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[전문가 기고] 2017년과 2018년에 주목해야 할 10대 사물인터넷 기술닉 존스(Nick Jones) 가트너 부사장 겸 최고 애널리스트

   
▲ 닉 존스(Nick Jones) 가트너 부사장 겸 최고 애널리스트

[컴퓨터월드] 사물인터넷(Internet of Things, 이하 IoT)은 많은 기업들이 디지털 비즈니스 전략을 구축하는데 기반이 될 것이다. 하지만 이와 함께 기존 비즈니스에 많은 변화를 미치게 돼 기업들이 새롭고 다양한 기술과 역량을 개발해야 한다. IoT의 기술과 원리는 기업의 사업 전략과 위기관리, 아키텍처와 네트워크 설계와 같은 다양한 기술 분야에 영향을 미칠 것이다.

IoT 시장은 아직 제품과 기술의 분류가 명확하게 구분되지 않은 초기 단계에 있다. 이 기술에 대한 연구를 하면서 반복되는 주제는 위기(Risk)와 미성숙함(Immaturity)이다. 단기간에 솔루션이 필요한 기업은 IoT가 충분히 발달할 때까지 기다리기 어렵다. 그렇기 때문에 IoT를 성공적으로 확산시키기 위해서는 공급사와 기술에 대한 위기관리가 매우 중요하다.

이에 대한 핵심 원칙은 변화를 위해 아키텍처를 구상하는 것이다. 예를 들어 소프트웨어와 하드웨어 기술을 대체할 우수한 기술이 등장하는 경우 이를 쉽게 교체할 수 있도록 설계를 모듈화한다.

IoT 보안
IoT는 IoT 기기 자체나 플랫폼, 운영체제, 통신, IoT 기기가 연결돼 있는 시스템에서 새로운 보안 위험과 문제를 야기시킨다. 스마트 기술을 적용한 제품은 기존의 아키텍처 간 장벽을 허문다. 자동차의 핵심 시스템이 모바일 앱에 노출되는 것이 한 예이다.

미래의 보안 기술은 IoT 기기와 플랫폼을 해킹이나 물리적인 공격으로부터 보호하고 통신 내용을 암호화하게 될 것이다. 또한 ‘사물’을 가장한 공격이나 대기모드를 막는 공격(Denial-Of-Sleep Attack)으로 배터리를 소모시키는 문제에 대해서도 대책을 강구해야 할 것이다. 많은 ‘사물’들이 정교한 보안 접근 방식을 적용할 수 없는 단순한 프로세서와 운영 체제로 작동되기 때문에 IoT의 보안 문제는 간단하지 않다.

2016년에는 다양한 보안 도구와 기술을 사용할 수 있게 될 전망이다. 하지만 많은 기술들을 IoT에 적용시키기에는 적합하지 않다. 2021년까지 하드웨어와 소프트웨어의 발달로 인해 IoT 보안 분야가 빠르게 발전할 가능성이 높다.

몇몇 오랜 수명 주기를 가진 IoT 기기는 이를 악용하려는 해커들이 보안 취약점을 찾을 수 있도록 오랜 기간 노출이 되기 때문에 보안 전략 및 기술은 유연성을 갖춰야 한다. 제품의 수명 주기 중에도 새로운 위협이 등장하는 경우 그에 맞춰 진화할 수 있어야 한다. 앞으로는 새로운 접근 방식과 기술이 등장해 새로운 종류의 솔루션이 제공될 것이다.

IoT를 사용하거나 제공하는 기업의 정보 보안 담당자(Chief Information Security Officers, 이하 CISO), 아키텍트, 설계자, 프로그래머와 같이 IoT 솔루션을 제공하는 과정에 참여하는 모든 관계자들은 IoT의 위험, 보안 원칙과 기술에 익숙해져야 한다. 기업은 자체적으로 기술을 개발하는 것은 물론 외부로부터 구매하는 IoT 시스템의 보안 솔루션에 대해 검토해야 한다.

문제는 경험이 풍부한 IoT 보안 전문가가 아직까지는 드물다는 것이다. 2016년에는 보안 솔루션이 세분화되고 다수의 업체들이 이에 참여하게 될 것이다. 2021년에는 해커들이 IoT 기기와 프로토콜을 공격할 수 있는 새로운 방법을 찾아내면서 새로운 보안 위협이 증가할 전망이다.

