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효율적인 IoT-Cloud 서비스 실증을 위한 응용 성능 모니터링을 활용한 지속적인 통합
배정주(Jeongju Bae),김철원(Chorwon Kim),김종원(JongWon Kim) 한국정보과학회 2017 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.23 No.2
사물인터넷(IoT: Internet of Things)과 클라우드(Cloud) 컴퓨팅의 융합에 기반한 소위 IoT-Cloud 서비스들이 ICT 기반의 창의적이고 다양한 미래지향적인 응용 서비스를 구현하는 핵심 모델로 부상하고 있다. IoT 부분의 기기에서 부족한 컴퓨팅 능력을 공유형 클라우드로 보완하는 IoT-Cloud 서비스의 실증은 컨테이너(container)를 활용한 마이크로서비스(microservice) 기반 구현이 효율적이다. 마이크로서비스로 구현된 응용 서비스의 품질은 서비스 기능(function)들을 서로 연결(inter-connect)하는 서비스기능체이닝(SFC: service function chaining) 과정에서 발생하는 특정 기능 또는 이들의 연결에 따른 병목(bottleneck) 등에 영향 받는다. 전체 서비스의 정상작동을 보장하기 위해 서비스 환경 변동을 감안한 다양한 테스트 과정이 필요하며, 이를 통한 지속적인 개선 노력이 필요하다. 본 논문에서는 Node.js 기반의 IoT-Cloud 서비스를 대상으로 DevOps(개발운영병행체제) 기반 지속적인 통합 도구와 응용 성능 모니터링(application performance monitoring) 기법을 활용하여 지속적인 통합을 실험적으로 실증하고 그 효과를 논하고자 한다. IoT-Cloud service, integration of Internet of Things (IoT) and Cloud, is becoming a critical model for realizing creative and futuristic application services. Since IoT machines have little computing capacity, it is effective to attaching public Cloud resources for realizing IoT-Cloud service. Furthermore, utilizing containers and adopting a microservice architecture for developing IoT-Cloud service are useful for effective realization. The quality of microservice based IoT-Cloud service is affected by service function chaining which inter-connects each functions. For example, an issue with some of the functions or a bottleneck of inter-connection can degrade the service quality. To ensure functionality of the entire service, various test procedures considering various service environments are required to improve the service continuously. Hence in this paper, we introduce experimental realization of continuous integration based on DevOps and employ application performance monitoring for Node.js based IoT-Cloud service. Then we discuss its effectiveness.
선박 배출가스(미세먼지) 관측을 위한 선박 통합 모니터링 시스템 구축
배정주(Bae, Jeongju),양찬수(Yang, Chan-Su),전호군(Jeon, HoKun),김승룡(Kim, Seungryong) 한국연안방재학회 2018 한국연안방재학회 학술발표대회 논문집 Vol.2018 No.1
위성사진, 그리고 선박 자동 식별 장치 (Automatic Identification System; AIS) 및 어선 위치 발신 장치 (V-PASS) 자료를 활용하여 선박 배출 오염물질을 관측을 위한 선박 통합 모니터링 시스템을 구축하였다. 이를 위해 ESA 에서 제공하는 데이터 서비스 API를 활용하여 Sentinel-1, Sentinel-2 위성 데이터의 근실시간 다운로드 프로그램을 구현하였다. Landsat-8 는 Google Cloud Platform에 미러링 되는 데이터를 내려받으며, VIIRS DNB(Day Night Band) 야간적외 데이터로부터 추출 된 VIIRS Boat Detection (VBD) 데이터를 수집한다. 위성사진 중 광학센서를 갖춘 Sentinel-2와 Landsat-8은 주간의 RGB 이미지를 생성하고, 야간은 VBD 선박 데이터를 사용한다. 합성개구레이더를 장비한 Sentinel-1 자료는 자체 개발한 선박 탐지 프로그램으로 선박을 추출한다. 또, 부산시 영도구에 소재한 한국해양과학기술원 본원 옥상에 AIS 및 V-PASS 안테나를 설치하였다. 수신 된 선박 데이터는 PostgresSQL 데이터베이스에 저장된다. 이렇게 수집 된 데이터들은 Google Earth 기반으로 시각화 되어 선박 통합 모니터링 체계를 이룬다.