딥러닝 프로젝트를 진행중인데 공부방향을 여쭙습니다

Question

개발경험은 거의 없는 일개 학부생인데요어쩌다 보니 개발 프로젝트를 시작하게 되었네요 (놀랍게도 졸업프로젝트입니다..)조원들 모두 개발경험이 없어서 공부방향을 여쭙습니다일단 현재까지 공부하고 구상하고 있는것은 이렇습니다*라즈베리파이(RP): 카메라 등의 센서 설치 - 데이터들을 BE서버에 전송 - DB에 저장 &#61;> 데이터 전송만을 위한 RP클라이언트, RP서버 구축1. 처음엔 라즈베리파이에 opencv 라이브러리를 설치해야하는줄 알았는데서버가 따로 있으면 더 성능 좋은 쪽에서 데이터만 받아서 opencv를 처리하는 방법이 있더라구요2. 라즈베리파이에서도 데이터들을 주고받으려면 RESTful한 API로 만들어야하는거겠죠?*프론트엔드(FE): React 나 Kotlin 으로 제작 - BE서버와 RESTful한 API 통신&#61;> 보여지는 화면 FE클라이언트*백엔드(BE): 파이썬 Flask로 제작 - RP/FE클라이언트와 RESTful한 API 통신, AL서버와 웹 소켓통신(?), DB처리3. 보통은 스프링으로 백엔드를 구현한다던데 인원분배를 라즈베리,프론트,백&#43;인공지능 이렇게 셋으로 나눠서이왕이면 같은 파이썬을 쓰는 웹 프레임워크를 쓰려고 합니다.스프링으로 만들때처럼 RESTful한 API 서버를 제작하면 될까요?4. DB는 Flask에 내장되어있는(?) SQLAlchemy를 쓰면 되는것 같구요.*인공지능(AL): Cuda,Pytorch 설치, 모델링, 파이썬 Flask 이용, BE서버로부터 모델링 결과값들을 전달5. Flask는 웹 프레임워크인데 인공지능을 처리한다는게 이해하지 못했습니다.Pytorch에서 처리한 데이터들을 BE서버에 보내기 위해 Flask를 사용한다는 의미일까요6. 그렇다면 BE서버에 쓰이는 Flask랑 AL서버에 쓰이는 Flask는 다른거겠죠? (서버끼리 통신)*도커 관련7. 서버컴에다 우분투&#43;도커를 이용해서 웹서버&#43;딥러닝서버를 구축하고자 합니다.BE서버(Flask), AL서버(Flask) 이렇게 두개의 컨테이너 이미지를 구현하면 될까요?*최종 구상8. 프론트->백 요청 // 백->라즈베리 요청 // 라즈베리->백 영상데이터 반환 //백에서 opencv 처리 // 백->AI 모델링 요청 // AI->백 결과값 반환 // 백->프론트 반환이런 식이면 될까요?최대한 풀어쓰느라 질문이 길어졌는데잘못 알고있는 내용이나 더 괜찮은 방법이 있으시다면 감사하겠습니다 ㅠㅠ

mirheeoj · Accepted Answer

라즈베리파이에서도 데이터들을 주고받으려면 RESTful한 API로 만들어야하는거겠죠? -> 아뇨 꼭 그래야 할 이유는 없습니다. 데이터를 받아 저장할 서버측에 제약만 없다면 날소켓, 메시지큐, 웹소켓 등등 모든 방법을 다 쓸 수 있습니다.또한 라즈베리에서 RAW데이터를 백엔드에 쏘는 것이 무조건 정답인 것은 아닙니다. 예를 들어 RP - BE간 통신이 비싸다 (모바일 통신 사용 등), 이러면 RP에서 최대한 처리를 끝낸 다음에 최종 결과물만 전송하는게 더 나은 선택이 됩니다. 연산력이 가장 걱정이다 싶으면 RP대신에 PC서버를 놓고 거기서 바로 카메라로 찍게 할 수도 있고요. 한편 카메라나 센서류가 IoT형태로 바로 인터넷에 연결되는 제품들도 많으니 그런 걸 이용하면 공수를 좀 더 줄일 수 있을 가능성도 있습니다. 이런 식으로 다양한 옵션을 생각해 보세요. 졸업작품이라는 특성을 감안하면 여러 옵션중에 가장 편한 방법을 선택하되 그렇게 남는 리소스를 창의력을 극대화하는 방향으로 사용하셔도 좋을 것 같습니다. 전체 구조 면에선 말씀하신 형태에 별 문제가 없어 보입니다. 다만 저렇게 하면 카메라든 센서든 한 번에 한 요청만 받아들일 수 있을테니 그 부분에 대해서도 미리 생각해두실 필요는 있겠네요. 하나면 충분한 상황이면 상관없고요.

딥러닝 프로젝트를 진행중인데 공부방향을 여쭙습니다

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