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# 스트림 방식으로 교통속도예측 모델 서빙하기 (TrafficStreamServing)
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교통센서로부터 시계열 속도 데이터를 수집한 후 전처리를 수행하고, 텐서플로우 기반 딥러닝 모델에 의해 예측된 속도를 클라이언트로 전달하는 예제를 설명합니다.
## 입력 데이터 준비하기
본 예제에서는 교통센서로부터 시계열 속도 데이터(LINK_ID, 속도, 날짜)를 Kafka로 입력 받는 것을 가정합니다. 5분 단위로 측정된 센서 데이터가 시간 순으로 들어온다고 가정합니다. 또한, <a href="https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.6.2.TrafficTraining.html">교통속도예측 텐서플로우 모델 학습하기</a> 매뉴얼에서 학습한 후 export 된 모델이 ``hdfs://csle1:9000/user/ksbuser_etri_re_kr/model/kangnam`` 위치에 저장되어 있다고 가정합니다.
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### 시계열 속도 스트림데이터 생성하기
본 예제를 위해 준비된 파일로부터 시계열 속도 데이터를 한줄씩 읽어 Kafka로 보내주는 파이썬 프로그램을 제공합니다.
입력파일은 Host PC의 /home/csle/ksb-csle/examples/input 폴더에 존재하는 ``201601_kangnam.csv`` 파일입니다. 5분 단위로 LINK_ID 와 속도가 시간순으로 정렬되어 있습니다.
- 입력파일 형태 및 내용
PRCS_DATE | LINK_ID | PRCS_SPD
--|---|--
2016-01-01 00:00:00 | 1210006200 | 61
2016-01-01 00:00:00 | 1210006300 | 66.8
2016-01-01 00:00:00 | 1210011200 | 49.8
... | ... | ...
파이썬 프로그램은 Host PC의 /home/csle/ksb-csle/examples 폴더에 존재하는 kangnam_producer.py 입니다. 파이썬 프로그램이 있는 폴더로 이동하여 아래 명령어를 실행합니다.
```
cd /home/csle/ksb-csle/examples
python3 kangnam_producer.py ./input/201601_kangnam.csv localhost:9092 traffic 0.01
첫번째 arg: 보내려는 csv 파일 경로
두번째 arg: 카프카 서버 접속 주소
세번째 arg: 토픽명
네번째 arg: 각 row 를 전송하는 주기 (초 단위)
```
아래 그림과 같이 파일로 부터 데이터를 한줄씩 읽어 Kafka로 보내는 것을 확인할 수 있습니다.
### 기타 입력파일 업로드
전처리에 필요한 파일들을 HDFS repository에 웹툴킷을 이용하여 dataset/input/traffic 위치에 업로드 합니다. 아래 파일들은 Host PC의 /home/csle/ksb-csle/examples/input 폴더에 있습니다.
- traffic_kangnam_clos.txt
##워크플로우 생성하기
워크플로우 편집화면에서 워크플로우를 작성합니다. 본 예제에서는 하나의 엔진을 생성합니다.
- 워크플로우 속성
속성 | 값 | 비고
--|---|--
name | TrafficStreamServing | 워크플로우 이름
description | 강남 교통 스트림 서빙 예제 | 워크플로우를 설명하는 글
isBatch | false | 스트림 처리를 하는 워크플로우 이므로, false 로 지정
verbose | false | 디버깅을 위해 로그정보를 보고자할 경우, true 로 지정
### 엔진 생성하기
스트림형태로 입력되는 속도 데이터를 입력 받아 전처리 한 후, 15분 뒤 속도를 예측해서 스트림 형태로 내보내므로 StreamToStream엔진을 선택합니다.
- 엔진 속성
순번 | 엔진 Type | NickName | RunType | 설명
--|---|---|---|--
1 | StreamToStream | PredictEngine | 즉시실행 | 데이터 전처리 후 딥러닝 모델 기반 예측
#### Reader
KafkaReader를 선택하고 아래표와 같은 속성을 지정합니다.
field |value | 설명
--|---|--
bootStrapServers | localhost:9092 | Kafka 접속 주소(IP, 포트번호)
zooKeeperConnect | csle1:2181 | zookeeper의 접속주소(IP, 포트번호)
groupId | traffic | Kafka topic 그룹 아이디
topic | traffic | Kafka 큐의 이름
#### Writer
KafkaWriter를 선택하고 아래표와 같은 속성을 지정합니다.
field |value | 설명
--|---|--
bootStrapServers | localhost:9092 | Kafka 접속 주소(IP, 포트번호)
zooKeeperConnect | csle1:2181 | zookeeper의 접속주소(IP, 포트번호)
groupId | traffic | Kafka topic 그룹 아이디
topic | kangnam_output | Kafka 큐의 이름
#### Controller
SparkStreamController를 선택하고 아래표와 같은 속성을 지정합니다.
