현대 기업이 IoT 데이터를 사용하여 혁신을 촉진하는 방법

최근의 사물인터넷(IoT) 발전처럼 집단적 상상력을 사로잡은 현대 기술은 거의 없습니다. 혁신가 케빈 애쉬튼(Kevin Ashton)이 1999년에 발안한 이 용어는 인터넷을 통해 정보를 공유하는 사물의 광대하고 상호 연결된 세계를 의미하며, 이를 통해 연결된 디바이스가 자율적으로 작업을 수행할 수 있습니다.¹

오늘날 5G 기술의 확산으로 IoT 디바이스는 어디에나 존재합니다. 차량과 가전제품부터 드론, 위성, 심지어 전체 제조 공장에 이르기까지, 임베디드 센서는 초고속 네트워크를 통해 데이터를 수집하고 공유하며, 인공 지능(AI) 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 첨단 기술이 발전할 수 있도록 합니다. Forbes에 따르면 최근 몇 년간 IoT 디바이스의 수는 2018년 103억 개에서 2025년 250억 개로 두 배 이상 증가할 것으로 예상됩니다.²

그러나 많은 IoT 애플리케이션의 성능을 뒷받침하는 것은 기업이 애플리케이션이 작동하도록 안전하게 수집하고 저장해야 하는 데이터입니다. 완전 자동화된 제조 시설부터 더 스마트한 도시와 에너지 그리드에 이르기까지, IoT 디바이스는 기업들이 어떻게 활용해야 할지 모를 정도로 방대한 데이터를 생성합니다.

IoT 디바이스에서 생성된 데이터를 처리하는 방식에 있어 기업의 유연성을 높여주는 기술인 엣지 컴퓨팅을 살펴보겠습니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터가 전송되는 빠른 네트워크의 "엣지"에서 소스에 더 가깝게 데이터를 처리할 수 있도록 하는 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다. 이를 통해 IoT 데이터가 중앙 데이터 센터에서 처리될 때 일반적으로 발생하는 지연 시간과 대역폭 문제가 줄어듭니다.

'빅 데이터'라는 용어는 기업이 소셜 미디어, 인터넷, 데이터베이스 등 다양한 출처에서 수집하는 정보를 의미합니다. 기술적으로 IoT 데이터는 센서나 계량기와 같이 IoT 네트워크에 연결된 디바이스에서 수집된 정보만을 다루는 빅 데이터의 하위 집합입니다. 하지만 IoT 데이터는 세 가지 중요한 측면에서 다른 유형의 데이터와 다르며, 그에 맞게 처리되어야 합니다.

IoT 데이터는 인터넷에 연결된 디바이스에서 생성됩니다. 그러나 빅 데이터는 사용자의 소셜 미디어 기록, 금융 거래 등과 같은 여러 소스에 의해 생성될 수 있습니다. 즉, IoT 데이터는 종종 엄격하게 구조화되고 형식화되어 있으며, 정보를 제공하는 디바이스(예: 미터 또는 센서)의 제약에 따라 결정됩니다. 그러나 빅 데이터는 일반적으로 비정형입니다.

대규모의 비정형 데이터 세트를 처리하도록 설계된 데이터 센터는 대부분의 IoT 애플리케이션의 핵심 요구 사항인 데이터를 지속적으로 처리할 수 없는 경우가 많으며, 이로 인해 지연 시간과 정확성 문제가 발생할 수 있습니다.

연결된 IoT 디바이스의 수가 증가함에 따라 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다. 최근 연구에 따르면 IoT 디바이스는 2022년에 86페타바이트의 정보를 생성했으며 2027년까지는 1,100페타바이트 이상의 정보를 생성할 것으로 예상됩니다. 이는 1,000%가 넘는 성장률입니다.³

전통적인 데이터 센터는 이러한 방대한 양의 데이터를 처리하도록 설계되지 않았으며, 특히 IoT 디바이스처럼 지속적으로 데이터가 전송되는 경우에는 더욱 그렇습니다. 데이터의 폭증으로 저장 시스템이 가득 차 문제가 발생합니다.

IoT 데이터는 실시간으로 전송되며 애플리케이션이 효과적으로 작동하려면 즉시 처리되어야 합니다. 자율주행차가 신호등에 관한 데이터가 데이터 센터에서 처리되어 다시 전송될 때까지 기다려야만 반응할 수 있다고 상상해 보세요. 빅 데이터에는 관련 애플리케이션의 성능에 영향을 주지 않고 시간이 지남에 따라 일괄적으로 처리할 수 있는 기록 데이터가 포함됩니다.

