이 지침은 공급망 운영 데이터 허브를 구축하기 위한 아키텍처 옵션을 보여줍니다. 허브는 계획 및 실행에 대한 내부 소스와 배송 추적에 대한 외부 소스를 비롯한 수천 개의 서로 다른 소스로부터 데이터를 수집합니다. 그런 다음, 허브는 조합된 단일 데이터 뷰를 생성합니다. 다양한 기업 및 실행 시스템의 데이터에 대한 가시성을 사용하여 수요 예측, 인벤토리, 조달에 대한 실시간 계획을 세울 수 있습니다. 데이터 허브를 활용하면 공급망 조직이 배송 시간을 개선하고 고객 만족도를 더 높이는 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.
아키텍처 다이어그램
1단계
공급망 데이터는 전사적 자원 관리(ERP) 및 고객 관계 관리(CRM) SaaS(Software-as-a Service) 애플리케이션, 제조 현장 엣지 디바이스, 로그, 스트리밍 미디어, 소셜 미디어 등 기업 전반의 다양한 데이터 소스에서 수집됩니다.
2단계
데이터 소스 유형에 따라 AWS Database Migration Service(AWS DMS), AWS DataSync, Amazon Kinesis, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK), AWS IoT Core, Amazon AppFlow는 AWS에서 호스팅되는 공급망 데이터 레이크에 데이터를 수집합니다.
3단계
AWS Data Exchange는 배송 예상 도착 시간을 예측하는 데 도움이 될 수 있는 날씨 데이터 등의 서드 파티 데이터를 공급망 데이터 레이크에 통합합니다.
4단계
AWS Lake Formation은 확장 가능한 공급망 데이터 레이크를 구축하는 데 도움을 줍니다.
5단계
Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)는 공급망 데이터 레이크 스토리지의 기반입니다.
6단계
AWS Glue는 ERP, 계획, 배송 가시성 시스템과 같은 여러 데이터 스토어에서 데이터를 추출, 전환, 분류, 수집합니다.
7단계
Amazon Athena는 표준 SQL을 사용하여 Amazon S3의 데이터를 분석하는 서버리스 대화형 쿼리 서비스입니다
8단계
Amazon QuickSight는 플래너가 공급망 계획, 실행, 실시간 배송 상태에 대한 데이터를 분석하여 정보에 바탕을 둔 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 대시보드를 제공합니다.
9단계
Amazon Redshift는 클라우드 데이터 웨어하우스로서, 정형 및 반정형 데이터를 분석합니다.
10단계
Amazon EMR은 오픈 소스 도구를 사용하여 방대한 양의 데이터를 처리하는 클라우드 빅 데이터 플랫폼을 제공합니다.
11단계
Amazon SageMaker는 ML 모델을 구축, 교육, 배포하고, AWS AI 서비스는 공급망 애플리케이션에 인텔리전스를 추가합니다.
12단계
Amazon Neptune 그래프 데이터베이스는 네트워크 쿼리를 최적화하여 속도와 정확성을 높입니다.
Well-Architected 원칙
AWS Well-Architected Framework는 클라우드에서 시스템을 구축하는 동안 사용자가 내리는 의사 결정의 장단점을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 프레임워크의 6가지 원칙을 통해 안정적이고 안전하며 효과적이고 비용 효율적이며 지속 가능한 시스템을 설계 및 운영하기 위한 아키텍처 모범 사례를 배울 수 있습니다. AWS Management Console에서 추가 요금 없이 사용할 수 있는 AWS Well-Architected Tool을 사용하면 각 원칙에 대한 여러 질문에 답하여 이러한 모범 사례와 비교하며 워크로드를 검토할 수 있습니다.
위의 아키텍처 다이어그램은 Well-Architected 모범 사례를 고려하여 생성된 솔루션의 예시입니다. Well-Architected를 완전히 충족하려면 가능한 많은 Well-Architected 모범 사례를 따라야 합니다.
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운영 우수성
이 지침은 반복 가능하고 신뢰할 수 있는 프로세스를 통해 인프라를 유지 관리하는 데 도움이 되는 DevOps 원칙인 IaC(코드형 인프라)를 통해 배포됩니다. 비즈니스, 개발, 운영 팀을 포함한 공급망 이해관계자들은 IaC 전략을 그대로 따라야 합니다.
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보안
DataSync는 크로스 계정 액세스를 사용하여 여러 AWS 계정간 데이터 및 리소스에 대한 액세스를 위임합니다. QuickSight는 세분화된 액세스 제어를 사용하여 대시보드에 대한 액세스를 보호합니다.
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신뢰성
Amazon S3, AWS Glue, DataSync, Athena, QuickSight와 같은 서비스는 가용성이 높아 수요에 따라 워크로드 규모를 조정할 수 있습니다.
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성능 효율성
이 아키텍처의 서버리스 기술을 사용하면 언제든지 필요한 리소스를 정확하게 프로비저닝할 수 있습니다.
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비용 최적화
이 아키텍처의 서비스는 수요에 맞게 자동으로 규모를 조정할 수 있으므로 과소 또는 과다 프로비저닝 없이 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.
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지속 가능성
이 아키텍처의 서비스는 서버리스이고 확장 가능하며, 백엔드 리소스 소비를 최적화하여 환경에 미치는 영향을 줄입니다.
고지 사항
샘플 코드, 소프트웨어 라이브러리, 명령줄 도구, 개념 증명, 템플릿 또는 기타 관련 기술(AWS 직원을 통해 제공되는 상기 항목 포함)은 AWS 이용계약 또는 귀하와 AWS 간의 서면 계약(적용되는 것)에 따라 AWS 콘텐츠로 제공됩니다. 이 AWS 콘텐츠를 프로덕션 계정, 프로덕션 또는 기타 중요한 데이터에 사용해서는 안 됩니다. 귀하는 특정 품질 제어 방식 및 표준에 따라 프로덕션급 사용에 적절하게 샘플 코드와 같은 AWS 콘텐츠를 테스트, 보호 및 최적화할 책임이 있습니다. AWS 콘텐츠를 배포하면 Amazon EC2 인스턴스를 실행하거나 Amazon S3 스토리지를 사용할 때와 같이 요금이 부과되는 AWS 리소스를 생성하거나 사용하는 것에 대한 AWS 요금이 발생할 수 있습니다.