Croke Park : 스마트 스타디움 내에서의 사운드 및 날씨 데이터 모니터링

Croke Park : 스마트 스타디움 내에서의 사운드 및 날씨 데이터 모니터링

원문: https://microsoft.github.io/techcasestudies/iot/2016/10/28/CrokePark.html

Croke Park: Sound and weather data monitoring within a smart stadium

82,300 명을 수용 할 수 있는 아일랜드의 크로크 파크 경기장은 유럽 최대 규모의 경기장 중 하나입니다. 게일 게임의 본거지이자 게일 운동 협회 (Gaelic Athletic Association, GAA) 본사인 이곳에서 수많은 유명한 국제 스포츠, 문화 및 음악 행사를 개최합니다. 그리고 이제 이 도시의 테스트 베드 인프라 내에 완벽한 IoT (Internet of Things) 미소 생태계가 있습니다. 진정한 "스마트 스타디움" 입니다.

Croke Park Smart Stadium 프로젝트는 GAA, DCU (Dublin City University), Intel 및 Microsoft 간의 공동 작업으로 IoT에 대한 혁신을 촉진합니다. 인텔은 다양한 환경 모니터링, 안전 및 팬 경험 활용 사례를 구현할 수 있도록 경기장 전체에 센서 및 게이트웨이를 전략적으로 배치했습니다. 이 엣지 게이트웨이는 센서를 계산하고 통신하여 막대한 양의 다양한 유형의 데이터를 수집하고 이를 Microsoft Azure 클라우드 플랫폼에 저장합니다.

Intel 'IoT'그룹 기술 마케팅 팀의 경우 "Croke Park 프로젝트는 솔루션을 구현하기 위해 E2E IoT 시스템을 배치하기위한 엔지니어의 테스트 베드이지만 보다 중요한 것은 타사 솔루션을 구현하는 데 필요한 실제적인 현실을 이해하고 있습니다. IT 장비, 게이트웨이, 통신 및 인터페이스를 포함하는 bolt-on IoT 시스템을 기존 인프라에 전개 할 수 있도록 지원할 것" 이라고 밝혔다.

DCU의 연구원은 Azure IoT Suite를 사용하여 경기장 관리에 실제적이고 유용한 통찰력을 제공하는 대시 보드를 만드는 과정에서 해당 데이터를 분석합니다. 이러한 통찰력은 Croke Park에 청중 및 팬 참여를 개선하고 지역 사회와의 관계를 개선하며 탄소 발자국을 줄이고 효율성과 비용 효율적인 경기장 관리를 유도하는 동시에 관광 명소에 대한 안전한 경험을 보장 할 수 있는 정보와 기회를 제공했습니다 . DCU 연구원의 경우 장기간에 걸쳐 실제 환경에서 IoT 프레임 워크 내의 다양한 센서에서 데이터를 수집 할 수 있는 기회는 데이터 분석 분야의 연구를 발전시키는 흥미 진진하고 독특한 플랫폼입니다.

탄소 발자국(炭素-, 영어: carbon footprint)은, 개인 또는 단체가 직접·간접적으로 발생시키는 온실 기체의 총량을 의미한다. 여기에는 이들이 일상 생활에서 사용하는 연료, 전기, 용품 등이 모두 포함된다. 비슷한 개념으로 개인 및 단체의 생활을 위해 소비되는 토지의 총 면적을 계산하는 '생태발자국'이 있다.

Dublin City University의 상업 및 개발, 연구 및 엔터프라이즈 허브의 Laura Clifford는 관심 있는 회사가 프로젝트에 대해 배우고 참여할 수 있도록 돕기 위해 노력 했습니다. "우리는 Croke Park에 사전 상용 IoT 기술을 어떻게 배치 할 수 있는지 이해하는 데 30 개 이상의 회사가 적극적으로 참여했습니다"라고 그녀는 말했습니다.

저자 :

• Niall Moran - Microsoft 아일랜드 수석 기술 담당관
• David Prendergast - 인텔 아일랜드 선임 연구원
• Suzanne Little - 더블린 시립 대학교 강사
• Dian Zhang - Dublin City University 박사후 연구원

비즈니스 사례

Croke Park 프로젝트의 한 가지 목표는 밀집된 도시 환경에서 IoT 기술을 설치하고 유지하는 문제에 대해 배우는 것이었지만 실제 비즈니스 과제를 해결하기 위해 이 기술을 어떻게 배치 할 수 있는지를 깨닫는 것이 또 다른 목적이었습니다. 이 목표를 염두에 두고 연구 팀은 GAA 직원과 긴밀하게 협력하여 기술 솔루션을 비즈니스 가치를 제공 할 수있는 유스 케이스와 연계했습니다.

The Gaelic Athletic Association (GAA; Irish: Cumann Lúthchleas Gael) is an Irish international amateur sporting and cultural organisation, focused primarily on promoting indigenous Gaelic games and pastimes, which include the traditional Irish sports of hurling, camogie, Gaelic football, Gaelic handball and rounders. The association also promotes Irish music and dance, and the Irish language.