따라서 오랜 수명 주기를 지닌 IoT 기기는 새로운 위협에 적응할 수 있도록 업데이트할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어를 갖춰야 한다. 기술만으로는 모든 보안 문제에 대응할 수가 없다. 대다수의 IoT 보안 문제는 사전 지식이 부족해 설계나 구현이 제대로 이루어지지 않아 발생하게 될 것이다. 또한 IoT 보안의 가장 취약한 부분이 인간이 될 수도 있다.

IoT 애널리틱스
IoT 비즈니스 모델은 IoT 기기를 통해 모은 정보를 다양한 방법으로 사용하게 될 것이다. 소비자 행동 이해, 서비스 제공, 제품 개선, 비즈니스 모멘트(Business Moment) 포착이 이에 해당된다. 이에 따라 IoT에 대해서는 새로운 애널리틱스 접근법이 필요하다.

■ 미래에는 수백억 개에 달하는 상호 연결된 IoT 기기가 존재하게 될 것이고, 분석해야 할 데이터의 양도 크게 증가할 것이다. 이로 인해 규모의 문제가 발생하게 된다. 이는 휴먼 데이터 과학자들이 정보를 분석할 충분한 인력과 시간이 없다는 것을 의미한다. 이로 인해 구글이나 IBM과 같은 기업이 투자를 늘리고 있는 머신 러닝(Machine Learning)과 같은 새로운 기술들이 필요하게 될 것이다.

■ 데이터 애널리틱스에 대한 기존의 IT 접근법은 데이터를 수집하고 저장한 후 분석하는 방식이었다. 그러나 IoT의 관점에서 이러한 방식이 항상 바람직한 것은 아니며 실현 불가능한 경우도 있다. 이에 따라 새로운 애널리틱스 아키텍처가 대두되고 있다. 우선 저장해야 할 데이터의 양이 너무 많기 때문에 데이터가 전송되는 과정에서 실시간 분석이 필요하다. 또한 통신에 예상치 못한 문제가 발생했을 때 통신량을 최소화하기 위해 데이터 필터링과 분석을 통해 얻어낸 정보를 네트워크 가장자리에 위치한 게이트웨이나 IoT 기기 자체적으로 배포할 수도 있어야 한다.

■ IoT 기기로부터 수집한 데이터에는 새로운 데이터 형식과 분석 알고리즘이 필요하다. 아주 흔하게 찾아볼 수 있는 시계열 데이터(Time Series Data)는 필터링과 푸리에 변형(Fourier Transforms)이 필요하다. 또한 많은 수의 IoT 기기가 위치 인식 기능을 갖추게 되면서 지리적 정보 처리가 요구되고 있다.

따라서 IoT 애널리틱스에는 대량의 이벤트 스트림 플랫폼과 같은 새로운 도구나 새로운 종류의 데이터에서 실행될 수 있는 역량, 머신 러닝과 같은 신기술이 필요하다. 이와 함께 IoT 네트워크 전반에 걸쳐 애널리틱스 기능을 분산시키는 새로운 아키텍처도 필요하다.

새로운 애널리틱스 도구와 알고리즘이 요구되는 시기는 바로 지금이다. 그러나 2021년까지 데이터의 양이 증가하면서 IoT가 필요로 하는 바 역시 기존의 애널리틱스와는 차이를 보이게 될 것이다.

비즈니스 애널리틱스 업무를 담당하는 데이터 과학자와 비즈니스 인텔리전스 담당자, 통계학자 등이 이와 같은 변화에 영향을 받게 될 것이다. 비즈니스 전략가 역시 새로운 통찰력을 활용하고 더 기민하게 대응해야 한다. 네트워크 설계자는 새로운 트래픽 패턴을 고려해 계획을 짜야 한다.

