데이터 저장을 위한 모범 사례

Tulip 내에서 데이터를 최적으로 저장하고 관리하는 방법을 알아보세요.

앱과 마찬가지로, Tulip 내의 데이터도 하나의 시스템으로서 유기적으로 연동되어야 합니다. 사람이나 다른 시스템에 정보를 제공하기 위해 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 하면 가시성이 향상되고, 여러 곳에 데이터가 중복 저장되는 것을 방지할 수 있습니다.

모범 사례

애플리케이션의 데이터 구조를 계획할 때 따라야 할 몇 가지 원칙은 다음과 같습니다:

테이블에 디지털 트윈 구조 적용

디지털 트윈이란 부품, 개체, 기계, 심지어 전체 생산 공정을 동적으로 가상화한 표현 또는 모델을 말합니다. 이는 물리적 대상 자체, 해당 대상의 가상 표현, 그리고 물리적 대상과 가상 대상 간에 데이터를 주고받을 수 있게 해주는 연결 기능으로 구성됩니다.

Tulip 테이블은 생산 현장의 상황을 가능한 한 1:1로 반영해야 합니다.

정보별로 테이블을 구성하세요

테이블의 유형을 파악하고 정의하는 것이 가장 좋습니다. 솔루션 설계 시 어떤 정보가 어떤 테이블에 입력되는지 이해하는 것은 특히 중요합니다.

예를 들어, 튤립의 예시 공통 데이터 모델에 포함된 테이블은 다음 두 가지 범주로 분류됩니다:

테이블 구조 및 설정

테이블과 필드는 단순해야 하며, 저장할 정보의 목적이 명확해야 합니다. 앞서 논의한 테이블 유형(물리적 아티팩트 및 운영 아티팩트)을 활용하면 각 테이블의 목적을 구체적으로 정의할 수 있습니다.

각 테이블의 필드는 아티팩트와 관련된 정보에 따라 달라집니다. 일반적인 원칙으로, 대부분의 테이블에는 상태(또는 이와 유사한) 필드가 포함되어야 합니다. 그 외에 추가할 수 있는 일반적인 필드로는 다음이 있습니다:

• 자재
• 위치/빈
• ID(작업 지시서, 자재, 고객 등)
• 측정값
• 시작일, 요청일 또는 완료일
• 비고
• 사진

계산에 사용하고자 하는 데이터가 있다면 쿼리나 집계 기능을 생성하십시오. 목표와 KPI를 반영한 계산을 통해 현재 운영 현황을 한눈에 파악할 수 있습니다.

명명 규칙

사용하는 테이블 이름과 열 이름은 다른 시민 개발자나 Tulip Analytics의 운영자가 볼 수 있으므로, 소프트웨어 엔지니어가 일반적으로 사용하는 명명 규칙보다는 직관적이고 사람 중심의 이름을 테이블과 테이블 열에 사용해야 합니다. 예를 들어, 테이블 이름은 ‘eqps_tools’ 대신 ‘장비 및 도구’와 같이 지정한 다음, 열 이름은 ‘eqpType’ 대신 ‘장비 유형’과 같이 사용하십시오.

Tulip에서 요소 명명 모범 사례에 대해 자세히 알아보세요.

확장성과 성능을 위한 테이블 최적화

위 링크된 기사에서는 성능이 뛰어나고, 신뢰할 수 있으며, 조합이 가능하고, 확장 가능한 Tulip table 모델을 구현하고 유지 관리하는 데 필요한 기본 사항을 다룹니다.

완료 레코드를 사용할 때

완료 레코드는 ‘앱(App)’ > ‘앱 완료(Complete App)’와 같은 전환을 통해 앱을 완료하거나, ‘모든 앱 데이터 저장(Save All App Data)’ 트리거 동작을 통해 생성됩니다. 과거 데이터는 전통적으로 앱 완료를 통해 추적되며, 각 앱에 로컬로 저장되는 완료 레코드에 저장됩니다.

단순히 처리 이력을 기록하거나 애널리틱스를 통해 해당 데이터를 분석할 목적으로만 데이터를 저장해야 한다면, 완료 레코드가 충분할 뿐만 아니라 이 데이터를 저장하는 가장 쉬운 방법일 것입니다.

완료 레코드에 대해 자세히 알아보세요.

공통 데이터 모델 고려하기

공통 데이터 모델은 Tulip을 성공적으로 활용하는 데 핵심 요소인 ‘조합성(composability)’을 가능하게 합니다. 앱 제품군을 구축할 때는 재사용 가능한 데이터를 통해 앱들을 ‘연결’할 수 있는 기반이 되는 데이터 모델을 갖추는 것이 중요합니다.

공통 데이터 모델 사용에 대해 자세히 알아보세요.

Tulip 공통 데이터 모델로 시작하여 필요에 따라 조정할 수도 있습니다.