아키텍처와 통합: ISA-95, OT/IT, 그리고 엣지-투-클라우드
📍 현재 위치: 6장에서는 공장 데이터의 각 영역을 소유하는 정보 시스템들을 소개했습니다. 이번 장에서는 이 시스템들을 하나의 일관된 전체로 쌓아 올리는 아키텍처를 — 가장 낮은 센서에서 클라우드에 이르기까지 — 보여줍니다.
지난 장에서 우리는 바이오 생산 공장을 운영하는 시스템들의 면면을 만났습니다. 히스토리언(historian)(모든 타임스탬프가 찍힌 센서 측정값을 기록함), MES(Manufacturing Execution System, 제조 실행 시스템, 단계별 배치 기록을 이끄는 시스템), LIMS(Laboratory Information Management System, 실험실 정보 관리 시스템, 품질관리 시험 결과를 보관함), 그리고 ELN(Electronic Laboratory Notebook, 전자 실험 노트, 과학자가 실험을 기록하는 곳)입니다. 각 시스템은 자신만의 데이터를 소유하며, 이들 사이에는 통합 이음매(integration seams) — 한 시스템이 다른 시스템에 데이터를 넘겨주어야 하는 지점 — 가 놓여 있습니다. 이음매가 새는 곳에서는 데이터 사일로(data silos), 즉 서로 결코 소통하지 않는 정보의 섬들이 생깁니다.
이번 장은 그 시스템들을 조직하는 평면도(floor plan)에 관한 것입니다. 건물에 구조 설계도가 있듯이, 공장의 컴퓨터와 기계는 참조 아키텍처(reference architecture) — 계층(layer)의 합의된 지도, 누가 어디에 자리하는지, 그리고 그들 사이에서 정보가 어떻게 이동하는지 — 를 따릅니다.
높은 사무용 빌딩을 떠올려 보세요. 로비와 하역장(공장 현장)은 물리적인 일을 처리합니다. 중간 층들은 그날의 작업을 조율합니다. 최상층은 몇 주 앞을 계획하는 임원실입니다. 정보는 보고서의 형태로 엘리베이터를 타고 위로 올라가고, 지시는 명령의 형태로 아래로 내려갑니다. 이번 장의 참조 아키텍처는 어떤 기능이 어떤 층에 속하는지 — 그리고 어떤 엘리베이터가 어디에서 멈출 수 있는지 — 를 명시하는 건축 법규, 즉 건물을 안전하면서도 효율적으로 유지하는 규칙입니다.
이번 장에서 다루는 내용
우리는 자동화된 공장의 고전적인 계층 지도에서 출발하여, 이 지도가 잇는 두 세계 사이의 문화적 충돌, 원시 신호를 의미로 바꾸는 변환 계층, 그리고 데이터를 기계의 엣지(edge)에서 클라우드까지 실어 나르는 현대적 경로를 설명합니다.
상류/하류가 통합된 공장. 물리적으로는 하나의 시설이지만, 데이터 관점에서는 현장 센서에서 엔터프라이즈 시스템까지 이르는 계층형 아키텍처입니다.
통합 USP/DSP 플랜트. "USP DSP Plant" by CC1984USA, CC BY-SA 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/), Wikimedia Commons; 수정 없이 사용. 이 이미지는 CC BY-SA 4.0 라이선스에 따라 배포되며 동일 라이선스로 재사용할 수 있습니다. 이 라이선스는 이미지에만 적용되며 이 책의 나머지 부분에는 적용되지 않습니다.
ISA-95 / 퍼듀 계층: 데이터는 위로, 명령은 아래로 흐르며 OT와 IT가 만납니다.
저자 원본 도해(AI 보조로 제작).
