지능형 AgTech 위험 모니터링 시스템 구축기: 아키텍처, 기술적 결정, 그리고 핵심 학습
Source: Dev.to
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소개
이 프로젝트는 하드웨어 아키텍처 과목의 일환으로 개발되었습니다. 우리 팀은 다양한 기술, 센서 및 하드웨어 구성 요소를 실험할 수 있는 간단하면서도 강력한 시스템을 구축하고자 했습니다. 센서와 임베디드 시스템을 직접 다루는 첫 경험이었기 때문에 빠르고, 확장 가능하며, 접근성이 높은 솔루션을 만드는 것을 목표로 했습니다.
이 글에서는 프로젝트의 아키텍처, 사용된 기술, 직면한 도전 과제, 그리고 개발 과정에서 얻은 주요 교훈을 자세히 살펴보겠습니다.
주요 기능
- Real‑time monitoring – 센서(온도, 습도, 조도)와 연결된 Arduino에서 환경 데이터를 지속적으로 수집합니다.
- Asynchronous data pipeline – 메시지 큐(RabbitMQ)를 사용하여 센서 데이터를 신뢰성 있게 전송하고 분석 및 저장합니다.
- Risk analysis engine – 센서 데이터를 처리해 해충 발생 위험 수준을 계산하고 다중 단계 경보를 제공합니다.
- Dashboard interface – Next.js로 구축된 인터랙티브 웹 대시보드에서 실시간 및 과거 시각화를 표시합니다.
- Scalable architecture – 분산된 구성 요소로 설계되어 독립적으로 확장 가능하며 다양한 작물 유형에 맞게 조정됩니다.
기술 스택
하드웨어
- Arduino Uno와 환경 센서
- DHT11 (온도 및 습도)
- HW080 (습도)
- LDR (조도)
- Raspberry Pi – 백엔드 서비스 호스팅
백엔드
- Python 3.8+ (Flask)
- RabbitMQ (CloudAMQP) – 비동기 메시징
- Redis (Upstash) – 실시간에 가까운 데이터 캐싱
- SQLite – 이력 데이터 저장
- PySerial – Arduino 통신
- Pandas – 데이터 분석
프론트엔드
- Next.js (React)와 TypeScript
- Tailwind CSS & shadcn/ui – UI 컴포넌트
- Recharts – 인터랙티브 데이터 시각화
도구
- Git – 버전 관리
- VS Code – 주요 편집기
데이터 흐름
Sensors → Arduino → Message Queue → Backend → Database → Frontend비동기 메시징
RabbitMQ는 비동기적이고 메시지 기반의 통신을 통해 생산자와 소비자를 분리합니다. 이러한 설계는 시스템 구성 요소가 독립적으로 작동하고, 장애에 강인하게 유지되며, 실시간 스트리밍, 이력 저장, 분석과 같은 다양한 처리 경로를 지원하도록 합니다. 동일한 구조는 인제스트 레이어를 변경하지 않고도 향후 확장(예: 머신러닝 서비스)을 가능하게 합니다.
시스템 레이어 분리
시스템은 세 개의 논리적 레이어로 구성됩니다:
- Hardware – 데이터 수집 (센서 → Arduino).
- Backend – 처리, 저장 및 메시징.
- Frontend – 시각화 및 사용자 인터랙션.
관심사를 분리하면 유지보수가 향상되고 테스트가 간소화되며, 각 구성 요소가 독립적으로 발전하고 확장될 수 있습니다.
직접 HTTP 대신 RabbitMQ를 사용하는 이유?
Agricultural deployments often suffer from network latency, intermittent connectivity, and partial failures. RabbitMQ는 다음을 제공합니다:
- 버퍼링 – 소비자가 준비될 때까지 메시지를 저장합니다.
- 신뢰성 있는 전달 – 확인 응답과 재시도가 데이터 손실을 방지합니다.
- 비동기 처리 – 하위 서비스가 자체 속도로 데이터를 소비할 수 있습니다.
These features ensure sensor data is never lost and can be processed even when parts of the system are temporarily unavailable. 이러한 기능은 센서 데이터가 절대 손실되지 않으며 시스템 일부가 일시적으로 사용 불가능한 경우에도 처리될 수 있도록 보장합니다.
