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비정형 현실 데이터를 구조화된 시스템으로 전환하는 통합 설계 패턴 구축
What I’ve Been Building: Systems, AI, and Real-World Data
AI 요약
Context
물리적 객체, 디지털 문서, 센서 데이터 등 다양한 형태의 비정형 입력값이 존재하는 환경에서 일관된 데이터 처리 구조의 부재로 인한 시스템 복잡성 증가 상황.
Technical Solution
- 비정형 입력을 구조화된 데이터로 변환하는 Ingestion 단계의 표준화 설계를 통한 데이터 일관성 확보
- MCP(Model Context Protocol) 도입을 통한 AI Agent Workflow와 데이터 파이프라인 간의 Glue Code 제거 및 인터페이스 단일화
- 물리적 객체의 디지털 트윈화를 위한 데이터 캡처 및 변환 파이프라인 구축으로 실물-디지털 간 동기화 구조 설계
- 데이터의 유입, 변환, 저장, 검색으로 이어지는 공통 아키텍처 패턴 적용을 통한 도메인 간 설계 복잡도 감소
- 정적 데이터와 동적 데이터(Motion, Behavior)를 통합 처리하는 범용 데이터 모델링 적용
실천 포인트
- 데이터 유입 경로의 표준화 여부를 검토하여 입력 소스 변경에 따른 영향도 최소화 - MCP와 같은 표준 프로토콜을 활용해 AI 모델과 외부 데이터 소스 간의 결합도를 낮추는 인터페이스 설계 적용 - 도메인 특화 로직과 시스템 공통 로직(Storage, Retrieval)을 분리하여 재사용 가능한 아키텍처 패턴 정의