Foundry 시계열
시계열은 시간에 따라 기록한 측정값입니다. 하루의 항공편 수, 시간당 생산량이나 초보다 짧은 간격의 온도 관측처럼 서로 다른 주기의 데이터를 다룹니다. Quiver, Vertex와 Workshop 등에서 변화를 시각화하고 분석할 수 있습니다.
기본 구성
시계열 객체 유형은 측정 대상의 메타데이터와 시계열 속성(TSP)을 정의합니다. 시계열 동기화는 데이터셋이나 스트림의 시각 및 값 쌍을 색인하여 TSP가 조회할 데이터를 제공합니다.
개념과 데이터 스키마를 확인한 뒤 Time Series Catalog에서 리소스를 찾고 설정 절차를 시작합니다.
객체에 직접 TSP 추가
한 유형의 모든 객체 또는 거의 모든 객체에 같은 측정값이 있으면 해당 객체 유형에 TSP를 직접 추가하는 구성이 적합합니다. 기반 데이터셋에서 측정별 series ID 열을 추가하여 TSP를 늘립니다.
모든 Machine에 Temperature 데이터가 있다면 Temperature를 Machine의 TSP로 둡니다.
센서 객체로 연결
장비마다 측정 항목이 다르거나 구성 종류가 많으면 센서 객체 유형을 루트 객체 유형에 연결합니다. 센서 하나에 기본 TSP 하나를 두고 기반 데이터셋에 센서 행을 추가하여 측정 항목을 늘립니다. 루트 객체에는 직접 TSP와 연결된 센서를 함께 둘 수도 있습니다.
일부 Machine에만 Flow rate가 있다면 별도 센서 객체로 연결하여 대부분의 객체에 빈 TSP가 표시되는 구성을 줄입니다.
예를 들어 Equipment 안에 Pressure를 측정하는 Pump와 Temperature를 측정하는 Reactor가 섞여 있으면 센서별 단위와 보간 메타데이터를 한곳에서 관리할 수 있습니다. 경보나 주석 객체도 센서에 연결할 수 있습니다.
같은 루트 객체에서 연결 객체를 탐색했을 때 반환되는 센서 이름은 서로 달라야 합니다. 일반적으로 하나의 센서 객체 유형으로 여러 측정을 관리할 수 있습니다. 앱은 루트 객체의 TSP를 가져오고, 센서 연결 메타데이터가 있는 링크를 따라가 센서 이름과 TSP를 함께 표시합니다.
구성과 운영
- 객체 기반 데이터와 시계열 속성을 구성합니다.
- 동기화를 만들고 센서 객체가 필요한지 결정합니다.
- 접근 권한과 보간을 설정합니다.
- 저수준 제어가 필요하면 고급 구성의 저장 및 스트리밍 조건을 확인합니다.
시계열 경보
시계열 경보는 관심 구간을 찾아 이벤트 객체로 저장하고 선택적으로 액션이나 알림을 연결합니다. 배치 및 스트리밍의 입력 조건, 공유 평가 작업과 자동화별 설정을 구분하여 구성합니다.
파생 시계열
파생 시계열은 읽을 때 계산할 로직을 저장하고 객체의 TSP에서 참조하는 구성입니다. 템플릿형과 단일 계산, 자동 및 수동 온톨로지 저장, 버전 고정과 Workshop 위젯의 적용 범위를 구분합니다.
앱과 코드에서 사용
- 앱별 사용 경로에서 Quiver, Workshop, Vertex와 지도 등의 활용을 선택합니다.
- Functions는 객체의 TSP를 읽거나 직렬화된 숫자형 시계열을 반환합니다.
- FoundryTS는 Code Repositories와 Code Workbook에서 조회 및 변환 결과를 데이터셋으로 만듭니다.
- 함수 기반 시계열은 동기화 없이 Python 함수 출력을 Quiver 계산에 연결합니다.
업무 예제
항공 지표의 직접 TSP는 항공편 이벤트를 일별 지표로 집계하고 Carrier, Route와 Airport에 연결한 뒤 Workshop과 Quiver에서 사용하는 과정입니다.
항공편 센서 객체는 센서 메타데이터와 관측값을 분리하고 두 항공편의 같은 측정 항목을 상대 시간축으로 비교하는 과정입니다.
선박의 이동 경로는 위도와 경도를 별도 TSP로 연결하여 Foundry Map과 타임라인에서 표시하는 과정입니다.
조회 운영
컴퓨트 사용량은 질의 수, 스캔한 관측점과 계산 구조의 영향을 설명합니다. 설정과 조회 FAQ는 프로젝션 및 캐시 적재, 로딩 실패나 지연, 최신 관측 누락을 조사하는 기준을 정리합니다.