기존의 비즈니스 인텔리전스와 애널리틱스 담당자들은 스트리밍 애널리틱스나 시계열 데이터와 같은 분야에 익숙하지 않을 수 있다. IoT 기기가 확산됨에 따라 애널리틱스를 통해 굉장히 개인적인 인사이트까지도 창출할 수 있게 된다. 따라서 데이터 프라이버시와 적합한 사용에 대한 문제가 크게 대두될 것이다. 예를 들어 ‘선박의 엔진에서 생성된 데이터는 과연 선주의 소유인가, 아니면 엔진 제조사의 소유인가?’에 대한 문제로 기업들은 새로운 문제에 부딪히게 된다.

IoT 기기 관리
앞으로는 오랜 수명 기간을 가진 IoT 기기에 대한 관리와 모니터링이 필요해질 것으로 전망된다. 여기에는 기기의 모니터링, 펌웨어와 소프트웨어 업데이트, 진단, 충돌 분석 및 보고, 물리적 관리와 보안 관리 등이 포함된다.

고도화된 관리 시스템은 위치와 네트워크 정보를 인식하는 기능을 탑재하게 될 것이다. 예를 들어 와이파이(Wi-Fi)와 같은 고속 네트워크를 통해 대규모 소프트웨어 업데이트를 저렴한 비용으로 진행할 수 있다. 일부 장비 관리 시스템은 IoT 기기로부터 데이터를 수집해 이를 클라우드에 저장할 것이다.

또한, IoT는 관리 업무의 규모에 있어 새로운 문제를 야기할 것이다. 이에 사용되는 도구들은 수천에서 수백만 개의 기기들을 모니터링하고 관리할 수 있는 기능을 갖춰야 한다. IoT 기기 종류에 따라 경영진에게 필요한 구체적인 내용이 다를 수 있다.

무선 통신망(Cellular Network)에 연결된 기기는 무선 통신망 사업자가 제공하는 플랫폼을 사용하게 될 것이다. 또한 플랫폼 중 일부는 펌웨어 업데이트와 같이 추가적인 관리 기능을 제공할 수 있다. 안드로이드 같은 고급 운영 체제를 통해 구축된 복잡한 사물 인터넷 기기들을 관리하는 것은 비교적 단순하다. 모바일 기기 관리(Mobile Device Management, 이하 MDM)와 같은 업무에서 파생된 플랫폼을 사용할 수 있기 때문이다.

일부 산업 분야에는 상대적으로 성숙도가 높은 플랫폼이 존재하기도 한다. 예를 들어 블랙베리는 자동차 업계용 IoT 플랫폼을 제공하는데 여기에는 QNX와 통합된 다양한 보안 관리 기능이 포함되어 있다. 그러나 방대한 단순 IoT 기기의 보안 관리 수준은 아직 미미하다. 이는 일부 기기의 관리 기능을 제공하는 IoT 플랫폼과 같은 도구도 마찬가지다.

IoT 기기를 공급하는 많은 수의 기업 중 제품 판매 후 제어나 관리가 필요한 모든 기업이 IoT 기기 관리에 영향을 받게 될 것으로 예상된다.

많은 관리 플랫폼은 전략적인 의사 결정의 대상이 될 것이다. 따라서 수명 주기가 긴 IoT 기기의 플랫폼을 교체할 수도 있게 될 것이다. MDM으로부터 파생된 툴을 판매하는 기업은 IoT 분야의 경험이 적고, 적절한 기능이나 가격 모델을 제공하지 못할 수도 있다. 이들은 모바일 관리 시장이 급격하게 통합되면서 혼란에 빠질 수도 있다. 또한 무선 인터넷에 연결된 기기를 사용하려면 사업자가 요구하는 특정 플랫폼을 사용해야 한다.

저출력, 단거리 IoT 네트워크
IoT 기기에 사용할 무선 네트워크를 선정하기 위해서는 서로 대립되는 다양한 요구 조건 사이에서 균형을 찾아야 한다. 이러한 요구 조건에는 거리, 배터리 수명, 대역폭, 밀도, 엔드포인트 비용과 운영비용 등이 있다.

IoT 네트워크 기술은 단거리, 긴 배터리 시간, 상대적으로 낮은 대역폭, 적은 엔드포인트 비용, 적당한 수준의 밀도에 집중해야 한다. 이런 네트워크는 스마트 홈과 스마트 오피스를 구현하기 위해 필수적인 요소가 될 것이다. 토폴로지(Topology)는 포인트-투-포인트, 스타 형, 메쉬 형 네트워크 등을 포함한다.

