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사물인터넷에서 확장 가능한 데이터 검색 기술

전문가 제언: ○ IoT 센서에서 발생하는 대량의 데이터를 더 빨리 분석하는 기업이 더 많은 비즈니스 가치를 가져갈 수 있다. 따라서 IoT의 진정한 혜택을 누리려면 현재 데이터에 대한 실시간 처리와 과거 데이터에 대한 상관관계 분석을 함께 진행해야 한다.

○ 2020년이 되면 IoT가 500억 개 정도 인터넷에 연결이 되리라고 추정하고 있다. 이 경우 실제 데이터를 통합하여 가공하는 기술이 필요하다. 실제로 기업들은 현재도 IoT의 혜택을 제대로 누리지 못하고 있다. 데이터를 다루는 능력을 갖추지 못했기 때문이다. 디멘셔널 리서치의 조사결과를 보면 전체 기업의 8%만 적시에 IoT 데이터를 수집해 분석하고 있다.

○ 분석할 데이터 규모를 늘리려면 하드웨어를 증설해야 하는데, 비용 문제가 발생하게 된다. 결국 과거 데이터는 압축해 보관하고 최근 데이터를 중심으로 분석할 수밖에 없다. 문제는 실제 분석을 위해 쿼리를 수행하려면 압축으로 인해 변질된 인덱스 성질을 원래대로 돌려놓도록 압축을 해제해야 한다는 점이다. 이 과정에서 상당한 시스템 부담이 발생한다. 일반적인 인덱스 아키텍처는 압축해제 대기시간이 길고, 메모리와 CPU로드가 높다. 그러나 파스트림(ParStream)과 같은 제품의 인덱스 아키텍처는 분석 시작까지 대기시간이 없고, 압축해제나 전체 테이블 스캔이 필요 없으며 메모리와 IO로드를 크게 줄일 수 있으므로 이러한 기술의 적용이 효율을 높일 수 있다.

○ 사물인터넷에 연결되는 사물들은 자신을 구별할 수 있는 유일한 아이피를 가지고 인터넷으로 연결되어야 하며, 외부 환경으로부터의 데이터 취득을 위해 센서를 내장할 수 있다. 이와 같이 많은 사물이 연결되면 인터넷을 통해 방대한 데이터가 모이게 되는데, 이렇게 모인 데이터는 기존 기술로 분석하기 힘들 정도로 방대해진다. 따라서 사물 인터넷상의 빅데이터를 분석하고 검색하는 효율적 알고리즘을 개발하는 기술의 필요성이 더욱 강조되고 있다.

저자: CONVIDA WIRELESS, LLC [US/US]
자료유형: 니즈특허정보