기존 데이터 센터 (IT 인프라를 수용하는 물리적 온프레미스 건물)는 시간이 지남에 따라 대량의 비정형 데이터 볼륨을 일괄적으로 저장하고 처리하도록 설계되었습니다. 이 아키텍처는 대규모의 복잡한 데이터 처리에는 최적일 수 있지만, IoT 워크로드의 볼륨, 규모 및 실시간 요구 사항에는 적합하지 않습니다.

IoT 기술이 의존하는 데이터 소스의 수와 복잡성, 그리고 데이터의 양과 디바이스가 전송하는 속도는 기존 데이터 센터를 압도하는 경우가 많습니다. 엣지 컴퓨팅과 이른바 '엣지 데이터 센터'는 데이터에 더 적합한 방식으로 데이터를 저장하고 처리합니다.

엣지 솔루션은 IoT 디바이스를 위한 기존 데이터 센터 모델에 대한 강력한 대안을 제공합니다. 기존 데이터 처리 방법과 달리 엣지 컴퓨팅의 이점 중 하나는 데이터를 수신하는 즉시 처리하고 분석할 수 있다는 것입니다. 또한 데이터가 클라우드나 기존 데이터베이스로 전송되기보다는, 생성되는 지점 가까이에서 처리됩니다.

엣지 솔루션을 사용하면 네트워크 엣지에 위치한 비관계형 데이터베이스(NoSQL) 애플리케이션에서 IoT 디바이스에서 생성된 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 무인 자동차의 경우 엣지 컴퓨팅은 충돌을 방지하기 위한 실시간 반응 기능을 제공하는 데 매우 중요합니다.

이 접근 방식은 디바이스에 따라 약간의 설계 차이가 있지만, 많은 IoT 애플리케이션에서 사용되며 네트워크 혼잡을 줄이고 실시간 대응 능력을 구현하는 데 도움이 됩니다. 그러나 이러한 향상된 엣지 솔루션을 사용하더라도 IoT 디바이스는 여전히 작동하는 데 필요한 것보다 더 많은 데이터를 수집합니다.

IoT 디바이스는 생성하는 데이터의 극히 일부만 사용하기 때문에 일부 기업에서는 추가 데이터를 버리기로 결정합니다. 표면적으로는 비교적 간단한 솔루션처럼 보이지만, IoT 데이터는 봉투에 담아 쓰레기통에 버릴 수 있는 쓰레기와는 다릅니다. IoT 디바이스는 집, 자동차 및 기타 사적인 공간에 존재하며 매우 개인적이고 엄격하게 규제되는 정보를 담고 있는 경우가 많습니다.

예를 들어, IoT 기기는 풍속이나 신호등 색상을 감지하는 것 외에도 대량의 개인 식별 정보(PII)를 생성할 수 있습니다. 몇 가지 예는 개인의 위치, 재정 기록, 인터넷 사용 등입니다. 이러한 데이터는 엄격한 데이터 주권 법을 준수하여 수집, 저장 및 분석되어야 하며, 이를 위반하면 큰 대가가 따릅니다.

그렇다면 IoT 디바이스에서 수집한 데이터를 안전하게 저장해야 하는 경우 기업은 어떻게 이를 사용하여 인사이트를 창출하고 더 큰 비즈니스 목적을 달성할 수 있을까요?

IoT 연결 디바이스에서 생성되는 데이터의 잠재적 사용 사례는 엄청나게 많습니다. 최근 보고서에 따르면, IoT 디바이스에서 생성되는 데이터의 가치는 향후 5년 동안 5조 5천억 달러에서 12조 6천억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.⁴

모든 관련 현지 법률을 준수하여 안전하게 저장하고 처리할 경우, IoT 디바이스에서 생성된 데이터는 기업이 인사이트를 찾고, 트렌드를 발견하고, 향후 제품을 계획하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 현대 기업이 IoT 데이터를 활용하는 5가지 영역입니다.

