지난번 포스팅 간단 정리
- 앞으로의 업데이트-Part01: 클라우드 컴퓨팅
클라우드 컴퓨팅 (Cloud Computing)
인터넷 서버를 통해 PC, 태블릿 노트북, 휴대전화 등에 데이터를 저장했다가 필요할 때 꺼내 활용할 수 있는 IT서비스 컴퓨팅이다.
대표적으로 애플의 I-Cloud 서비스가 클라우드 컴퓨팅에 속한다.
2006년 Google Christophe Bisciglia가 컴퓨터 자원 활용을 위해서 「클라우드 컴퓨팅」이라고 하는 용어를 사용하고, 아마존 닷컴이 2006년에 아마존 Web Service를 통해서 Anytime, Anywhere 모바일 컴퓨팅 환경을 제공.
제4차 산업혁명으로 전 세계에서 생성되는 정보기술 인프라의 과부하를 극복하기 위한 효과적인 대안이 본격화되면서 인터넷 데이터의 확대에 따른 관리 효용성, 천문학적으로 증가하는 컴퓨터와 네트워크 기기, 지속적으로 증가하는 IT 관리 비용, 보안 이슈의 심화, 복잡 다방면에 걸친 IT 기술 관리의 어려움, 사용성 확대 요구 증가, 그리고 그린 IT 요구의 확대 등이 클라우드 컴퓨팅 등장 배경으로 제시된다.
클라우드 컴퓨팅은 위와 같은 문제에 대해서 데이터를 효율적으로 관리할 수 있다.
- 컴퓨팅 환경 변화 컴퓨터 환경 개인용 컴퓨팅 환경 서버 – 클라이언트 환경 클라우드 컴퓨팅 환경 데이터 위치 및 컴퓨팅 테마 개인용 PC 서버 / 클라이언트: 서버에 접속된 컴퓨터 클라우드 서버 (온라인) 자원 구입 / 폐기 이용자 서비스 제공자 (관리자) 사용자 컴퓨터 설치 소프트웨어 OS, 응용 소프트웨어, 클라이언트: 사용자는 웹 브라우저를 통해서 접속할 뿐.데이터의 소유·관리 소유와 관리가 동일 소유와 관리 분리 – 소유: 이용자-관리: 서비스 제공 서비스 오프라인 컴퓨팅 서비스(문서작성, 통계, 계산, 그래픽 작업 등) – 기본 인터넷 서비스: 웹, FTP, 이메일 등 – 응용 인터넷 서비스: 웹하드, SBC, ASP 등 – IT 융합 서비스: volP, IPTV 등 – 가장 서버/데스크톱 서비스-스토리지 제공 서비스 등
- 2. 가상화(Virtualization)
- 가상화란?
- 가상화는 서버, 애플리케이션, 데스크톱, 네트워크와 같은 IT자원의 물리적 요소와 위치에 관계없이 자원을 효율적으로 사용하게 하는 기술.
출처 : 환경 데이터 마이닝 수업, 기준학 서버 가상화 : 가상화에는 하드웨어와 소프트웨어를 결합하여 가상 머신을 만들어낼 것.자원 가상화: 가상 메모리, 가상 보존, 가상 네트워크 등을 만들어 내는 것.
자원 가상화에서는 하드웨어 용량에 관계없이 방대한 데이터를 분산·보존할 수 있어 가상을 사용하기 때문에, 내 컴퓨터가 성능이 좋지 않아도 충분히 사용 가능하다.
2-1. 가상화의 장단점
[장점]
가상화는 프로그램 구축을 위한 초기 투자비용 없이 적은 비용으로 자원을 효율적으로 사용할 수 있으며, 이를 통해 비용 삭감, 그린IT 실현, 성능 향상, 비즈니스 유연성 향상이 가능하다.