소음 공해

강한 지역 사회 관계를 구축하는 중요한 단계는 Croke Park가 근처에 사는 사람들에게 최소한의 영향을 미치는 이벤트를 가진 좋은 이웃임을 확인하는 것입니다. 이것의 중요한 차원은 환경적 사운드 모니터링입니다. 데시벨에 관해서는, Croke Park는 더블린 시의회가 설정한 매개 변수 내에 있어야합니다. 스마트 스타디움 이니셔티브가 시작되기 전에 독립적인 제 3자가 평균 소음 수준을 기록하고 준수 여부에 대한 정보를 경기장에 알립니다. 이제 이 모니터링은 미리 선택된 고정 위치에서 실시간으로 수행됩니다.

이 문제에 대한 자동화된 솔루션은 GAA에 대한 여러 가지 문제를 해결합니다.

• 사운드 모니터링의 오버 헤드 감소. 기존 솔루션은 매우 수동적이며 결과를 기록하기 위해 콘서트 전반에 걸쳐 많은 노력이 필요합니다. 자동화 된 마이크는 항상 실행 중이므로 모든 이벤트가 캡처되고 비교를 위한 견고한 기록 기준선을 만들 수 있습니다.
• 웹 사이트, 공개적으로 액세스 할 수있는 앱 또는 핵심 인력이 액세스 할 수있는 대시 보드와 같이 여러 채널을 통해 소리 데이터를 배포 할 수 있습니다.

팬 참여

사운드 모니터링 기능은 팬 경험을 향상시키는 데에도 도움이 됩니다. 공원이 경기장 바깥에서 평균 소음 수준을 측정 할 수 있도록 개발 된 실험 시스템은 경기장에서 우호적 인 팬 경쟁을 창출하기 위해 용도 변경되었습니다. 전략적으로 배치 된 마이크로폰은 군중 응원 수준에서 최대 데시벨 피크를 포착하고 게이트웨이는 Azure IoT 허브에 이 정보를 보냅니다. 데이터는 대시 보드에 직원에게 제시되며, 직원은 경기장 화면에 데이터를 투영하여 데이터를 gamify하고 어느 섹션이 가장 잡음이 많은지 식별합니다. 좋은 예가 2016 All-Ireland Hurling and Football Finals에서 제시된 데이터로, 게임의 특정 지점에서의 소음 수준 (키 점수)을 비교 한 것입니다.

건강과 안전

Croke Park의 Etihad Skyline 투어는 방문객에게 탁 트인 도시의 전망과 더블린의 유명 랜드 마크에 대한 통찰력을 제공합니다. 바람이 부는 날에는 17 층 높이의 도보 여행이 덜 편안 할 수 있는 유럽에서 가장 큰 경기장 중 하나의 꼭대기를 산책하는 것이 기분을 좋게 합니다. 이 팀은 실시간으로 데이터를 수집하는 풍속 및 방향 센서를 배치했으며 여행 주최자에게 정보를 다시 제공하여 방문자가 옥상에 방문자를 허용 할 수있는 조건이 적합한 지 여부를 알 수 있습니다. Smart Stadium 프로젝트 팀의 경우이 간단한 구현은 지역 의사 결정권자와 센서 데이터의 직접 실시간 연결을 보여 주므로 광범위한 영향을 미칩니다.

솔루션

위에서 언급 한 비즈니스 요구 사항뿐 아니라 다음과 같은 여러 가지 기능 요구 사항을 고려해야 합니다.

• 사운드 모니터링의 경우, 경기장 내에 전략적으로 마이크를 배치하는 것이 중요합니다. 군중 응원과 소음 공해 수준 모두에 대한 소음 수준을 이해하려면 마이크는 경기장 내부와 외부에 모두 있어야 합니다. 이러한 이유로 4개의 마이크로폰이 배치되었는데, 2개는 경기장 동쪽에 2개는 서쪽에 배치되었습니다. 각면에는 경기장 내부에 마이크 하나와 외부에 마이크가 하나씩 있습니다. 경기장 밖에서 마이크의 위치는 콘크리트 통로 인프라에서 접근 통로와 같은 휴식으로 인한 중요한 소음 누출의 알려진 영역에서 선택되었습니다.
• 경기장이 도시의 축소판을 대표한다는 점을 염두에 두고 프로젝트의 중요한 요구 사항은 팀이 IoT 솔루션을 가장 효과적으로 배포하고 이러한 학습을 사용하여 다른 회사가 스마트 시티 솔루션을 구축하는 데 도움이 된다는 것입니다. 이는 현실 세계에 적용 할 때 확장 할 수 있도록 신중하게 솔루션을 설계해야 함을 의미합니다.

참여 방식 및 팀

프로젝트의 예비 범위 지정은 여러 단계에서 이루어졌습니다. 인텔은 Croke Park의 직원 기반을 통해 디자인 스터디를 생각한 워크샵을 진행하여 스마트 경기장 생활의 어느 날이 큰 경기 경험을 향상시키는 방법에 중점을 두었는지 탐색했습니다. 내부 경기장 사용 사례는 나중에 현지 요구 사항과 도전 과제를 설명하고 더블린시에서 테스트중인 일부 장치를 포함하여 기술 옵션을 검토하는 파트너와의 공동 설계 공동 작업으로 마무리되었습니다. 핵심 단계에서 핵심 직원 (예 : 피치 관리자 및 커뮤니케이션 담당자)과 엔지니어링 요구 사항을 이끌어 내고 업무 관행, 도구 및 흐름을 더 잘 이해하기 위해 인터뷰와 토론이 진행되었습니다.