SparkStreamController는 스트림으로 입력되는 데이터를 큐에 저장하고, 일정 주기 마다 정해진 윈도우 크기로 잘라서 operator 에게 전달합니다.
field |value | 설명
--|---|--
operationPeriod | 5 | Reader로 부터 데이터를 읽어올 주기, 초 단위
windowSize | 1530 | 큐에서 사용할 윈도우 크기 <br> 170 x 9
slidingSize | 170 | 윈도우를 sliding 하는 크기
본 예제에서는 5초 주기마다 1530 개의 데이터를 잘라서 operator에게 전달합니다. 입력데이터는 총 170개의 LINK_ID 를 가집니다. 따라서 5분 간격으로 170개의 데이터가 들어오는 셈입니다. 그런데 스트림 데이터는 계속해서 들어오고 있으므로 첫 시작 데이터가 어디일지 가늠하기 어렵습니다. 따라서 필요한 8 주기 보다 한 주기를 더 가져와서 처리하고 (170 x 9 = 1530 개), 1 주기 씩 슬라이딩 합니다. 아래에서 설명할 GroupByFilterOperator 및 OrderByFilterOperator 를 이용하여 170 x 8 = 1360 개 데이터를 필터링해서 사용합니다.
#### Runner
SimpleSparkRunner 를 선택합니다.
field |value | 설명
--|---|--
inJason | false | false로 설정하는 경우 json 형태의 파라메타를 커맨드라인 파라미터 형태로 변환하여 호출되는 외부 시스템에 전달. True 이면 json 형태의 파라메타 형태 그대로 외부시스템에 전달.
sparkArgs | | 아래의 표 참고
sparkArgs 설정은 다음과 같이 합니다.
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field |value | 설명
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master | local[\*] | YARN 의 마스터
numExecutors | 2 | 익스큐터 개수
excuterCores | 2 | 익스큐터 코어 개수
executerMemory | 1g | Spark 의 익스큐터 메모리
driverMemory | 1g | Spark 드라이버 메모리
totalCores | 2 | Spark 전체 할당 가능 코어수
sparkVersion | 2.3.0 | KSB프레임워크의 Spark 버전
#### Operator
총 9개의 Operator를 사용하여 입력데이터를 가공합니다.
1. **ColumnSelectOperator**
field |value | 설명
--|---|--
selectedColumnName | PRCS_DATE <br> LINK_ID <br> PRCS_SPD | 선택할 칼럼 이름
2. **GroupByFilterOperator**
field |value | 설명
--|---|--
keyColName | PRCS_DATE | 총계처리를 할 key 칼럼 이름
groupby | COUNT | 총계처리 방법 선택
condition | EQUAL | 총계처리 후 Filter 방법 선택
value | 170 | Filter 의 값 입력
1530 개 데이터에서 LINK_ID 가 170 개가 되지 않는 시간의 데이터를 버리기 위해서, PRCS_DATE 칼럼을 COUNT 하여 170 이 되는 조건의 데이터만 남깁니다. 그러면 170 x 8 = 1360 개의 데이터만 남습니다. 그런데 우연히 데이터를 시작시점부터 잘 받았을 경우, 170 x 9 = 1530 개의 데이터가 남습니다.
3. **OrderByFilterOperator**
field |value | 설명
--|---|--
keyColName | PRCS_DATE | 정렬을 할 key 칼럼 이름
method | ASC | 정렬 방법 선택 (ASC: 오름차순, DESC: 내림차순)
value | 1360 | 선택할 Row 의 개수
PRCS_DATE 칼럼을 정렬하여 8 주기의 데이터 (170 x 8 = 1360 개) 만 남깁니다.
4. **MinMaxScalingOperator**
field |value | 설명
--|---|--
selectedColumnId | 2 | 선택할 칼럼 ID, PRCS_SPD 선택 (0부터 시작)
max | 0.5 | 데이터가 scaling 될 때 최대값
min | -0.5 | 데이터가 scaling 될 때 최소값
withMinMaxRange | true | 위에서 설정한 max, min 값 사용 여부
maxRealValue | 100 | 데이터에서 정상 범위로 사용할 최소값
minRealValue | 0 | 데이터에서 정상 범위로 사용할 최대값
5. **PivotOerator**
field |value | 설명
--|---|--
selectedColumnId | 1 | Pivot 할 칼럼 ID, LINK_ID 선택 (0부터 시작)
groupByColumn | 0 | 총계처리를 할 key 칼럼 ID, PRCS_DATE 선택 (0부터 시작)
valueColumn | 2 | 총계처리를 할 칼럼 ID, PRCS_SPD 선택 (0부터 시작)
method | AVG | 총계처리 방법 선택
시간 및 170 개의 LINK_ID 값을 칼럼으로 가지고, 시간에 따른 평균속도를 행으로 가지도록 DataFrame 을 변경합니다.
