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스마트 팩토리 센서 데이터 DB 설계 후기
스마트 팩토리 센서 데이터 DB 설계 후기
제조업 IoT 프로젝트에서 수천 개 센서 데이터를 처리하는 시계열 DB 설계 경험담. TimescaleDB, 파티셔닝, 다운샘플링 노하우.
럿지 AI 팀2025-01-1210분
제조업 IoT 센서 데이터 설계
스마트 팩토리 프로젝트에서 수천 개 센서의 데이터를 저장하고 분석하는 시스템을 구축했습니다. 초당 수만 건의 데이터 수집, 실시간 이상 탐지, 장기 보관 및 분석까지 모든 요구사항을 충족하는 DB 설계가 필요했습니다.
🏭
센서 데이터
초당 10,000건+
⏰
시계열 DB
TimescaleDB
📊
실시간 분석
이상 탐지
IoT DB 설계 패턴
시계열 파티셔닝
날짜/시간 기반 자동 파티셔닝, 오래된 데이터 자동 아카이빙.
다운샘플링
원본 데이터 → 분/시간/일 단위 집계. 장기 분석 최적화.
센서 메타데이터 분리
센서 정보 별도 관리, 측정값 테이블 경량화.
설계 적용 결과
10K/s
센서 데이터
5년
데이터 보관
<100ms
조회 응답
-70%
스토리지 비용
IoT DB 설계 핵심
"시계열 데이터는 일반 RDBMS 패턴과 완전히 다릅니다. 전용 패턴을 익히세요."
파티셔닝 + 다운샘플링 + 메타데이터 분리 = 효율적인 IoT DB