이 과정에서 팀은 고참 경기장 관리팀을 신중하게 안내했습니다. 생성 된 기술 및 데이터 통찰력의 사용을 평가하기 위해 배포가 끝날 때까지 후속 인터뷰 및 관찰이 계획됩니다. DCU는 또한 경기장까지 장거리 이동하는 4명의 35세 스포츠 매니아와 길 찾기, 대기열 및 연령에 맞는 엔터테인먼트에 중점을 둔 어린이와 함께 다니는 가족에 관한 통찰력 이야기를 개발하는 운동을 실시했습니다. DCU는 또한 스포츠 경기장에서 IoT의 윤리적 의미를 탐구하는 백서에서 애리조나 주립 대학교와 협력했습니다.

스마트 스타디움 프로젝트에서의 도전 과제 중 하나는 다음과 같은 다양한 기술 세트가 필요하다는 것입니다.

• 사운드 및 날씨 모니터링 전문가. 이 활동은 주로 크로크 파크(Croke Park) 직원과 전문적인 사운드 모니터링 기관인 Sonitus Systems가 수행했습니다.
• 배포, 네트워킹 및 개발을 포함한 게이트웨이 관리 인텔은 경기장 내의 모든 게이트웨이를 배치 및 관리했으며 GAA IT 직원은 필요한 경우 네트워크 및 인터넷에 백홀 연결을 제공했습니다.
• 출입 통제 및 건강 및 안전 모니터링을 위한 스타디움 스태프.
• 수집 된 데이터의 처리 및 분석을 처리하는 클라우드 전문가. 클라우드 기능은 Microsoft에서 제공했습니다.
• 유스케이스를 이해하고 정의하고 효과적인 방식으로 데이터를 표시 할 수있는 대시 보드 및 사용자 인터페이스를 개발하는 비즈니스 인텔리전스 및 사용자 경험 전문가 모든 BI 대시 보드는 Microsoft에서 제공 한 것입니다.
• 데이터 과학자가 데이터를 분석하고 예측 모델을 개발하여 과거 데이터에서 추출한 인텔리전스에 능동적으로 대처합니다. 데이터 과학 작업은 더블린 시티 대학 (Dublin City University)과 인텔의 연구 과학자 팀이 수행했습니다.

이러한 모든 리소스를 하나로 모으고 각 유스 케이스의 전달을 성공적으로 관리하는 것은 어려운 일이었으며 다음과 같은 두 가지 핵심 팀에 의해 관리되는 관리 모델이 필요했습니다.

• 모든 사례 간의 사용 사례 및 조정에 대한 책임이 있는 중앙 관리 팀. 이 팀은 모든 제공에 대한 예산을 관리하고 특정 유스 케이스의 전달 우선 순위를 제시했습니다.
• 각 유스 케이스별로 솔루션을 설계하고 구현하는 핵심 기술 팀.

기술 솔루션

기술 솔루션은 위의 비즈니스, 기능 및 비기능 요구 사항을 기반으로 설계되었습니다. 다음 표는 배포 및 운영을 담당하는 파트너 및 해당 구성 요소가 요구 사항을 충족시키는 방법에 대한 참고 사항과 함께 구성 요소를 자세히 설명합니다

구성 요소	공급자	정보 / 링크	노트
사운드 모니터링 장비	Sonitus Systems	EM2010 sound level monitor	경기장 주위에 위치 된 4 사운드 모니터링 마이크로폰 (스타디움 맵당 내부 2개 및 외부 2개)
게이트웨이 장치	인텔		4 인텔 쿼크™ 게이트웨이는 경기장 주변에 전략적으로 위치. 위치를 결정하는 중요한 기준은 장치에 사용되는 무선 RFBee 최적의 전송 거리 내에서 네트워크 접속과 센서와 게이트웨이 사이의 시선에 기초하였다.
마스터 게이트웨이	DCU	우분투 14.4 LTS를 실행하는 중앙 델 컴퓨터	이 시스템은 클라우드로 푸시될 게이트웨이의 모든 데이터를 집계하고 대조합니다. 이를 통해 각 게이트웨이마다 인터넷 연결이 필요 없으며 데이터를 수집하고 저장할 때 일정한 탄력성을 얻을 수 있습니다. 이 장치와 이 장치에서 실행되는 프로세스는 최근 Ubuntu 16.04 LTS를 실행하는 가상 시스템으로 마이그레이션 되었습니다.
Azure Cloud	마이크로 소프트	마이크로 소프트 애저의 IoT 서비스	Azure 클라우드는 장치 등록, 보안, 데이터 처리, 실시간 분석, 저장 및 표시 등 모든 백 엔드 및 비즈니스 인텔리전스 기능을 제공하는 데 사용됩니다.
인지 모델	DCU		DCU는 수집된 모든 데이터를 분석하여 품질을 분석하고 간섭을 처리하는 방법 뿐만 아니라 마이크의 위치를 비롯한 전반적인 아키텍처를 관리하는 데 도움을 줍니다. 또한 DCU는 데이터 피드를 기반으로 결과를 예측하는 데 사용할 수 있는 기계 학습 모델을 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어 특정 시간에 스카이라인 둘러보기가 취소될 가능성이 있습니다.

보안

스마트 스타디움 IoT 솔루션의 보안은 여러 계층에서 구축되어 에지에서 캡처되고 게이트웨이 장치에서 처리되며 궁극적으로 클라우드로 전송되는 데이터의 무결성을 보장합니다. 이 "보안 계층" 접근 방식을 구현하기 위해 다음과 같은 조치가 취해졌습니다.

