장기 모니터링을 위한 데이터 저장·관리 전략

1. 데이터 수집 및 저장 아키텍처 설계

키워드: 데이터수집, 객체스토리지
장기 모니터링을 위해 드론·위성·센서가 생성하는 대용량 시계열 데이터를 안정적으로 데이터수집하고 객체스토리지에 저장하는 구조가 필요합니다. 첫째, 원시 영상(4K GeoTIFF), 포인트클라우드(LAZ), 메타데이터(JSON/CSV)는 AWS S3 버킷에 ‘raw/연도=YYYY/월=MM/일=DD/’ 폴더 구조로 업로드됩니다. 예컨대 2025년 7월 10일 데이터는 raw/연도=2025/월=07/일=10/ 경로에 저장합니다. 둘째, 수집된 원본 파일은 ETag·MD5 체크섬으로 무결성을 검증하며, 객체 수명주기 정책(Lifecycle Policy)을 통해 1년 후 ‘standard-IA’ 스토리지 클래스, 3년 후 ‘Glacier Deep Archive’로 자동 이전됩니다. 이 과정을 통해 초기 2년간 자주 접근되는 데이터는 저지연 스토리지에 유지하면서, 장기 보존 데이터 비용을 최대 75% 절감할 수 있습니다. 셋째, DynamoDB 테이블에 각 객체의 메타정보(촬영일시, GCP 좌표, 센서종류, 파일크기)를 인덱싱하여, 연도·월·구간 단위로 신속 조회할 수 있도록 설계합니다.

 

2. 시계열 DB 및 메타데이터 카탈로그

 

키워드: 시계열DB, 메타데이터
장기 변수(DSM 높이변화, 침식량, 침식속도)를 분석하기 위해 시계열DB(Amazon Timestream, InfluxDB)를 도입합니다. 월별, 분기별, 연도별로 Δh(cm), ΔV(m³) 등의 시계열 레코드를 10분, 1시간, 1일 해상도로 저장하며, 예컨대 하루 144 레코드(10분 간격)×365일 = 약 52,560 레코드를 연간 보관합니다. 이와 별도로 PostgreSQL+PostGIS를 메타데이터 카탈로그로 활용해, 프로젝트명, 관측구간, GCP 좌표, 기상조건, 분석모델 버전 등을 속성 테이블로 관리합니다. 메타데이터 카탈로그는 API를 통해 자동 업데이트되며, 연도·구간·조건별 검색 쿼리를 초당 100건까지 처리할 수 있도록 인덱스를 최적화합니다. 이 중복 저장 구조를 통해 대용량 시계열 데이터와 세부 메타정보를 분리·관리하며, SQL과 Time-Series 쿼리를 유연하게 결합할 수 있습니다.

 

3. 백업·버전관리 및 데이터 거버넌스

 

키워드: 백업전략, 거버넌스
장기 데이터 보존을 위한 백업전략으로는 객체스토리지와 온프레미스 백업을 병행합니다. S3 버킷의 크로스리전 복제(CRR)를 통해 Primary 리전 외 Secondary 리전에도 동일 데이터를 24시간 이내 동기화하며, 연 1회 전체 버킷 스냅샷을 Glacier Deep Archive에 보관합니다. 시계열DB 데이터는 하루 단위 스냅샷을 RDS Snapshot으로 저장하고, 30일 보존 정책을 적용합니다. 코드·파이프라인 정의는 GitLab/GitHub에 저장하되, Git LFS로 대용량 메타시리얼라이즈 파일(CSV, JSON)을 분리 관리합니다. 데이터거버넌스 차원에서는 모든 데이터 수명주기 이벤트(수집·변환·이관·삭제)에 대해 감사 로그(Audit Log)를 CloudTrail에 기록하고, 연도·이벤트 유형별로 90일간 보존합니다. 데이터 접근은 최소 권한 원칙(Least Privilege)을 적용, IAM 역할(Role)별 S3·DynamoDB·RDS 권한을 세분화하여 보안성을 강화합니다.

 

4. 접근성·분석 최적화 및 비용 관리

 

키워드: 데이터접근, 비용최적화
장기 데이터에 대한 데이터접근과 분석 효율을 높이기 위해 다음 전략을 적용합니다. 첫째, Athena와 같은 서버리스 쿼리 서비스로 S3에 저장된 CSV/Parquet 파일을 SQL로 조회할 수 있도록 Parquet 포맷으로 변환·저장합니다. 연도별 Parquet 파일 크기는 원본 대비 30% 수준으로 절감되어 쿼리 비용을 50% 이상 낮춥니다. 둘째, 자주 사용하는 최근 2년치 데이터는 ‘hot’ 테이블에 유지하고, 3년 이전은 ‘cold’ 테이블로 파티셔닝해 쿼리 범위를 제한하며, cold 테이블 조회 시 비용 크레딧을 70% 할인 적용하도록 정책화합니다. 셋째, 비용 최적화를 위해 예약 인스턴스(RI) 비율 60%, 스팟 인스턴스 20%, 온디맨드 20% 조합으로 컴퓨팅 리소스를 운영하며, 월별 비용 모니터링 대시보드를 통해 예산 초과 알림(CPU 사용률 70% 이상, 스토리지 비용 변동 ±10%)을 설정합니다. 이를 통해 연간 스토리지·컴퓨팅 비용을 40% 절감하면서도 안정적이고 민첩한 장기 모니터링 데이터 관리 체계를 유지할 수 있습니다.