https://www.youtube.com/watch?v=FDzbjOeika8
기존 아키텍처는 다음과 위와 같은 구조(Before)를 가지고 있었습니다
이 구조에서 다음과 같은 4가지 핵심 문제가 발생했습니다.
- OCR 동기 처리로 인한 서버 처리량 저하
- 느린 응답으로 인한 Edge Device 블로킹
- HTTP 기반 IoT 통신의 구조적 한계
- OCR 장애가 전체 서비스에 전파
위 문제들을 해결하기 위해 Event Driven Architecture로 전환했습니다.
- 비동기 이벤트 처리로 서버 처리량 극대화
- 즉시 응답으로 Edge Device 해방
- MQTT 프로토콜로 IoT 최적화
- 완전한 장애 격리와 독립적 확장
Before vs After 비교
| 문제 영역 | Before | After |
|---|---|---|
| OCR 처리 | Django 동기 (블로킹) | OCR-Worker 비동기 |
| 응답 시간 | 3초+ | < 100ms |
| IoT 프로토콜 | HTTP (오버헤드) | MQTT (경량, QoS) |
| 메시지 보장 | 없음 | At least once |
| 장애 격리 | 전체 영향 | 컴포넌트 격리 |
| 확장성 | 서버 전체 확장 | Worker별 독립 확장 |
| 데이터베이스 | 단일 DB | 서비스별 4개 DB |
기존 아키텍처의 근본적 한계였던 OCR 동기 처리를 제거하고, Event Driven Architecture로 전환함으로써
- 서버 처리량 극대화: API 서버는 이벤트 발행만 담당, OCR은 별도 Worker가 병렬 처리
- Edge Device 효율화: 즉시 응답으로 연속 감지 가능, 데이터 유실 방지
- IoT 최적화: MQTT 프로토콜로 경량화, 메시지 전달 보장, 오프라인 대응
- 운영 안정성: 장애 격리, 독립적 확장, 이벤트 보존으로 시스템 복원력 확보
- System Deisgn interview (Alex Xu)
- 분산 시스템에서 데이터를 전달하는 효율적인 방법 - nhn 김병부
| Category | Technologies |
|---|---|
| Hardware | Rubik Pi 3, IMX477 image sensor, 10MP HQ Lens(16mm) |
| Object Detection | YOLOv5m |
| Acceleration | Qualcomm SNPE + TFLite delegate |
| Pipeline | GStreamer |
| Programming | Python |
| Features | On-device tracking, speed measurement, snapshot, multithreading |
IoU를 계산하여, 다음프레임의 객체가 같은 객체인지 판단
프레임간 중심 좌표의 이동거리 변화로 속도를 측정
가상의 두 선을 그어놓고, 두 선을 동과하는데 걸리는 시간을 측정
하지만, 이 방법은 가상의 두 선 사이의 실제 도로 거리를 알아야 정확히 측정 가능
병목 현상을 최소화 하기 위해서 멀티 스레딩을 사용
- 메인 스레드
- 트래킹, 속도 측정 스레드
- 사진촬영 및 전송 스레드
docker repository를 클론합니다.
Frontend
패키지 설치를 합니다.
npm install
환경 파일을 생성해 줍니다.
VITE_API_BASE_URL=http://localhost:8000/api
VITE_FIREBASE_API_KEY=YOUR_FIREBASE_API_KEY
VITE_FIREBASE_AUTH_DOMAIN=YOUR_FIREBASE_AUTH_DOMAIN
VITE_FIREBASE_PROJECT_ID=YOUR_FIREBASE_PROJECT_ID
VITE_FIREBASE_STORAGE_BUCKET=YOUR_FIREBASE_STORAGE_BUCKET
VITE_FIREBASE_MESSAGING_SENDER_ID=YOUR_SENDER_ID
VITE_FIREBASE_APP_ID=YOUR_FIREBASE_APP_ID
VITE_FIREBASE_VAPID_KEY=YOUR_FIREBASE_VAPID_KEY
마지막으로 개발 서버를 열어줍니다.
npm run dev
http://localhost:5173 에 접속하여 결과물을 조회합니다.
Backend
/.env
DATABASE_NAME= capstone
DATABASE_USER= sa
DATABASE_PASS= 1234
DATABASE_HOST=
DATABASE_PORT=
SECRET_KEY=
백엔드 서비스를 시작하기 위해 다음 Docker Compose 명령어를 실행합니다.
docker-compose -p teaml -f Solomon-Docker/docker-compose.prod.yml up -d -—build| Pictures |
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|---|---|---|---|---|
| Name | 이상훈 | 진민우 | 최명헌 | 서정찬 |
| Position |
Leader Backend DevOps Design |
Rubik Pi Tracking Calculate YOLO |
Backend |
Frontend |
| GitHub |
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