IoT Analysis Platform
IoT 빅데이터 분석과 기계 학습을 위한 플랫폼
아키텍처 소개
사물인터넷(IoT)는 실시간으로 수집되는 모든 디바이스로부터의 대규모의 데이터를 처리함에도 불구하고 언제나 안정적인 서비스를 제공할 수 있도록 유연하고 확장 가능한 인프라를 제공하여야 합니다. 또한 다양한 환경에서 디바이스들과 신뢰할 수 있는 연결이 유지되어야 하는데 상대적으로 다수의 사용자와 서비스가 운영되어야 하는 클라우드 컴퓨팅 환경은 이러한 디바이스와의 연결을 위한 안정적인 네트워크 환경을 이미 갖추고 있다고 할 수 있습니다. 또한, 디바이스로부터 발생하는 실시간의 데이터 스트림을 수집하고 처리하기 위한 빅데이터 플랫폼을 쉽게 구축할 수 있어 실시간으로 분석된 데이터를 기반으로 즉각적인 피드백을 발생시킬 수 있고, 이러한 피드백을 기반으로 Iot 디바이스를 실시간으로 제어하는 자동화된 시스템을 구축할 수 있습니다. 지속적으로 축적되는 대용량의 데이터는 클라우드의 무한대로 확장 가능한 스토리지에 저장하고 분석하여 지능형 서비스에 응용하는 것이 가능합니다. 따라서 다양한 IoT 플랫폼 들을 클라우드 환경을 통해 구축하는 것이 가장 합리적인 선택이라고 할 수 있습니다
아키텍처
연동 부가 서비스
솔루션 적용 및 비즈니스 효과
- IoT를 위한 신속하고 유연한 인프라 생성
- IoT를 위한 시스템을 구축하기 위하여 별도의 인프라를 기획 할 필요 없이 네이버 클라우드 플랫폼을 이용하면 필요한 인프라를 필요한 시점에 수분 이내에 구축이 가능하며, 예측이 불가능한 사용자 트랜잭션도 Auto-Scaling 기능으로 자동확장, 축소를 통해 유연하고 비용효율적으로 상시 대응이 가능 합니다.
- IoT 빅데이터 분석과 기계 학습을 위한 플랫폼
- IoT서비스를 통해서 발생하는 빅데이터를 효과적으로 분석하기 위해서는 빅데이터를 쉽고 빠르게 처리할 수 있는 분석 서비스가 필요합니다. 네이버 클라우드 플랫폼을 활용하면 이러한 분석 서비스를 손쉽게 활용할 수 있으며 늘어나는 데이터 용량에 따라서 손쉬운 대처도 가능합니다. 데이터를 머신 러닝에 의해서 분석하고 미래 예측을 위한 환경도 웹 기반 콘솔을 통해 수 분 내에 분석 환경을 간단하게 생성할 수 있습니다. 또한, 머신 러닝에 의한 예측 결과를 IoT와 연계하여 스마트한 디바이스 제어 등에 활용할 수 있습니다.
- 안정적인 서비스 및 수요 변화에 탄력적인 서비스 제공
- 서비스 트래픽을 분산하여 서버의 부하를 경감시켜주고 일부 서버에 장애가 발생하더라도 자동적으로 다른 정상 서버로 우회할 수 있도록 안정적인 서비스를 제공합니다. 수요 예측이 어려운 경우에도 탄력적으로 scale out하고 자동으로 scale in하여 서비스의 연속성을 확보하고 비용을 절감할 수 있습니다.
- 합리적 비용
- 클라우드의 주요 장점 중 하나는 효율적인 비용 관리가 가능하다는 것입니다. 네이버 클라우드 플랫폼의 모든 인프라는 고객의 비즈니스를 위해 최적의 비용 구조로 설계되어 있고, 고객은 사용한 만큼만 지불하면 되어 인프라 운영 비용을 효과적으로 관리할 수 있습니다.
