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제조업
클라우드 마이그레이션
글로벌 생산 시스템
클라우드 통합
A 자동차 부품사가 전 세계 15개 공장의 생산 시스템을 AWS 클라우드로 통합하여 실시간 모니터링과 데이터 분석 체계를 구축한 성공 사례입니다.
프로젝트 개요
고객사
A 자동차 부품사
프로젝트 기간
2023.03 - 2023.11 (8개월)
프로젝트 팀
12명 (클라우드 아키텍트, 데브옵스 엔지니어)
주요 목표
글로벌 생산 시스템 통합 및 실시간 모니터링
주요 성과 지표
45%
인프라 비용 절감
연간 12억원 → 6.6억원
3.2x
시스템 성능 향상
응답 시간 68% 단축
80%
배포 속도 단축
주 단위 → 일 단위 배포
99.9%
시스템 가용성
연간 다운타임 8.76시간
당면 과제
분산된 생산 시스템
전 세계 15개 공장이 각각 독립적인 시스템으로 운영되어 통합 관리와 실시간 모니터링이 불가능했습니다.
- 공장별 서로 다른 시스템과 데이터 형식
- 실시간 생산 현황 파악 어려움
- 글로벌 차원의 생산 최적화 한계
높은 인프라 운영 비용
각 공장마다 별도의 서버 인프라를 운영하여 하드웨어 구매, 유지보수, 전력비 등 막대한 비용이 발생했습니다.
- 연간 12억원의 인프라 운영비
- 노후화된 하드웨어 교체 비용 부담
- 공장별 IT 인력 운영의 비효율성
확장성 및 유연성 부족
급변하는 시장 상황에 대응하기 위한 시스템 확장이나 새로운 기능 추가가 어려웠습니다.
- 신규 공장 시스템 구축에 6개월 이상 소요
- 시스템 업그레이드 시 장시간 다운타임
- 새로운 비즈니스 요구사항 반영 지연
DXcloud 솔루션
AWS 기반 통합 클라우드 플랫폼
전 세계 15개 공장의 생산 시스템을 AWS 클라우드로 통합하여 단일 플랫폼에서 관리할 수 있는 체계를 구축했습니다.
- Multi-Region 아키텍처로 글로벌 서비스 제공
- 표준화된 데이터 모델과 API 구조
- 실시간 데이터 동기화 및 통합 대시보드
무중단 마이그레이션 전략
생산 중단 없이 단계적으로 시스템을 클라우드로 이전하는 Blue-Green 배포 방식을 적용했습니다.
- 공장별 순차적 마이그레이션으로 리스크 최소화
- 실시간 데이터 복제 및 동기화
- 즉시 롤백 가능한 안전장치 구축
IoT 기반 실시간 모니터링
생산 장비의 IoT 센서 데이터를 실시간으로 수집하여 예측 정비와 품질 관리를 자동화했습니다.
- AWS IoT Core를 통한 대용량 센서 데이터 처리
- 머신러닝 기반 이상 징후 조기 탐지
- 모바일 앱을 통한 실시간 알림 시스템
구현 과정
1
현황 분석 및 설계
기존 시스템 분석 및 클라우드 아키텍처 설계
1개월
2
파일럿 구축
1개 공장 대상 파일럿 시스템 구축 및 검증
2개월
3
단계적 마이그레이션
나머지 14개 공장 순차적 마이그레이션
4개월
4
최적화 및 안정화
성능 최적화 및 운영 프로세스 정립
1개월
기술 스택
클라우드 인프라
AWS EC2
컴퓨팅
AWS RDS
데이터베이스
AWS S3
스토리지
AWS VPC
네트워킹
데이터 & IoT
AWS IoT Core
IoT 플랫폼
Amazon Kinesis
스트리밍
Amazon Redshift
데이터웨어하우스
Amazon SageMaker
머신러닝
DevOps & 모니터링
AWS CodePipeline
CI/CD
Amazon CloudWatch
모니터링
AWS CloudFormation
IaC
Amazon SNS
알림
"DXcloud의 전문성 덕분에 글로벌 생산 시스템을 성공적으로 클라우드로 전환할 수 있었습니다. 특히 무중단 마이그레이션 방법론이 인상적이었고, 실시간 모니터링 시스템으로 생산 효율성이 크게 향상되었습니다. 이제 전 세계 어디서든 생산 현황을 실시간으로 파악하고 즉시 대응할 수 있게 되었습니다."
김
김철수
IT 본부장
A 자동차 부품사