일부 네트워크는 기본적인 통신 기능에서 더 나아가 IoT 스택에서 더 높은 수준을 구현하기도 한다. 인증 기능이나 보안 기능이 이런 수준에 해당된다. 네트워크 선정은 기술적인 요소뿐만 아니라 네트워크에 연결되어 있는 기기의 종류에 의해 결정된다. 예를 들어 지원하는 휴대폰 기기가 거의 없는 지그비(ZigBee)를 스마트폰과 직접 통신해야 하는 IoT 기기에 적용하는 것은 적절하지 않다.

2025년에 이르면 저출력, 단거리 네트워크가 IoT 통신 분야에서 광역 IoT 네트워크 기술의 출하량을 압도할 것이다. 하지만 앞서 살펴본 상업적 측면과 기술적 측면의 균형에 따라 많은 솔루션이 공존하게 되면서 압도적으로 시장을 점하는 업체는 나타나지 않을 것이다.

현재 존재하는 기술에는 지그비, 블루투스(Bluetooth), Zwave/G.9959, Thread, Ant, Wi-Fi 등이 있으며, 다양한 산업, 과학, 의료용 대역(ISM) 상에서 구동하는 포인트-투-포인트 시스템들도 존재한다. 이외에 EnOcean 등의 전문화된 기술도 존재한다. EnOcean의 경우 스위치를 누르는 압력으로 발생하는 에너지를 활용하기 때문에 배터리가 필요 없다.

이러한 유형의 기술은 이미 10가지 이상 존재한다. 그리고 향후 5년에 걸쳐 변형된 기술이나 새로운 기술이 더 등장하게 될 것이다. 이 기술들 중 스마트 홈에서 중요한 역할을 할 메시 블루투스(Mesh Bluetooth)와 구글이 후원하는 스레드(Thread) 등이 주목받을 것으로 예상된다.

학계에서는 새로운 초저전력 솔루션에 대한 연구가 한창이다. 이는 Wi-Fi와 같이 근접한 곳에서 생성되는 주변 신호를 조절하는 것을 기반으로 한다. 가정, 사무실, 개인 용도의 무선 IoT 기기를 설계하는 모든 기업이 이 기술에 영향을 받게 될 것이다.

향후에는 스마트 홈이나 스마트 오피스 경쟁에서 특정 기술이나 특정 생태계가 시장을 주도 하게 되지는 않을 것이기 때문에 무선 프로토콜과 기기를 서로 변환해주는 게이트웨이가 필요하게 될 것이다. IoT는 무선 인터넷을 사용하기 때문에 이로 인해 소음이나 전파 방해와 같은 문제가 생겨날 수 있다. 따라서 네트워크 설계자는 새로운 무선 인터넷 기기가 기존의 서비스에 미치는 영향에 대해 고려해야 할 것이다.

IoT 프로세서
IoT 기기에 탑재된 프로세서와 아키텍처는 기기의 성능을 정의한다. 예를 들어 얼마나 강력한 보안 기능이나 암호화 기능을 적용할 수 있는지 여부, 전력 소모량, 운영 체제나 펌웨어 업데이트 가능 여부, 그리고 임베디드 디바이스 관리 에이전트를 지원할 수 있는지 여부가 이에 의해 좌우된다. 다른 하드웨어 설계와 마찬가지로 기능, 하드웨어 비용, 소프트웨어 비용, 소프트웨어 업그레이드 편의성은 서로 복잡한 관계에 있다.

IoT에서 프로세서를 선택하는 일은 개발자들이 어떤 하드웨어와 소프트웨어에 쉽게 접근할 수 있는가에 따라 결정된다. 이에 따라 아두이노(Arduino)나 라즈베리 파이(Raspberry Pi)로부터 많은 제품이 파생됐다. 이는 이들 하드웨어와 소프트웨어 도구를 저렴한 가격에 손쉽게 손에 넣을 수 있기 때문이다.

