project overview

프로젝트 개요

기준일: 2026-06-09 Aegis-Pi Risk Twin은 Safe-Edge 기반 단일 공장 엣지 시스템을 멀티 공장 중앙 관제와 클라우드 데이터 플레인으로 확장한 플랫폼이다. 목표는 공장이 장애를 겪더라도 로컬 워크로드는 계속 동작하게 두고, 본사 관제자가 각 공장의 안전 상태, 데이터 최신성, 클라우드 인프라 상태, 보고서와 경보를 한 화면에서 판단할 수 있게 만드는 것이다.

Safe-Edge에서 확장한 배경

Safe-Edge는 Factory A의 Raspberry Pi 3-node K3s 클러스터에서 센서, AI workload, InfluxDB/Grafana, Longhorn, Failover/Failback을 검증한 로컬 생존형 시스템이다. 이 기준선은 현장 단위에서는 유효하지만, 여러 공장을 동시에 운영하려면 다음 한계가 있다.

한계	Aegis-Pi 확장
단일 공장 중심	Factory A/B/C를 Hub에서 독립 Spoke로 식별
로컬 Grafana 중심	Dashboard VPC에서 Fleet/Factory/Cloud Infra/Report 제공
상태 표현 비표준	DataProcessor가 canonical event를 Safety Score와 read model로 변환
운영 이력 분산	S3 raw/processed/report/image prefix와 DynamoDB key family로 표준화
수동 확인 부담	Slack alert, Daily Report, WebSocket/REST 갱신으로 관제 흐름 보강

대상 사용자

사용자	주요 니즈	제공 기능
본사 관제 담당자	여러 공장의 안전 상태와 원인을 빠르게 파악	Fleet Overview, Factory Detail, alert, report
공장 관리자	담당 공장의 센서, AI, 노드, 데이터 최신성 확인	Factory 상세 화면과 timeline
플랫폼 운영자	배포, 데이터 플레인, Dashboard, 비용 상태 확인	Hub/Data Pipeline/Dashboard 운영 문서와 Cloud Infra 화면
보안·관리 담당자	사용자 접근과 권한 범위 통제	Cognito 인증, RDS 기반 RBAC, audit log
발표·검토 이해관계자	설계 의도와 현재 구현 범위 파악	Wiki 아키텍처, 로드맵, ADR

Factory A와 Factory B/C

구분	Factory A	Factory B/C
성격	운영형 Safe-Edge Spoke	테스트베드 Spoke
실행 환경	Raspberry Pi 3-node K3s	Mac mini UTM / Windows VirtualBox VM K3s
데이터 생성	실제 센서, AI, K8s/InfluxDB 상태	host dummy generator
Edge 구조	factory-a-log-adapter -> outbox -> edge-iot-publisher	hostPath outbox -> edge-iot-publisher
Snapshot	snapshot-uploader, presigner, S3 image upload	기본 검증 대상 아님
해석 기준	실제 현장 상태에 가까운 운영 데이터	risk scenario와 pipeline 검증용 가상 데이터

Factory B/C 데이터는 실제 사고 데이터가 아니라 topic, prefix, read model, alert, report, Dashboard 권한을 검증하기 위한 테스트 데이터로 해석한다.

현재 제품 범위

영역	현재 범위
Control / Management	EKS Hub, ArgoCD, Tailscale, AWS Load Balancer Controller, Admin UI
Data Pipeline	IoT Core, S3 raw, Lambda DataProcessor, DynamoDB LATEST/HISTORY#STATE, S3 processed
Graph	GraphAggregator5m, DynamoDB GRAPH#5M, S3 processed_agg
Dashboard	CloudFront/S3 SPA, Cognito, ALB/ECS FastAPI, RDS PostgreSQL, Redis/WebSocket
Cloud Infra	Fast/Slow collector, CLOUD#infra, Cloud Infra 화면
Reporting	Step Functions, reporting Lambda, Bedrock, S3 reports/daily, Dashboard report 조회와 DOCX export
AI Chat	/chat 자연어 QA, Bedrock Resolve/Explain, Evidence 패널, 보고서/이미지 증빙 조회
Alerting	RiskAlertDispatcher, Slack webhook routing, DynamoDB ALERT# dedupe/cooldown
Snapshot	SnapshotPresigner, snapshot-uploader, S3 image_snapshot, MQTT metadata
RBAC	Cognito 사용자 인증, RDS 사용자/공장/권한 메타데이터, can_view_system

MVP 포함 범위

포함	설명
Factory A/B/C 식별	세 공장을 독립 Spoke와 데이터 prefix로 구분
준실시간 관제	LATEST, history, graph, WebSocket/REST refresh 기반 화면
Safety Score	DataProcessor 내부 risk 계산과 gate/top cause
Cloud Infra 화면	AWS/EKS/Kubernetes 상태를 별도 read model로 제공
Daily Report	S3 processed 기반 Bedrock 초안 생성과 Dashboard 조회
AI Chat	공장 상태·원인·추이·보고서·증빙 이미지에 대한 자연어 질의
Slack Alert	warning confirmation, danger immediate, dedupe/cooldown
Image Snapshot	원본 이미지는 S3 upload, MQTT는 metadata 전송
RBAC	역할별 메뉴와 API 접근 제어
Build/Destroy 운영	Foundation, Hub, data-pipeline, reporting, Dashboard 계층 분리

MVP 제외 또는 후속 범위

제외/후속	이유
자동 모델 재학습과 자동 교체	운영 승인 없는 모델 교체는 위험함
공장별 세밀한 alert policy UI	현재는 코드/설정 기반 정책이 우선
Timestream, Kinesis, OpenSearch	측정 임계값 도달 시 도입하는 Phase 2 범위
Multi-AZ RDS/Redis, WAF, Security Hub	production-ready 강화 범위
Snapshot presigner 강한 인증	현재 MVP 이후 보안 고도화 항목
장기 이력 분석	현재 hot read model은 2h/48h 중심

현재 통합본 검증 상태

2026-06-10 통합 기준 앱 테스트와 주요 정적 검증은 통과했다. 실환경 smoke test는 별도 단계로 남아 있다.

항목	상태
DataProcessor, CloudInfra, GraphAggregator, Alert, SnapshotPresigner, Report 단위 테스트	통과
Dashboard backend pytest	223 passed
Dashboard web lint/test/build	lint 통과, test 84 passed, build 통과
Terraform fmt	주요 root 통과
Terraform validate	provider plugin 로컬 실행 문제로 재검증 필요
AWS/K3s smoke test	state ownership 확인 후 실행 필요

관련 문서

• 현재 상태
• 로드맵
• 시스템 아키텍처
• Dashboard VPC 설계
• Data Pipeline 운영