산업인터넷 애플리케이션 개발(네트워크 프로그래밍)

★ 이 책에서 다루는 내용 ★



■ IIoT 애플리케이션에서 클라우드 스토어 데이터에 프로토타입 장치 연결하기

■ 데이터 관리 기술과 구현 방법 탐구

■ 스파크 ML과 텐서플로를 사용한 IIoT 애플리케이션 분석 연구

■ 분석의 배포와 결과의 시각화

■ 도커와 클라우드 파운드리를 사용한 지속적인 배포 이해하기

■ 애플리케이션에 내결함성을 부여하고 뉴렐릭(New Relic)으로 모니터링 하기

■ IIoT 플랫폼 아키텍처를 이해하고 플랫폼에서 IIoT 애플리케이션 구현하기



★ 이 책의 대상 독자 ★



IIoT 개발에 필요한 더 깊은 인사이트를 얻으려는 소프트웨어 개발자, 설계자, 제품 관리자, 경영자에게 알맞은 책이다.



★ 이 책의 구성 ★



1장. 'IIoT의 기본과 구성 요소'에서는 항공, 의료, 운송, 전력 같은 산업 분야의 다양한 사용 사례를 소개하고, IIoT 플랫폼의 세 계층인 에지, 연결성, 클라우드를 설명한다.

2장. 'IIoT 애플리케이션 아키텍처와 디자인'에서는 IIoT 애플리케이션 아키텍처를 다루고, 다양한 IIoT 애플리케이션 계층을 심도 있게 이해해보면서 종단 간 IIoT 애플리케이션의 간단한 구현을 살펴본다.

3장. 'IIoT 에지 개발'에서는 IIoT 애플리케이션 개발에서 가장 일반적인 작업인 통신, 데이터 저장, 장치 자체 프로토타이핑을 알아본다.

4장. 'IIoT 데이터'에서는 IIoT 애플리케이션에서 데이터를 처리하는 데 필요한 다양한 도구와 기술, 방법론을 알아본다.

5장. 'IIoT를 위한 고급 분석'에서는 IIoT 애플리케이션 분석을 수행하는 데 필요한 다양한 도구, 기술, 방법론을 다룬다.

6장. '첫 번째 IIoT 애플리케이션 개발'에서는 자산과 시계열 센서 데이터를 통합하는 간단한 모니터링 및 진단 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 지식을 살펴본다. 첫 번째 분석을 개발하고 결과를 시각화한다.

7장. '배포, 확장, 보안'에서는 마이크로서비스, CI/CD 확장, 장치와 인터페이싱(interfacing)할 때의 보안 고려 사항, UAA/Oauth를 사용하는 클라우드 애플리케이션의 보안 등 IoT 클라우드 애플리케이션의 보안, 배포, 확장성과 관련해 수행하는 가장 공통적인 작업을 알아본다.

8장. '안정성, 내결함성, IIoT 애플리케이션 모니터링'에서는 내결함성과 IoT 모니터링과 같은 문제를 해결한다.

9장. '프리딕스로 IIoT 애플리케이션 구현'에서는 자산(asset)을 모델링하고, 분석을 위해 자산을 정규화(normalize)하는 데 도움이 되는 방법을 설명한다. 또한 자산에 대한 시계열 데이터를 저장하고 GE의 프리딕스로 첫 번째 분석을 개발해본다.

10장. 'IIoT 애플리케이션 모범 사례'에서는 마이크로서비스(microservice) 구축에 사용할 언어를 선택할 때 고려해야 할 사항을 다룬다. 히스트릭스(Hystrix), 주키퍼(Zookeeper) 등을 사용해 마이크로서비스를 검색하고 엔터프라이즈 시스템과 다른 클라우드 공급자에 통합할 수 있다.

11장. 'IIoT의 미래 방향'에서는 경쟁 관련 전망, 새롭게 등장한 사용 사례 및 기술, 연구 등을 다룬다.

