USE CASES/GDB 사용 사례

AgensGraph Use Case #7. 자산 관리 시스템편 - 장애 분석 및 모니터링 시스템

(주)비트나인 2018. 11. 13. 17:03



AgensGraph Use Case #7. 자산 관리 시스템편 -  장애 분석 및 모니터링 시스템


안녕하세요. 국내 유일 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문기업 비트나인입니다.

AgensGraph의 일곱 번 째 Use case로 D 에너지 기업의 자산 관리 시스템 - 장애 분석 및 모니터링 시스템 적용 사례를 소개해 드리고자 합니다.




Background

다수의 에너지 공급 기업은 자산 관리 시스템을 구성하고 있으나, 무수히 많은 장비 중에 발생하는 장애로 에너지를 안정적으로 공급하는 데 어려움을 겪으며, 지금도 장애 대응에 막대한 시간과 비용을 쏟아붓고 있습니다. 특히, 장애가 발생한 장비 계층(Layer)과 그 계층 소속 장비 중 문제를 일으킨 기기를 빠르게 파악하는 방법이 없다면 기업의 시설 관리 비용은 증가하고 사용자의 에너지 사용량을 정확하게 측정하기 어렵습니다.



Challenge

D 기업은 안정적인 에너지 공급을 위해 데이터 수집 인프라를 구축하였으며, 계층 별로 무수히 많은 장비들이 구성되어 있습니다. 에너지 사용처에서 사용자가 기기를 가동하기 시작하면 그 전력 사용 정보 데이터를 송/수신하는 모뎀(Modem) 계층, 공공시설 또는 지하에 설치되어 데이터 흐름을 통제하는 데이터 통제(Data Control Unit) 계층, 그리고 기업에 존재하는 관제운영(Front End Processor) 계층을 거쳐 기업 서버로 수집됩니다. 문제는 이 과정에서 정확히 어떤 장비에 어떤 장애가 발생했는지 확인하려면 오랜 시간이 걸린다는 점입니다.


D 기업은 모든 장비 계층에서 수집된 어마어마한 양의 로그 데이터가 있었지만 이를 저장하고 관리하는 빅데이터 시스템이 없었고, 장비들이 서로 복잡하게 연결된 네트워크를 빠르게 분석해 수리가 필요한 장비를 신속하게 파악하는 데이터 모델과 분석 기술이 부족했습니다. 장비 네트워크 정보가 담긴 모든 로그 데이터는 전통적인 관계형 데이터베이스에 저장되었기 때문에 거대한 네트워크 형태의 데이터를 처리하기에는 충분하지 않았습니다.



Solution

첫 번째로, Bitnine은 하둡 에코 시스템(Apache Hadoop)에 모든 로그 데이터를 저장한 다음, Bitnine의 그래프 데이터베이스인 AgensGraph를 사용해 현실의 각 장비는 그래프 모델에서 하나의 ‘점’으로 표현되고 장비 간의 관계는 ‘선’으로 표현되어 여러 장비가 서로 연결된 ‘그래프’ 형태로 관리하는 시스템을 구축했습니다.


Bitnine은 D 기업의 장비 네트워크를 시각화하는 플랫폼을 제공했습니다. 이 플랫폼은 인프라 전체 구조와 현황을 한눈에 파악하면서 동시에 장비 하나하나의 상태도 확인할 수 있는 시각화 정보를 제공할 뿐만 아니라 수 많은 장비를 유지하고 관리하는 데 필요한 모든 활동을 관리하고 그 활동 이력을 기록합니다.


그리고 이러한 플랫폼을 바탕으로 D 기업이 장애를 상세하게 분석하는 체계를 구축했습니다. 이 체계를 사용하면 온도가 허용 범위를 초과하거나 네트워크 속도가 지나치게 느려지는 장비를 바로 발견해 분석할 수 있게 됩니다. 또 장애 패턴을 인공지능 모델에 학습시켜 활용함으로써 단순히 장애를 “관리”하는 것이 아니라 장애를 “예방”할 수 있는 기반을 제공합니다.



Benefits


D 기업에게 Bitnine이 제공한 솔루션의 핵심은 현실에서 물리적으로 서로 복잡하게 연결된 장비들을 그래프 모델을 사용해 DB에서도 현실 세계 모습 그대로 관리하는 플랫폼입니다. 관계형 데이터베이스를 벗어나 그래프 데이터베이스를 사용하면 장비 네트워크가 복잡해져도 전체 장비를 조회하는 시간은 큰 차이가 없습니다. 따라서 D 기업은 대규모 장비 망에서 문제가 발생한 장비를 찾고 그 장비의 상태, 수리 이력을 빠르게 조회할 수 있습니다.


그리고 그래프로 저장된 장비 데이터에 다양한 그래프 알고리즘과 분석 기법을 적용함으로써 장애가 발생하는 패턴을 학습할 수 있고, 이로써 장애가 발생할 징후를 사전에 인지하고 이를 예방할 수 있습니다.


AgensGraph를 활용한 장애 분석 체계(자산 관리 시스템)는 대규모 장비 네트워크에 발생하는 장애를 중앙에서 쉽게 관리하고 모니터링하는 역량을 제공한다는 점에서 에너지 산업뿐 아니라 통신, 스마트 팩토리, 도로 네트워크 등 다방면에 걸쳐 활용될 수 있습니다.






지금까지 D 기업의 자산 관리 시스템 - 장애 분석 모니터링 시스템 사례를 간략히 설명해드렸습니다. 비트나인 홈페이지 방문 시, 좀 더 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다.



자산 관리 시스템 - 장애 분석 및 모니터링 시스템 Use case 자세히 보기


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