IoT 시스템 아키텍처: 디바이스 <-> AWS IoT 서버 간 데이터 흐름

IoT 시스템 아키텍처: 디바이스 <-> AWS IoT 서버 간 데이터 흐름

1. 서론

사물인터넷(IoT, Internet of Things)은 다양한 물리적 장치들이 인터넷을 통해 데이터를 교환하고 상호 작용하는 기술입니다. AWS IoT는 이러한 IoT 디바이스를 효과적으로 관리하고 데이터를 처리할 수 있도록 지원하는 클라우드 기반 서비스입니다. 본 포스팅에서는 IoT 시스템 아키텍처와 디바이스에서 AWS IoT 서버까지의 데이터 흐름에 대해 상세히 설명하겠습니다.

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2. IoT 시스템의 기본 구성 요소

IoT 시스템은 여러 구성 요소로 이루어져 있으며, 각각의 요소들은 서로 데이터를 주고받으며 특정한 역할을 수행합니다.

2.1 IoT 디바이스 (Edge Devices)

IoT 디바이스는 센서나 액추에이터를 통해 물리적 환경의 데이터를 수집하고, 이를 네트워크를 통해 클라우드 또는 다른 장치로 전송하는 역할을 합니다.

예제:

• 온도 센서가 장착된 ESP32 마이크로컨트롤러
• 공장 내 장비 상태를 모니터링하는 산업용 센서
• 스마트 홈 기기(예: 스마트 전구, 스마트 도어락)

2.2 게이트웨이 (IoT Gateway)

게이트웨이는 여러 IoT 디바이스로부터 데이터를 수집하고 이를 AWS IoT Core와 같은 클라우드 플랫폼으로 전송하는 역할을 합니다.
일반적으로 저전력 IoT 디바이스는 Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee와 같은 저전력 프로토콜을 사용하며, 이러한 데이터를 변환하여 인터넷으로 전송하는 역할을 수행합니다.

게이트웨이의 역할:

• IoT 디바이스와 클라우드 간 데이터 변환
• 프로토콜 변환 (예: Bluetooth → MQTT)
• 로컬 데이터 처리 및 필터링

2.3 AWS IoT Core (클라우드 서버)

AWS IoT Core는 클라우드에서 IoT 디바이스를 관리하고 데이터를 저장 및 처리하는 핵심 서비스입니다.
IoT 디바이스는 AWS IoT Core를 통해 MQTT, HTTP, WebSocket 등의 프로토콜을 사용하여 데이터를 송수신합니다.

AWS IoT Core의 기능:

• 디바이스 인증 및 보안 (X.509 인증서, IAM 정책)
• 메시지 브로커 역할 (MQTT, HTTP, WebSocket 지원)
• AWS Lambda, S3, DynamoDB 등과 연계하여 데이터 처리

2.4 데이터 처리 및 분석

수집된 데이터는 AWS의 다양한 서비스에서 분석 및 저장됩니다.

• AWS Lambda: 실시간 이벤트 기반 데이터 처리
• Amazon S3: 장기 데이터 저장소
• Amazon DynamoDB: 실시간 데이터 저장 및 조회
• AWS IoT Analytics: IoT 데이터 분석 및 시각화

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3. IoT 데이터 흐름 (디바이스 <-> AWS IoT 서버)

IoT 디바이스에서 데이터를 수집하여 AWS IoT Core를 거쳐 저장 및 분석되는 과정은 다음과 같이 진행됩니다.

3.1 데이터 수집 단계 (Edge Device → Gateway)

IoT 디바이스는 센서를 통해 물리적 데이터를 측정한 후, 게이트웨이 또는 직접 AWS IoT Core로 데이터를 전송합니다.

예제: 온도 센서가 부착된 ESP32 디바이스

1. ESP32 디바이스에서 온도 센서로 데이터를 측정 (25.4°C)
2. 데이터를 MQTT 메시지로 변환 ({ "temperature": 25.4 })
3. MQTT 메시지를 로컬 게이트웨이로 전송 (또는 AWS IoT Core로 직접 전송)

3.2 데이터 전송 단계 (Gateway → AWS IoT Core)

• MQTT 프로토콜을 사용하여 AWS IoT Core로 메시지를 발행(Publish)
• AWS IoT Core는 이 데이터를 규칙 엔진 (Rules Engine)을 이용해 적절한 AWS 서비스로 전달

예제: MQTT 메시지 발행

{
  "device_id": "esp32-001",
  "temperature": 25.4,
  "timestamp": "2025-02-17T12:00:00Z"
}

3.3 데이터 처리 단계 (AWS IoT Core → 데이터베이스)

AWS IoT Core는 수신한 데이터를 필터링하고, 사전 정의된 규칙에 따라 적절한 AWS 서비스로 데이터를 전송합니다.

예제: AWS IoT Rules Engine을 이용하여 DynamoDB에 데이터 저장

SELECT * FROM 'iot/topic/temperature'
WHERE temperature > 24
INTO AWS::DynamoDB::Table[iot_temperature_data]

3.4 데이터 저장 및 분석 (AWS 데이터 스토리지 및 분석 서비스)

AWS에 저장된 데이터는 다양한 분석 서비스에서 활용될 수 있습니다.

• 실시간 이벤트 분석: AWS Lambda를 이용하여 특정 조건 충족 시 알림 전송 (예: 온도가 30°C 이상일 경우 알람)
• 데이터 시각화: Amazon QuickSight 또는 AWS IoT Analytics를 이용한 데이터 분석 및 대시보드 생성
• AI/ML 모델 학습: Amazon SageMaker를 활용하여 IoT 데이터를 기반으로 예측 모델 생성

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4. IoT 시스템 보안 고려 사항

IoT 시스템은 여러 디바이스와 클라우드 간 데이터를 주고받기 때문에 보안이 중요한 요소입니다.

4.1 디바이스 보안

• X.509 인증서 기반 보안: AWS IoT Core에서는 X.509 인증서를 이용하여 디바이스 인증
• 펌웨어 업데이트 보안: OTA(Over-the-Air) 업데이트를 통해 보안 취약점을 지속적으로 패치

  4.2 네트워크 보안

• TLS(Transport Layer Security) 암호화: MQTT 메시지 전송 시 TLS 1.2 이상을 사용하여 보안 강화
• AWS IAM 정책 설정: 최소 권한 원칙(Least Privilege Principle)을 적용하여 불필요한 접근 제한

  4.3 데이터 보안

• 암호화된 데이터 저장: S3, DynamoDB 등의 서비스에서 저장된 데이터는 암호화하여 보호
• 로그 및 모니터링: AWS CloudWatch, AWS IoT Device Defender를 사용하여 이상 징후 감지

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5. 결론

본 포스팅에서는 IoT 시스템의 주요 구성 요소와 데이터 흐름을 살펴보았습니다.
IoT 디바이스에서 수집된 데이터가 AWS IoT Core를 거쳐 저장, 분석되는 과정이 어떻게 이루어지는지 이해하는 것이 중요합니다.

핵심 요약:

• IoT 시스템은 디바이스, 게이트웨이, 클라우드(AWS IoT Core), 데이터 분석 서비스로 구성됨
• 디바이스는 MQTT, HTTP, WebSocket 등의 프로토콜을 사용하여 데이터를 AWS IoT Core로 전송
• AWS IoT Core는 데이터를 Lambda, DynamoDB, S3 등과 연계하여 처리
• 보안 강화를 위해 X.509 인증서, TLS 암호화, IAM 정책 설정이 필수적