kjs
/
ERP-node
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Packages Projects Releases Wiki Activity
ERP-node/외부_데이터베이스_제어관리_시스템_계획서.md

4.5 KiB
Raw Blame History

외부 데이터베이스 제어관리 시스템 계획서

1. 개요

1.1 목적

  • 외부 데이터베이스 연동 및 중앙 제어 시스템 구축
  • 다중 데이터베이스 통합 관리 환경 제공
  • 실시간 데이터 동기화 및 제어 기능 구현
  • 데이터 수집 및 변환 자동화

1.2 기대효과

  • 외부 데이터베이스 통합 관리 효율성 향상
  • 데이터 수집 및 동기화 시간 단축
  • 중앙화된 데이터 제어로 일관성 확보
  • 데이터 변환 및 매핑 자동화

2. 핵심 기능 설계

2.1 데이터베이스 연결 관리

  1. 외부 DB 연결 설정

    • 다양한 DBMS 지원 (PostgreSQL, MySQL, Oracle 등)
    • 연결 정보 암호화 저장
    • 연결 상태 모니터링
    • 자동 재연결 메커니즘

  2. 연결 풀 관리

    • 커넥션 풀 최적화
    • 부하 분산 처리
    • 타임아웃 설정
    • 연결 상태 로깅

2.2 데이터 수집 및 동기화

  1. 실시간 데이터 수집

    • 증분 데이터 수집
    • 스케줄 기반 수집
    • 이벤트 기반 수집
    • 에러 복구 메커니즘

  2. 데이터 변환 및 매핑

    • 스키마 자동 매핑
    • 데이터 타입 변환
    • 사용자 정의 변환 규칙
    • 매핑 템플릿 관리

  3. 동기화 관리

    • 양방향 동기화 지원
    • 충돌 감지 및 해결
    • 트랜잭션 관리
    • 동기화 이력 관리

2.3 제어 시스템

  1. 중앙 제어 인터페이스

    • 통합 대시보드
    • 실시간 모니터링
    • 원격 제어 기능
    • 알림 시스템

  2. 작업 관리

    • 작업 스케줄링
    • 우선순위 설정
    • 작업 이력 관리
    • 에러 처리 및 복구

3. 기술 구현 계획

3.1 데이터베이스 어댑터 개발 (1개월)

  • 다중 DBMS 지원 어댑터
  • 연결 풀 관리자
  • 쿼리 변환기
  • 에러 핸들러

3.2 데이터 수집 시스템 개발 (2개월)

  • 실시간 수집 엔진
  • 데이터 변환 프로세서
  • 동기화 매니저
  • 로깅 시스템

3.3 제어 시스템 개발 (2개월)

  • 웹 기반 관리 콘솔
  • 모니터링 대시보드
  • 알림 시스템
  • 리포팅 도구

4. 시스템 아키텍처

4.1 핵심 컴포넌트

  • Database Connection Manager
  • Data Collection Engine
  • Transformation Processor
  • Synchronization Manager
  • Control Interface
  • Monitoring System

4.2 기술 스택

  • Backend: Node.js, TypeScript
  • Database: PostgreSQL (메인 DB)
  • 캐싱: Redis
  • 모니터링: Prometheus + Grafana
  • 메시지 큐: RabbitMQ

5. 구현 세부사항

5.1 데이터베이스 연결 관리

interface DBConnection {
  id: string;
  type: 'postgres' | 'mysql' | 'oracle';
  host: string;
  port: number;
  database: string;
  credentials: EncryptedCredentials;
  status: ConnectionStatus;
}

class ConnectionManager {
  async connect(config: DBConnection): Promise<void>;
  async disconnect(connectionId: string): Promise<void>;
  async checkStatus(connectionId: string): Promise<ConnectionStatus>;
  async executeQuery(connectionId: string, query: string): Promise<QueryResult>;
}

5.2 데이터 수집 엔진

interface CollectionJob {
  id: string;
  sourceDb: DBConnection;
  targetDb: DBConnection;
  collectionType: 'full' | 'incremental';
  schedule?: CronExpression;
  transformationRules: TransformationRule[];
}

class DataCollector {
  async startCollection(job: CollectionJob): Promise<void>;
  async stopCollection(jobId: string): Promise<void>;
  async getStatus(jobId: string): Promise<CollectionStatus>;
}

6. 고려사항 및 리스크

6.1 성능 고려사항

  • 대용량 데이터 처리 전략
  • 네트워크 대역폭 관리
  • 리소스 사용량 모니터링
  • 캐싱 전략

6.2 보안 고려사항

  • 데이터 암호화
  • 접근 권한 관리
  • 감사 로깅
  • 보안 프로토콜 준수

6.3 안정성 고려사항

  • 장애 복구 전략
  • 데이터 정합성 보장
  • 백업 및 복구 계획
  • 모니터링 및 알림

7. 성공 기준

7.1 성능 지표

  • 데이터 수집 지연시간 < 5초
  • 동기화 성공률 99.9%
  • 시스템 가용성 99.9%
  • 동시 처리 연결 수 > 100

7.2 품질 지표

  • 데이터 정확도 100%
  • 에러 복구율 99%
  • 사용자 만족도 90%
  • 시스템 응답시간 < 1초

8. 향후 계획

8.1 확장 계획

  • 추가 데이터베이스 유형 지원
  • 고급 데이터 변환 기능
  • 머신러닝 기반 최적화
  • API 게이트웨이 통합

8.2 유지보수 계획

  • 24/7 모니터링
  • 정기 성능 검토
  • 보안 패치 관리
  • 사용자 피드백 반영