사례 연구
Voidmapper가 실시간 포인트 클라우드 처리를 통해 광산업을 재편하는 방법
보이드매퍼 소개
Voidmapper는 광산 업계의 판도를 바꾸는 기업으로 포인트 클라우드 데이터 처리를 간소화하도록 설계된 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 변형 감지 및 지속적인 추적에 중점을 두어 PSP 포털을 통해 시기적절하고 정확한 보고를 보장합니다.
Voidmapper의 기능을 활용하면 채굴 작업에서 시간과 비용이 크게 절감되고 데이터 정확성과 신뢰성이 향상됩니다. Voidmapper의 혁신은 LiDAR 기술의 잠재력을 최대한 활용하여 지하 채굴 프로세스의 안전과 생산성에 대한 새로운 표준을 설정합니다.
도전
Voidmapper는 원시 포인트 클라우드 데이터 수집과 광산 운영자를 위한 실행 가능한 통찰력 사이의 격차를 해소해야 하는 과제에 직면해 있습니다. PSP 포털을 프런트엔드로 활용하는 Voidmapper를 사용하면 클라이언트는 복잡한 포인트 클라우드 이미지를 시각화하고 복잡한 처리 작업을 시작할 수 있습니다. 그러나 이러한 통합은 특히 방대한 포인트 클라우드 데이터 세트를 시기적절하고 효율적이며 정확한 방식으로 처리하고 처리하는 데 복잡성을 가져옵니다.
주요 기술 과제는 다음과 같습니다.
- 대규모 포인트 클라우드 데이터 처리: 각각 3GB에서 1.2GB에 이르는 광산 터널의 2D 스캔을 처리하려면 상당한 계산 및 저장 문제가 발생합니다.
- 이벤트 기반 처리: 새로운 데이터 업로드에 대한 신속한 대응을 위해서는 처리 작업을 자동화하는 강력한 이벤트 중심 아키텍처가 필요합니다.
- 확장성 및 리소스 관리: 단일 EC2 인스턴스의 초기 제한은 증가하는 수요를 충족하기 위한 확장 가능한 솔루션의 필요성을 강조합니다.
- 순차 및 병렬 작업 오케스트레이션: 처리 작업을 동시에 조정하면 특히 변형 추적에서 시간순 무결성을 유지하는 데 복잡성이 추가됩니다.
- 확장 가능하고 효율적인 AWS 배치 작업: 수요 급증을 지연 없이 처리하려면 AWS Batch 처리의 확장성과 비용 효율성을 보장하는 것이 중요합니다.
- 시간에 민감한 PDF 보고서 생성: 동시 작업에도 불구하고 사후 처리 후 정확한 보고서를 신속하게 생성하는 것이 중요합니다.
- 통합 복잡성: PSP와 원활하게 통합하면 복잡성이 발생하므로 데이터 무결성과 보안 API 통신에 세심한 주의가 필요합니다.
요헨 프랑케
Maretual Pty, Ltd
“Scopic은 고도로 전문적이고 체계적인 소프트웨어 개발 서비스 제공업체입니다. 그들은 광범위한 소프트웨어 개발 및 기술 분야에 걸쳐 매우 재능 있고 숙련된 개발자로 구성된 광범위한 풀을 보유하고 있습니다. 여기에는 당사의 3D 데이터 처리 기술 영역과 딥 러닝/머신 러닝 전문 지식과 관련된 경험이 풍부하고 잘 훈련된(최대 박사 수준) 전문가가 포함됩니다. Scopic 개발자는 문제 해결에 기술적으로 매우 정통할 뿐만 아니라 이를 수행하는 속도도 매우 빠릅니다. 그들은 또한 어떤 목적에든 적합한 라이브러리를 찾고 최적의 사용 등을 보장하는 데 매우 능숙합니다. 정교한 개발 요구 사항이 있는 경우 Scopic을 적극 권장합니다.”
