IoT(사물인터넷)는 센서, 소프트웨어 등의 다양한 기술을 사용하여 인터넷을 통해 데이터를 수집하고 공유하는 수십억 개의 디바이스 네트워크를 일컫는 용어입니다.
IoT 디바이스는 건강 및 피트니스 데이터를 수집하는 스마트 워치처럼 크기가 작을 수 있습니다. 또한, 일상적인 작업의 안전과 효율성을 24시간 모니터링하는 센서와 기술로 가득 찬 공장과 같이 훨씬 더 크고 복잡할 수도 있습니다.
IoT 디바이스와 이들이 수집하는 실시간 데이터가 기하급수적으로 증가하면서 IoT는 빅데이터의 부상에 가장 큰 요인 중 하나가 됐습니다. 그렇다면 빅데이터와 IoT가 어떻게 연결되는지 살펴보겠습니다.
IoT 데이터가 생성되는 방법
IoT 디바이스는 실시간(또는 거의 실시간)으로 다수의 데이터 포인트를 수집합니다. 이 데이터는 자율적으로 발생하는지(예: IoT 기반 신호등 제어) 또는 수동으로 발생하는지(예: 공항 관리진이 혼잡 지역에서 보행자 경로를 다시 지정)에 관계없이 다양한 작업을 위한 정보를 제공할 수 있습니다.
IoT 센서는 다음과 같은 여러 유형의 데이터를 수집할 수 있습니다.
상태 데이터: 꺼짐/켜짐 및 사용가능/사용불가능과 같은 기본 정보 또는 온도와 같은 정확한 데이터를 수집
위치 데이터: 지표 위, 지표상 또는 지표 아래에 있는 사람이나 물체의 움직임을 추적
자동화 데이터: 자율 운영 버스 경로와 같은 자동화 작업 또는 시스템의 동작을 제어하는 데 사용
센서가 데이터를 수집하면 데이터 프로토콜을 사용하여 중앙 위치로 보냅니다.
IoT 데이터를 대량으로 만드는 요인
IoT 센서는 실시간 또는 거의 실시간에 가까운 데이터를 수집하기 때문에 생성하는 정보의 양이 방대합니다. 실제로 IDC는 2025년까지 557억 개의 IoT 디바이스가 73.1제타바이트의 데이터를 생성할 것으로 예상합니다.
그 결과 IoT 빅데이터가 생성되며, 해당 데이터는 기존 데이터 처리 및 관리 도구를 압도할 가능성이 있습니다.
일반적으로 IoT 데이터는 분석, 해석 및 작업 수행을 위해 중앙 위치로 전달됩니다. 불행히도 이러한 과정이 말처럼 항상 쉬운 것은 아닙니다. 데이터 세트가 이렇게 크고 복잡해지면 데이터로부터 결론을 도출하고 활용하기가 어려워집니다. 이와 같은 데이터는 본질적으로 AI 기반 학습의 잠재력을 최대한 활용하는 디지털-퍼스트 운영으로 비즈니스를 혁신할 수 있는 가능성을 잃게 됩니다.
따라서 IoT 데이터를 최대한 활용하기 위해서는 빅데이터를 지원하도록 구축된 데이터 스토리지 관리 및 분석 도구가 필요합니다.
IoT 데이터를 위한 빅데이터 저장 및 분석
빅데이터와 사물인터넷을 관리하려면 작업에 적합한 스토리지가 필요합니다. 최고의 빅데이터 플랫폼은 방대한 양의 IoT 빅데이터를 저장할 수 있을 뿐만 아니라 빠른 데이터 검색, 인덱싱 및 실시간 분석을 지원할 수 있습니다. 그리고 높은 처리량을 지원하는 최신 플랫폼은 데이터를 빠르게 입력하고 조직의 요구 사항에 맞춰 확장될 수 있습니다. 또한 신속하게 데이터를 검색하고 인덱싱하여 쿼리 및 데이터 분석에 소요되는 시간을 절약할 수 있습니다.
빅데이터 및 사물인터넷 관리를 위한 플랫폼을 선택할 때 클라우드에 최적화된 플랫폼을 검토해보십시오. 클라우드에서 분석을 수행하고 온프레미스 데이터에 대한 액세스 및 권한을 제어할 수 있습니다. 더불어 IoT 데이터 분석의 속도를 높이고 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내리는 데 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다. 이 모든 것들이 IoT 인프라에 투자한 후에 얻게 될 것이라고 기대되는 효과입니다.
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