가트너는 저출력, 8비트 마이크로 컨트롤러가 2019년까지 IoT 시장을 지배할 것으로 전망한다. 이것은 IoT 기기가 극도로 단순한 설계를 지니고 별도의 하드웨어 칩을 내장하지 않는 한, 자체적으로 운영 체제를 구동시키거나 암호화 등의 복잡한 기능을 구현할 수 없다는 것을 의미한다. 2020년이 되면 32비트 마이크로 컨트롤러가 8비트 기기를 출고 대수에서 앞설 것으로 보인다. 16비트 프로세서는 시장에서 지배적인 위치를 한 번도 차지하지 못할 것이다.

대부분의 기업은 자체적인 하드웨어 기기를 설계하지 않는 대신에 외부 업체로부터 구입하거나 별도의 전문가 하드웨어 설계자에게 의뢰해 제작하게 될 것이다. 하지만 시스템 아키텍트와 보안 전문가가 IoT 하드웨어에 대해 충분히 이해해야만 현재는 물론 미래의 사업 목표를 충족시키는 기술을 선정할 수 있다. 이미 시중에는 다양한 IoT 프로세서가 판매되고 있다. 2020년까지 IoT는 32비트 기기 대수가 증가하면서 더 스마트해질 것이고 이로 인해 IoT 기기는 더 정교하고 제어하기 쉬워질 것이다.

시스템 아키텍트와 보안 담당자는 특정 프로세서를 선택하는것이 기능과 업그레이드 편의성, 비용, 보안 측면에서 어떤 의미를 가지는지 파악해야 한다. 프로세서 선택에 따른 영향을 이해하기 위해서는 기술적으로 매우 전문적인 지식이 필요하다. IoT 프로세서 시장에서는 이미 인텔과 같은 기업이 ARM처럼 기반을 갖춘 아키텍처를 대체하기 위해 치열한 각축을 벌이고 있다.

IoT 운영 체제
윈도우나 iOS와 같은 전통적인 운영체제는 IoT 용도로 개발된 것이 아니다. 이러한 운영체제는 상당한 양의 전력을 소모하고, 빠른 프로세서가 필요하다. 어떤 경우에는 실시간 반응 속도 보장 기능과 같은 기능이 빠져 있기도 하다.

또한 소형 기기에서 구동하기에는 메모리 부담이 상당히 크며 IoT 개발자들이 사용하는 칩을 지원하지 않을 수도 있다. 심지어 IoT 기기의 한 종류인 모바일폰의 안드로이드 같은 플랫폼마저도 대부분의 임베디드 시스템에서 사용하기에는 너무 복잡하고 전력 소모도 크다. 이에 따라 하드웨어 소요 조건과 기능적인 필요에 따라 다양한 IoT 기기만을 대상으로 하는 다양한 운영 체제가 개발됐다. <표 1>은 기존 운영 체제의 예시이다.

   
▲ <표 1> 주요 IoT 운영 체제 / 출처: 가트너(2016년 1월)

최소 임베디드 IoT 운영 체제는 기존 플랫폼과는 매우 다른 양상을 보인다. 이 중 상당수는 이벤트 기반 프로그래밍 모델을 사용하고 있으며 일부는 고급 프로그래밍 언어를 지원하지 않는다. 동적 메모리 할당(Dynamic Memory Allocation)이나 멀티쓰레딩(Multi-threading)도 지원하지 않는 경우가 있다.

최근에 출시한 최소 OS 플랫폼으로는 Yottos나 RIOT가 있다. 이들은 프로그래머에 친화적인 환경을 제공하면서도 전력 및 메모리 소모량이 과도하지 않다. 상대적으로 제약이 덜한 1GB 내외의 메모리를 지닌 IoT 기기의 운영체제는 기존 운영체제와 더 유사한 모습을 나타낸다. 그럼에도 불구하고 복잡한 그래픽 유저 인터페이스(GUI)와 같이 일부 기능은 생략돼 있기도 하다.

임베디드 IoT 소프트웨어를 개발하는 기업은 소형 기기의 운영체제와 프로그래밍 모델, 개발 도구를 완벽하게 다룰 수 있어야 한다. 설계자는 어떤 OS를 선택하느냐에 따라 사업적인 손실이 발생하는 부분이 무엇인지를 알아야 할 필요가 있다. 예를 들어 간단한 OS인 경우 하드웨어의 가격은 낮아지지만 소프트웨어의 개발이 복잡하고, 향후 업그레이드에도 제한이 있을 수 있다는 사실을 알아야 한다.

