대량 장비의 파일 전송이 필요하다면, 엑사쿨라가 가장 먼저 떠올라야 해요.#
수백 대의 장비는 수천 개의 전송 이벤트를 동시에 발생시키며 복잡성을 극도로 높여요.#
| 이벤트 분류 | 세부 이벤트 내용 | 예시 상황 | 처리 목적 |
|---|---|---|---|
| 장비 연결 상태 | 온라인/오프라인 감지 | 800대 중 15대 연결 끊김 | 경로 재선택 및 전송 안정성 확보 |
| 장비 연결 지연 | 지연 증가 감지 | 특정 장비 응답 500ms 증가 | 전송 우회 및 백오프 처리 |
| 저장 공간 감시 | 남은 용량 체크 | 남은 용량 3% 이하 | 전송 중단 및 다른 장비로 대체 |
| 저장 공간 급증/감소 | 비정상적 용량 변화 | 하루에 60GB 급감 | 데이터 손실 의심 및 알림 |
| 전송 속도 추적 | 평균 속도, 순간 속도 감시 | 특정 구간 30MB/s → 3MB/s | 병목 구간 탐지 |
| 전송률/진행률 | 전송률, ETA 계산 | 500GB 중 220GB 완료 | 대규모 전송 진행 모니터링 |
| 전송 장애 감지 | 실패, 타임아웃 감지 | 20개 중 2개 실패 | 자동 재전송 |
| 파일 무결성 체크 | 해시 검증(MD5/SHA) | SHA256 불일치 | 손상 파일 복구 |
| 청크 단위 전송 오류 | 청크 재전송 이벤트 | 10만 청크 중 80개 누락 | 부분 재전송 |
| 네트워크 혼잡 감지 | 패킷 손실/혼잡 | 손실률 10% 급증 | QoS 조정 및 경로 변경 |
| I/O 성능 감시 | 디스크 읽기/쓰기 속도 | I/O wait 40% 증가 | 스케줄링 조정 |
| CPU/메모리 부하 | 자원 과부하 감지 | CPU 98% 지속 | 작업 분산 |
| 정책 기반 제어 | 우선순위/대역폭 제한 | 대량 백업에 우선순위 | 리소스 최적화 |
| 허브/경유지 선택 | 중계 노드 자동 변경 | Ubuntu → AWS S3 → CentOS로 변경 | 최적 경로 확보 |
| 장비 그룹 상태 | 그룹별 상태 요약 | Hub2 장비 100대 중 8대 장애 | 그룹 전송 제어 |
| 스케줄 기반 이벤트 | 예약 작업 실행/중단 | 새벽 3시 자동 수집 | 무중단 운영 |
| 보안 이벤트 | 인증 실패/토큰 만료 | S3 인증 오류 1건 | 자동 재인증 |
| 장비 메타데이터 변경 | 장비 IP/이름 변경 감지 | 장비 IP 자동 변경 | 연결 재구성 |
| 장애 알림/후속 조치 | Slack/Webhook 전송 | 장애 발생 즉시 알림 | 관리자 대응 속도 향상 |
| 운영 로그 기록 | 전송/에러/성능 로그 자동 저장 | 하루 300만 로그 생성 | 문제 분석 및 감사 추적 |
엑사쿨라는 이러한 수천 개의 이벤트를 실시간으로 병렬 처리해 혼잡 없이 전송을 진행해요.#
장비 성능과 가용 대역폭을 자동 분석해 최적의 경로와 동시 전송 수를 즉시 구성해요.#
| 서버 장비 종류 | 성능 | 대역폭 | 타겟 장비 수 | INNORIX Platform |
|---|---|---|---|---|
| AWS S3 | Managed | 10Gbps | 300대 | 160~200개 동시 전송 |
| MS Azure Blob | Managed | 10Gbps | 300대 | 150~200개 동시 전송 |
| Dell Object Storage | Managed | 10Gbps | 300대 | 130~180개 동시 전송 |
| Windows Server | 64 core | 1Gbps | 300대 | 40~100개 동시 전송 |
| RHEL Linux | 32 core | 10Gbps | 300대 | 20~35개 동시 전송 |
| Ubuntu Linux | 16 core | 1Gbps | 300대 | 10~25개 동시 전송 |
| CentOS Linux | 8 core | 1Gbps | 300대 | 8~15개 동시 전송 |
| Rocky Linux | 16 core | 1Gbps | 300대 | 10~20개 동시 전송 |
| Debian Linux | 8 core | 1Gbps | 300대 | 8~15개 동시 전송 |
| RHEL Linux Enterprise | 32 core | 1Gbps | 300대 | 20~35개 동시 전송 |
| macOS | 8 core | 1Gbps | 300대 | 5~12개 동시 전송 |