1장. IIoT의 기본과 구성 요소

__IIoT의 기본과 구성 요소

____IoT의 영향

____IoT 기술 구성 요소의 개요

____IoT 비즈니스 모델

____IIoT 사용 사례

__요약



2장. IIoT 애플리케이션 아키텍처와 디자인

__IIoT 애플리케이션: 소개

____IIoT 애플리케이션 구축의 도전 과제

__IIoT 시스템 아키텍처

____계층 1: IIoT 장치와 센서

____계층 2: 에지 게이트웨이와 클라우드 연결

____계층 3: 클라우드(IIoT 애플리케이션, 데이터, 분석)

__첫 번째 IIoT 애플리케이션 분석

____에지 게이트웨이 트리거링 경고

____웹소켓을 사용한 클라우드 연결

____경고를 수집하는 클라우드 마이크로서비스

__IIoT/IoT 플랫폼의 개요

____프리딕스 IoT 아키텍처

____AWS IoT 애플리케이션 아키텍처

____구글 IoT 애플리케이션 아키텍처

__요약



3장. IIoT 에지 개발

__프로토타입용 하드웨어

____다양성과 비용

____변형

____옵션 비교

____지원되는 센서

____하드웨어 선택

____커뮤니티

____데이터 교환 프로토콜 선택

__애플리케이션 수준 프로토콜: HTTP

____장치 조립

____SD 카드 준비

____RPi에서 센서 애플리케이션 실행

____PC에서 수신 애플리케이션 실행

__애플리케이션 수준 프로토콜: 웹소켓

____장치 조립

____SD 카드 준비

____RPi에서 센서 애플리케이션 실행

____PC에서 수신 애플리케이션 실행

__산업용 M2M 프로토콜: Modbus

____SD 카드 준비

____RPi에서 허브 애플리케이션 실행

____RPi에서 시뮬레이터 애플리케이션 실행

____PC에서 수신기 애플리케이션 실행

____프리딕스에서 수신기 애플리케이션 실행

__산업용 M2M 프로토콜: OPC UA

____SD 카드 준비

____RPi에서 시뮬레이터 애플리케이션 실행

____PC에서 수신 애플리케이션 실행

____프리딕스에서 수신기 애플리케이션 실행

____RPi에서 허브 애플리케이션 실행

____통계 구하기

__프리딕스의 데이터 관리 옵션

____자산

____이벤트 허브

____시계열

____서비스로서의 데이터베이스

____블랍 저장소

____메시지 큐

____프리딕스 캐시

____프리딕스 함수

____프리딕스 메시지 큐

____프리딕스서치

____프리딕스 인사이트

____프리딕스 컬럼 저장소

__요약



4장. IIoT 데이터

__IIoT 데이터

____IIoT 데이터 처리 과제

____IIoT 데이터 아키텍처

____IIoT용 데이터 처리를 위한 기술 스택

____모범 사례와 표준

____데이터 처리를 위한 샘플 코드와 프레임워크

__요약



5장. IIoT를 위한 고급 분석

__IIoT 비즈니스 사용 사례와 분석

____열전비를 이용한 발전소 성능

____제조 공정

__IIoT 분석 유형

____신뢰할 수 있는 분석

____효율적인 분석

____수익성 분석

____디지털 트윈

____what-if 분석과 시뮬레이션

____추천, 통지, 경고

____분석 카탈로그와 시장 기회

__IIoT 분석: 클라우드와 에지

____클라우드 기반 분석

____에지 기반 분석

____클라우드와 에지: 분석 결합

__분석을 위한 IIoT 데이터

____시계열 데이터

____자산 데이터

____공정, 레시피, 단계

____제조 실행 시스템(MES) 데이터

__IIoT 분석: 아키텍처

____빅데이터와 분석: 기술 스택

____빅데이터와 분석: 아키텍처

____분석 정의

____스트리밍과 배치 분석

____이벤트 중심 분석

____ETL 파이프라인

____분석 오케스트레이션

__고급 분석: 인공 지능, 머신러닝, 딥러닝

____모델 구축

____분석 수명 주기

____머신러닝 모델 수명 주기

____모델 성능

____이상치와 오프셋 관리 결정

____모델의 지속적인 트레이닝

____ML 파이프라인과 오케스트레이션

____IIoT 데이터의 다양성

____머신러닝 유형

____예측 분석을 위한 PMML

____이벤트 중심 머신러닝 모델

____오프라인 모드에서 모델 구축

____실시간 모델 튜닝과 배포

____서비스로서의 머신러닝

____머신러닝 모델의 컨테이너화

____시계열 데이터 기반 분석

____주피터를 이용한 케라스와 텐서플로를 이용한 신경망 개발

____스파크를 사용한 시계열 데이터를 분석하기 위한 분석 개발

____스파크를 사용해 스트리밍 분석 개발하기

__요약



6장. 첫 번째 IIoT 애플리케이션 개발

