AWS IoT Greengrass 기계 학습 추론 솔루션 액셀러레이터
배경 정보
AWS IoT Greengrass 기계 학습 추론 액셀러레이터는 AWS IoT Greengrass를 실행하는 로컬 엣지 디바이스에서 Amazon SageMaker에서 훈련된 기계 학습 모델을 배포하고 실행하는 방법을 보여주며, 추론 결과를 커넥티드 AWS IoT Greengrass 인식 디바이스 또는 AWS에 게시하면서 로컬에서 생성된 데이터에 대한 로컬 추론을 수행할 수 있는 기능을 제공합니다.
개요
이 솔루션 액셀러레이터는 AWS IoT 서비스를 사용하여 로컬로 연결된 디바이스에서 데이터를 수집하고 AWS IoT Greengrass 기계 학습 추론을 사용하여 데이터를 처리합니다. 아래 다이어그램은 AWS CloudFormation 템플릿, 함께 제공되는 소스 코드 및 설명서를 사용하여 자동으로 배포할 수 있는 아키텍처를 나타냅니다.
사용 사례
이 솔루션 액셀러레이터는 커넥티드 카메라 또는 센서 네트워크와 같은 로컬 데이터 소스에서 AWS IoT Greengrass 디바이스로 데이터를 스트리밍하고, 로컬 함수를 사용하여 디바이스에서 실행되는 추론 서비스를 호출할 수 있는 여러 사용 사례 시나리오를 해결할 수 있습니다.
예를 들어, 자동 분류 및 재활용 시설 센터에서는 폐기물을 식별하고 찾는 카메라 플릿을 운영합니다. 각 카메라는 전체 분류 과정에서 물품이 이송될 때 이미지를 매초 촬영합니다. 이미지는 캡처되어 AWS IoT Greengrass를 실행하는 디바이스로 전달됩니다. 여기서 캡처된 이미지에 대한 로컬 추론이 수행되고 분류 및 재활용 시설에서 지정한 규칙에 따라 적절한 조치가 취해집니다.
아키텍처
솔루션 아키텍처는 세 가지 주요 부분으로 구성됩니다. 커넥티드 카메라 또는 네트워크 스트리밍 프로토콜과 같은 데이터 소스는 원시 데이터 입력을 제공합니다. AWS IoT Greengrass Core는 데이터 소스 및 클라우드에 연결된 로컬 하드웨어에서 실행되며 AWS Lambda 함수를 실행합니다. AWS IoT Core, Amazon SageMaker, Amazon S3, Amazon DynamoDB 및 AWS Lambda 등의 클라우드 내 AWS 서비스는 컴퓨팅, 스토리지, 메시징 및 모델 훈련과 개선 기능을 제공합니다.
이 솔루션 액셀러레이터는 Lambda 함수를 사용하여 소스에서 데이터를 수집하고 추론을 위해 데이터를 사전 처리합니다. 추론은 Lambda 함수 또는 IoT Greengrass Connector를 사용하여 로컬로 수행되고 로컬 작업을 트리거하고 결과를 클라우드에 전송할 수 있도록 예측을 수행합니다.
기능
사용자 지정 가능
이 솔루션 액셀러레이터는 하드웨어에 구애 받지 않지만 AWS IoT Greengrass를 실행하는 대부분의 하드웨어에서 기계 학습 모델을 배포하고 실행할 수 있도록 사용자 지정할 수 있습니다. AWS Partner Device Catalog에는 IoT Greengrass를 실행하고 AWS와 상호 운용하도록 테스트된 적격 디바이스 목록이 나와 있습니다. AWS IoT Greengrass를 실행할 하드웨어를 AWS IoT Device Tester로 자체 테스트할 수 있습니다.
확장 가능
이 솔루션 액셀러레이터는 AWS IoT Greengrass 솔루션 액셀러레이터와 함께 추출, 변환, 로드(ETL)를 보완하며, 대체 기계 학습 모델 및 시각화 도구의 사용을 비롯하여 다양한 데이터 수집 및 처리 요구 사항을 처리하도록 조정할 수 있습니다.