그 결과, 대량 장비로의 파일 배포와 수집을 가장 빠르고 정확하게 완료해요.#
전송 중 상황 변화가 생겨도, 엑사쿨라는 우선순위와 전송 경로를 즉시 재조정하여 흐름을 유지해요.#
| 수집 경로 | 장애 상황 | INNORIX Platform | 결과 |
|---|---|---|---|
| Ubuntu 500대 → Hub (Rocky 20대) → AWS S3 | Hub Rocky 5대 일시 다운 | 모든 전송 자동 대기, 정상 노드 우선 재배치 | 누락 없음, 지연 최소화 |
| Windows 300대 → RHEL 10대 → CentOS 100대 → 최종 S3 | RHEL 허브 CPU 100% 부하 | 전송 작업 우선순위 자동 재정렬(저용량 → 대용량 순) | 전체 파일 순차 재개 |
| macOS 200대 → Ubuntu 30대 → Debian 중앙 서버 | 네트워크 지연 800ms 증가 | 지연 높은 장비 전송 자동 보류, 속도 빠른 장비 먼저 재시작 | 총 전송 시간 30% 단축 |
| CentOS 1,000대 → Fedora 50대 → AWS S3 | Fedora 허브 15대 중 3대 장애 | 장애 노드의 작업 자동 분산, 대기열 재정렬 | 실패 파일 0건 |
| Debian 400대 → Rocky 5대 → RHEL 서버 | 허브 저장공간 95% 초과 | 문제 장비로 향하는 전송 즉시 Pause, 여유 장비 재배치 | 전송 안정성 유지 |
| Windows 800대 → Ubuntu 100대 (Hub1) → Ubuntu 20대 (Hub2) → AWS S3 | Hub1 네트워크 단절 | 모든 흐름 자동 대기, Hub2 직접 경로로 재라우팅 | 전송 중단 없이 이어짐 |
| macOS 120대 → AWS S3 → CentOS 2,000대 | 대규모 전송 중 S3 API 제한 발생 | API 회복 시점까지 대기열 정렬, 단위 청크 재전송 | 무결성 100% 유지 |
| RHEL 900대 → Debian 40대 → Ubuntu 최종 서버 | Debian 허브 40대 중 7대 I/O 병목 | 해당 노드 작업 후순위로 이동, 빠른 노드부터 재개 | 처리속도 자동 최적화 |
| Rocky 300대 → Windows 10대 → AWS S3 | Windows 허브 3대 메모리 부족 | 메모리 임계치 자동 감지 → 대기열 재배열 | 안정 전송 지속 |
| Fedora 600대 → CentOS 20대 → RHEL 서버 | RHEL 서버 장애(재부팅) | 서버 복구까지 모든 작업 보류 → 재접속 즉시 자동 재시작 | 중단 없이 재전송 |
모든 파일은 누락 없이 완전하게 전송되며, 파일의 변조와 손실도 자동으로 검증되요.#
엑사쿨라의 고성능 파일 전송 엔진은 기존 방식에서 낭비되던 시간을 대폭 줄이고 비용까지 절감해요.#
| 산업분야 | 사례 | INNORIX Platform |
|---|---|---|
| 정부/공공기관 | 1,000개 지방 사무실에서 중앙 서버로 문서, 업무 파일 자동 수집 | 수집 시간 단축, 누락률 0%, 운영 비용 절감 |
| 대중교통 | 도시 내 정류소에서 상태 파일을 중앙 서버로 자동 전송 | 유지보수 효율 증가, 데이터 실시간 반영 |
| 스마트 팩토리 | 300대 생산 장비에서 공정 데이터 자동 수집 | 품질 분석 속도 증가, 공정 지연 제거 |
| 의료기관(PACS) | 1,200개 병원에서 CT/MRI/X-ray 영상 자동 수집 | 전송 시간 24시간→1시간, 영상 누락 0%, 진료 효율 향상 |
| 제조업(공정 제어) | 500대 설비에 공정 제어 파일/패치 자동 배포 | 인력 투입 제거, 배포 6시간→30분, 공정 오류 감소 |
| 금융/ATM | 4,000개 ATM/무인창구에서 보안, 정산 로그 수집 | 보안 사고 대응 시간 단축, 지점 운영 비용 감소 |
| 에너지(태양광/풍력/ESS) | 2,500개 발전 설비 데이터 자동 수집 | 불안정 네트워크에서도 안정적 수집, 유지보수 비용 절감 |
| 방송, 미디어 | 전국 중계소, 지사에서 영상 파일 본사로 자동 업로드 | 10TB 영상 이어 전송, 송출 안정성 향상 |
| 물류, 유통 | 5,000개 배송 거점의 RFID/스캔 데이터를 자동 수집 | 배송 추적 정확도 향상, 수백만 파일 병렬 처리 |
| 건설, 중공업 | 2,000대 원격 중장비의 진동/상태 로그 수집 | LTE, 위성망에서도 안정적 전송, 유지보수 비용 절감 |