시계열 저장 전략

제조 데이터의 대부분은 시계열입니다. 일반 관계형 DB에 그대로 넣으면 금방 한계가 옵니다.

왜 특별한가

• 쓰기가 압도적으로 많고 수정은 거의 없다
• 최근 데이터는 자주, 과거 데이터는 가끔 조회한다
• 시간 범위 집계(평균·최대·다운샘플링)가 주된 질의다

보존 정책 — 전부 원본으로 둘 수 없다

원본 1초 간격    →  최근 3개월 보관
1분 평균/최대/최소 →  최근 2년 보관
1시간 통계        →  영구 보관

주의: 다운샘플링할 때 평균만 남기면 피크가 사라집니다. 설비 진단에서는 피크가 중요하므로 평균·최대·최소·표준편차를 함께 남깁니다.

원본을 언제까지 둬야 하는가

AI 관점에서는 길수록 좋지만 비용이 듭니다. 기준은 이렇게 잡습니다.

• 고장 주기보다 길게: 고장이 6개월에 한 번이면 최소 1~2년치 원본이 있어야 학습이 됩니다
• 고장 전후 구간은 영구 보존: 고장은 드문 자산입니다. 발생하면 그 구간 원본을 따로 아카이브하세요

많은 공장이 "3개월 지나면 삭제" 정책 때문에 정작 필요할 때 고장 데이터가 없습니다.