클라우드 컴퓨팅의 세 가지 장점(탄력성, 확장성, 민첩성) 출처: 환경 데이터 마이닝 수업, 기준학 서버 가상화 장점 주요사항 자원 효율화-기존 자원의 경우 유휴 자원(소비 혹은 사용하지 않고 일시적으로 쉬고 있는 상태의 자원) 필연 발생-서버 통합으로 자원은 쉽게 확장과 축소가 가능하며 신속하고 유연하며 효율적인 체계 구축이 가능.: 필요에 따라 용량을 늘려 줄일 수 있음.원가 절감 – 서버 통합으로 기존 노후 장비 교체 수요 최소화 – 신규 장비 대체, 전력 비용 절감 그린 IT – 가상화 환경에 특화된 저전력, 고집 서버 도입으로 전력 절감 및 발열 저감 성능 향상 – 가상화로 성능 업그레이드 가능 : 사용량이 늘었다고 해도 용량 때문에 멈추지 않고 비용을 더 지불하여 쉽게 성능 향상이 가능.비즈니스 유연성 – 신규 서버 자원 필요에 따라 2~10분 내 제공 가능하며 자원 추가 배정 자유, 클라우드 전환이 용이함[단점]
출처: 환경 데이터 마이닝 수업, 기준학 클라우드 컴퓨팅은 데이터 집중화로 인한 해킹 위험과 그로 인해 통제권 상실의 위험이 존재한다.
국가 정보가 다른 나라 서버에 저장되거나 회사 정보가 다른 회사 서버에 저장되면 관할권 문제가 발생할 수 있다.이는 국가적 차원에서 이어지면 안보 이슈가 될 수 있다.또 개인이 합법적으로 구입한 음악을 클라우드 공유 폴더에 저장하면 지인과 공유하게 돼 저작권 문제가 발생할 수 있다.
마지막으로 클라우드 컴퓨팅은 네트워크를 이용한 서비스이기 때문에 통신 환경에 따라 서비스의 질이 바뀌어 특정 클라우드에 속하는 이용자는 다른 클라우드로의 전환이 어렵다.
3. 클라우드 컴퓨팅의 3가지
클라우드 컴퓨팅은 IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service)의 3가지로 구분된다.
- IaaS <PaaS> 순으로 사용 비용이 증가.2. SaaS 분야는 현재 레드오션 상태. 출처 : 환경데이터마이닝수업, 기준학1) IaaS: 서버, 저장공간, 네트워크 등 IT자원을 제공하고 호스팅 서비스 제공.
- 2) PaaS: 개발 환경, 데이터 연산이나 매쉬업을 할 수 있는 플랫폼 환경 제공.:매쉬업은 콘텐츠와 서비스를 융합해 새로운 웹 서비스를 만듦으로써 둘 이상의 곡을 합쳐 새로운 곡을 만드는 것을 의미한다.
- 3) SaaS: 소프트웨어 지향적으로 응용 애플리케이션과 솔루션을 제공.: IT인프라와 데이터 소프트웨어를 모두 제공하는 것으로 dropbox, 이메일, 넷플릭스가 해당된다.
4. 클라우드 컴퓨팅 시장
클라우드 컴퓨팅은 보안이라는 문제점이 존재하지만 관리, 운용, 자원 효율이 좋다는 점을 강점으로 하여 지속적으로 성장할 것으로 예상된다.
출처: 환경 데이터 마이닝 수업, 기준학 세계 클라우드 시장은 연평균 18%씩 성장하고 있으며 2022년은 17년 대비 250% 성장할 것으로 예측된다.
Part 02: 클라우드 컴퓨팅과 빅 데이터
출처 : 환경 데이터 마이닝 수업, 기준학 지금은 4차 산업혁명으로 인해 다양한 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다.
폭발적으로 증가하는 다양한 데이터를 효과적으로 수집, 분석하여 능동적인 비즈니스 가치를 효과적으로 창출하기 위해서는 클라우드와 빅 데이터 인프라를 함께 구축하는 것이 좋은 대안으로 제시된다.
