AWS Redshift를 활용한 건설현장 관리 및 분석 시스템
KUKJIN LEE 🚀
1개월 전
앞서 얘기한 정형/비정형 데이터를 관리 분석하기 위해서는 다양한 방법이 존재하겠지만, 우선 AWS Redshift에 대해서 설명드리겠습니다.
Amazon Redshift란 무엇인가요?
✔ Amazon Redshift는 SQL을 사용하여 여러 데이터 웨어하우스, 운영 데이터베이스 및 데이터 레이크에서 정형 데이터 및 반정형 데이터를 분석하고 AWS가 설계한 하드웨어 및 기계 학습을 사용해 어떤 규모에서든 최고의 가격 대비 성능을 지원합니다.
✔ 데이터 이동이나 데이터 변환 없이 클릭 몇 번으로 모든 데이터에서 실시간 인사이트와 예측 인사이트를 얻고 데이터 사일로를 없앨 수 있습니다.
✔ 추가 비용 없이 바로 사용할 수 있는 획기적인 성능으로, 다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 최대 3배 더 뛰어난 가격 대비 성능을 얻을 수 있습니다.
✔ 안전하고 신뢰성이 높은 분석 서비스로 인프라를 관리해야 하는 부담 없이 몇 초 만에 인사이트를 얻을 수 있습니다.
주요 특징과 활용 방안
- 확장성
- 활용 방안: 건설현장에서 생성되는 다양한 데이터(센터, 장비 사용 기록, 작업자 활동 로그 등)을 저장하고 분석할 수 있습니다. Redshift 확장성을 통해 대규모 프로젝트에서도 데이터 관리가 용이합니다.
- 예시: 동시 다발적으로 발생하는 건설현장에서 수집되는 데이터를 중앙 데이터 웨어하우스에 저장하여 통합 관리하고 분석
- 통합성
- 활용 방안: 다양한 AWS 서비스와 통합이 쉽다. S3에 저장된 이미지, 동영상 등과 같은 데이터를 Redshift에 가져와 분석할 수 있다. 또한 RDS와의 데이터 교환이 원활하다.
- 예시: S3에 저장된 건설현장의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 위험 요소를 실시간 감지
적용 방법
현장 관리
- 현장 장비 사용 기록, 작업자 활동 로그, 자재 사용 현황 등 Redshift에 저장하고 분석하여 현장 관리의 효율성을 극대화 (장비 사용 기록, 활동 로그는 수기 기입이 아닌 자동화 시스템 도입을 뜻함)
- 센서 데이터와 실시간 위치 추적 데이터를 분석하여 현장의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 작업 지연이나 장비 고장 등 문제 신속 해결 가능
위험성 평가
- 위험 요소 데이터를 통합하여 분석하고 위험 평가 모델 구축. 사전 위험 요소를 식별하고 대응
- 과거 데이터를 기반으로 위험 발생 가능성 예측, 사전 예방 조치 강화