[Cloud] GDP 구축을 위한 아키텍처 설계 시 고려사항

안녕하세요, 하루 코딩입니다.

지난 글에서는 GDP 클라우드 서비스의 개념과 실제 사례, 기존 클라우드 서비스와의 차이점을 소개해드렸습니다. 오늘은 그 연장선에서 GDP를 어떻게 설계하고 구축할 것인지, 특히 클라우드 환경에서의 아키텍처 관점에서 고려해야 할 사항들을 정리해보겠습니다.

스마트팩토리, 디지털 전환, 그리고 데이터 기반 의사결정 체계를 설계하고자 하는 분들께 도움이 되기를 바랍니다.

1. GDP 아키텍처 설계의 기본 원칙

1.1 유연성과 확장성

• 다양한 데이터 소스(MES, ERP, LIMS 등)와의 통합을 고려해야 하므로 API 기반 연동 구조 필수
• 향후 데이터 증가에 대응할 수 있도록 확장 가능한 저장소(Data Lake, Data Warehouse) 구성

1.2 실시간성과 지연 허용성 구분

• 실시간 데이터 스트리밍 처리가 필요한 영역과, 배치로 충분한 영역을 구분하여 리소스를 효율화
• 예: 생산설비 센서 데이터 → 스트리밍 / 출하 이력 → 배치

1.3 멀티 레이어 아키텍처

• 데이터 수집 → 저장 → 정제(ETL) → 분석 → 시각화 단계로 분리된 계층 구조
• 각 계층에서 책임과 역할을 명확히 분리하여 유지보수 용이성 확보

2. 주요 구성 요소

구성 요소설명추천 기술 스택

데이터 수집	다양한 시스템으로부터 실시간 또는 배치 방식으로 데이터 수집	Apache NiFi, AWS Glue, Azure Data Factory
데이터 저장	대용량 데이터 저장소. 정형/비정형 모두 수용	AWS S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage
ETL/ELT 처리	수집된 데이터 정제 및 통합	DBT, Talend, Glue, Dataflow
분석 및 ML	BI 분석, 예측모델 개발, 이상 탐지	SageMaker, Azure ML, Vertex AI
시각화	데이터 기반 인사이트 제공	Power BI, Looker, QuickSight

3. 보안 및 거버넌스 설계

3.1 데이터 보안

• 저장 데이터 암호화, 전송 시 TLS 적용
• 권한 기반 접근 제어 (Role-Based Access Control)

3.2 감사 및 컴플라이언스

• 감사 로그 및 변경 이력 자동 기록
• GxP, GDPR, ISO27001 등 산업별 규제 대응 방안 포함

3.3 멀티테넌시 및 사용자 관리

• 여러 부서, 공장, 사용자 그룹을 논리적으로 분리할 수 있는 구조
• 사용자 권한 및 데이터 뷰 제한 기능 필요

4. 구축 방식에 따른 고려사항

방식	장점	유의점
완전 매니지드 클라우드	빠른 구축, 운영 부담 적음	커스터마이징에 제약 가능성
하이브리드 클라우드	민감 데이터는 온프레미스 유지	복잡한 네트워크/보안 설계 필요
멀티 클라우드	공급자 종속성 최소화	데이터 일관성 및 통합 관리 복잡도 증가

5. 마무리하며

GDP는 단순히 데이터를 모으는 것을 넘어, 전사적 데이터 활용 체계를 완성하는 전략적 플랫폼입니다. 아키텍처 설계 단계부터 기업의 현재 시스템, 데이터 특성, 보안 요건 등을 충분히 고려해 최적의 구조를 설계하는 것이 무엇보다 중요합니다.