계층 지도: 퍼듀와 ISA-95
우리는 5장에서 퍼듀/ISA-95 레벨을 간략히 만났습니다. 여기서는 다섯 레벨 전부를 펼쳐 봅니다. 1994년에 퍼듀 대학교(Purdue University)의 시어도어 윌리엄스(Theodore Williams)와 동료들은 모든 대규모 산업 기업을 계층의 스택으로 기술하는 방법을 정형화했습니다. 이것이 **퍼듀 엔터프라이즈 참조 아키텍처(Purdue Enterprise Reference Architecture)**이며, 보통 *퍼듀 모델(Purdue model)*로 줄여 부릅니다 [1]. 이 모델은 국제 표준 ISA-95(IEC 62264로도 발행됨)의 근간이 되었는데, ISA-95는 공장을 제어하는 시스템이 비즈니스를 운영하는 시스템과 어떻게 연결되는지를 정의합니다 [2].
ISA-95는 공장을 번호가 매겨진 다섯 개의 레벨(level)로 조직합니다 [2]:
- 레벨 0 — 물리적 공정과 그 현장 계기. 물리적 실체: 바이오리액터(bioreactor) 그 자체, 그 배양액(broth), 밸브와 펌프, 그리고 거기에 볼트로 고정된 프로브(probe)와 센서. 이것은 만들어지고 있는 분자와 그것에 닿는 계측 장비입니다 — pH 프로브는 측정하고, 밸브나 펌프는 작동합니다.
- 레벨 1 — 기본 제어. 그 현장 계기를 읽고 명령하는 제어 기능으로, 초 단위로 이루어집니다. 여기에 PLC(Programmable Logic Controller, 프로그래머블 로직 컨트롤러, 견고한 산업용 컴퓨터) — 예컨대 록웰 앨런-브래들리 CompactLogix(Rockwell Allen-Bradley CompactLogix)나 TIA Portal로 프로그래밍하는 지멘스 SIMATIC(Siemens SIMATIC) 컨트롤러 — 가 자리합니다: PLC는 pH 프로브를 읽고 펌프를 구동하여 설정값(setpoint)을 유지합니다. 이것은 매 순간 공정에 닿는 조절 제어(regulatory-control) 계층입니다.
- 레벨 2 — 감독 제어. 운영자가 한 유닛 전체에 걸쳐 지켜보고 조종하는 자동화입니다. 여기에는 SCADA 시스템(Supervisory Control and Data Acquisition, 감독 제어 및 데이터 수집)과 화면에 표시되는 HMI(Human-Machine Interface, 인간-기계 인터페이스)가 자리합니다. DCS(Distributed Control System, 분산 제어 시스템) — 바이오 제약에서 널리 쓰이는 ABB Ability System 800xA나 에머슨 DeltaV(Emerson DeltaV) 같은 — 는 보통 레벨 1-2에 걸쳐 있으며, 기본 제어와 감독 제어를 하나의 플랫폼으로 결합합니다.
- 레벨 3 — 제조 운영. 공장 조율 층입니다: 6장에 나온 MES(예: 지멘스 Opcenter/SIMATIC IT, 록웰 FactoryTalk PharmaSuite, 또는 다쏘 시스템 Apriso(Dassault Systèmes Apriso)), 히스토리언(예: AVEVA/OSIsoft PI System, AVEVA Historian(구 Wonderware Historian), Aspen InfoPlus.21, 또는 Honeywell PHD), LIMS(예: LabWare LIMS, Thermo Scientific SampleManager, 또는 Benchling)가 여기에 자리하여 작업을 스케줄링하고 배치 기록을 조립합니다.
- 레벨 4 — 엔터프라이즈. 비즈니스 시스템 — ERP(Enterprise Resource Planning, 전사적 자원 관리, 주문·재고·재무를 다룸) — 으로, 몇 주, 몇 달 앞의 생산을 계획합니다.
상호 보완적인 표준인 ISA-88(IEC 61512)은 배치(batch) 제조 — 한 번에 정의된 일정량의 제품을 만드는, 바이오 제약의 지배적인 방식 — 를 위해 이 그림을 정교하게 다듬습니다. ISA-88은 물리적 공장을 깔끔한 계층 구조 — 프로세스 셀(process cell), 유닛(unit), 장비 모듈(equipment module), 제어 모듈(control module) — 로 나누고, 레시피(recipe)(무엇을 만들지)를 장비(equipment)(무엇이 만드는지)와 분리합니다 [7]. 이 분리 덕분에 같은 바이오리액터가 오늘은 한 레시피를, 내일은 다른 레시피를 돌릴 수 있습니다.