스마트 냉장고, 자율 주행 자동차, 스마트 홈 에너지 센서와 같은 IoT 디바이스는 고객이 이전에 수동 입력이 필요했던 프로세스를 자동화하는 데 도움이 됩니다. 또한 고객 행동, 선호도에 대한 귀중한 인사이트를 생성하고 기업이 신제품을 계획하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

예를 들어, 기업은 스마트 냉장고에서 생성된 데이터를 사용하여 고객이 어떤 제품을 선호하는지 파악하고 해당 정보를 제3자에게 판매하거나 더 많은 서비스를 마케팅하는 데 사용할 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅은 농부들이 어떤 작물을 재배할지 선택하고, 수확 방법을 결정하며, 변화하는 날씨에 대비하는 방식에 있어 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

토양과 작물에 내장된 센서의 실시간 정보를 사용하여 성장과 비료를 보다 효과적으로 관리하고 병충해와 같은 잠재적 위협을 발견할 수 있습니다. 가축 무리를 관리하는 목장주들은 가축을 원격으로 모니터링하고 질병의 조기 징후를 감지하기 위해 엣지 컴퓨팅으로 전환하고 있습니다.

산업 플랜트의 스마트 모니터링 시스템에는 온도, 운영 효율성, 속도 등에 대한 정보를 제공하는 센서가 있는 수백 개의 IoT 디바이스가 내장되어 있습니다. 이러한 시스템은 이전에 사람의 개입이 필요했던 프로세스를 자동화하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 다른 방식으로 사용할 수 있는 데이터도 생성합니다.

예를 들어, 예측 유지보수 분야에서 기업들은 IoT 데이터를 활용해 가동 중단을 보다 효율적으로 계획하고 가장 중요한 자산을 최적의 효율로 운영하고 있습니다. 기계 내 센서로부터 얻은 정보는 특정 부품의 고장 시기를 정확히 예측하여 유지보수 작업에 반영하고, 관리자들이 비수기 시간에 수리를 예약할 수 있도록 돕습니다.

심박수, 혈당 등을 모니터링하는 시계와 같은 의료 업계의 스마트 기기는 다양한 질병으로 고통받는 환자들의 치료와 결과를 개선하는 데 도움을 주고 있습니다. 다른 산업과 마찬가지로 IoT 디바이스가 작동하는 데 필요한 것보다 더 많은 정보를 환자로부터 수집합니다.

예를 들어 웨어러블 기기를 사용하여 심박수를 추적하는 환자의 경우, 웨어러블 기기에서 수집한 다른 정보를 바탕으로 식이 보조제나 운동 루틴을 추천하는 서비스를 선택할 수 있습니다.

네트워크에 연결된 카메라, 움직임 센서와 같은 IoT 디바이스는 보안 업계에 큰 영향을 미치고 있습니다. 새로운 IoT 디바이스는 운영자와 보안 담당자의 위험을 줄이고 때로는 대면 순찰을 불필요하게 만들기도 합니다.

또한 이러한 디바이스에서 생성된 정보는 보안 회사의 서비스 제공 방식 개선으로 이어지고 있습니다. 예를 들어, 이러한 카메라 및 기타 센서에서 수집한 정보를 분석하여 위협을 예측하고 패턴을 식별하며 보다 선제적인 대응을 설계할 수 있습니다.

IoT 디바이스는 기업들이 어떻게 활용해야 할지 모를 정도로 방대한 데이터를 생성하지만, 5G 무선 연결성과 엣지 컴퓨팅을 통해 그 데이터의 새로운 활용 방안을 찾아내고 있습니다.

오늘날 IoT 디바이스는 거의 모든 곳에 존재하며 가전제품, 무인 자동차, 위성 등 다양한 디바이스에서 정보를 수집합니다. 과거처럼 데이터를 서버로 이동시키는 방식이 아니라, 엣지에서 실시간으로 데이터를 처리하는 방식은 획기적인 새로운 애플리케이션의 개발을 위한 길을 열고 있습니다. 

더 스마트한 공장과 도시부터 IoT 지원 의료 솔루션, 원격 시설 및 장비 모니터링에 이르기까지 엔터프라이즈 IoT 및 엣지 컴퓨팅 애플리케이션의 수가 빠르게 증가하고 있습니다. 기업은 엣지 컴퓨팅과 IoT에 투자함으로써 디지털 혁신을 가속화하고, 프로세스에 대한 새로운 인사이트를 발견하고, 실시간 데이터에 대해 즉각 조치를 취할 수 있습니다.