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AWS, IoT 디바이스 관리 서비스 6종 공개IoT용으로 특별 설계된 분석기능으로 대량의 데이터 효율적으로 처리
박시현 기자  |  pcsw@bikorea.net
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승인 2017.12.06  13:16:56
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아마존웹서비스(AWS)‘AWS 리인벤트(re:Invent) 2017’에서 6가지 신규 사물인터넷(IoT) 서비스를 발표했다.

이번에 공개된 서비스는 AWS IoT 원클릭(1-Click) AWS IoT 디바이스 관리(Device Management) AWS IoT 디바이스 디펜더(Device Defender) AWS IoT 분석(Analytics) 아마존 FreeRTOS AWS 그린그래스 머신러닝 추론(Greengrass ML Inference) 등이다.

이 서비스들을 활용하면 클릭 한 번으로 IoT를 손쉽게 시작할 수 있을 뿐 아니라 다수의 디바이스를 관리하고, 대량의 IoT 디바이스 데이터를 분석할 수 있다. 또 지속적으로 보안 정책을 검토 및 강화할 수 있다.

AWS IoT 원클릭을 사용하면 단 한번의 클릭으로 AWS 람다(Lambda) 기능을 갖춘 디바이스를 모바일 앱을 다운로드 하는 것만큼이나 쉽게 만들 수 있다. AWS IoT 원클릭에는 문자메시지(SMS)나 이메일 전송과 같은 기본적인 작업이 가능한 AWS 람다 코드가 내장돼 있으며, 다른 람다 기능들도 손쉽게 업로드할 수 있다.

AWS IoT 디바이스 관리는 초기 설정부터 소프트웨어 업데이트, 그리고 폐기에 이르는 전체 수명주기 동안 IoT 디바이스를 쉽고 안전하게 설치, 구성 및 모니터링하고 원격으로 관리한다.

사용방법 또한 간단하다. AWS IoT 콘솔에 로그인해 디바이스를 개별적으로 혹은 한꺼번에 등록한 다음, 속성을 설정하고 인증서와 액세스 정책을 업로드 하면 된다.

고객들은 이를 통해 손쉽게 디바이스를 그룹화 및 추적할 수 있을 뿐 아니라 거의 실시간으로 디바이스의 위치를 파악하고, 기능상 문제를 해결할 수 있다. 또 원격으로 디바이스 소프트웨어 업데이트, 재부팅 및 재설정 등이 가능해 대량의 IoT 디바이스를 관리하는데 소요되는 시간과 비용을 대폭 줄일 수 있다.

AWS IoT 디바이스 디펜더는 디바이스와 관련된 보안 정책을 지속적으로 감사해 보안 모범 사례에서 벗어나지 않는지 확인하는 동시에, 비호환 장치가 감지되면 고객에게 경고 알림을 전달한다.

또 수많은 디바이스의 활동을 모니터링해 잠재적인 보안 문제를 야기할 수 있는 비정상적인 동작을 식별한다. 여기에다 디바이스 트래픽을 모니터링하고, 알 수 없는 IP 주소로 트래픽이 전송되는 것과 같은 이상 활동을 탐지할 경우 사용자에게 알려주는 알림 기능을 갖췄다.

AWS IoT 분석은 IoT 디바이스의 데이터를 정리, 처리, 저장 및 분석해주는 완전 관리형 분석 서비스이다. 통계적 추론 같은 보다 정교한 분석 기능을 제공해 고객이 디바이스의 성능을 이해하고, 고장을 예측하며 시계열분석을 수행 할 수 있도록 한다.

아마존 퀵사이트(Amazon QuickSight)AWS IoT 분석을 함께 사용하면 구축이 용이한 대시보드를 통해 통찰력을 얻을 수 있다.

아마존 FreeRTOS는 소형의 저전력 디바이스를 보다 쉽고 안전하게 클라우드에 연결할 수 있도록 해준다. 소프트웨어 라이브러리를 통해 확장할 수 있어 소형의 저전력 디바이스가 AWS IoT 코어와 같은 AWS 클라우드 서비스 또는 AWS 그린그래스에서 실행하는 엣지 디바이스 및 게이트웨이에 보다 안전하게 연결될 수 있도록 한다.

개발자들은 아마존 FreeRTOS 콘솔을 이용해 네트워킹, 무선 소프트웨어 업데이트, 암호화 및 인증서 처리 등 일반적인 IoT 기능을 갖춘 디바이스를 쉽게 개발할 수 있다.

현재 NXP 반도체, ST마이크로일렉트로닉스, 텍사스 인스트루먼트, ARM 등 여러 마이크로컨트롤러 제조업체 및 AWS 파트너 네트워크(APN) 파트너들이 아마존 FreeRTOS를 지원하고 있다.

AWS 그린그래스 머신러닝 추론은 AWS 그린그래스의 새로운 기능으로, 애플리케이션 개발자들이 머신러닝에 대한 특별한 기술 없이도 디바이스에 머신러닝을 추가할 수 있도록 한다.

IoT 디바이스는 머신러닝을 활용해 실시간 의사결정을 자동화하는데 사용될 수 있는 대량의 데이터를 수집하고 전송한다. 이를 위해 고객들은 IoT 데이터에 대한 머신러닝을 클라우드 상에서 구축, 학습 및 운영하고 있다. 하지만 일부 애플리케이션은 지연시간에 매우 민감하며, 간혹 네트워크에 연결되지 않은 상태에서도 의사결정을 할 수 있어야 한다.

AWS 그린그래스 머신러닝 추론을 통해 디바이스는 머신러닝 모델을 실행함으로써, 로컬 시스템에서 추론을 수행하고 결과를 얻을 수 있어 네트워크에 연결되지 않은 상태에서도 신속하고 현명한 의사결정을 내릴 수 있다.

고객들은 아마존 세이지메이커(SageMaker)나 다른 머신러닝 학습 프레임워크를 통해 클라우드에서 머신러닝을 구축 및 학습한 후, AWS 그린그래스 콘솔을 이용해 몇 번의 클릭만으로 해당 모델을 선택한 장치에 전송할 수 있다.

AWS IoT 담당 부사장 더크 디다스칼로(Dirk Didascalou)커넥티드 디바이스가 급증하고 다양해짐에 따라 IoT 애플리케이션의 수와 규모 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 현재 세계 최대 규모의 IoT 구현 사례 중 대다수가 AWS에서 운영된다. IoT의 미래는 이제 고객들이 커넥티드 디바이스를 얼마나 확장하는가에 달려있다라며, “새롭게 출시된 AWS IoT 서비스를 통해 고객들은 다수의 디바이스를 전반적으로 신속하고 간단하게 조작 및 확장하고, 안전하게 보호할 수 있게 됐다. 뿐만 아니라, IoT용으로 특별 설계된 새로운 분석기능으로 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다고 설명했다.

<박시현 기자> pcsw@bikorea.net

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