핵심 개념은 흐름의 방향입니다. 데이터는 위로 흐릅니다: 레벨 0의 프로브에서 나온 pH 측정값은 레벨 1의 컨트롤러가 수집하고, 레벨 3의 히스토리언에서 트렌드(trend)가 되며, 마침내 레벨 4에서 수율 보고서가 됩니다. 명령은 아래로 흐릅니다: 레벨 4의 생산 주문은 레벨 3에서 스케줄링된 배치가 되고, 레벨 2에서 레시피와 감독 동작이 되며, 레벨 1에서 컨트롤러가 강제하는 설정값이 되고, 마침내 레벨 0의 장비에서 밸브가 열리는 것이 됩니다.
ISA-95 / 퍼듀 레벨. 주문은 내려가고, 측정값은 올라갑니다.
만나야만 하는 두 세계: OT와 IT
하위 레벨(0부터 2까지)은 **OT — Operational Technology(운영 기술)**의 세계를 이룹니다: 물리적 장비를 직접 운영하는 컴퓨터들입니다. 상위 레벨(3과 4)은 **IT — Information Technology(정보 기술)**입니다: 데이터베이스, 네트워크, 노트북의 평범한 세계입니다. 이 두 세계는 정반대의 우선순위를 가지고 자라났으며, 그 차이가 공장 아키텍처의 핵심 긴장입니다.
IT와 OT는 모두 CIA 삼요소(CIA triad) — 기밀성(confidentiality), 무결성(integrity), 가용성(availability) — 에 신경 쓰지만, 그 구성 요소들을 서로 다르게 강조합니다. IT 팀은 일반적으로 기밀성을 가장 우선합니다: 데이터를 비밀로 유지하라. OT는 보통 그 강조점을 뒤집어 가용성을 우선하며, 삼요소 바깥에 자리하는 우선적 관심사로 **안전(safety)**을 추가합니다 [3]. 소프트웨어 업데이트를 위해 잠시 멈추는 제어 시스템은 2주짜리 세포 배양을 망칠 수도 있고, 더 나쁘게는 위험을 초래할 수도 있습니다. OT 엔지니어는 IT 관리자가 필수라고 여기는 일상적인 패치를 적용하지 않을 수 있으며 — 각자의 운영적·규제적 논리 안에서는 둘 다 정당합니다.
이 두 세계를 한데 모으는 것을 **OT/IT 융합(OT/IT convergence)**이라 부르며, 점점 늘어나는 연구 문헌은 이를 산업 디지털화의 핵심 과제 중 하나로 다룹니다: 데이터가 흐르려면 시스템들이 연결되어야 하지만, 그 문화와 수명 주기, 위험 모델은 서로 갈라섭니다 [5]. 표준적인 아키텍처 해법은 두 세계가 직접 맞닿게 하지 않는 것입니다. OT 레벨과 IT 레벨 사이에는 DMZ(demilitarized zone, 비무장지대) — 신중하게 선택된 데이터를 제어 시스템을 개방된 엔터프라이즈 네트워크에 노출하지 않고 교환할 수 있는 완충 네트워크 — 가 자리합니다. 이 존-앤-컨듀잇(zones-and-conduits) 접근법 — 장비를 보안 *존(zone)*으로 묶고 정의된 *컨듀잇(conduit)*을 통해서만 트래픽을 허용함 — 은 IEC 62443 표준군 전반에 걸쳐 정형화되어 있으며, 이들은 함께 일곱 가지 기초 보안 요구사항, 존-앤-컨듀잇 모델, 그리고 산업 네트워크를 위한 등급화된 보안 수준을 정의합니다. 그 표준군 안에서 IEC 62443-3-3은 그 기초로부터 도출된 상세한 시스템 요구사항과 보안 수준을 제시합니다 [4]. 미국 NIST SP 800-82 가이드는 OT 네트워크를 분할하는 방법과 그것을 안전하게 유지하는 토폴로지에 대해 널리 인용되는, 그와 나란한 지침을 제공합니다 [3].
