본문 바로가기
AWS Case Study (고객사례)

테크데이타 AWS 사례 - 안양대학교 대기질 예보 모델링 연구실

by 테크데이타in

[안양대학교 대기질 예보 모델링 연구실 소개]

안양대학교 구윤서교수 대기질 예보 모델링 연구실은 1994년도에 설립된 안양대학교 환경에너지공학(구 환경공학), 2012년 기후변화 특성화 및 2021년 미세먼지 특성화 대학원 소속 연구실로서, 대기질 예보 모델 및 인공지능을 기반으로 하여 다양한 고농도 미세먼지 생성 및 원인을 분석하고, 국민들에게 개선된 예보 정보를 실시간으로 제공 (www.kaq.or.kr) 하는 대학 연구실 입니다.

 

[당면 과제]

안양대학교 구윤서교수 대기질 예보 모델링 연구실은 빠르고 정확한 실시간 대기질 예보를 국민들에게 제공하는 연구실로써, 기존의 On-premise 환경에서 대기질 및 인공지능 모델 어플리케이션을 구동하여 분석작업을 진행하였습니다. 지역별 대기질의 정보와 기상자료를 기반으로 한반도의 대기질을 모델링하고 분석한 결과를 공개하고 있습니다. 연구실에서는 한국 대기질 예보 시스템을 운용하기 위해, 강력한 컴퓨팅 파워와 더불어서 시스템의 안정성을 확보하고, 데이터 결과를 안전하게 저장할 수 있는 저장소가 필요했습니다. 또한, 보안 취약점을 개선하여 외부로부터의 공격으로부터 시스템을 보호할 수 있는 방법이 필요했습니다.

 

[아마존 웹서비스를 선택한 이유]

구윤서교수님께서는 평소 IT 기술 흐름에 대해 깊은 관심을 가지고 계셨으며, 최근 몇년간 클라우드를 활용한 시스템 구성이 연구실에서 진행하고 있는 Workload 와 유사한 대규모 수치해석 분야에서도 크게 각광받고 있는 부분을 주목하였습니다. 또한, 노후화되어가는 기존의 On-Premise 환경의 시스템을 효율적으로 관리하기 어려운 문제가 있어, IT 인프라에 대한 운영 부담을 줄이기 위해 클라우드 환경으로의 전환을 결정하였으며, 대학을 비롯한 각종 연구기관과의 협력에 적극적인 아마존 웹 서비스로의 이관을 우선적으로 고려하게 되었습니다.

안양대학교 구윤서교수 대기질 예보 모델링은 기존 시스템을 그대로 AWS 환경으로 복사하는 수준에서 그치지 않고, 강력한 컴퓨팅 성능을 할인된 비용으로 사용할 수 있는 EC2 Spot Instance를 고려하게 되었고, 클라우드 컴퓨팅의 장점을 십분 활용하여 비용절감과 성능향상의 두가지 과제에서 만족할 수 있는 성과를 얻게 되었습니다.

또한, 시스템간 파일 공유에 있어, 노후화된 기존 스토리지 장비에서 EBS 와 EFS 서비스로 전환한 결과, 높은 성능과 안정성이 유의미한 결과로 확인되었습니다.

시스템 관리와 보안적인 부분에서는, 통합된 콘솔을 웹 페이지 형식의 사용자 인터페이스로 제공해줌으로써, 그동안 어려움을 겪었던 시스템의 관리와 보안 정책 수립을 개선시킬 수 있었습니다.

위와 같은 마이그레이션 과정에서, 아마존 웹 서비스에서는 사용한 자원만큼만 비용을 부담할 수 있어, 초기 구축 및 테스트 비용을 관리가 가능한 작은 수준으로 시작할 수 있는 점도 아마존 웹 서비스를 선택한 이유 중에 하나입니다.

축적된 데이터를 장기적으로 보관하기 위해 Glacier 와 같은 서비스나, 통합된 시스템 모니터링인 CloudWatch 서비스도 도입을 진행 중이며, 적은 비용과 낮은 기술적 어려움으로 큰 무리없이 진행될 것으로 예상하고 있습니다.

다음은 안양대학교 에니텍의 아키텍처 다이어그램입니다.

 

[혜택]

안양대학교 구윤서 교수 대기질 예보 모델링 연구실은 기존의 인프라를 AWS 로 교체하는 과정에서 고가의 서버 및 NAS 장비 도입을 위한 초기 투자 비용을 대폭 줄였으며, 대기질 예보 모델링 진행시에만 인스턴스가 구동되어 비용 효율적으로 사용하고 있습니다. 기존 대기질 예보 시스템의 Workload 를 그대로 이관 했음에도 불구하고, 약 50%가량 분석 소요시간이 감소하였으며, 비용 효율적으로 분석작업을 진행하고 있습니다. 마지막으로 백업 및 보안을 사용자가 원하는 정책으로 아마존 웹서비스에서 지원해줌으로써 IT 전공자가 아닌 사용자가 보다 안심하고 사용할 수 있었습니다.

이러한 혜택들을 얻는 과정과 결과에 있어서 AWS 는 큰 어려움이나 장애물 없이 도입한 것으로 판단되며, 소요 기간과 인력, 그리고 비용에 있어 큰 혜택을 얻은 특별한 경험이었습니다.

댓글0