
IoT·AI 활용 기본 아키텍처 구성 예시
요약
IoT와 AI를 결합한 권장 아키텍처 구성 예시를 소개합니다. AWS 서비스를 활용하여 디바이스 계층부터 생성형 AI 계층까지 이어지는 데이터 흐름과 이상 탐지, 근본 원인 분석, RAG 기반 운영 지식 검색 유스케이스를 설명합니다.
핵심 포인트
- AWS IoT Greengrass와 Core를 활용한 에지 및 연결 계층 구성
- SageMaker를 이용한 시계열 데이터 기반 이상 탐지 및 예측 유지보수
- Amazon Bedrock을 활용한 자연어 기반 장애 원인 분석 및 운영 지원
- OpenSearch와 Bedrock을 결합한 RAG 기반 운영 매뉴얼 검색 구현
AI를 포함한 권장 아키텍처

레이어 주요 서비스 역할
디바이스 계층 (Device Layer) AWS IoT Greengrass 에지 측에서의 데이터 처리, 오프라인 동작, ML 추론 실행
연결·제어 계층 (Connectivity/Control Layer) AWS IoT Core MQTT를 통한 보안 연결, 메시지 라우팅
실시간 분석 계층 (Real-time Analysis Layer) Amazon Timestream 시계열 데이터 저장, 실시간 모니터링·시각화
데이터 레이크 계층 (Data Lake Layer) Amazon S3 + Athena 전체 데이터 축적, 이력 분석, 학습 데이터 보관
AI/ML 계층 (AI/ML Layer) Amazon SageMaker 이상 탐지 모델, 고장 예측 모델의 학습·추론
생성형 AI 계층 (Generative AI Layer) Amazon Bedrock 자연어를 통한 분석, 장애 원인 설명, 운영 지원
액션 계층 (Action Layer) AWS Lambda + SNS 알림 통지, 자동 복구, 외부 시스템 연동
IoT 디바이스
↓
AWS IoT Greengrass
↓
AWS IoT Core
↓
┌──────────────┬──────────────┐
↓ ↓
Amazon Amazon S3
Timestream (Data Lake)
↓ ↓
실시간 Athena
모니터링 ↓
↓ SageMaker
↓ ↓
Grafana 이상 탐지
↓
Lambda/SNS
↓
통지·자동 복구
S3/Timestream
↓
Amazon Bedrock
↓
자연어 분석
"왜 에러가 발생했지?"
"어떤 설비가 고장 날 것 같아?"
AI 도입 후의 유스케이스
① 이상 탐지 (Predictive Maintenance)
SageMaker로 정상 시 데이터를 학습
온도, 진동, 전류값의 이상을 검출
Lambda를 통해 보수 요원에게 통지
② 근본 원인 분석 (생성형 AI)
Bedrock에 설비 로그를 투입
이용자:
"왜 알람이 발생했지?"
Bedrock:
펌프 1호기의 과열로 인해 진동값이 상승하여 임계치를 초과했기 때문에 알람이 발생하고 있습니다. 지난 30일 동안 동일한 현상이 3회 발생했습니다.
③ 운영 지식 검색 (RAG)
추가 서비스:
Amazon OpenSearch Service
Amazon Bedrock
구성:
보수 매뉴얼
과거 장애 보고서
운영 절차서
↓
OpenSearch
↓
Bedrock
↓
채팅 형식 검색
현장 담당자:
"센서 연결 에러의 대처 방법은?"
생성형 AI:
운영 절차서 제5장에 따라 다음 절차를 실시해 주십시오.
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