MQTT 메시지 압축과 이진 페이로드로 대역폭 절감

소개

IoT 장치와 센서가 늘어나면서 MQTT 기반 통신에서 대역폭 비용이 중요해졌다. 짧은 메시지가 빈번하게 오가면 트래픽이 빠르게 누적된다. 이 글은 MQTT 메시지 압축 방법과 mqtt 이진 페이로드 사용을 중심으로 대역폭 절약 mqtt 전략을 알기 쉽게 정리한다.

왜 압축이 필요한가

메시지 본문이 텍스트 형식일 때 중복과 메타데이터로 인한 낭비가 발생한다. 압축을 적용하면 전송 데이터량이 줄어든다. 특히 저속 네트워크, 셀룰러 요금제, 대규모 디바이스 군집에서 효과가 크다.

실제 효과 예시

• JSON 센서 데이터: 압축으로 60~90% 감소 가능
• 짧은 주기 전송: 전송 횟수는 같아도 총 트래픽 감소
• 비용 절감: 데이터 요금과 네트워크 부하 동시 절감

어떤 압축을 선택할까

압축 알고리듬은 요구사항에 따라 선택한다. 처리 성능, 압축률, 지연, 라이브러리 지원을 고려하면 된다.

주요 알고리듬 비교

• gzip: 호환성 높음. CPU 부담 보통, 텍스트에서 우수한 압축률.
• Brotli: 웹 환경에서 우수한 압축률. 저속 CPU 환경에서는 비용 발생 가능.
• LZ4: 매우 빠른 처리. 압축률은 다소 낮지만 실시간성 요구 환경에 적합.

이진 페이로드의 장점

MQTT 페이로드는 바이트 배열이라서 이진 데이터를 그대로 보낼 수 있다. 인코딩(예: Base64)을 피하면 추가 오버헤드를 줄인다. 따라서 mqtt 이진 페이로드 사용은 압축과 함께 대역폭 절약에 핵심 역할을 한다.

간단한 규칙 제안

• 페이로드 앞에 3바이트 식별자 삽입: 예) "GZ1"(gzip), "BR1"(brotli), "L41"(lz4)
• 구독자는 식별자를 검사해 적절히 복원
• 메시지 크기, 압축 유형을 로그로 기록해 모니터링

메시지 포맷 예시

간단한 포맷으로는 [헤더(3바이트)] + [압축된 바이트] 형태가 직관적이다. MQTT v5를 사용하는 경우 User Properties나 Content-Encoding 속성을 활용할 수도 있다. 다만 모든 브로커/클라이언트가 v5를 지원하지 않는 환경도 있어 호환성 고려가 필요하다.

실전 예제

아래 예제는 gzip을 사용해 페이로드를 압축하고, 식별자 "GZ1"을 앞에 붙여 전송하는 간단한 흐름이다. Python과 Node.js 예제를 함께 둔다.

Python: 퍼블리셔 (paho-mqtt)

import gzip
import paho.mqtt.client as mqtt

client = mqtt.Client()
client.connect('broker.hivemq.com', 1883)

payload = b'{"temperature": 23.5, "humidity": 48}'
compressed = gzip.compress(payload)
message = b'GZ1' + compressed

client.publish('sensors/room1', message)
client.disconnect()

Node.js: 서브스크라이버 (mqtt, zlib)

const mqtt = require('mqtt')
const zlib = require('zlib')

const client = mqtt.connect('mqtt://broker.hivemq.com')
client.on('connect', () => {
  client.subscribe('sensors/room1')
})

client.on('message', (topic, msg) => {
  const header = msg.slice(0,3).toString()
  const body = msg.slice(3)
  if (header === 'GZ1') {
    zlib.gunzip(body, (err, result) => {
      if (err) return console.error('Decompress failed', err)
      console.log('Decompressed payload:', result.toString())
    })
  } else {
    console.log('Raw payload:', msg.toString())
  }
})

운영 시 고려사항

압축은 처리 비용과 전송 절감을 트레이드오프한다. 배터리나 저성능 MCU에서는 압축 오버헤드가 문제될 수 있다. 따라서 다음을 점검한다.

• 디바이스 연산 능력과 전력 예산
• 메시지 크기 임계값: 매우 작은 메시지는 압축 오히려 오버헤드
• 브로커 및 클라이언트의 바이너리 처리 호환성
• 에러 처리와 재시도 전략

모니터링과 측정

실제 트래픽 감소 효과는 데이터 특성에 따라 달라진다. 주요 지표는 다음과 같다.

• 전송 바이트 수 (압축 전/후)
• 전송 지연(퍼블리시부터 수신까지)
• CPU 사용량과 전력 소모

비교 측정 후 정책(압축 활성화 기준, 알고리듬 선택)을 결정하면 안정적이다.

결론

mqtt 메시지 압축 방법과 mqtt 이진 페이로드 사용은 대역폭 절약 mqtt 목표를 달성하는 현실적인 방법이다. 간단한 식별자 규약과 적절한 알고리듬 선택으로 비용을 줄이면서 호환성을 유지할 수 있다. 운영 환경 특성에 맞춘 측정과 튜닝이 핵심이다.