이벤트‑드리븐, ELT‑지향 데이터 파이프라인
- Extract – Arduino가 센서 값을 읽어 시리얼 연결을 통해 백엔드로 전송합니다.
- Load – 백엔드는 원시 측정값을 RabbitMQ에 이벤트로 게시합니다(아직 변환 없음).
- Transform –
- 원시 데이터는 전용 큐로 라우팅됩니다.
- SQLite는 이력을 저장하고, Redis는 빠른 접근을 위해 최신 측정값을 캐시합니다.
- 분석 서비스가 메시지를 소비하여 파생 메트릭(예: 해충 위험 지수)을 계산하고 결과를 게시합니다.
- Consume – Next.js 프론트엔드가 처리된 데이터를 구독하고 실시간 및 이력 대시보드를 렌더링합니다.
도전 과제 및 해결 방법
신뢰할 수 있는 센서 데이터 수집 보장
센서 측정값은 지속적으로 생성되지만 하드웨어는 잡음, 일시적인 오류 및 불안정한 통신에 취약합니다.
솔루션:
- RabbitMQ를 사용한 비동기 메시징을 채택했습니다.
- 센서 데이터는 이벤트로 발행되어 버퍼링, 재시도 및 독립적인 처리가 가능합니다.
- 수집을 하위 서비스와 분리함으로써 개별 구성 요소가 일시적으로 사용 불가능해도 시스템이 계속 운영됩니다.
실시간 처리와 분석 유연성의 균형
우리는 즉시 시각화를 그리고 향후 분석 작업을 큰 재작성 없이 지원할 수 있는 솔루션이 필요했습니다.
솔루션:
- 인제스트 레이어에 원시 데이터를 보존합니다.
- 소비 경로를 분리합니다(실시간 대시보드 vs 배치 분석).
- 새로운 소비자(예: 예측 모델)를 기존 파이프라인을 방해하지 않고 추가할 수 있습니다.
최종 시스템은 하드웨어 센서, 비동기 인제스트, 백엔드 처리 및 웹 기반 대시보드를 하나의 작동 솔루션으로 성공적으로 통합했습니다. 센서 측정값은 수집, 전송, 처리 및 거의 실시간으로 시각화되었으며, 과거 데이터는 회고 분석을 위해 계속 사용할 수 있었습니다.
프로젝트는 실시간으로 시연되었습니다: 센서 수집부터 대시보드 시각화까지의 전체 데이터 흐름이 실시간으로 실행되어 통합의 정확성과 개발 중에 내린 아키텍처 결정이 올바름을 확인했습니다.
향후 작업
향후 반복 작업은 분석 능력 확장과 데이터 처리 품질 향상에 초점을 맞출 것입니다. 계획된 단계는 다음과 같습니다:
- 과거 센서 데이터를 분석하고 해충 또는 질병 발생 가능성을 추정하기 위한 초기 예측 모델 개발.
- 데이터 파이프라인을 강화하여 처리 용량을 늘리고, 잡음이 섞인 센서 판독값을 필터링하며, 분석 및 시각화를 위한 보다 신뢰할 수 있는 입력을 생성.
- 새로운 센서를 통합하고, 알림 메커니즘을 정교화하며, 시스템을 대규모 또는 보다 분산된 배포에 맞게 조정.
결론
이 프로젝트는 하드웨어, 백엔드 서비스 및 최신 웹 인터페이스를 통합하는 분산 이벤트‑드리븐 시스템을 설계하고 구현하는 실무 경험을 제공했습니다.
기술 구현을 넘어, 이 프로젝트는 디커플링, 데이터‑플로우 설계, 시스템 모듈화와 같은 아키텍처 결정의 중요성을 재확인시켰습니다. 실제 센서 데이터를 다루면서 하드웨어와 소프트웨어 사이 경계에서 데이터를 처리하는 어려움을 부각시켰습니다.
전반적으로, 이 프로젝트는 하드웨어 아키텍처, 데이터 엔지니어링, 웹 개발의 개념을 연결하는 적용 시스템 설계에 있어 귀중한 학습 경험이 되었습니다.