[이벤트] 서버·앱·DB 실시간 감시! WhaTap 모니터링 서비스 2개월 무료 체험 > 공지사항

​IoT 실시간DB 시스템을 개발하다 보면 센서 데이터가 너무 자주 들어와서 그대로 DB에 넣으면 성능이 떨어지거나 저장 비용이 커지는 문제가 발생합니다.​예를 들어 센서가 1초에 10번씩 데이터를 저장하면 하루에 864,000건이 실시간DB 되고여기에 100개의 센서를 기반으로 한다면 하루 8천6백4십만 건의 데이터가 저장됩니다.​이를 해결하기 위해 사용하는 전략이 바로 Aggregate 집계 파이프라인입니다.​​1. Aggregate 파이프라인이란?​Input: 센서에서 수신한 데이터 (예: 온도 23.1°C)Process: 실시간DB 간단한 정제/검증Aggregate: 1분 / 30초 단위 평균, 최소, 최대 등을 계산Output: 시계열 DB 또는 MQTT 등으로 출력​로우 데이터를 그대로 저장하지 않고 집계하여 사용하는 것으로※ 이 구조는 실시간DB InfluxDB, TimescaleDB 같은 시계열 DB에 최적화된 구조입니다.​​2. 왜 필요한가?​문제해결너무 많은 실시간 데이터로 인한 DB 과부하집계 후 전송으로 전송량 감소중요치 않은 데이터까지 저장평균값/최대값 중심으로 의미 있는 데이터만 실시간DB 저장장기 저장 비용 증가주기적 집계로 저장 효율 증가​3. Go로 만드는 Aggregate 파이프라인 예제​구조 설명input: 랜덤으로 센서 값을 시뮬레이션aggregator: 30초마다 평균 계산output: 콘솔 출력​vs code​4. 실무에서 어떻게 실시간DB 활용하는가?​센서가 빠르게 발신하고 / 서버는 주기적으로 저장실시간보다 의미 있는 집계 데이터가 더 중요한 경우스마트 공장, 스마트 팜, 빌딩 관리 시스템 등 널리 활용대표적인 사용 예: Telegraf​​5. 실시간DB 현장에 적용​Output을 InfluxDB, MQTT, HTTP POST 등으로 변경 가능평균 외에도 최대 값, 최소 값, 중앙 값, 이상 값 제거 등을 적용 가능dataCh를 Go 프로그램의 입력 플러그인으로 실시간DB 교체하여 적용 가능​​시계열 데이터를 수집할 때 가장 중요한 건 의미 있는 데이터를 효율적으로 저장하는 것입니다.​Input → Aggregate → Output 구조는 단순하면서도 매우 강력한 패턴입니다.특히 Go 언어의 실시간DB 채널, 고루틴, 타이머와 잘 어울립니다.