IoT와 클라우드 컴퓨팅은 데이터의 미래입니까?

2022년까지 약 290억 개의 연결된 장치가 작동하고 2025년까지 전 세계적으로 750억 개 이상의 사물 인터넷(IoT) 장치가 사용될 것으로 예상되는 상황에서 사물 인터넷은 미래 지향적인 기업의 주요 고려 사항입니다.

Unravel Data의 최고 기술 책임자인 Shivnath Babu는 현재 사용 중인 IoT 장치의 풍부함은 기업에 강력한 통찰력을 생성하는 데 사용할 수 있는 방대한 양의 데이터를 제공하며 이는 향후 몇 년 동안에만 증가할 것으로 예상한다고 말했습니다.> . 그러나 기업이 점점 더 많은 수의 스마트 장치를 배포하고 생성되는 데이터의 양이 증가함에 따라 중앙 집중식 클라우드 시스템은 이러한 통찰력이 스마트하게 활용되도록 하는 데 근본적인 역할을 할 것입니다. 이와 같이 IoT의 확산은 상당한 DataOps 과제를 제시합니다.

데이터 처리의 어려움

많은 수의 IoT 장치와 함께 엄청난 양의 데이터 유형이 발생합니다. 예를 들어 IoT 장치는 고객 판매, 주행 마일, GPS 좌표, 습도, 현재 사람 수, 차량 속도, 온도 및 공기 품질과 같은 다양한 유형의 데이터를 제공할 수 있습니다. 많은 기업이 IoT로 생성된 데이터의 복잡성과 엄청난 양을 처리하는 데 어려움을 겪고 있으며 데이터 파이프라인이 비효율적이라는 사실을 깨닫고 있습니다. 실시간 스트리밍에 의존하는 앱 기반 서비스의 경우 이는 중요한 문제입니다.

이를 위해 Kafka, Spark, Kudu, Flink 또는 HBase와 같은 개인화된 실시간 스트리밍 애플리케이션이 최신 클라우드 제공 서비스의 막대한 빅 데이터 요구 사항을 관리하는 데 필요합니다. 즉, 스트리밍 트래픽 데이터를 분석하고 통계 기능을 생성하려면 복잡하고 리소스를 소모하는 모니터링 방법이 필요합니다.

분석가는 들어오는 데이터에 여러 탐지 방법을 동시에 적용할 수 있지만, 이는 필연적으로 복잡성과 성능 문제를 초래합니다. 이는 애플리케이션이 여러 시스템에 걸쳐 있는 경우 특히 그렇습니다(예:계산을 위해 Spark와 상호 작용, 리소스 할당 및 스케줄링을 위해 YARN을 사용하고, 데이터 액세스를 위해 HDFS 또는 S3를 사용하거나, 스트리밍을 위해 Kafka 또는 Flink와 상호 작용). 이러한 배포는 여러 응용 프로그램에서 흔히 볼 수 있는 반복 데이터 사전 처리 또는 기능 생성과 같은 독립적인 사용자 정의 프로그램을 포함하는 경우 훨씬 더 복잡해질 수 있습니다.

폭발적인 IoT 성장

IoT 장치의 폭발적인 성장을 유지하는 데 필요한 클라우드 인프라를 구축하기 위해 현재의 데이터 관리 도구와 프로세스로는 충분하지 않습니다. 광범위한 IoT 장치가 제시하는 문제를 관리하기 위해 많은 기업에서 AI 또는 ML 통합의 필요성을 인식하기 시작했습니다.

이러한 통합은 데이터를 수동으로 정렬하는 부담을 줄이는 지능형 데이터 작업을 가능하게 하여 이 모든 데이터를 이해하는 데 있어 데이터 팀의 기능을 강화합니다. 이를 통해 데이터를 올바른 위치로 더 빠르게 라우팅하고, 비즈니스 요구 사항에 보조를 맞추며, 데이터 운영의 실시간 요소를 유지할 수 있습니다.

종종 이러한 시나리오에서 스트리밍 애플리케이션은 실시간으로 데이터를 처리하는 데 뒤쳐질 수 있으며 근본 원인을 파악하는 것은 이러한 복잡한 시스템에서 번거로운 문제가 될 수 있습니다. 따라서 머신 러닝 및 인공 지능(AI)에 의존하는 데이터 배포는 대안과 비교할 때 필요한 성능, 예측 가능성 및 안정성을 제공할 가능성이 훨씬 더 높습니다.

IoT 장치에서 효율적이고 지속적인 데이터 수집을 가능하게 하기 위해 기계 학습 알고리즘은 응용 프로그램 실행을 조사하고 잠재적인 오류의 원인을 식별하며 성능 및 리소스 사용 개선을 위한 권장 사항을 생성하는 데 필수적인 것으로 입증되었습니다. 또 다른 주요 이점은 이러한 프로세스를 구현하면 조직이 비용을 절감하고 안정성을 높일 수 있다는 것입니다.

각 사용 사례 고려

따라서 각 개별 사용 사례를 고려하고 이것이 어떤 특정한 IoT 과제에 대한 답을 제공하는지 확인하는 것이 중요합니다. 먼저 환경과 환경이 해당 조직에 대해 제시하는 문제를 이해함으로써 IT 팀은 필요한 솔루션을 구현하는 더 빠른 경로를 만들 수 있습니다. 머신 러닝이든 AI이든 IoT 기반 배포를 제공하려면 데이터 팀을 자동화로 보강하여 발생하는 복잡성을 관리해야 합니다.

저자는 Unravel Data의 최고 기술 책임자인 Shivnath Babu입니다.