플러스프로젝트 배경
1) 문제 상황 - 피플카운터 등 IoT 센서 데이터는 '이중 카운트·유실·글리치'로 숫자를 믿기 어려움 - 센서가 죽어 데이터가 끊겨도 '방문객 0명'으로 조용히 잘못 기록되는 문제 - 장애를 몰라서 방치되고, 보고·감사에 필요한 근거(가동률·궤적)가 부재 2) 프로젝트 목표 - 센서 → 수집 → 저장 → 집계 → 대시보드로 이어지는 실시간 데이터 파이프라인 구축 - 데이터가 '조용히 틀리는'
프로젝트 성과
센서 1,000대 실시간 수집·처리 파이프라인 구축
실제 MQTT로 발신하는 센서 1,000대의 데이터를 수집·코덱 해석·저장·집계하는 실시간 파이프라인 구현
부하 급증 대응 적응형 처리
처리량이 급증하면 작업자(워커)를 자동 증설하고 밀린 데이터를 흡수, 지연은 마이크로초 단위 유지 (실측 요구의 590배 여유)
데이터 신뢰성 확보 (중복·이상치·유실 방지)
중복 재전송을 정확히 1회만 집계, 물리적으로 불가능한 값은 격리, 장애 구간도 버퍼링 후 복구 시 유실 없이 채움
장애 자동 감지·통지·복구 측정(MTTR)
센서 침묵을 '0'이 아닌 '오프라인'으로 구분해 감지, 방치되면 담당자에게 자동 통지, 복구까지 평균 복구시간(MTTR)으로 측정
감사 로그·SLA 리포트·권한 범위 구현 / 종합 관제 대시보드 구축
감지·통지·복구가 지울 수 없이 기록되는 감사 궤적, 매장별 가동률(SLA) 리포트·CSV, 권한별 데이터 범위(스코프) 구현
매장별 유동인구·본사/본부/매장 토폴로지·실시간 추이·그룹 가동률을 한눈에 보는 실시간
매장별 유동인구·본사/본부/매장 토폴로지·실시간 추이·그룹 가동률을 한눈에 보는 실시간
핵심 기능
실시간 IoT 센서 수집 (MQTT)
센서 1,000대가 실제 MQTT로 발신하는 데이터를 실시간 수집·코덱 해석해 집계
진행 단계
1. 데이터 파이프라인 설계·구축
2026.07.
센서→브로커(MQTT)→수집→코덱→저장(append-only)→집계로 이어지는 실시간 파이프라인 설계·구현
프로젝트 상세
여러 매장에 설치된 IoT 센서(피플카운터)의 데이터를 실시간으로 수집·집계하고, 그 숫자를 '믿을 수 있게' 지키는 데이터 플랫폼입니다. 센서 1,000대가 실제 MQTT로 데이터를 발신하고, 수집 서버(관제실)가 이를 코덱 해석·중복 제거·저장·집계하며, 종합 대시보드가 매장별 유동인구·토폴로지·추이·가동률을 실시간으로 보여줍니다. 단순히 '숫자를 표시'하는 데서 그치지 않고, 데이터가 조용히 틀리는