• 게이트웨이 장치는 Intel의 Wind River 솔루션을 사용합니다. 이 솔루션은 기본 Linux 배포 위에 엔터프라이즈 급 보안 계층을 추가합니다. 보안에는 백엔드 시스템과 통신하기 위해 게이트웨이가 필요로하는 모든 연결 문자열을 암호화하는 것을 비롯하여 게이트웨이 OS를 잠그는 기능이 포함되어있어 시스템을 손상시킬 수있는 엔드 포인트 변조를 방지합니다.
• 각 게이트웨이는 Azure IoT 허브에 대한 고유 한 등록을 통해 장치가 손상된 경우 전체 솔루션을 손상시킬 수 없도록 보장합니다. 그런 다음 장치를 IoT 허브에서 추가로 제어하여 손상된 장치를 네트워크에서 분리 할 수 있습니다.
• Azure IoT 허브로 전송 된 모든 데이터는 HTTPS를 통해 전송되므로 암호화됩니다.
• 데이터는 투명 데이터 암호화가 활성화 된 Azure SQL 데이터베이스에 저장됩니다. 이렇게 하면 데이터 파일, 로그 파일 및 관련 백업을 포함하여 데이터베이스의 전체 저장소가 암호화됩니다.

아키텍처

기술 솔루션의 기본 전제는 다음과 같은 아키텍처 개념을 염두에 두고 설계하는 것입니다.

• 느슨하게 결합 된 구성 요소. 즉, 사용된 각 구성 요소가 다른 구성 요소에 종속되지 않았거나 전체 솔루션에 영향을주지 않고 쉽게 교체, 업데이트 또는 제거 할 수 있었습니다. 이 접근법의 이점은 팀이 개별 구성 요소를 테스트하고 필요할 때 독립적으로 교체하거나 업데이트 할 수 있다는 것입니다.
• 대기열 중심 접근 방식. 느슨하게 결합 된 접근 방식에 이어 프로젝트 팀은 솔루션에 가능한 한 많은 탄력성을 구축하고자 했습니다. 예를 들어 프로젝트의 과제 중 하나는 마이크 게이트웨이를 클라우드와 통신하는 마스터 게이트웨이로 다시 연결하는 데 사용되는 라디오 안테나와 관련하여 마이크를 배치하는 것이 었습니다. 마스터 게이트웨이로 전송 된 메시지는 IoT 허브를 사용하여 클라우드로 전달됩니다. 연결에 문제가 있으면 이 데이터는 여전히 Sonitus 시스템에 저장되고 게이트웨이에 로그온됩니다. 이 같은 원칙이 다른 서비스가 별도의 기능을 수행하고 대기열을 통해 서로 통신하는 클라우드에서 채택되었습니다.
• 우려의 분리. 느슨하게 구성 요소를 연결하고 그 사이의 통신을 대기열로 보내는 것뿐만 아니라 각 구성 요소는 특정 기능을 제공하고 다른 기능은 제공하지 않도록 설계되었습니다. 이는 전체 솔루션에 영향을 미치지 않고 각 구성 요소를 업데이트함으로써 솔루션의 유지 보수성과 확장성을 지원합니다. 이것은 IoT 프로젝트에서 매우 중요한 것으로 나타났습니다. 가장 좋은 예는 각각 IoT 허브 및 스트림 애널리틱스를 통한 실시간 통신과 처리를 구분하는 것입니다. 데이터에 대한 새로운 실시간 쿼리를 업데이트하거나 수정하려는 경우 서비스를 다시 시작하기 전에 처리 흐름에 영향을주지 않고 스트림 분석 작업을 중지하고 쿼리를 업데이트 할 수 있었습니다. 이는 전 세계적으로 배포 된 IoT 시나리오로 확장 할 수 있는 솔루션을 만드는데 있어 기본입니다.

구성 요소

완벽한 솔루션은 경기장과 클라우드 모두에서 여러 구성 요소로 이루어져 있습니다. 다음 섹션에서는 이러한 구성 요소에 대해 자세히 설명하고 위의 아키텍처 원칙과 어떻게 상호 작용하는지 설명합니다.

사운드 모니터링

경기장 전체에서 소음 수준을 포착하기 위해 사운드 모니터링 장비는 스탠드의 경기장 내에 2개, 경기장 밖에 2개씩 4개 지점에 배치되었습니다. 이를 통해 우리는 경기장 내에서 군중 응원을 측정 할 수 있었지만 이를 외부 소리와 비교하여 주변 지역의 소음 공해를 모니터링했습니다. 다음 사진은 Sonitus 마이크 중 하나의 위치를 보여줍니다. 사운드 데이터는 마이크에 의해 측정되고 1 분 동안 평균화 된 다음 가장 가까운 게이트웨이로 전송 된 다음 마스터 게이트웨이를 통해 클라우드로 전송됩니다.

기상 관측소

기상 관측소는 또한 풍속 및 기타 데이터를 측정하기 위해 배치되었으며 Cusack과 Davin 스탠드 사이의 경기장 꼭대기에 배치되었습니다. 다음 다이어그램은 배포 된 모든 센서 장비와 게이트웨이를 개략적으로 보여줍니다. 날씨 데이터는 30 초마다 게이트웨이로 전송 된 다음 마스터 게이트웨이를 통해 클라우드로 전송됩니다.

