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Azure-native 파이프라인을 통한 수백만 건의 IoT 이벤트 처리 및 D365 통합 설계
IoT data into D365 Supply Chain: the Azure-native pattern
AI 요약
Context
기존의 Excel 배치 임포트나 3rd-party 플랫폼 방식은 초당 수천 건의 센서 데이터를 처리하지 못하는 확장성 한계 노출. 특히 F&O 직접 쓰기 시 발생하는 성능 저하와 데이터 볼륨 과부하로 인한 시스템 붕괴 위험 존재.
Technical Solution
- IoT Hub를 통한 Device별 X.509 인증 기반의 MQTT/AMQP 엔드포인트 구축으로 대규모 텔레메트리 수집
- Azure Stream Analytics의 윈도우 집계 및 이상 징후 탐지를 통해 F&O 전송 전 데이터 밀도 최적화
- Dataverse를 Hot Store로 활용하여 빈번한 쓰기 작업을 수용하고 F&O의 부하를 분산하는 완충 구조 설계
- 처리량에 따라 Power Automate(분당 수백 건) 또는 Custom Service(고처리량)를 선택하는 동적 인터페이스 적용
- Blob Storage와 Azure Synapse 연동으로 Cold-storage 분석 및 예측 모델 기반의 Feedback Loop 구현
실천 포인트
- 모든 센서 데이터를 ERP에 적재하지 말고 Stream Analytics 단계에서 집계 후 전송하는가? - 쓰기 부하가 높은 작업 시 F&O 직접 호출 대신 Dataverse를 중간 버퍼로 활용하고 있는가? - 처리량 임계치(분당 수백 건)에 따른 Power Automate와 Custom Service 간의 전환 전략이 수립되었는가? - Device Identity 관리를 위해 X.509 인증서 기반의 IoT Hub 레지스트리를 적용했는가?