1.18 데이터 분배 서비스 환경의 복잡성

1. 실시간 분야의 표준, DDS의 성과와 본질적 한계

데이터 분배 서비스(Data Distribution Service, DDS)는 실시간 시스템을 위한 객체 관리 그룹(OMG)의 산업 표준 미들웨어이다. DDS는 풍부한 통신 품질(Quality of Service, QoS) 정책을 제공하여 로스 2(ROS 2), 항공우주, 국방 기기 등 엄격한 실시간성이 요구되는 도메인에서 중추적인 역할을 해왔다.

그러나 이러한 강력한 기능은 필연적으로 시스템의 극심한 복잡성을 수반했다. DDS 아키텍처는 수십 가지에 달하는 QoS 파라미터의 정밀한 조율을 애플리케이션 개발자에게 강제하며, 하나의 통신 채널을 확립하기 위해 도메인 참여자(Domain Participant), 토픽(Topic), 발행자(Publisher), 구독자(Subscriber), 데이터 기록자(Data Writer), 데이터 판독자(Data Reader) 등 지나치게 많은 수의 엑세스 추상화 객체를 생성하고 관리해야 한다.

2. 동적 발견(Dynamic Discovery) 트래픽 폭주와 확장성 문제

DDS의 또 다른 치명적인 한계는 네트워크 확장성(Scalability) 구성에서 드러난다. 중앙 브로커가 없는 DDS 환경에서 노드들은 서로를 찾기 위해 멀티캐스트(Multicast) 기반의 동적 발견(Dynamic Discovery) 메커니즘을 사용한다. 노드 수가 적은 근거리 통신망(LAN)에서는 문제가 없으나, 수십 대의 로봇이나 수백 개의 IoT 센서가 얽힌 대규모 네트워크 토폴로지에서는 기하급수적으로 증가하는 발견 트래픽 폭주(Discovery Storm)가 발생하여 네트워크 대역폭을 심각하게 고갈시킨다.

더 나아가 DDS는 본질적으로 로컬 네트워크에 최적화되어 설계되었기 때문에, 클라우드 서버와 이기종 원격 엣지(Edge Computing) 디바이스 간의 광역 통신망(WAN) 라우팅을 네이티브하게 지원하지 못한다. 이를 해결하기 위해서는 무거운 브릿지 프로토콜이나 가상 사설망(VPN)과 같은 복잡한 외부 종속성이 요구된다.

3. Zenoh를 통한 복잡성 해소와 아키텍처 단순화

Zenoh는 DDS가 안고 있는 이러한 근본적인 아키텍처의 복잡성과 자원 소모의 한계를 극복하기 위해 설계되었다. Zenoh는 제로 오버헤드(Zero Overhead) 원칙 아래, 수많은 DDS의 추상화 계층을 세션(Session)과 직관적인 키 표현식(Key Expression) 기반의 발행/구독(Pub/Sub) 모델로 극단적으로 단순화하였다.

• 효율적인 스카우팅 메커니즘: Zenoh는 무거운 멀티캐스트 브로드캐스트 대신, 유니캐스트(Unicast)와 스카우팅(Scouting)을 결합한 지능적인 라우팅 계층(Routing Layer)을 통해 대규모 네트워크에서도 트래픽 오버헤드 없이 활성 노드(Liveliness)를 인지한다.
• 광역 통신망 및 이기종 통합: 통신 계층이 네트워크 토폴로지(Routed, Clique 등)에 독립적으로 설계되어 브릿지 없이 클라우드에서 마이크로컨트롤러까지(Cloud-to-Microcontroller Continuum) 끊김 없는 데이터 라우팅을 실현한다.
• 로보틱스 생태계 연동: 이러한 우월성을 바탕으로 Zenoh는 로스 2(ROS 2)의 한계를 극복하기 위한 공식적인 대안 프로토콜(rmw_zenoh)로 채택되었으며, DDS가 충족시키지 못한 초경량, 고확장성 데이터 분배 환경의 새로운 표준으로 자리 잡았다.