소개
많은 조직은 경쟁의 압박과 빠르게 진화하는 고객 요구에 직면하고 있습니다. 이에 대응하여 조직들은 디지털 변환에 나서고 있습니다. 조직들은 사람, 데이터, 프로세스를 결합 하여 비즈니스를 새롭게 설계하고 있습니다. 이 컨텍스트에서 IoT(사물 인터넷)는 조직에서 디지털 변환을 가능하게 하는 '접착제'입니다.
Microsoft에서 수행한 IoT Signals 2019 보고서에 따르면 여러 산업에서 IoT 채택이 이루어지고 있습니다. IoT 의사 결정권자 중 85%에게는 파이프라인에 있는 하나 이상의 IoT 프로젝트와 이미 배포된 그 밖의 IoT 프로젝트가 있습니다. IoT 채택은 전 세계적 현상이며, 제조, 도소매, 운송, 정부, 의료 등의 핵심 산업에서 추진하고 있습니다. 회사에서 IoT를 활용하는 가장 중요한 네 가지 이유는 운영 최적화, 직원 생산성 향상, 안전, 보안입니다.
하지만 디지털 변환의 이점을 활용하려는 대기업에게는 다양한 지역에 IoT 디바이스를 배포하고 관리하기가 어려울 수 있습니다. 다양한 디바이스가 대규모 비즈니스 문제를 해결하는 솔루션을 만드는 데 효과적으로 기여하도록 해야 합니다. 대기업의 IoT 요구 사항은 기본 원격 분석(즉, IoT 디바이스가 기록하는 데이터 값을 기록하고 전송하는 프로세스)을 뛰어넘습니다. 클라우드 기반 솔루션을 실행하는 기업은 이 모든 디바이스에서 들어오는 데이터를 어떻게 추적하고 유지해야 하나요? 적절한 디바이스만 서로 통신하도록 하려면 어떻게 해야 하나요? 솔루션의 보안을 유지하려면 어떻게 해야 하나요? 서비스 수준 요구 사항에 따라 솔루션 크기를 조정하고 솔루션을 사용할 수 있도록 하려면 어떻게 해야 할까요? 그 밖에도 다양한 종류의 통신 프로토콜을 통해 다양한 디바이스를 연결해야 합니다. 또한 프로비전부터 지속적인 관리와 마지막으로 사용 중지까지 장치의 수명 주기를 관리해야 합니다.
IoT Hub는 클라우드에서 호스팅되는 관리 서비스이며, IoT 솔루션과 이를 통해 관리하는 디바이스 간의 양방향 통신을 위한 중앙 메시지 허브 역할을 합니다.
IoT Hub로 IoT 솔루션과 IoT 솔루션이 관리하는 디바이스 간의 고도로 안전하고 안정적인 통신이 가능합니다. Azure IoT Hub는 IoT 디바이스에 연결되는 클라우드 호스팅 솔루션 백 엔드를 제공합니다. IoT Hub를 사용하면 디바이스 단위 인증, 기본 제공 디바이스 관리, 크기가 조정된 프로비전을 통해 클라우드에서 에지까지 솔루션을 확장할 수 있습니다.
시 의회에서 교통 관리를 위해 센서와 카메라를 도시에 배포할 예산을 책정했다고 가정해 보세요. 여러분은 이 프로젝트의 선임 개발자로 지명되었습니다. 특히 새로운 교통 관리 솔루션은 분석 및 기계 학습 배포를 기반으로 교통을 최적으로 관리합니다. 교통 정체가 늘어나면서 연료 낭비, 운송 비용 증가, 온실 가스 배출, 안전 문제의 원인이 되고 있습니다. 새 교통 관리 솔루션의 일부로 세 가지 영역이 식별되었습니다. 첫째, 실시간 데이터를 기반으로 조정된 교통 신호 타이밍 시스템(스마트 교차로 사용 포함)을 개발해야 합니다. 둘째, 여러 기관에서 안전하게 비디오 및 센서 교통 데이터를 관리하고 공유하는 기능이 필요합니다. 마지막으로 연결된 차량과 자율 주행 차량을 비롯한 미래 혁신을 위한 교통 관리 시스템을 사용해야 합니다.
기본 원격 분석 서비스를 뛰어넘는 솔루션이 필요합니다. 이러한 디바이스를 관리하려면 클라우드에서의 양방향 통신을 위한 중앙 메시징 허브가 필요합니다. 수백만 대의 디바이스를 안정적이고 안전하게 인증, 관리, 프로비전해야 합니다. 또한 시간이 지남에 따라 이러한 디바이스의 상태를 모니터링하여 지속적인 작동 시간을 확보해야 합니다. Azure IoT Hub 기반 솔루션을 사용하면 클라우드에서 이러한 디바이스를 배포, 관리, 크기 조정하 여 주어진 문제 시나리오를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 솔루션은 디바이스 단위 인증, 기본 제공 장치 관리, 크기가 조정된 프로비전과 같은 IoT Hub 기능을 통해 도시의 요구에 맞게 확장할 수 있습니다.
따라서 Azure IoT Hub가 관리하는 다양한 센서 집합의 데이터를 클라우드의 분석 솔루션의 기반으로 사용할 수 있습니다.
이 모듈은 AI 에지 엔지니어 학습 경로의 일부입니다. 이 모듈에서는 복잡한 다면적 문제 해결을 위한 시스템 사고 접근 방식을 살펴봅니다. 시스템 사고는 시스템의 구성 요소는 그 자체로 분석할 경우 다르게 행동한다는 아이디어에 기반합니다. 시스템 사고 접근 방식은 전체 시스템의 구성 요소 간 상호 관계와 상호 작용을 검사하여 시스템을 전체적으로 연구합니다. 이 접근 방식을 사용하여 각 행위자(예: 차량)가 자율적으로 행동할 수 있고 각 행위자의 기능이 진화하는 교통 관리와 같은 복잡한 문제를 모델링할 수 있습니다.
학습 목표
이 모듈에서는 다음을 수행합니다.
- Azure IoT Hub가 대규모 IoT 배포와 관련된 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방법을 알아봅니다.
- Azure IoT Hub의 주요 구성 요소와 기본 형식을 살펴봅니다.
필수 구성 요소
- IoT 애플리케이션의 기본 지식 및 클라우드에서 애플리베이션 배포