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IoT 솔루션의 메시지 처리

이 개요에서는 일반적인 Azure IoT 솔루션에서 자산과 디바이스에서 보낸 메시지를 처리하는 데 관련된 주요 개념을 소개합니다. 각 섹션에는 자세한 내용과 참고 자료를 제공하는 콘텐츠의 링크가 포함되어 있습니다.

The following diagram shows a high-level view of the components in a typical edge-based IoT solution. 이 문서에서는 에지 기반 IoT 솔루션의 메시지 처리 구성 요소에 대해 중점적으로 설명합니다.

메시지 처리 영역을 강조 표시한 높은 수준 에지 기반 IoT 솔루션 아키텍처를 보여 주는 다이어그램.

Azure IoT에서 메시지 처리란 자산과 디바이스에서 보낸 메시지를 라우팅하고 보강하는 등의 프로세스를 말합니다. 이러한 프로세스는 IoT 솔루션을 통한 메시지 흐름을 제어하고 메시지에 추가 정보를 추가하는 데 사용됩니다.

메시지 경로

자산에서 다양한 엔드포인트로 메시지를 라우팅하기 위해 Azure IoT 작업은 데이터 흐름을 사용합니다. 대상 엔드포인트는 클라우드나 에지에 있을 수 있습니다. 사용 가능한 대상 엔드포인트 목록은 다음과 같습니다.

엔드포인트 유형 설명
MQTT Azure IoT 작업 및 Event Grid에 기본 제공되는 MQTT 브로커를 포함하여 MQTT 브로커와 양방향 메시징을 위한 기능입니다.
Kafka Azure Event Hubs를 포함하여 Kafka 브로커와 양방향 메시징을 위한 기능입니다.
Data Lake Azure Data Lake Gen2 스토리지 계정에 데이터를 업로드합니다.
Microsoft Fabric OneLake Microsoft Fabric OneLake 레이크하우스에 데이터를 업로드합니다.
Azure Data Explorer Azure Data Explorer 데이터베이스에 데이터를 업로드합니다.
로컬 스토리지 Azure Arc에서 사용하도록 설정된 Azure 컨테이너 스토리지를 사용하여 선택적으로 구성할 수 있는 로컬에서 사용 가능한 영구 볼륨으로 데이터를 전송합니다.

운영 환경 웹 UI는 데이터 흐름을 빌드하고 실행하기 위한 코드가 필요 없는 환경을 제공합니다.

엔드포인트로 라우팅되는 데이터의 보안을 강화하기 위해 클라우드/에지 동기화된 비밀이 인증을 위해 데이터 흐름 엔드포인트에 사용됩니다.

데이터 흐름을 통해 에지에서 라우팅을 구성할 수 있는 반면, 클라우드에서 라우팅을 정의할 수도 있습니다. 데이터 흐름이 Azure Event Grid에 메시지를 제공하는 경우 라우팅 기능을 사용하여 메시지를 보낼 위치를 결정할 수 있습니다.

자세한 내용은 데이터 흐름을 사용하여 데이터 처리 및 라우팅을 참조하세요.

메시지 보강, 변환 및 처리

보강 및 변환은 처리 단계에서 데이터에 적용되어 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 작업에는 다음이 포함될 수 있습니다.

  • 새로운 속성 컴퓨팅: 메시지의 기존 속성을 기반으로 합니다.
  • 속성 이름 바꾸기: 데이터를 표준화하거나 명확히 합니다.
  • 단위 변환: 값을 다른 측정 단위로 변환합니다.
  • 값 표준화: 속성 값을 사용자 정의 범위에 맞게 조정합니다.
  • 데이터 컨텍스트화: 메시지에 참조 데이터를 추가하여 보강 및 인사이트 있는 정보를 제공합니다.

스키마 레지스트리는 자산에서 들어오는 메시지에 대한 스키마를 저장합니다. 데이터 흐름은 이러한 메시지 스키마를 사용하여 다양한 형식의 메시지를 디코딩하고, 이를 통해 데이터 흐름에서 메시지를 처리할 수 있습니다.

운영 환경 웹 UI는 데이터 흐름에서 변환을 빌드하고 실행하기 위한 코드가 필요 없는 환경을 제공합니다.

자세한 내용은 데이터 흐름을 사용하여 데이터 보강을 참조하세요.

Azure IoT 작업에서는 Kubernetes 클러스터에 고가용성 에지 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 에지 애플리케이션은 기본 제공된 MQTT 브로커와 상호 작용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

  • MQTT 메시지에 사용자 지정 메시지 처리 논리를 사용합니다.
  • 에지에서 실행되는 사용자 지정 애플리케이션 논리를 빌드합니다.
  • 데이터 생성 원본에서 실시간 데이터 처리 및 의사 결정을 위한 Edge AI 모델을 실행하여 대기 시간과 대역폭 사용량을 줄입니다.

자세한 내용은 Azure IoT 작업 MQTT 브로커를 위한 고가용성 애플리케이션 개발을 참조하세요.

기타 클라우드 서비스

다른 클라우드 서비스를 사용하여 자산과 디바이스에서 메시지를 처리할 수 있습니다.

Azure IoT 작업의 데이터 흐름 엔드포인트를 사용하면 클라우드 서비스에 연결하여 자산에서 데이터를 보내고 받을 수 있습니다. 데이터 흐름 엔드포인트는 데이터 흐름의 연결점입니다.

자세한 내용은 다음을 참조하세요.

IoT Hub와 IoT Central에서는 다른 서비스로 메시지를 라우팅할 수 있습니다. 예를 들어, Azure Stream Analytics로 메시지를 전달하여 대량의 스트리밍 데이터를 분석하고 처리하거나 Azure Functions로 메시지를 전달하여 이벤트에 대한 응답으로 코드를 실행할 수 있습니다. Stream Analytics는 Azure IoT Edge 런타임에서도 사용할 수 있으므로 클라우드가 아닌 에지에서 데이터를 처리할 수 있습니다.

자세한 내용은 다음을 참조하세요.

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