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DATA MANAGEMENT

전송한 파일을,
다시 쓸 수 있는 데이터로.

서버, 객체 스토리지, 현장 장비에 흩어진 파일을 하나의 Dataset으로 연결하고,
파일 하나의 이동 경로와 변경 이력까지 그대로 확인합니다.

DATASET

흩어진 파일을,
하나의 Dataset으로.

서버, 객체 스토리지, 현장 장비 등 서로 다른 위치에 있는 파일을 이동하지 않고 하나의 Dataset으로 연결해 관리할 수 있습니다.

Dataset은 파일이 있는 자리를 가리키는 논리적인 묶음입니다. 파일을 한곳으로 복사해 모으지 않습니다.

  • 서버Seoul HQ

    • design.zip
    • spec_document.pdf
    • project_plan.xlsx

  • 객체 스토리지S3 Storage

    • model_data.bin
    • media_assets.zip
    • training_set.tar

  • 엣지 장비Factory Line

    • sensor_logs.csv
    • vision_data.mp4
    • inspection.zip

  • 원격 지점Tokyo Branch

    • reference.pdf
    • manual.zip
    • daily_report.xlsx

Production Dataset여러 위치의 파일, 하나의 논리 Dataset

1,248개 파일, 4개 위치
파일위치크기수정
design.zipSeoul HQ / Server12.8 GB오늘 14:22
model_data.binS3 Storage8.5 GB오늘 13:56
sensor_logs.csvFactory Edge2.4 GB오늘 10:18
reference.pdfTokyo Branch28 MB오늘 08:12

원본 파일은 이동하거나 복사되지 않고, 있던 자리에 그대로 남습니다.

DISTRIBUTED DATASETS

파일이 어디에 있든,
하나처럼 관리합니다.

서버, 객체 스토리지, 현장 장비 등 여러 위치에 있는 파일을 하나의 화면에서 검색하고, 같은 방식으로 관리할 수 있습니다.

  • 다양한 위치의 파일을 한 화면에서

    서로 다른 서버와 스토리지, 현장 장비에 있는 파일을 하나의 Dataset에서 확인하고 관리합니다.

  • 위치에 상관없이 동일한 방식으로

    로컬 서버, 객체 스토리지, 엣지 장비 등 저장 위치가 달라도 같은 인터페이스에서 검색, 선택, 관리할 수 있습니다.

  • 변화하는 환경에도 유연하게

    새로운 장비나 저장소가 추가되어도 기존 Dataset에 쉽게 포함하고 계속 관리할 수 있습니다.

Dataset

  • Production Assets1,248 files, 3 locations
  • Training Data8,420 files, 2 locations
  • Media Archive2,193 files, 4 locations
  • Daily Collection365 files, 5 locations
  • Design Files542 files, 2 locations
이름위치크기유형수정
designSeoul HQ / Server—Folder오늘 14:22
modelS3 Storage—Folder오늘 13:56
simulation_data.zipSeoul HQ / NAS12.8 GBZIP오늘 11:03
sensor_logs.csvFactory Edge2.4 GBCSV오늘 10:18
training_set.tarS3 Storage48.6 GBTAR오늘 09:41
inspection.zipFactory Edge1.6 GBZIP오늘 09:12
reference.pdfSeoul HQ / Server28 MBPDF오늘 08:12
manual.zipS3 Storage5.3 GBZIP어제 17:44

이 Dataset이 사용하는 위치

  • Seoul HQ / Server532 files, 42%
  • S3 Storage428 files, 34%
  • Factory Edge288 files, 23%

DATASET REUSE

한 번 이동한 파일을,
다음 작업에 다시 사용합니다.

수집, 전송, 웹 업로드로 이동한 파일을 Dataset으로 관리하고
다음 전송 작업의 입력으로 그대로 활용할 수 있습니다.

수집 또는 전송

Factory CollectionFactory Line → Center완료

  • machine_log_001.csv2.1 GB
  • machine_log_002.csv2.3 GB
  • inspection_image.zip8.4 GB
  • sensor_data.tar12.6 GB

1,248개 파일 수집 완료

Dataset으로 관리

Production Dataset1,248 files, 3 locations

이름위치크기
machine_logFactory Edge4.4 GB
inspectionSeoul HQ / Server8.4 GB
sensor_data.tarS3 Storage12.6 GB
reference.pdfSeoul HQ / Server28 MB

다음 작업에 재사용

New FlowCenter → GPU Cluster

Source

Production Dataset

Destination

GPU Cluster

  • 변경된 파일만 전송
  • 전송 후 검증
  • 예약 실행

Flow 실행

다음 작업에도 계속 사용

  • 수집한 결과를 그대로

    장비에서 수집한 파일을 바로 Dataset으로 관리합니다.

  • 웹에서 업로드한 파일도

    EX 업로드 파일도 같은 방식으로 관리합니다.

  • 여러 작업에서 재사용

    같은 Dataset을 다양한 전송 작업에 활용합니다.

  • 항상 최신 상태로

    변경된 파일만 선택해 다음 작업에 사용합니다.

FILE TRACE & LINEAGE

파일 하나의 이동 경로까지,
모두 확인합니다.

파일이 어디서 생성되고, 언제 이동했으며, 어떤 작업을 거쳐 전달되었는지 하나의 화면에서 추적할 수 있습니다.

검색 결과 5건

  • model_weights.bin/datasets/ai-training/48.6 GB
  • model_weights_v2.bin/datasets/ai-training/48.6 GB
  • model_config.json/datasets/ai-training/12 KB
  • AI Training Dataset3 files, 78.6 GB
  • Daily Collection365 files, 5 locations

model_weights.bin48.6 GB, AI Training Dataset최종 수정 2025-10-19 14:22

File Journey

전송Data Center2025-10-18 22:07
원본
Seoul HQ / Server
대상
Data Center
전송 결과
완료 (검증됨)
소요 시간
12m 34s
평균 속도
5.9 GB/min
검증
SHA-256, 일치

FILE HISTORY & METADATA

파일이 변경되어도,
모든 기록은 이어집니다.

파일의 메타데이터, 변경 기록, 전송 결과와 검증 정보까지 하나의 화면에서 확인하고 관리할 수 있습니다.

  • 파일 정보와 메타데이터

    파일의 기본 정보, 관련 Dataset, 프로젝트, 업무 태그 등 다양한 메타데이터를 확인합니다.

  • 변경 이력

    파일이 생성되고 이동하고 수정된 전체 이력을 시간순으로 확인할 수 있습니다.

  • 전송 결과와 검증 정보

    각 전송 작업의 결과, 전송 시간, 검증 상태 등 신뢰할 수 있는 기록을 제공합니다.

inspection_data.zip8.4 GB, Factory Collection Dataset

최근 전송 리포트검증 완료

전송 유형
서버 → 서버
원본
Factory Edge
대상
Data Center
전송 용량
8.4 GB
소요 시간
12m 14s
체크섬 (SHA-256)
3f8a2c6e9d…7b1e4d9a3c
검증
통과