게이트웨이

게이트웨이의 역할은 소리와 날씨의 관련 센서 데이터를 수집하고 데이터를 다시 마스터 게이트웨이에 전달하는 것입니다. 게이트웨이에 연결하기 위해 각 모니터링 장비는 단방향 통신을 사용하여 Seedstudio RFBee v1.1에 연결됩니다. 각 장치는 송수신 모드 (전송 및 수신), 전송 속도 9600 8N1 및 흐름 제어 없음 으로 설정됩니다. 이 장치는 USB 연결을 통해 연결되며 UartSBee 어댑터를 사용합니다. 데이터는 RFBee 장치와 게이트웨이 사이에서 UART를 사용하여 무선 직렬 모드로 전송됩니다. 사용된 게이트웨이는 Intel Quark Processor를 기반으로하는 SuperMicro의 E100-8Q이며 Wind River Linux 5.0.1에 의해 구동됩니다.

마스터 게이트웨이

이 초기 작업이 완료되면 각 게이트웨이는 데이터를 클라우드, 특히 IoT 허브로 데이터를 보내는 마스터 게이트웨이로 보냅니다. 이를 통해 에지 분석을 위해 스타디움 내에서 중앙 집중식으로 데이터를 집계하고 캐시 할 수 있습니다. 마스터 게이트웨이가 데이터를 수신하면 IoT 허브에 연결하여 데이터를 전송합니다. 마스터 게이트웨이는 최근 업그레이드되어 Ubuntu 16.04 LTS를 실행하는 가상 시스템으로 마이그레이션되었습니다.

IoT 허브

Azure IoT Hub는 장치 등록을 담당하는 클라우드 서비스로, 데이터 전송 및 대용량 데이터 처리를 보호합니다. 이 경우 허브에 등록 된 유일한 장치는 마스터 게이트웨이이며 모든 페이로드에 고유 한 장치 ID가 전달되므로 데이터가 시작된 게이트웨이를 설정할 수 있습니다. 즉, IoT 허브에는 날씨 및 사운드 데이터를 비롯하여 수집 된 모든 데이터가 전송됩니다. 데이터 형식은 JSON이어야 하며 아래에 나와 있습니다.

IoT 허브에 연결하기 위해 마스터 게이트웨이는 MQTT, IMQP 또는 HTTP를 통해 데이터를 전송할 수 있으며 암호화 된 터널을 사용해야합니다. 여러 가지 SDK를 사용할 수 있지만이 경우에는 LUA 스크립트를 사용하여 REST API에 직접 연결하고 HTTPS를 통해 데이터를 보냈습니다. 다음 다이어그램은이 LUA 스크립트의 스니펫과 페이로드에 대한 JSON 구조를 보여줍니다.

Stream Analytics

일단 데이터가 IoT 허브로 수집되면, Stream Analytics는 데이터를 분석하고 각 유스 케이스에 대한 데이터 스트림을 생성하는 데 사용됩니다. 각 데이터 스트림은 SQL 데이터베이스의 테이블로 출력됩니다. 기상 데이터를 처리하고 사운드 데이터를 처리하는 두 가지 스트림 분석 작업이 있습니다. 각 작업은 IoT 허브를 입력으로 가지며 여러 출력을 정의합니다. 다음 표에는 각 Stream Analytics 쿼리, 해당 입력, 쿼리 및 출력이 요약되어 있습니다.

스트림 분석 작업	입력	출력	쿼리	설명
CrokeParkStreamAnalytics	IoTHub	sql		모든 사운드 데이터 포인트를 SQL 데이터베이스 테이블로 보냅니다. LAMax 값은 군중 응원의 강도를 평가하는 데 사용됩니다.
	IoTHub	sqlrolling		LAEQ 값의 롤링 평균을 검색하여 소음 공해에 대한 사운드 데이터의 정규화 된 뷰를 결정합니다. 평균은 로그 평균으로 계산됩니다.
	IoTHub	soundblob		모든 데이터 포인트는 진단을 위해 얼룩 저장 장치로 전송됩니다.
CrokeParkWeatherStreamAnalytics	IoTHub	Sql		원시 날씨 데이터가 SQL 테이블로 전송됩니다.

SQL 데이터베이스

Azure SQL 데이터베이스는 분석 또는 표시 할 관련 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. SQL Database는 Azure에서 호스팅되는 완벽하게 관리되는 관계형 데이터베이스 서비스로, 99.99 %의 SLA를 제공하여 전체 프로덕션 시스템으로 확장 할 수 있습니다. 또한 데이터베이스는 100 개의 데이터베이스 트랜잭션 단위를 지원하지만 필요에 따라 4,000 단위까지 확장 할 수 있습니다. DTU는 예측 가능한 성능을 얻는 데 사용할 수있는 혼합 된 성능 측정 단위입니다.

데이터베이스 테이블은 이전에 설명한 스트림 분석 작업으로 채워집니다.

BLOB 저장소

SQL 데이터베이스와 같은 구조화 된 저장소에 데이터를 저장할뿐만 아니라 BLOB(Binary Large Object) 저장소를 사용하여 IoT 허브로 보내지는 모든 원시 JSON 데이터를 저장합니다. 이를 통해 팀은 JSON을 직접 쿼리하고 형식을 검토하고 데이터 처리 문제를 진단 할 수 있었습니다. 또한 이를 통해 샘플 데이터를 가져와서 Stream Analytics 작업 쿼리를 테스트 할 수 있습니다.