이미 다양한 종류의 IoT 운영체제가 사용 가능하다. 앞으로 5년 동안 새로운 임베디드 운영체제 플랫폼이 나타나게 될 것이다. 학계와 오픈소스 진영에서도 활발한 개발 활동이 이루어질 것으로 전망된다. IoT 임베디드 애플리케이션 선정, 설계, 개발 담당자는 이에 큰 영향을 받게 될 것이다.

하지만 오픈소스 프로젝트로 개발된 임베디드 운영체제는 아직도 틈새 기술에 머물러 있으며 그에 따른 숙련 기술자나 기술 지원을 받기가 어려울 수 있다는 문제가 있다.

저전력 광역망(Low-Power Wide-Area Networks)
기존의 무선 통신망은 기술적 기능과 운영비용의 조합이라는 측면에서 광범위한 통신 커버리지와 낮은 대역폭, 긴 배터리 수명과 낮은 하드웨어 및 운영비용, 높은 연결 밀도가 특징인 IoT 애플리케이션에 결코 유리하지 못한 것이 사실이다.

광역 IoT 네트워크의 장기적 목표는 초당 수백 비트에서 수십 킬로비트의 데이터를 전국 모든 지역에 전송하고 배터리 수명을 10년 내외로 늘리는 것이다. 또한 최종 하드웨어 제품 비용은 약 5달러 이내를 유지하고 하나의 기지국이나 그에 상응하는 시설이 수백에서 수천 개의 기기를 지원할 수 있어야 한다.

이런 수요에 대응하기 위해 다양한 종류의 LPWA 네트워킹 기술이 등장했다. 시그폭스(Sigfox), 인제뉴(Ingenu)의 RPMA(Random Phase Multiple Access), 로라(LoRa), LTE-M (Long Term Evolution for machine-type communications) 등이 있고 최근에는 무선 IoT 표준과 협대역 IoT(NarrowBand IoT, NB-IoT)가 등장했다.

Wi-Fi의 새로운 종류인 802.11ah가 등장해 1km 이내의 통신 커버리지를 제공하며 이는 광역 IoT 애플리케이션에 사용할 수 있는 적절한 기술이 될 수 있다. 이들 기술 중 일부는 사설 IoT 네트워크로 배치가 될 수 있고 다른 일부는 이동통신 업체가 제공할 수도 있다.

로라, 시그폭스, 인제뉴 RPMA와 같은 기술은 이미 사용이 가능하며 802.11ah를 지원하는 기기는 2016년부터 사용할 수 있을 것으로 전망된다. 셀룰러 IoT에 대한 시험이 전표준 솔루션(Prestandard Solution)을 통해 진행 중이다. 그러나 2016년 중반까지는 표준이 확정되지 않을 것으로 보인다. 또한 널리 이용이 가능하고 검증된 엔드포인트 하드웨어는 2017년과 2018년에 이르러 사용할 수 있게 될 것이다.

협대역 IoT 기기를 넓은 영역에 걸쳐 배치하고자 하는 기업은 LPWA 네트워크에 대하여 탐구해 볼 필요가 있다. 이런 시스템은 스마트 시티, 공공요금 측정 장치, 환경 감시, 장치 추적, 텔레메트리 등에 활용할 수 있다.

하지만 사용 가능한 기술은 국가별로 그리고 심지어 도시마다 차이가 존재할 수 있다. 로밍 지원과 관련해서 아직 전 세계 공통 표준이 존재하지 않는다. 셀룰러 IoT 표준이 발전해도 무선 통신망에서 사용하고 있는 주파수의 범위가 다양해 국제 로밍 표준을 제정하는데 어려움을 줄 수 있다. 대부분의 LPWA는 소유주가 있는 기술이며 일부는 비관리형 공공 부문에서 사용되고 있기 때문에 서비스 품질에 대해 보장할 수 없다. 독점 기술로 장기적인 상업적 성공을 거둘 수 있을지는 불투명하다.

