이터 유출과 같은 악의적인 활동을 방지하는 적절한 암호화 및 암호 해독 알고리즘이 사용됩니다.

이 계층에 있는 장치의 좋은 예는 아날로그-디지털 변환기 또는 ADC입니다. 빛, 소리, 온도 등과 같은 주변의 측정 가능한 매개변수는 본질적으로 아날로그입니다. ADC는 이러한 아날로그 값을 디지털 값으로 변환합니다.

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해석학

모든 IOT 아키텍처에 이 계층이 있는 것은 아닙니다. 이들의 존재는 특히 데이터가 과다하게 생성되는 대규모 프로젝트의 경우 전체 프로세스에 부가가치를 가져올 수 있습니다. 이러한 프로젝트의 경우 데이터 전송 속도 또는 분석 속도가 중요한 역할을 합니다. 이러한 인프라는 데이터 소스 가까이에 있습니다.

이를 통해 들어오는 실시간 데이터에 대해 즉시 조치를 취하고 실행 가능한 정보 형태로 출력을 제공할 수 있습니다. 이 경우 클라우드에서 처리해야 하는 데이터는 이 계층으로 전달됩니다. 이 계층에서 데이터 전송이 이루어지므로 네트워크 노출을 최소화하여 보안을 강화하는 것이 필수적입니다.

이 계층에서는 일부 전처리만 발생하므로 최소 전력 및 대역폭으로 작동합니다. 한 가지 예는 데이터에서 이상값의 존재를 제거하는 것입니다. 백만 데이터 포인트에는 수천 개의 이상치가 있을 수 있습니다. 초기 단계에서 제거하면 최종 처리 시간을 절약할 수 있습니다.

데이터 센터

데이터 센터는 종종 IOT 아키텍처의 두뇌로 간주됩니다. 수많은 데이터를 저장, 처리 및 분석하기 위한 것입니다. 데이터 분석 및 기계 학습 알고리즘이 작동하는 이 계층은 데이터에 대한 몇 가지 유용한 통찰력을 제공합니다.

이러한 종류의 처리는 이전 계층에서 수행된 분석보다 더 많은 계산을 수행합니다. 적절하게 배포되고 제공되면 데이터 센터는 비즈니스 인텔리전스와 권장 사항을 제공하여 사용자가 시스템과 상호 작용하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이 레이어는 높은 생산 속도에서 에너지 소비 감소에 이르기까지 비즈니스에 많은 이점을 제공합니다. 또한 고객이 비즈니스에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 원형 차트, 히스토그램 또는 그래프 형태로 명확한 시각화를 제공합니다.

실제 사례

자율주행차는 항상 IOT 애플리케이션을 사용합니다. 이 자동차는 무인 자동차이며 한 지점에서 다른 지점으로 안전한 탐색을 위해 센서에 의존합니다. LIDAR, 카메라, 자이로스코프, 클라우드 아키텍처, 인터넷 등과 같은 수백 개의 센서가 장착된 이 자동차는 주변 환경을 감지하고 센서 출력을 기반으로 신속하고 지능적인 결정을 내립니다.

예를 들어 보행자의 경우 카메라는 지속적으로 입력 프레임을 가져와 처리를 위해 클라우드로 전달합니다. 그런 다음 사람 감지 알고리즘이 사람의 존재를 감지합니다. 사람이 있으면 컨트롤러가 브레이크에 신호를 보냅니다. 이러한 방식으로 한 센서의 정보가 클라우드로 이동한 다음 인터넷에서 작동기로 이동합니다.

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결론

실제로 IoT 아키텍처는 솔루션마다 다를 수 있습니다. 그러나 대부분 이 네 가지 기본 블록이 존재합니다. 또한 기능적이고 확장 가능한 솔루션을 설계해야 하며 수많은 데이터를 처리하는 동안 고장나지 않아야 합니다.

비즈니스에 IoT 솔루션을 배포함으로써 데이터에서 더 많은 가치를 추출하고 그에 따라 고객에게 서비스를 제공함으로써 고객을 능가할 수 있었습니다. IoT의 기술적인 용어에 혼동되지 않고 완전한 자동화를 가져올 수 있는 무한한 가능성과 변화를 놓치지 않는 것이 중요합니다.

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