다음 이미지는 시간 경과에 따른 데이터 삽입 및 데이터 이탈을 포함하여 스토리지 계정을 모니터링하는 방법을 보여줍니다. 이 파일럿의 목적을 위해 지리적 복제 저장소 계정이 사용되었습니다. 이것은 모든 데이터가 Dublin Azure 지역 내에서 3 번 복제되었지만 재해 발생시 네덜란드 지역에도 복제되었음을 의미했습니다. 이는 재해 복구 계획의 기초가되므로 중요합니다. 더블린에서 어떤 일이 발생하면이 BLOB 계정에 저장된 데이터를 사용하여 전체 시스템을 재 구축 할 수 있습니다. 비록 자연 재해로 더블린이 완전히 무너졌지만 모든 데이터가 네덜란드에서 검색 될 수 있었습니다.

웹 API

웹 API 응용 프로그램은 Visual Studio 2015에서 작성되었으며 SQL 데이터베이스 내에 저장된 데이터에 액세스하는 여러 가지 REST API를 포함합니다. 이 REST API는 프런트 엔드 대시 보드 또는 모든 데이터에 액세스해야하는 앱에서 사용됩니다.

웹 대시 보드

데이터를 온라인으로 제공하기 위해 간단한 웹 대시 보드가 만들어졌습니다. 대시 보드는 Visual Studio 2016에서 MVC 프레임 워크를 사용하여 작성되었으며 Power BI Embedded를 사용하여 Power BI 대시 보드를 임베드했습니다. Power BI 대시 보드는 Power BI Desktop을 사용하여 작성한 다음 Microsoft Azure에 업로드하여 웹 대시 보드에서 사용할 수 있도록 했습니다. 대시 보드를 만들기 시작하려면 Azure 팀의 샘플 코드를 사용했습니다.

두 개의 Power BI 보고서가 만들어져 Azure Power BI 작업 영역에 업로드 되었습니다. 두 보고서는 이전에 설명한 SQL 데이터베이스에 직접 연결하고 여러 가지보기를 사용하여 다음 정보를 제공합니다.

• 지난 20분, 60분, 2시간, 1일 및 특정 날짜의 15분 롤링 평균 사운드 데이터 및 최대 스파이크를 사용하여 기록 데이터를 검토합니다. 이 데이터는 단일 Power BI 데이터 세트에서 탭으로 표시됩니다. 다음 다이어그램을 참조하십시오.
• 가장 최근의 풍속 데이터, 당일의 평균 풍속 데이터 및 당일의 풍속의 시계열 그래프. 이 그래프는 스카이 라인 투어가 발생할 가능성을 나타냅니다.

다음 다이어그램은 대시 보드 인터페이스를 보여줍니다.

결론

이 프로젝트의 목적은 주로 연구였고 이 관점에 따라 결정이 내려졌습니다. 예를 들어, 이 프로젝트가 전체 프로덕션을 위해 출시 될 때 무선 장치와 게이트웨이 장치의 선택이 다를 수 있습니다. 이는 처음부터 비즈니스 모델과 유스 케이스를 명확하게 파악한 이 연구 프로젝트를 통해 모든 이해 관계자가 비즈니스 가치를 창출 할 수 있는 IoT 솔루션을 개발하고 배포하는 과정을 정확히 이해할 수 있게 해준다고 전하면서, 이를 위해 프로젝트 팀은 인프라의 특정 요소와 솔루션의 출력이 총 소유 비용 및 투자 수익 (ROI)을 명확하게 파악할 수 있도록 실제 비즈니스 가치를 입증 할 수 있을 정도로 견고 해야 했습니다. 이를 위해 몇 가지 작업을 수행했습니다.

• 처음부터 팀은 범위 사용 사례에 대한 여러 가지 이해 관계자 워크샵 및 인터뷰를 수행하고 사용자 요구 사항을 정의했습니다.
• 이 프로젝트는 도시 주변의 음향 오염을 감시하기 위해 더블린 시의회가 위임 한 산업용 사운드 모니터링 기관인 Sonitus Systems와 협력했습니다. 이는 대시 보드 인터페이스를 설계 할 때 매우 중요하며 대시 보드를 통해 데이터를 중앙에서 수집하고 공유하면 사운드 모니터링 작업의 생산성을 크게 향상시킬 수 있음과 동시에 현장 측정 결과를 대기 오염과 비교하는 메커니즘을 제공 할 수 있음을 증명할 수 있었습니다 실시간으로 규정을 준수하고 임박한 위반 사항을 건전한 책상 엔지니어에게 잠재적으로 경고합니다.
• 일단 해결책이 준비되면 GAA 커뮤니케이션팀과 함께 전체 아일랜드 축구와 hurling 결승전에서 팬 참여 시나리오, 군중 응원 또는 "16 번째 선수의 포효"를 수행했습니다. 경기장의 대형 스크린을 통해 군중을 끌어들이는 것 외에도, 이 단순한 시나리오는 최종 단독 홀링 중 하나의 트윗에서 GAA가 25,000 개가 넘는 인상을 받는 것을 보았습니다. 이 참여는 이전에 수행 된 모든 것을 훨씬 뛰어 넘으며 회원 및 팬과의 관계에서 GAA에게 실질적인 가치를 제공합니다.
• 백 엔드 처리 및 분석 플랫폼으로 Microsoft Azure 및 Power BI를 사용하여 IoT 및 대시 보드 서비스가 이러한 유형의 시나리오에 대해 사전 구축되어 있으므로 팀이 솔루션을 신속하게 배포 할 수 있었습니다. 그 결과 솔루션이 처음부터 빌드 된 경우보다 훨씬 적은 코딩 및 개발 작업이 필요했습니다. Azure를 사용한다는 것은 또한 우리가 이 파일럿을 위해 처리중인 상대적으로 적은 양의 데이터를 처리 할 수 있는 견고한 플랫폼을 사용하고 있음을 의미했지만, 상당히 큰 배치를 처리하고 이 규모에 맞춰 비용을 유지하기 위해 확장 할 수 있었습니다. 이를 통해 팀은 솔루션이 성장함에 따라 솔루션 비용을 보다 정확하게 예측할 수 있었습니다.