__S95 표준을 사용한 자산 개발과 모델링

____ISA-95 제어 레벨

____S95에 표시된 자산 데이터 교환

__저장소 선택

____관계형 DBMS

____키-값 저장소

____고급 폼

____문서 저장소

____그래프 DBMS

____시계열 DBMS

____RDF 저장소

____객체 지향 DBMS

____검색 엔진

____멀티밸류 DBMS

____와이드 컬럼 저장소

____네이티브 XML DBMS

____콘텐츠 저장소

____이벤트 저장소

____내비게이션 DBMS

____블록체인

____중요 고려 사항

__시계열 저장소

____인플럭스DB를 시계열 저장소로 사용

__자산의 인스턴스 생성과 시계열 데이터 추가

__분석 이해하기

____인플럭스DB를 사용한 설명적 분석 탐구

__첫 번째 분석 배포

____인플럭스DB 분석 함수를 사용한 쿼리의 예

____쿼리 실행

__시계열 데이터와 차트 시각화

____하이차트로 시계열 데이터 시각화하기

__분석의 결과를 경로로 시각화하기

____이메일 알림 구성

____슬랙을 통한 알림 구성

____그라파나에서 경고 구성

__요약



7장. 배포, 확장, 보안

__IIoT 보안 사례

____IIoT 애플리케이션 보안의 핵심 원칙

____IIoT 장치 보안 설계 및 아키텍처

____IIoT 게이트웨이 보안 원칙

____IIoT 클라우드 보안 아키텍처와 설계

__IIoT 애플리케이션 배포

__규모에 따른 IIoT 애플리케이션

____용량 계획

____로드/성능 테스트

____병목 현상 측정과 확인

____개별 구성 요소 확장

__요약



8장. 안정성, 내결함성, IIoT 애플리케이션 모니터링

__IIoT 시스템의 복잡성

__안정적이고 탄력적인 IIoT 애플리케이션 구축 기술

____클라우드에서의 안정성 설계

__내결함성 IIoT 장치와 에지 게이트웨이 구축 기술

____센서와 장치에서의 신뢰성 설계

____게이트웨이에서의 신뢰성 설계

__IIoT 애플리케이션 모니터링(에지와 클라우드)

____클라우드에서의 IoT 서비스 모니터링

____IoT 장치와 게이트웨이 모니터링 전략

__요약



9장. 프리딕스로 IIoT 애플리케이션 구현

__자산 서비스를 이용한 자산 모델링의 기초

____자산 서비스에 대한 자세한 설명

____분류 객체의 예

__GE 프리딕스로 첫 번째 자산 모델 개발

____자산 서비스 인스턴스 생성

____자산 서비스 인스턴스를 애플리케이션에 바인딩

____UAA 클라이언트가 자산 서비스를 사용하도록 설정

__자산의 인스턴스 생성

____자산 서비스에 자산 추가

____자산 변경

____자산 보기

____자산 삭제

____자산 서비스의 추가 기능

__프리딕스 시계열 데이터를 자산에 추가

____시계열 데이터를 읽는 앱 구축

____시계열 서비스의 인스턴스 생성

____시계열 서비스로 데이터를 전송하도록 앱을 활성화

____데이터 수집 검증

__첫 번째 GE 프리딕스 분석 배포

____분석 프레임워크 서비스

____분석 프레임워크 서비스의 인스턴스 생성

____분석 프레임워크 서비스의 인스턴스를 애플리케이션에 바인딩

____분석 프레임워크로 작업할 분석 애플리케이션 구축

____분석 애플리케이션 테스트 생성

____분석 카탈로그에 분석 앱 추가

____분석 애플리케이션 실행

____분석 애플리케이션 실행

__GE 프리딕스 웹 컴포넌트를 사용한 고급 시각화

____프리딕스 디자인 시스템

____웹 애플리케이션 구축

____뷰 서비스의 인스턴스 생성

____뷰 서비스를 사용한 UI 요소의 추가 및 관리

____카드 생성

____데크 생성

____카드를 데크에 연결하기

____멀티카드 데크 표시

____생성된 웹 애플리케이션에 UI 구성 요소 추가

__요약



10장. IIoT 애플리케이션 모범 사례

__API 개발의 모범 사례

____API 종단점은 설명적이어야 한다

__정렬, 필터링, 검색, 버전 관리

____장치를 이름으로 정렬

____장치의 속성 필터링

____주어진 입력으로 검색

____버전 관리와 문서화

__다중 언어 프로그래밍의 힘

____고성능을 위한 최종 일관성

__@scale 애플리케이션의 여러 버전을 처리하기 위한 전략

____블루-그린 배포

____DB 마이그레이션 모범 사례

____마이크로서비스 간의 확립된 신뢰를 이용하는 이점

____클라이언트 자격 증명 부여 흐름

____애플리케이션 채택을 위한 UX 전략

____종단 간 추적 및 로깅

____애플리케이션 로그

____런타임 로그

____플랫폼 로그

____로깅 아키텍처 가이드라인

__요약



11장. IIoT의 미래 방향

__소개

____떠오르는 사용 사례

____IoT 산업 표준과 진화

____IIoT 보안 과제와 기회

____IoT를 위한 블록체인

____머신러닝과 IoT

____IIoT 전망과 시장 방향

__요약

알레나 트루키나 알토로스(Altoros)에서 IoT 분야를 이끌고 있다. 중요한 업무용 소프트웨어 애플리케이션을 제공하고 지원하는 데 12년 이상의 경험을 쌓았으며, 비즈니스 경영자와 긴밀히 협력하면서 소프트웨어 개발에 전략적이고 조직적인 리더십을 발휘하고 있다. 지난 수년 동안 소프트웨어 엔지니어부터 소프트웨어공학 관리자, 알토로스의 루비 부서장까지 두루 거치며 다양한 역량을 발휘해왔다. 또한 최초 GE 프리딕스(GE Predix)의 인플루언서(Influencer) 중 한 명이었다.