- 빅데이터 분석 시 클라우드를 사용하는 것이 좋은 점(확장성, 안전성, 유연성)
출처: 환경 데이터 마이닝 수업, 기준학 클라우드 서비스의 확장성과 유연성은 실시간 다량 비정형 빅데이터 분석에 매우 용이하다.
벤처기업의 경우, 자체 확보 서버수가 많지 않음에도 불구하고 갑작스런 수요 증가에도 대응할 수 있다.또 기존에 사용하던 어플리케이션은 물론 앞으로 사용될 모든 종류의 어플리케이션이 사용되었던 만큼 유연성이 크게 작용한다.
2. 클라우드 컴퓨팅의 운용형태에 의한 구분
클라우드 컴퓨팅의 운용형태에 따른 구분은 4가지로 나눌 수 있다.1) 퍼블릭 클라우드 2) 프라이빗 클라우드 3)하이브리드 클라우드 4)퍼스널 클라우드 서비스 운용 형태의 주요 개념이나 서비스 회사 퍼블릭 클라우드 불특정 다수 대상 서비스 프라이빗 클라우드 기업, 기관 내부에 클라우드를 구성하여 내부자에게만 서비스 하이브리드 클라우드 공유를 원하지 않는 일부 데이터와 서비스에 대해 프라이빗 정책 적용 퍼스널 클라우드 웹 하드 개념의 개인 클라우드 서비스 [하이브리드 클라우드]
왼쪽:하이브리드 클라우드 예 오른쪽:퍼스널 클라우드 예출처:환경 데이터 마이닝 수업, 기준학 하이브리드 클라우드는 신속한 IT 서비스와 민첩성, 사업 연속성 향상, 평균 24%의 인프라 비용 절감 효과를 갖는 이점이 있다.
왼쪽:프라이빗 클라우드 예 오른쪽:퍼블릭 클라우드 예 출처:환경 데이터 마이닝 수업, 기준학 앞으로는 프라이빗 클라우드+퍼블릭 클라우드에 하이브리드 클라우드가 성장할 전망이다.
3. 빅데이터 클라우드 플랫폼 서비스 제공업체
클라우드 컴퓨팅 플랫폼 서비스의 제공은, 3대 기업이 리드하고 있다.1) Amazon 2) Google 3) Microsoft
이 중 Amazon가 1위에 있어 Microsoft→Google 순으로 서비스를 제공하고 있다.
아마존, 마이크로소프트, 구글 클라우드 플랫폼 서비스 특징 출처: 환경 데이터 마이닝 수업, 기준학
Part 03 : IoT (Internet of Things) 개념 빅데이터와 사물인터넷
출처 : 환경데이터마이닝 수업, 기준학 사물인터넷(Internet of Things: IoT)
인터넷 기반으로 모든 사물을 연결하여 사람과 사물, 사물 간의 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스를 말한다.
IoT는 기존의 유선을 기반으로 한 인터넷이나 모바일 인터넷보다 진화한 단계로, 인터넷에 접속된 기기가 사람의 개입 없이 상호간에 정보처리를 실시한다.
종래 존재하는 M2M(Machinge to Machine: 사물 지능 통신)과 비슷하지만, M2M을 인터넷으로 확장해, 현실과 가상 세계의 모든 정보와 상호 작용하는 개념으로 진화한 단계이다.
- IoT 실현을 위해 중요한 기술 요소와 약점
- 1) 유무선 통신 및 네트워크 기술 2) 센싱 기술 3) 서비스 인터페이스 기술과 보안 기술 4) 네트워크 속도
출처 : 환경데이터 마이닝 수업, 기준학 5G에서는 온도, 습도 등의 센서를 넘어 자체 프로세서가 내장되어 정보를 스스로 판단해 처리할 수 있는 인지센서를 적용할 수 있다.
하지만 양자기술과 초저지연 통신에 따른 홀로그램, 플라잉카 등 적용을 위해 6G가 필요한 상황이다.예를 들면 자율주행차는 네트워크 속도가 빠르지 않으면 사고와 직결되기 때문에 빠른 네트워크가 필요하다.