분할(segmentation)은 아키텍처 결정이지, 나중에 덧붙이는 것이 아닙니다. 공장이 다 지어질 때까지 존과 DMZ를 생각하지 않고 기다린다면, 그것을 개조해 넣는 일은 고통스럽고 흔히 불완전합니다. 보안 경계는 설계도 위에 있어야 합니다.
원시 태그에서 의미로: 컨텍스트화 계층
센서는 지식을 내보내지 않습니다. 센서는 태그(tag) — FIC_204.PV = 12.4처럼 알 수 없는 이름과 숫자 — 를 내보냅니다. 그 자체로는 무의미합니다. 그것이 *생산 스위트(suite)의 배치 B-2207 동안, 바이오리액터 2의, 시간당 리터 단위 공급 유량(feed flow rate)*이라는 것을 알아야 비로소 정보가 됩니다. 그 둘러싼 의미를 더하는 일을 **컨텍스트화(contextualization)**라 부르며, 그 일을 하는 계층은 현대적 공장의 결합 조직입니다 [5].
레벨 2 제어 시스템을 레벨 3 운영 시스템에 잇는 주력 프로토콜은 OPC UA(Open Platform Communications Unified Architecture, IEC 62541 시리즈로 표준화됨)로, 데이터를 헐벗은 숫자가 아니라 타입이 지정되고 자기 기술적인(self-describing) 정보 모델로 실어 나릅니다 — 대부분의 현대적 공장에서 기본 연결 계층입니다.
여기서 인기 있는 패턴은 **UNS — Unified Namespace(통합 네임스페이스)**입니다: 모든 데이터 조각이 의미 있는 주소(예: Enterprise/Site/Suite/Bioreactor2/FeedFlow)에 자리하는, 공장 전체의 단일하고 조직화된 실시간 지도입니다. 각 시스템이 다른 모든 시스템에 점대점(point-to-point)으로 데이터를 요청하는 대신 — 사일로를 만드는 그 뒤엉킴 대신 — 모든 시스템이 자신의 데이터를 네임스페이스에 *발행(publish)*하고 필요한 것을 *구독(subscribe)*합니다. 이 발행-구독(publish-subscribe) 배선은 일반적으로 경량 MQTT 프로토콜을 사용하는 **메시지 브로커(message broker)**가 실어 나르며, 흔히 Sparkplug 사양과 함께 쓰입니다. Sparkplug는 산업용 토픽과 페이로드에 표준 구조를 더하여 구독자가 도착한 것을 정확히 어떻게 해석할지 알 수 있게 합니다 [6]. 같은 공급 유량 태그에 대한 Sparkplug 토픽과 birth 페이로드는 다음과 같은 모습일 수 있습니다:
// Topic: spBv1.0/Site1/DBIRTH/PLC1/BR2
{
"timestamp": 1718308800000,
"metrics": [
{
"name": "Suite/Bioreactor2/FeedFlow",
"alias": 204,
"timestamp": 1718308800000,
"dataType": "Float",
"value": 12.4,
"properties": {
"engUnit": { "type": "String", "value": "L/h" },
"batchId": { "type": "String", "value": "B-2207" }
}
}
],
"seq": 1
}
Sparkplug B에서 시퀀스 번호 0은 세션을 여는 NBIRTH에 예약되어 있으므로, NBIRTH(seq 0)가 이 DBIRTH보다 먼저 오며, 이 DBIRTH는 seq 1을 담습니다.
같은 측정값이 히스토리언이나 데이터 레이크에 컨텍스트화된 한 행으로 안착하면, 다운스트림 모델이 필요로 하는 모든 필드를 담고 있습니다:
timestamp,batch_id,equipment,tag,value,eng_unit
2024-06-13T20:00:00Z,B-2207,Bioreactor2,FIC_204.PV,12.4,L/h
관련은 있지만 구별되는 개념으로 **데이터 패브릭(data fabric)**이 있습니다 — 이는 UNS나 브로커의 동의어가 아니라, 흩어진 여러 출처 위에 통합되고 일원화된 접근 계층을 제공하여 그것들을 하나의 질의 가능한(queryable) 전체로 엮는 아키텍처적 접근법입니다. UNS는 그러한 패브릭에 데이터를 공급하는 한 가지 방법이 될 수 있습니다.