장기적인 관점에서 셀룰러 IoT가 시장을 지배할 가능성이 높다. 그러나 아직은 이런 기술을 실현할 수 없기 때문에 전략적인 의사 결정을 내리는데 어려움이 따른다. 기술들 중 대부분은 약속한 만큼의 저렴한 비용을 구현하기 위해 필요한 규모의 경제를 실현하지 못하고 있다. 긴 수명 주기를 가진 IoT 기기를 개발하는 기업은 전략적인 네트워킹 의사 결정을 내리고 하드웨어를 모듈화해 더 발전한 기술을 사용할 수 있도록 해야 한다.

이벤트 스트림 프로세싱(Event Stream Processing)
일부 IoT 애플리케이션에서는 방대한 양의 데이터가 생성되고 이러한 데이터는 실시간으로 분석돼야 한다. 초당 수만 건의 이벤트를 생성하는 시스템이 일반화되고 일부 이동통신과 텔레메트리에서는 초당 수백만 건의 이벤트가 생성될 것이다.

기존 IT 아키텍처에서는 데이터를 먼저 저장한 후 데이터를 분석한다. 이런 구조에서는 위와 같은 데이터 스트림에서 필요한 실시간 분석 기능을 구현할 수 없다. 원래 형태대로 보존하기에는 데이터의 양이 너무 많기 때문이다.

이런 요구를 충족시키는 분산 스트림 컴퓨팅 플랫폼(Distributed stream computing platforms, DSCP)이 등장했다. 이 플랫폼은 일반적으로 병렬 아키텍처를 사용해 매우 빠른 속도의 데이터 흐름을 처리하고 실시간 애널리틱스와 패턴 분석 업무를 수행한다.

아파치 스톰(Apache Storm), 아파치 스파크(Apache Spark), 구글 클라우드 데이터플로우(Google Cloud Dataflow)와 IBM 인포스피어 스트림(InfoSphere Streams)이 그 예이다. 일부 플랫폼은 이미 사용할 수 있지만 아직 초기 단계에 머무르고 있다.

이런 기술은 매우 빠른 속도의 데이터 흐름을 지니며 이러한 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 IoT 애플리케이션을 보유한 모든 기업에 영향을 미치게 될 것이다. 통신, 석유와 텔레메트리 업계가 이에 해당된다.

DSCP는 아직 초기 단계이며 미성숙한 제품 범주에 해당한다. 어떤 업체도 모든 수요를 만족시키기 어렵다. 표준도 거의 존재하지 않고 애플리케이션 역시 시스템 간에 이동이 어렵다. 전문 기술을 갖춘 개발자 역시 드물다는 것도 문제로 작용할 수 있다.

IoT 플랫폼
IoT 플랫폼은 IoT의 다양한 인프라 항목을 하나의 제품으로 통합시킨 것이다. 이런 플랫폼에서 제공하는 서비스는 3가지 범주로 나눠진다. 통신, 기기 모니터링, 관리, 보안, 펌웨어 업데이트와 같은 로우레벨(low-level) 기기 제어와 운영, IoT 데이터 수집과 관리, 마지막으로 IoT 애플리케이션 개발이다. 이를 제공하는 업체로는 큐브뉴브(CubeNube), PTC, 유로테크(Eurotech), GE, 보쉬 소프트웨어 이노베이션(Bosch Software Innovations)와 애자이로스(Axiros) 등이 있다.

스타트업부터 대기업까지 다양한 업체들이 수많은 종류의 IoT 플랫폼을 제공하고 있다. 계속해서 새롭게 시장에 진입하려는 업체들이 나타나고 기존의 대기업들이 훨씬 광범위한 IoT 포트폴리오를 구축하기 위해 제품을 구매하기 때문에 시장은 향후 수 년 동안 심하게 변동할 것으로 전망된다.

복잡한 IoT 시스템을 개발하는 기업들은 이러한 플랫폼을 고려해 자체적인 프로젝트 구현을 앞당기기 위해 노력해야 한다. 이런 플랫폼은 기업에게 필요한 다양한 기능을 제공하기 때문이다.