6. **ColumnSelectWithFileOperator**
field |value | 설명
--|---|--
columnIdPath | dataset/input/traffic/<br>traffic_kangnam_cols.txt | 선택할 칼럼 이름이 정의된 텍스트파일 경로 및 이름 입력
텐서플로우 기반 속도 예측 모델의 입력 순서에 맞도록 칼럼을 선택합니다. 본 예제에서는 칼럼의 개수가 많으므로 ColumnSelectOperator 를 사용하여 선택할 칼럼 이름을 일일이 입력하는 것이 매우 번거로우므로 ColumnSelectWithFileOperator 를 사용합니다. 칼럼 이름을 쉼표(,) 로 구분하여 입력한 텍스트파일로 부터 칼럼 이름을 읽어들여 칼럼을 선택합니다.
7. **VectorAssembleColumnAddOperator**
field |value | 설명
--|---|--
vectorAssembleColumnName | in1 | 추가할 벡터 칼럼 이름 입력
DataFrame의 모든 칼럼을 하나의 벡터로 만들어서 벡터타입의 칼럼을 마지막에 추가합니다.
8. **FlattenOperator**
field |value | 설명
--|---|--
columnName | in1 | 칼럼 이름 입력
선택한 칼럼의 데이터를 하나의 벡터로 만들어서 벡터 값만 남깁니다. 텐서플로우 모델의 입력형태로 데이터를 변환하는 과정입니다.
9. **TensorflowPredictOperator**
field |value | 설명
--|---|--
modelServerUri | model/kangnam | 모델 경로
modelName | kangnam_traffic | 모델 이름
signatureName | predict_speed | 모델 시그네쳐 이름
텐서플로우 서빙용으로 export한 모델의 경로, TensorflowPredictOperator를 정의할때 내부적으로 모델을 구분하기 위한 이름, 텐서플로우 모델을 export할때 정의한 시그네쳐 이름에 대한 정보를 입력하여 텐서플로우 모델을 서빙용으로 띄웁니다 (처음에 한번만 수행함). 그리고 서빙용 모델에 데이터를 보내고 예측된 속도 값을 리턴받아서 내부적으로 DataFrame 형태로 변환합니다.
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ksbuser@etri.re.kr 계정으로 접속하면 예제 워크플로우가 만들어져있습니다. 불러오기해서도 돌려볼 수 있습니다.
## 워크플로우 실행 및 모니터링하기
### 워크플로우 실행하기
위에서 작성한 워크플로우를 실행하기 위해서는 워크플로우 편집기 상단의 실행 버튼을 누릅니다. 스트림 데이터를 처리하므로 Batch 체크 박스는 해제하고 워크플로우를 제출합니다.
### 워크플로우 모니터링 하기
KSB 웹툴킷 상단 메뉴의 Monitoring 탭을 클릭하면 Workflow 탭이 선택되어있습니다. Workflow 탭에서는 실행한 워크플로우들의 목록 및 동작 상태를 확인하고 제어할 수 있습니다. 위에서 실행한 워크플로우 이름을 클릭하면 워크플로우의 각 엔진들의 동작 상태 (status) 를 확인할 수 있습니다.
WorkFlow History 탭을 선택하면, 프레임워크에서 워크플로우가 동작하며 발생시킨 로그 정보를 확인 할 수 있습니다.
### 속도 예측 결과 확인하기
Kafka의 consumer를 이용하여 속도 예측 결과를 확인합니다. 이를 위해 카프카가 설치된 폴더로 이동하여 아래 명령어를 실행합니다. 카프카는 ``home/csle/ksb-csle/tools/kafka_2.11-0.10.0.1`` 위치에 설치되어 있습니다.
```
cd /home/csle/ksb-csle/tools/kafka_2.11-0.10.0.1
./bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --bootstrap-server localhost:9092 --topic kangnam_output
```
아래 그림과 같이 예측된 속도값을 Kafka로 보내는 것을 확인할 수 있습니다.
## 워크플로우 종료하기
KSB 웹툴킷 상단 "Monitoring" 메뉴의 "Workflow" 탭에서 실행 중인 TrafficStreamServing 워크플로우를 종료(<span style="color:red">◼</span>)할 수 있습니다.
## 워크플로우 저장하기
워크플로우 편집 화면에서 작성한 워크플로우를 "Save Workflow" 메뉴를 이용하여 저장합니다.