[Cloud] GDP 클라우드 서비스 요건정의 및 후보 서비스 조사

안녕하세요, 하루 코딩입니다.

오늘은 클라우드 인프라와 스마트 팩토리 간의 접점에서 중요한 주제인 GDP(Global Data Platform) 클라우드 서비스에 대해 다뤄보겠습니다. 특히, GDP에 필요한 클라우드 서비스 요건을 어떻게 정의하고, 어떤 서비스들이 후보로 고려될 수 있는지 정리해보았습니다. 스마트 공정, 데이터 기반의 의사결정을 지원하는 시스템을 구축하고자 하는 분들에게 도움이 되기를 바랍니다.

1. GDP 클라우드 서비스의 목적

GDP는 다양한 시스템에서 발생하는 데이터를 통합, 저장, 분석, 시각화할 수 있는 중앙 데이터 허브입니다. 이를 통해 데이터 기반 의사결정, 품질 개선, 공정 최적화 등을 실현하는 것이 주요 목적입니다.

GDP의 클라우드화는 다음과 같은 이점을 가집니다:

• 확장성 있는 저장소 확보
• 유연한 분석 환경 구성
• 글로벌 환경에서의 접근성 강화
• 보안 및 백업 체계 강화

2. 클라우드 서비스 요건 정의

GDP를 클라우드 상에 구축하기 위한 필수 요건은 다음과 같습니다.

2.1 데이터 통합 및 ETL 기능

• 다양한 소스(MES, ERP, LIMS 등)로부터 데이터를 수집 및 정제할 수 있어야 함
• 실시간 데이터 처리 혹은 배치 처리 지원

2.2 데이터 저장소 요건

• 대용량 데이터 저장이 가능할 것 (Data Lake, Data Warehouse)
• 구조화/비구조화 데이터 모두 수용 가능해야 함

2.3 분석 및 시각화

• 다양한 BI 도구 또는 내장 분석 기능과 연동 가능
• AI/ML 모델 학습 및 서빙 지원

2.4 보안 및 인증

• 기업 내부 보안 정책과의 호환성
• 사용자 접근 제어, 암호화, 감사 로그 기능 필수

2.5 운영 및 관리

• 모니터링 및 비용 최적화 기능 제공
• DevOps 또는 MLOps 연동 가능

3. 후보 클라우드 서비스 조사

GDP에 적합한 클라우드 서비스 후보는 다음과 같습니다.

3.1 Amazon Web Services (AWS)

• S3: 대용량 데이터 저장
• Glue: 서버리스 ETL 처리
• Redshift: 데이터 웨어하우스
• QuickSight: BI 시각화 도구
• SageMaker: 머신러닝 모델 학습 및 배포

3.2 Microsoft Azure

• Azure Data Lake Storage: 구조화/비구조화 데이터 저장
• Azure Synapse Analytics: 통합 분석 플랫폼
• Power BI: 강력한 시각화 및 리포트 기능
• Azure ML: 모델 훈련 및 배포

3.3 Google Cloud Platform (GCP)

• BigQuery: 초고속 데이터 웨어하우스
• Dataflow / Dataprep: ETL 및 스트리밍 처리
• Looker Studio: 시각화 도구
• Vertex AI: AI 모델 개발 및 운영

4. 결론 및 다음 단계

GDP 클라우드 도입은 데이터 중심의 스마트 팩토리로 전환하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 오늘 정리한 요건 정의와 후보 서비스를 바탕으로, 다음 단계에서는 PoC(개념 검증) 또는 벤더 평가 기준 수립으로 이어질 수 있습니다.