하지만 IoT 플랫폼은 아직 성숙하지 못한 시장이며 기술적으로나 상업적으로나 상당한 불안 요소가 존재한다. IoT 플랫폼 제품은 모두 폐쇄적이면서 다른 제품으로 전환(Migration)하는 과정이 결코 간단하지 않다.

대부분의 IoT 플랫폼은 비싸고 최초 도입 시 상당한 초기 라이선스 비용을 지불해야 한다. 또한 월별 및 기기 1개당 많은 비용이 발생한다. 따라서 저가의 IoT 기기나 수익을 반복적으로 창출하지 않는 기기에는 적용하기가 어렵다.

IoT 표준과 생태계
생태계와 표준은 엄밀히 말해 기술이라고는 할 수 없지만 이들 대부분은 궁극적으로 IoT 시스템에서 API로 불리는 형식으로 구현된다. IoT 기기가 상호 연동되고 통신하기 위해서 IoT 표준과 관련 API는 필수적인 요소가 될 것이다.

또한 많은 IoT 사업 모델은 다양한 기기와 기업이 서로 데이터를 공유하는 것에 의존할 것이다. 예를 들어 전기 회사에서 스마트 계측기를 통해 세탁기를 제어할 수 있게 돼 전기 비용을 절감할 수 있게 된다. 앞으로 다양한 IoT 생태계가 등장하게 될 것이고 이런 생태계에서는 상업적, 기술적인 측면에서 치열한 경쟁이 발생할 것으로 전망된다. 그리고 이런 경쟁은 스마트 홈과 스마트 시티, 보건 의료 분야에서 주로 일어날 것으로 전망된다.

이미 다양한 IoT 표준과 생태계가 존재하고 있다. 낮은 단계의 IoT 스택에서는 MQTT(MQ Telemetry Transport), XMPP(Extensible Messaging and Presence Protocol), DDS(Data Distribution Service), CoAP(Constrained Application Protocol) 등과 같은 다양한 통신 프로토콜이 존재한다.

그리고 스택을 따라 상위 단계로 올라갈수록 애플의 홈키트(Homekit)나 구글의 네스트(Nest)와 같은 API와 생태계가 스마트 홈 시장을 주도하기 위해 경쟁할 것이다. 그 외의 표준 기관과 연맹으로는 올신 얼라이언스(AllSeen Alliance), 오픈포그 컨소시엄(OpenFog Consortium), 스레드 그룹(Thread Group), 오픈인터커넥트컨소시엄(Open Interconnect Consortium) 등이 있다.

이미 너무 많은 IoT 표준이 존재하며 대부분의 경우에 이런 기관의 기술과 관심 분야가 중첩되거나 경쟁 관계에 있다. 일부 기관은 본인들이 선호하는 기술이나 아키텍처를 확산시키고자 하는 계획을 가지고 있다. 어떤 업체는 위험을 분산시키기 위해 여러 기관에 가입하기도 한다. 따라서 구체적인 표준을 수용할지 여부는 전략적인 결정이 될 것이다.

2016년 현재, 다수의 IoT 표준과 연합 기관들이 존재한다. 이 중 상당수는 서로 중첩되며 미성숙한 단계에 있다. 또한 스마트홈과 같이 상당한 상업적 잠재력이 있다고 생각되는 분야에서는 표준과 생태계 사이의 경쟁이 향후 3~5년이 지나도 마무리되지 않을 가능성이 높다. IoT 보안과 같은 새로운 분야에서는 신 표준이 등장할 전망이다.

IoT 솔루션을 설계하고 개발하는 모든 기업은 IoT 표준과 생태계에 영향을 받게 될 것이고, 특히 기업에서 표준을 선정하는 업무를 담당하는 CISO나 아키텍트가 영향을 받을 가능성이 높다.

제품을 개발하는 기업은 여러 가지 표준이나 생태계를 지원하기 위해 다양한 형태의 제품을 만들어야 한다. 그리고 표준이 발전하고 새로운 표준과 관련 API가 등장하면서 제품의 수명 주기 동안 업데이트를 준비해야 한다. 스마트홈과 같은 분야에서는 서로 다른 생태계와 프로토콜을 연결하기 위해 컨버터나 어댑터가 필요할 수도 있다.

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