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pnucse-capstone/capstone-2023-1-27

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1. 프로젝트 소개

쿠버네티스와 edge computing을 이용한 대규모 실시간 IoT 데이터를 처리할 수 있는 교내 모니터링 시스템 구축

  • 서비스 확장성 : 쿠버네티스의 로드밸런싱, HPA 기능을 활용하여 새로운 서비스와 IoT센서 데이터가 추가되더라도 유연한 대응이 가능
  • 대규모 실시간 IoT 데이터 처리 : edge computing 기술을 통해 대규모 IoT 센서 데이터를 수집하는 상황에서 활용 가능

2. 팀 소개

이현

hyuunnn

[email protected]

  • 쿠버네티스 실습 및 구축
  • 트래픽 부하테스트 결과 모니터링
  • 파이썬 데이터 시각화 및 추출

장서윤

pipisebastian

[email protected]

  • 쿠버네티스 실습 및 구축
  • 트래픽 부하테스트 결과 모니터링
  • 파이썬 데이터 시각화 및 추출
  • 스마트 쓰레기통 서비스 프론트엔드 개발

김은지

publdaze

[email protected]

  • 가로등 모니터링 서비스 프론트엔드 개발
  • 가로등 모니터링 서비스 백엔드 개발
  • 스마트 쓰레기통 서비스 백엔드 개발
  • 데이터 생성기 및 알림 서버 개발

3. 구성도

전체 모니터링 시스템 구조

모니터링 시스템 구조
제목 내용
쿠버네티스 로드밸런싱 기능을 활용하여 네트워크 트래픽 분산
HPA기능을 활용하여 대규모 네트워크 트래픽에도 유연한 대응 가능
데이터 생성기 대규모 센서 데이터를 얻기 위해, Cron을 활용하여 가상의 데이터 생성
각각의 애플리케이션 데이터베이스의 동적으로 추가/삭제되는 가상 센서들과 1:1 매핑되어 주기적인 데이터 생성
부하 테스트 k6를 통해 가상의 사용자를 생성하여 부하테스트 실행
부하 테스트 결과는 모니터링 및 파이썬 csv 파일 추출
모니터링 프로메테우스와 그라파나를 이용하여 쿠버네티스 자원사용률 모니터링 및 시각(CPU, Memory)
애플리케이션 React Native를 사용한 프론트엔드 개발
Nest JS를 사용한 백엔드 개발
푸시 알람 기능

4. 소개 및 시연 영상

2023년 전기 졸업과제 27 물구나무서서 코딩하기

5. 사용법

  • 쿠버네티스 환경 구축README를 참고한다.
  • 스마트 쓰레기통 백엔드 서버 사용법은 README를 참고한다.
  • 스마트 쓰레기통 프론트엔드 서버 사용법은 README를 참고한다.
  • 가로등 서비스 백엔드 서버 사용법은 README를 참고한다.
  • 가로등 서비스 프론트엔드 서버 사용법은 README를 참고한다.
  • 데이터 생성기의 동작 방식 및 사용법은 README를 참고한다.

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capstone-2023-1-27 created by GitHub Classroom

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