학습

• 팀 메이크업 및 거버넌스. 이 IoT 프로젝트가 입증됨에 따라 센서에서 게이트웨이, 데이터 수집 및 분석에 이르는 몇 가지 요소가 함께 작동해야 합니다. 즉, 서로 다른 기술과 자원을 필요로 하는 다양한 기술로 작업하는 것이 좋습니다. 또한 프로젝트의 가치를 실현하려면 여러 파트너 또는 공급 업체와 협력해야 합니다. 좋은 거버넌스 프레임 워크와 비즈니스의 리듬을 처음부터 창조하는 것이 프로젝트의 성공에 결정적인 요소였습니다. 이는 격주로 운영 그룹 회의를 통해 전략에 동의하고 모든 파트너의 대표자들과 진행 세부 사항을 논의하고 운영위원회에 보고 한 기술 핵심 팀과 함께 진행 상황을 보고했습니다.

• 건강과 안전. IoT 프로젝트의 성격상, 현장에 장비를 설치 및 구성해야 합니다. 이 프로젝트에서 우리는 마이크와 게이트웨이 사이의 연결에 어려움을 겪었고 연결을 보장하기 위해 최적의 위치를 찾기 위해 게이트웨이를 이동해야했습니다. 이 작업을 수행하려면 스타디움 스탠드에 물리적으로 접근해야하며 현장의 인원이 현장을 지원해야합니다. 이러한 활동은 시간이 걸릴 수 있으며 프로젝트 계획에서 설명 될 필요가 있습니다. 서로 다른 이해 관계자간에 바쁜 근무 일정에 맞춰 일정을 조정하고 시간을 관리하는 것이 중요한 과제입니다. 경기장에는 끊임없이 큰 이벤트와 지속적인 건설 및 IT 업그레이드가 있습니다. 직원들은 일상 업무에 바쁘고 열정적이고 도움이 되기는 하지만 적절한시기에 적절한 업무에 적합한 사람을 찾는 것이 어려울 수 있습니다. 스탠드 지역, 사다리, 다양한 시설 그룹, 규정, 개항지 간의 조정 등에 대한 액세스를 얻는 것은 반나절정도 걸릴 것으로 예상되는 작업이 며칠이 걸릴 수 있음을 의미합니다. 팀은 배포 엔지니어가 가장 효율적인 모델을 사용하여 반복적으로 방문을 통해 작업을 분할하는 대신 사이트에 3-4 일의 블록을 사용하여 로컬로 퍼갈 수 있다고 결론을 내 렸습니다.

• 환경과 복원력. 대기업과 마찬가지로 규모가 큰 대형 건물은 시간이 지나면서 고르지 않게 진화합니다. 경기장, 유치원 또는 회사의 능률적인 최전선 프로세스 뒤에는 많은 프로세스, 사일로, 개성 및 fiefdoms가 있습니다. 또한 IT 시스템은 상호 운용이 보장되지 않으며 케이블 네트워크가 명확하게 매핑되고 이해되는 경우는 거의 없습니다. 이것이 개념 증명이기 때문에 이 솔루션을 프로덕션 환경에서 사용하려면 사용된 장비와 연결 방법이 충분하지 않았습니다. 예를 들어, RFBee 무선 연결은 충분히 강하지 못하여 최적의 연결을 위해 게이트웨이와 마이크를 배치하는 데 많은 시간을 소비해야 했습니다. 경기장은 여러 개의 무선 주파수 및 간섭이 있는 복잡하고 어려운 콘크리트 및 철강 환경입니다. 사용 된 대부분의 센서는 무선이었으며 안테나 방향과 범위 및 침투에 대해 868 & 868MHz의 문제에 직면했습니다. 금속 십자형 통로 출입구는 외부 안테나를 연장하고 장착하기 위해 상당한 노력이 필요했습니다. 온도, 습기, 공기 및 동물과 같은 환경 요인으로 인해 발생할 수 있는 혼란을 IoT 시스템으로 과소 평가하지 않는 것도 중요합니다. 이러한 경험은 인텔이 재료 및 구성 요소를 선택하고 운영 능력을 재정의하는 방법을 조정하는 것입니다. 예 :

  • 게이트웨이를 위한 새로운 별도의 인클로저를 만들어야하고 센서 노드의 전원 공급 장치와 RF 커넥터를 강화하고 개선해야 했습니다.
  • 카메라에 앉고 움직이는 큰 새를 지탱하기 위해 새로운 브래킷이 만들어져야 했습니다.
  • 비고정 멤버가 실수로 간섭하지 않도록 잠긴 영역에 하드웨어를 재배치 했습니다.

