우주 데이터와 데이터 처리 기술
우주 산업에서의 데이터 처리
1992년 8월 대한민국 최초의 인공위성인 ‘우리별 1호’가 발사된 지 올해로 30주년이 되었습니다. 2021년 기준으로 전 세계적으로 발사되는 인공위성의 수가 1,400개를 넘었습니다. 지난 30년간 우리나라를 포함한 여러 각국이 우주 산업에 대한 예산 및 개발 인프라를 확대하는 가운데, 우주 데이터를 분석하고 처리하는 시스템을 향한 관심도 커지고 있습니다. 물리적으로 멀리 떨어진 우주에서 수집한 이미지, 영상, 데이터를 보관 및 전송하거나 실시간으로 분석해야 할 필요가 생겼기 때문입니다. 그저 다른 행성 및 우주 공간의 표면을 촬영하거나 탐사하는 수준을 벗어나, 각 행성의 기후 및 수자원 탐색, 혹은 지상의 기후 위기 등을 측정하고 분석할 수 있습니다.
국가별 우주 데이터 활용
데이터 분석의 중요성이 커지면서 우주 데이터를 다른 데이터와 통합하고 새로운 인사이트를 찾기 위한 시도들이 이어지고 있습니다. 이미 국가별로 우주 데이터를 개방하고 활용하려는 움직임이 보이는 상황입니다.
미국
미국의 경우, 개방형 데이터 정책을 기반으로 기상위성 관측 자료 등 우주 데이터를 포함한 여러 통계 자료를 모든 시민이 자유롭게 활용할 수 있도록 개방하고 있습니다. 특히 미국 해양대기청의 환경 위성 자료 정보 센터는 빅데이터 개방 프로젝트를 통해 기상위성 데이터를 공개하고 우주 환경 분야의 응용 증진을 도모합니다.
유럽
한편 유럽에서는 유럽우주청에서 제공하는 지구 데이터 분석 서비스를 이용할 수 있습니다. 클라우드 플랫폼을 통해 위성 데이터를 제공하고, 여러 비즈니스에서 활용할 수 있도록 지원합니다.
일본
일본에서는 지구관측위성으로 수집한 데이터를 참고 다운로드할 수 있는 g-포탈이 운영되고 있습니다. 다만 g-포탈의 데이터는 대부분 유상으로 제공되고 있어 약간의 한계점이 보입니다.
우주 데이터의 개방은 결과적으로 우주 데이터를 활용한 기술 개발 및 비즈니스 확장을 목적합니다. 오픈 소스의 등장처럼, 우주 데이터를 통해 우주뿐만 아니라 환경이나 교통 등 여러 분야에 걸쳐 새로운 기술과 서비스를 구축할 수 있는 기반을 다질 수 있습니다. 물론 이러한 신사업을 구현하기 위해서는 우주 데이터 분석을 용이하게 만들어 주는 환경이 우선되어야 할 것입니다.
우주 클라우드
앞서 이야기한 바와 같이 우주 산업이 활성화될수록 우주에서 수집되는 데이터는 더욱 증가할 전망입니다. 이제는 ‘우주 클라우드’라는 개념도 등장했습니다. 가상 서버를 통해 데이터와 콘텐츠를 이용하는 클라우드의 개념이 우주 차원으로 확대된 것인데요. 우주 클라우드는 우주 데이터를 클라우드를 통해 이용한다는 의미입니다.
기존의 슈퍼컴퓨터를 활용해 우주 데이터를 분석하는 경우, 다양한 방식으로 데이터를 분석하기 어려웠습니다. 슈퍼컴퓨터는 병렬 컴퓨팅 위주의 계산 작업에 특화되어 있기 때문입니다. 우주 데이터는 기존과는 전혀 다른 새로운 데이터 분석 환경을 요구합니다. 따라서 유연하게 움직일 수 있는 클라우드 서비스 기반 연구 환경이 필요합니다.
빅데이터를 지연 없이 전송할 수 있는 네트워크, 빅데이터를 효율적으로 관리 및 분석하는 클라우드 시스템을 통해 다양한 시나리오 및 모델을 검증하고 테스트함으로써 인사이트를 획득할 수 있습니다.
엣지 서버리스
엣지 서버리스는 클라우드 시스템의 장점을 극대화하고 단점을 개선하기 위해 등장했습니다. 서버리스라는 단어에서 직감되는 것처럼 서버가 아예 필요가 없는 것은 아니지만, 개발자가 서버를 직접 관리할 필요없이 서비스를 구축할 수 있는 방식입니다. 클라우드 네이티브로 분산 컴퓨터를 활용해 사용자와 가까운 곳에서 더 빠르고 지연 없이 데이터를 전송하고 실행할 수 있습니다.
에지오의 서버리스 컴퓨팅
복잡한 과정 없이, 에지오를 활용하면 비즈니스를 서버리스로 쉽게 전환할 수 있습니다.
1. 서버리스 전환
JavaScript 프레임워크를 사용하거나 사용하지 않고 필요한 서버리스 기능을 개발, 테스트 및 배포합니다.
2. 스케일 및 스파이크 처리
요청을 지능적으로 버퍼링하고 재생하는 서버리스 JavaScript 계층을 사용하여 대용량 데이터를 처리합니다.
3. API 조정 및 집계
서버리스 환경에서 런타임에 API 호출을 실행합니다.
4. 캐시 응답
캐싱 기능을 사용하여 전송 성능을 개선하고 비용을 최소화할 수 있습니다.
비단 우주 데이터에 국한된 이야기가 아닙니다. 사용자들이 요구하는 콘텐츠는 점차 증가하고, 그에 따라 풍부하고 다채로운 대용량 데이터가 요구되는 시대가 되었습니다. 빅데이터를 손쉽게 활용할 수 있는 엣지 서버리스 컴퓨팅을 통해 비즈니스를 안정적으로 운영하세요. 에지오의 전문가가 도와드립니다.