IoT는 다양한 기기 간에 정보를 저장, 처리, 검색하고 서비스 목적에 맞는 인터페이스 기술을 제공하기 위해 사용자의 수요에 맞는 의미 있는 정보로 가공하기 위한 다양한 애플리케이션을 제공한다.
IoT 적용 사례는 FedEx가 개발한 Sense Aware가 있다.
출처 : 환경 데이터 마이닝 수업, 기준학 Sense Aware는 배송 중 물품에 장착하여 빛, 온도, 제품 위치 등의 정보를 추적하여 기록한다.이 데이터를 기반으로 선적지에 오래 방치되거나 부패하기 쉬운 상황에 놓였다는 사실 등을 감지해 발생할 수 있는 사건을 예방하고 대처를 신속하게 할 수 있었다.
그리고 제4차 산업혁명이 시작되면서 탐사, 통신 과정에서의 보안과 사생활 보호에 대한 사이버 위협이 존재한다.
IoT 보안 기술이 갖추어지지 않으면 많은 정보가 범죄에 악용되거나 재해 수준의 피해가 발생할 가능성이 있다.
2. IoT 전망과 향후 방향 제시
출처 : 환경데이터마이닝 수업, 기준학 IoTdevice는 2018년 61억 개에서 연평균 19%씩 증가하여 2023년 147억 개로 증가하였다.
2023년에는 IoT 대학입시가 48%까지 증가할 것으로 예상돼 가정자동화, 보안, 비디오 감시, 가전연결 등 가정 부문에서 크게 발전할 것으로 보인다.다음으로 작업 자동화와 건강 부문에 적극 도입될 것으로 보인다.
이처럼 연결대상이 인간에서 사물, 공간, 자연, 데이터에 이르기까지 광범위해지면서 정보수집도 기존의 입력방식에서 센싱개념으로 변화하고 빅데이터 처리와도 연계해야 한다.
3. IoT 생태계
IoT는 클라우드, 소셜 미디어, 모바일 환경, 빅데이터 등과 연계하여 가치를 창출한다.
3-1. IoT 클라우드와의 연계
클라우드 기반 서비스는 수많은 데이터를 신속하고 쉽게 사용하고 분류할 수 있도록 하며 특히 IoT 참여자가 다양한 기기에서 받은 방대한 데이터를 저장하고 처리하고 분석할 수 있도록 지원한다.
출처 : 환경데이터마이닝 수업, 기준학병원에서는 IoT를 모바일 헬스케어로 사용하고 있다.
이는 응급환자 관리 최적화는 물론 데이터 축적, 보험사 등과 공유하는 프로그램에 사용돼 데이터의 편의성을 제공하고 있다.
3-2. IoT의 소셜 미디어 부문과의 연계
소셜미디어와 IoT가 연결되면 일상의 모든 개체와 스마트 서비스가 융합할 수 있다.
달리기를 많이 하는 사람들 사이에 상세한 경로와 소요시간을 공유하고, 특정 장소의 교통상황과 기상조건을 무인자동차에 공유하는 등 지능화가 가능하다.
또 모바일 환경과 연결하면 스마트폰을 모든 원격 제어장치로 활용할 수 있다.IoT 앱으로의 접근을 통해 정보 공유, 명령과 제어, 지능적 분석을 수행한다.
3-3. IoT의 빅데이터와의 연계
출처 : 환경데이터 마이닝 수업, 기준학 IoT와 빅데이터를 정보 분석에 활용하면 온라인 상호작용뿐만 아니라 고객에게 초개인화된 맞춤형 정보를 제공할 수 있다.
4. IoT 환경 비즈니스 전략 반영
IoT를 비즈니스에 반영하기 위해서는 빅데이터 분석을 활용하는 전략과 그것을 지탱하는 IT기술이 요구된다.
