IoT 임베디드 환경에서의 메시징 최적화 및 브로커 기반 SDK 설계

1. IoT 환경에서의 메시징과 비동기 구조 필요성

사물(IoT)과 클라우드 간의 데이터 연계 문제
마이크로서비스 아키텍처(MSA)로 변화하는 클라우드 환경
- 기존 동기 API 기반에서 비동기 메시징 중심 구조로 전환
임베디드 환경의 한계: 오버헤드 및 제한된 컴퓨팅 리소스
- 시리얼(UART, SPI, I2C) 기반 데이터 처리 방식
- Polling 중심의 동기 처리 구조로 인한 비효율성

임베디드 환경에서 비동기 메시징을 구현하기 어려운 이유
- 기존의 동기 처리 방식은 연산량 증가 및 실시간 데이터 손실 문제 초래
- 네트워크 불안정(LPWAN, LoRa, Wi-Fi, BLE)으로 인한 메시지 무결성 이슈
브로커를 활용한 메시징 최적화 필요성
- 클라우드 MSA에 적합한 비동기 메시징 전환 (Sync → Async 변환)
- 메시지 직렬화(Serialize) 및 역직렬화(Deserialize) 연산 부하 감소
임베디드 시스템의 브로커 역할
- 저전력 디바이스에서 메시지 큐를 활용한 비동기 처리
- 시리얼 데이터를 메시지 형태로 변환하여 클라우드와 연계

임베디드 시스템은 시리얼 통신(UART, SPI, I2C)이 핵심 인터페이스
시리얼 데이터를 효율적으로 메시징 포맷으로 변환해야 함
오버헤드를 줄이기 위한 경량 직렬화 방식 적용
- JSON 대신 CBOR, MessagePack, Protobuf, FlatBuffers 활용
시리얼 → 메시지 변환을 위한 브로커 및 SDK 구조 필요

flowchart LR
    A[IoT 센서] --> B((시리얼 인터페이스))
    B --> C[브로커]
    C --> D((CBOR 변환))
    D --> E[클라우드 메시징]

SDK의 역할: 시리얼 데이터를 메시징 구조로 변환
RTOS 기반 이벤트 드리븐 아키텍처 적용
- Polling 방식 제거 → 비동기 이벤트 기반 메시징 처리
- Task Queue, Event Queue 활용하여 저전력 최적화
경량 메시징 프로토콜과의 연계
- MQTT-SN, CoAP, Zenoh, Micro DDS 활용

SDK 계층 구조

graph TD
    A[센서]
    B[Serial Parser]
    C[Data Serializer]
    D[Messaging Adapter]
    E[Cloud]

    A --> B
    B --> C
    C --> D
    D --> E

IoT 메시징 흐름 예시

flowchart LR
    A[임베디드 디바이스] --> B[Edge 브로커]
    B --> C[클라우드 메시지 브로커]
    C --> D[마이크로서비스]

태그: 프로젝트