램프 아래에서 서버를 수리하는 엔지니어

[제조 AI 시리즈 — 트러블슈팅 편] 279TB 제조 데이터 수집 트러블슈팅 — 하드웨어 한계부터 정합성 보장까지

가상화 기반 Edge 배포 · Pub/Sub Payload 한계 우회 · 멱등성 기반 정합성 확보 파일럿 현장의 돌발 변수와 클라우드 한계를 극복한 MDE 최적화 과정 Cloud Tech Unit · GCP Delivery SA 3 윤성재 | 2026-02-23 문제 정의 — 진흙탕 속의 엔지니어링 아키텍처 설계도가 아무리 완벽해도, 제조 현장의 랙 마운트 서버와 네트워크 케이블 앞에서는 무용지물이 되곤 합니다. 지난 글에서 ‘우아한’ 아키텍처를 다뤘다면, 이번에는 파일럿 기간 동안 현장 엔지니어들이 온몸으로 부딪혀야 했던 진흙탕 같은 트러블슈팅 과정을 다룹니다. ...

2026년 2월 26일 · 7 분 · 윤성재
광섬유 통신 장비가 설치된 데이터센터 랙

[제조 AI 시리즈 — 아키텍처 편] 279TB 수집을 위한 MDE 아키텍처 설계 — 8개 공장 Edge-to-Cloud 파이프라인 구축기

250+ 산업 프로토콜 지원 · Edge-to-Cloud 파이프라인 · 물리적 수준의 프로젝트 격리 보안과 비용의 Trade-off를 고려한 Manufacturing Data Engine 실전 구축기 Cloud Tech Unit · GCP Delivery SA 3 윤성재 | 2026-02-23 사업 배경 — PINN 모델 기반 융합데이터 플랫폼 제조 산업의 디지털 전환(DX)에 있어 가장 큰 허들은 현장의 IT와 OT 데이터를 클라우드로 안전하고 끊김 없이 옮기는 ‘라스트 마일(Last Mile)‘에 있습니다. 이 글은 대한민국 정부 주도로 진행된 ‘2025년 PINN(Physics-Informed Neural Networks) 모델 제조 융합데이터 수집·실증 사업’의 클라우드 인프라 파트너로서, 8개 제조 기업의 이기종 데이터를 Google Cloud Manufacturing Data Engine(MDE) 기반으로 통합 구축한 사례를 다룹니다. ...

2026년 2월 25일 · 5 분 · 윤성재