AWS 공간 데이터를 활용한 건물 검사 인텔리전스 구축

AWS SDMA(Spatial Data Management and Analytics)를 이용해 건물 검사 워크플로를 개선하는 레퍼런스 아키텍처를 소개한다. 기존 검사 프로그램이 생성하는 이미지·관측 데이터가 독립 파일로 흩어져 재사용이 어렵다는 문제를 "공간 참조 데이터"로 취급해 해결한다.

핵심 포인트

SDMA는 현장 데이터를 공간 식별자·메타데이터와 연결해 중앙 저장소에서 거버넌스·접근 제어를 통합 관리.
기술 스택: S3(데이터 저장) + SageMaker 호스팅 엔드포인트(AI/ML 추론) + Lambda(서버리스 오케스트레이션) + REST API 통합.
6계층 아키텍처: 사용자 상호작용 → API 통합 → SDMA 컴퓨팅 → AI 추론 → 데이터 플레인 → 서버리스 제어 플레인 순으로 처리.
공간 참조 처리로 시점 간 비교와 반복 문제 파악이 가능해지고, 모델 예측·의사결정 이력 추적이 용이.
데이터 재사용성 증대와 규제 요구사항 대응 유연성 확보가 핵심 기대 효과.

왜 읽나AWS 서비스로 공간 데이터 기반 검사 시스템을 구축하려는 솔루션 아키텍트나 SageMaker + Lambda 조합의 AI 추론 파이프라인 설계 사례를 찾는 엔지니어에게.

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