CDF 데이터 모델 및 리소스 유형
이 단원에서는 Cognite Data Fusion(CDF) 데이터 모델과 데이터를 모델링하고 구성하는 데 사용할 수 있는 다양한 리소스 유형에 대해 알아볼 것입니다.
데이터 모델은 데이터 요소를 구성하며, 데이터 요소가 다른 데이터 요소 및 실세계 엔터티의 속성과 연관되는 방식을 표준화하는 추상 모델입니다. CDF 데이터 모델은 데이터 요소를 정의하고 해당 특성을 지정하며 데이터 요소 간의 관계를 모델링할 수 있게 해주는 리소스 유형을 통해 산업 데이터를 수집합니다. 이러한 다양한 리소스 유형은 데이터를 저장하고 구성하는 데 사용됩니다.
데이터 저장을 위한 리소스 유형
CDF에서 대부분의 리소 스 유형은 다양한 유형의 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 이들을 자세히 살펴보겠습니다.
Assets
자산 리소스 유형부터 시작하겠습니다. 이 유형은 물리적 세계의 개체 또는 개체 그룹의 디지털 표현을 저장합니다.
자산은 다양한 원본의 관련 데이터를 연결하며, 개체의 모든 관련 데이터를 식별하는 데 핵심적 역할을 합니다. 예를 들어, 시계열, 이벤트 및 파일과 같은 다른 모든 리소스 유형은 적어도 하나의 자산에 연결되어야 하며, 각 자산은 많은 리소스 및 리소스 유형에 연결될 수 있습니다.
일반적으로 자산은 계층 구조로 구성됩니다. 예를 들어, 급수 펌프 자산은 공장 자산의 하위 시스템 자산에 속할 수 있습니다.
Time series(시계열)
time series(시계열) 리소스 유형은 일련의 데이터 요소를 시간 순서대로 저장합니다. 시계열의 예로는 급수 펌프 자산의 온도, 한 장소의 월 강수량, 일 평균 제조 결함 수 등이 있습니다.
Events(이벤트)
events(이벤트) 리소스 유형은 일정 시간의 기간 동안 발생하는 정보를 저장합니다. 이벤트는 시작 시간과 종료 시간을 가지며 여러 자산과 관련될 수 있습니다. 예를 들어, 이벤트는 급수 펌프 및 관련 파이프에 대한 두 시간의 유지 관리나 펌프가 검사를 위해 예약된 장래 기간을 설명할 수 있습니다.
Files(파일)
files(파일) 리소스 유형은 하나 이상의 자산과 관련된 정보를 포함하는 문서를 저장합니다. 예를 들어, 파일은 여러 자산이 연결된 방식을 보여주는 배관 및 계측 다이어그램(P&ID)을 포함할 수 있습니다.
3D models(3D 모델)
3D models(3D 모델) 리소스 유형은 자산에 대한 시각적 및 기하학적 데이터와 컨텍스트를 제공하는 파일을 저장합니다. 예를 들어, 펌프 자산을 펌프가 위치한 공장 바닥의 3D 모델과 연결할 수 있습니다.
자산 데이터를 3D로 렌더링하여 표시하는 것은 관심 있는 데이터를 발견하고 찾는 좋은 방법입니다. 분석 결과를 3D로 렌더링하면 데이터를 더 정확하게 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 지난 해 문제가 있었던 모든 장비를 강조 표시할 수 있습니다.
Sequences(시퀀스)
sequences(시퀀스) 리소스 유형은 행 번호로 인덱싱된 일련의 행을 저장합니다. 각 행은 문자열 또는 숫자 데이터가 있는 하나 이상의 열을 포함합니다. 시퀀스의 예로는 성능 곡선과 드릴링에서의 깊이 로그와 같은 다양한 유형의 로그가 있습니다.
데이터 구성을 위한 리소스 유형
더 적은 수의 리소스 유형을 사용하여 저장소 리소스 유형 간의 관계를 구성하고 정의할 수 있습니다.
Relationships(관계)
Relationships(관계) 리소스 유형은 CDF에서 리소스 개체 간의 연결을 나타냅니다. 각 관계는 원본 및 대상 개체 사이의 관계이며 시작 시간과 종료 시간으로 시간적인 제약을 줄 수 있습니다.
관계를 사용하는 한 가지 방법은 표준적인 계층적 자산 구조 외에 다른 구조로 자산을 구성하는 것입니다.
예를 들어, 자산을 물리적 위치를 기준으로 구성하거나 전선이나 파이프를 통한 물리적 연결을 모방하여 자산을 탐색할 수 있는 그래프 구조를 작성할 수 있습니다.
Labels(레이블)
labels(레이블)을 사용하면 관리되는 용어의 미리 정의된 집합을 만들어 자산을 주석 처리하고 그룹화하는 데 사용할 수 있습니다. 레이블을 비즈니스에서 의미가 있는 방식으로 구성할 수 있으며, 이를 통해 원하는 대상을 더 쉽게 찾을 수 있습니다.
예를 들어, _펌프_라는 레이블을 생성하고 펌프를 나타내는 모든 자산 리소스에 적용한 다음 펌프만 표시하도록 자산을 필터링할 수 있습니다.
Data sets(데이터 집합)
data set(데이터 집합)은 데이터 개체에 대한 컨테이너이며 포함된 데이터와 관련된 정보의 메타데이터를 유지합니다. 데이터 집합은 데이터 원본에 따라 데이터를 그룹화하고 추적합니다. 예를 들어, 데이터 집합 메타데이터를 사용하여 데이터를 책임지는 담당자를 문서화하고, 설명서 파일을 업로드하고, 데이터 계보를 설명할 수 있습니다.
데이터 집합은 데이터 거버넌스 정책을 설계하고 구현하는 데 필수적인 역할을 하며, 이 정책이 다음 단원의 주제이기도 합니다.