• 패킷 손실. 사운드 레벨 모니터링 시스템의 데이터 패킷 손실은 경기장이 82,000 명이 넘는 팬들로 가득 차있는 헐링(Hurling) 및 게일 풋볼(Gaelic Football) 결승전과 같은 대규모 이벤트에서 특히 많이 발생했습니다. 이는이 배포만의 문제는 아닙니다. 이동 통신 사업자와 인터넷 제공 업체는 이러한 고밀도 및 매우 동적인 환경에서 빠르고 신뢰할 수있는 무선 데이터 통신 채널을 수립하는 솔루션을 찾기 위해 수십년을 보냈습니다. 손실이 발생한 곳을 처음에는 이해하기가 어려웠습니다. 그러나 조사가 끝난 후 여러 문제가 발견되었습니다.

  • JSON 형식. Azure 백엔드 설정은 실시간으로 분석 및 집계되기 전에 유효한 JSON 형식으로 전송되는 데이터에 의존합니다. 잘못된 값이나 형식 변경으로 인해 패킷이 Azure에 의해 삭제되었습니다. Stream Analytics의 새로운 기능을 사용하면 샘플 데이터에 대해 실시간 분석 스크립트를 쉽게 테스트 할 수 있지만 유효하지 않은 형식을 다루는 실제 방법은 없는 것처럼 보입니다. 이를 해결하기 위해 모든 데이터를 BLOB 저장소에 푸시하여 모든 패킷을 분석하여 형식이 변경되는 위치를 파악할 수 있었습니다. 이는 엄격한 형식에 동의하고이를 준수하면서 스트림 애널리틱스 작업을 패킷 내에서 전송되는 새로운 데이터를 처리 할 수 있을만큼 유연하게 만드는 데 큰 도움이 되었습니다. 유효하지 않은 JSON은 처리하기가 훨씬 더 어려웠고 지금은 간단히 삭제됩니다. 게이트웨이 또는 마스터 게이트웨이에서 루틴을 사용하여 Azure로 전송하고 경고 또는 로깅 결과를 보내기 전에 JSON 형식의 유효성을 검사하는 것이 좋습니다. 또한, 양방향 통신 메커니즘을 적용하여 Azure가 누락되거나 손상된 데이터를 더 조용한 시간에 다시 게이트웨이로 보내도록 게이트웨이를 요청할 수 있습니다.
  • 현재의 설정은 높은 동적 및 고밀도 환경에서 무선 신호 간섭으로 어려움을 겪을 수 있습니다. 인체의 움직임과 모바일 장치의 신호는 TV 방송 승무원, Garda 관리자 및 보안 팀의 무선 신호와 함께 마이크와 게이트웨이 간의 무선 데이터 통신을 방해 할 수 있습니다. 다음 그래프에서 확인할 수 있습니다. 게임이 끝나고 모든 팬이 경기장을 빠져 나가자 마자 패킷 손실이 거의 없어지는 것을 알 수 있습니다. 이 문제는 잘 알려져 있으며 시스템이 더 많은 탄력성을 갖출 수 있도록 프로젝트가 진행 중입니다.

경기 일에 손실 된 사운드 데이터 패킷 샘플 (2016 게일 축구 최종 재생, 참석자 수 82,000 명 이상)

게임 당일 크로크 파크의 네트워크 트래픽. 하프 타임 휴식 (빨간색 : 들어오는 트래픽, 파란색 : 나가는 트래픽) 동안 엄청난 네트워크 트래픽 증가가 발생했습니다.

Azure 플랫폼이 사운드 모니터링 시스템에서 데이터를 수신하지 못한 반 시간 휴식 시간에 "블랙 아웃" 기간도 경험했습니다. 위에서 언급 한 원인 외에도 우리는 하프 타임이 시작될 때 Croke Park의 무료 Wi-Fi 네트워크로 모바일 장치를 연결하는 사람들이 절반 휴식 시간에 거대한 네트워크 트래픽을 생성한다고 이론화했습니다 (위 그래프 참조). 이로 인해 게이트웨이와 Azure 사이의 데이터 전송이 중단되어 손실 된 데이터가 추가로 증가 할 수 있습니다. 이것에 대한 해결책은 위에서 설명한대로 진행중인 프로젝트에서도 테스트 될 것입니다. 페이로드 주파수. 에지 마이크로폰은 매분마다 게이트웨이에 데이터를 수집하고 페이로드를 보냈습니다. 이 빈도는 데이터가 15 분 동안 집계 될 때의 음향 오염 사용 사례에 완벽하게 적합합니다. 그러나 이것은 경기에서 스파이크가 빠지는 것을 의미 할 수 있습니다. 이 솔루션은 팬 참여에 매우 성공적 이었으므로 팀은 데이터 빈도를 늘릴 수있는 기회를 조사 할 것입니다.

추가 리소스

• Azure IoT Hub 설명서 탐색
• IoT 장치 및 시작 키트 찾기 : Azure IoT 장치 카탈로그
• 무료 Azure 서비스를 사용해보십시오. 오늘 무료 Azure 계정 생성
• IoT 학습 리소스의 큐레이터 컬렉션을 확인하십시오. GitHub의 Microsoft 기술 커뮤니티 콘텐츠
• IoT 중심의 기술 사례 연구 (이 기사와 같은)