출처 : 환경 데이터 마이닝 수업, 기준학 다양한 대상에 부착된 RFID나 바코드, 센서, 내장 소프트웨어 등은 운송 수단, 건축 설비 등 어떤 유형의 제품이나 장비에 설치될 수 있다.
IoT는 다양한 정보를 수집하고 웹에 연결해 실시간으로 대량정보를 전달하기 때문에 빅데이터 처리용 데이터의 수집, 축적, 분석, 제어 등을 지원하는 플랫폼이 중요하다.
이러한 IoT 솔루션을 잘 이용하면 다양한 산업분야에서 데이터 주도의 의사결정이 가능해져 새로운 가치를 창출할 수 있다.
5. IoT 데이터 분석 사례(미국의 Xively)
출처 : 환경 데이터 마이닝 수업, 기준학 2007년 미국에서 설립된 Xively사는 IoT 서비스 플랫폼을 운영하며 웹 기반으로 실시간 측정 데이터를 보여주는 서비스인 Pachube, Log MeIn사를 인수하여 클라우드 기반의 IoT 관리 플랫폼을 운영하고 있다.
인수를 통해 100개국 이상에서 수백만 개의 데이터 포인트가 등록됐으며 방사선량, 에너지 소비, 기후 정보를 이용해 공공안전, 서비스, 빌딩 자동화에 활용하는 비즈니스를 운영하고 있다.
Part 04 : IoT와 API
- IoT와 API
IoT 데이터 분석과 관련 앱의 개발이 활성화되기 위해서는 API 역할 담당이 필요하며 API는 프로그램이 상호 작용할 수 있도록 돕는 매체이다.개방 API 관련 회사인 데이터 API 위키백과, 트위터 거래(Transaction) API 페이팔, E트레이드 User Interface API 아마존 플랫폼 API 세일즈포스닷컴, 트위터 Utility API 페이스북, 어도비그루맵 API(Application Programming Interface)는 라이브러리 운영 체제와 응용 프로그램 간의 통신에 사용되는 언어나 메시지 형식을 의미한다.
출처 : 환경 데이터 마이닝 수업, 기준학 API는 Xively 사례처럼 프로그램 개방이 전제되어야 창조적인 생태계를 만들 수 있고 새로운 소프트웨어 애플리케이션, 파트너십, 새로운 비즈니스를 만들어 낼 수 있다.
빅 데이터 관련 데이터 API 중 활동운동 앱과 기기에서 수집된 데이터를 각 앱에만 저장해 온 웨어러블 기기의 활동 트래커가 API 개방에 나서고 있다. 이러한 개방은 가치 있는 정보를 고객에게 맞춤형으로 제공할 수 있다는 큰 장점을 지닌다.
IoT 생태계 발전을 위해 API 공개와 데이터 분석 기반, 앱 개발이 연계되는 방향성이 제시되어야 한다.
2. IoT 발전방향
IoT와 산업의 결합을 통해 방대한 실시간 데이터를 분석하면 발견되지 않았던 새로운 아이디어를 얻거나 정확히 알지 못했던 현상의 원인을 규명하는 등 미래의 비즈니스 모델을 바꿀 잠재력을 발견할 수 있다.
세계적으로 71%의 기업은 IoT를 현재 적용하고 있거나 6개월 이내에 적용하려고 하고 있다고 밝혔다.그러나 IoT 장애 요인으로는 데이터 관리와 분석(38%), 보안(38%), 하드웨어 관리(26%)가 존재한다.특히 보안의 경우 새로운 가치에 대한 정보유출의 위험성도 갖고 있어 영향력이 큰 장애요인으로 꼽힌다.
이런 점에도 불구하고 IoT는 빅데이터를 기반으로 데이터를 생성, 수집, 활용되는 방식으로 발전할 것이다.발전방향도 광고, 추천서비스, 스마트그리드 등 다양한 분야에서 사용될 예정이며 서비스의 필요성도 증가하고 있다.