솔루션
Voidmapper 프로젝트의 아키텍처는 AWS 서비스 제품군을 활용하여 대용량 실시간 포인트 클라우드 데이터 처리에 대한 특정 요구 사항을 충족하도록 꼼꼼하게 제작되었습니다. 원활한 데이터 처리 및 처리를 보장하기 위해 다양한 AWS 서비스가 사용되었습니다. 여기에는 포인트 클라우드 파일을 위한 강력한 스토리지 솔루션인 Amazon S3와 처리 작업을 트리거하는 서버리스 실행 모델인 AWS Lambda가 포함되었습니다. 복잡한 워크플로를 조율하는 기능으로 선택된 AWS Step Functions는 일련의 처리 단계를 관리합니다. 높은 처리량 워크로드를 효율적으로 처리하기 위해 AWS Fargate가 포함된 AWS Batch가 선택되었습니다.
또한 AWS API Gateway는 PSP 포털과 Voidmapper 백엔드 API 간의 안전하고 효율적인 통신을 촉진하는 강력하고 확장 가능한 전면 도어를 제공했습니다. 효율적인 NoSQL 데이터베이스 서비스인 DynamoDB는 작업 처리 상태를 관리하는 데 중요한 작업 상태 및 메타데이터를 빠르게 검색하고 업데이트하는 데 활용되었습니다.
Amazon EventBridge, AWS CodeBuild, Amazon CloudWatch 및 AWS IAM과 같은 다른 서비스와 함께 이러한 서비스는 처리 요구 사항에 따라 효율적으로 관리하고 확장할 수 있는 응집력 있는 시스템을 구축하기 위해 통합되어 Voidmapper 클라이언트에 대한 시기적절하고 정확한 포인트 클라우드 데이터 분석을 보장합니다.
AWS 서비스 외에도 이 솔루션은 PSP 포털과 통합되어 Voidmapper의 프런트엔드 애플리케이션 역할을 합니다. 이러한 통합은 PSP를 요청 처리를 위한 진입점이자 결과 제공을 위한 플랫폼으로 활용하여 프로젝트에서 중심적인 역할을 합니다. PSP의 기능을 활용함으로써 Voidmapper는 원활한 파일 보기, 트리거 처리 및 결과 표시를 보장하여 시스템의 전반적인 사용자 경험과 기능을 향상시킵니다.
사용된 AWS 서비스 목록:
- AWS S3(간단한 스토리지 서비스)
- AWS 람다
- AWS 단계 함수
- AWS Fargate를 사용한 AWS Batch
- AWS API 게이트웨이
- 아마존 DynamoDB
- 아마존 이벤트 브리지
- AWS CodeBuild 및 Amazon Elastic Container Registry(ECR)
- AWS 클라우드워치
- Amazon Route 53 및 AWS 인증서 관리자
- AWS IAM
- AWS 단순 대기열 서비스(SQS)
- Amazon EC2
결과
Voidmapper는 AWS 서비스를 활용하고 복잡한 과제를 해결함으로써 실시간 포인트 클라우드 처리로 채굴 작업을 재정의하여 업계의 안전과 효율성에 대한 새로운 표준을 설정했습니다.
처리 시간: Voidmapper는 노동 집약적이고 며칠이 소요되는 처리에서 AWS Batch를 기반으로 하는 훨씬 빠르고 효율적인 시스템으로 전환되었습니다. 이러한 전환을 통해 이미지 처리 시간이 며칠에서 단 몇 시간으로 단축되어 중요한 데이터와 통찰력에 더 빠르게 액세스할 수 있게 되었습니다.
운영 확장성: 단일 EC2 인스턴스에서 확장 가능한 AWS Batch 환경으로 마이그레이션함으로써 Voidmapper는 증가된 워크로드를 동적으로 처리할 수 있는 능력을 얻었습니다. 이렇게 향상된 확장성을 통해 시스템은 리소스 제약 없이 증가하는 수요를 수용할 수 있으므로 운영 효율성이 향상됩니다.
리소스 활용: AWS Batch 내에서 AWS Fargate를 구현하면 리소스 할당 효율성이 크게 향상되었습니다. 작업 요구 사항에 따라 리소스를 자동으로 조정하는 Fargate의 기능을 통해 Voidmapper는 과도한 프로비저닝 없이 리소스를 최적으로 활용하여 비용을 절감하고 성능을 향상시켰습니다.
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