통합 네임스페이스는 6장의 히스토리언, MES, LIMS를 대체하지 않습니다. 그것은 이들 옆에 공유되는 실시간 만남의 지점으로 자리하여, 각 시스템이 맞춤형 점대점 연결 없이 데이터를 기여하고 소비할 수 있게 합니다.
엣지에서 클라우드로: 연산이 일어나는 곳
마지막 아키텍처 질문은 데이터가 어디서 처리되느냐입니다. 함께 쓰이는 두 가지 답이 현대적 패턴을 정의합니다.
**엣지 컴퓨팅(edge computing)**은 데이터를 생성하는 장비 바로 옆에서 데이터를 처리하는 것을 뜻합니다. 이것은 PAT — 4장에서 다룬 PAT(Process Analytical Technology, 공정 분석 기술) 프레임워크로, 그 실시간·인라인 측정이 운전 중 제어 결정을 이끕니다 — 에 중요합니다. 측정값이 그 자리에서 곧바로 보정을 이끌어야 할 때 — 예컨대 레벨 1 컨트롤러가 pH나 용존산소(dissolved oxygen) 설정값을 유지하는 경우 — 측정값을 멀리 떨어진 데이터 센터에 보내고 응답을 기다리는 것은 시간이 중요한 제어에는 너무나 느립니다. 저지연(low-latency) 제어는 엣지에 속합니다.
**클라우드 컴퓨팅(cloud computing)**은 크고 멀리 떨어진 탄력적인 데이터 센터에서 데이터를 처리하고 저장하는 것을 뜻합니다. 이것은 정반대의 일에 이상적입니다: 수년간의 배치 데이터를 데이터 레이크(data lake)(원시 및 처리된 데이터의 방대한 저장소)에 모으고, 많은 운전에 걸쳐 분석과 머신러닝 모델을 훈련하며, 규제 기관이 요구하는 긴 보존 기간 동안 기록을 보관하는 일입니다.
따라서 실제 공장은 하이브리드(hybrid) 아키텍처를 운영합니다: 빠르고 결정론적인(deterministic) 의사결정은 엣지에서, 무거운 분석과 내구성 있는 저장은 클라우드에서, 그리고 컨텍스트화 계층이 그 둘 사이에서 정제된 데이터를 위로 스트리밍합니다.
왜 중요한가
데이터 관리에서 아키텍처는 곧 운명입니다. 시스템이 자리한 레벨은 그 시스템이 어떤 데이터에 닿을 수 있는지, 무엇을 넘겨주어야 하는지, 그리고 사일로가 어디서 생기는지를 결정합니다. 레벨 3의 히스토리언은 레벨 1이 실제로 컨텍스트를 발행했을 때만 태그를 풍부하게 만들 수 있습니다. 클라우드의 분석 모델은 UNS가 공급하는 컨텍스트화된 스트림만큼만 좋습니다. 계층화를 올바르게 하면 데이터가 연결된 실처럼 흐르고, 잘못하면 결코 만날 일이 없었던 시스템들 사이에 깨지기 쉬운 일회성 커넥터를 작성하느라 프로젝트의 생애를 보내게 됩니다. 규제 또한 바로 여기에 내려앉습니다: GMP(Good Manufacturing Practice, 우수 제조 관리 기준) 제조에서, EU Annex 11은 전산화 시스템(computerised systems)을 규율하며, 아키텍처가 이 OT/IT 범위에 걸쳐 데이터 무결성을 보존하고 목적에 적합하도록 밸리데이션(validate)될 것을 명시적으로 요구합니다 [8]. 미국에서는 21 CFR Part 11이 같은 경계에 걸쳐 전자 기록, 전자 서명, 시스템 밸리데이션에 대해 그와 나란한 요구사항을 부과합니다.
현실에서는
현대적인 바이오 생산 시설에 걸어 들어가면 장비에서 ISA-95 레벨을 읽어낼 수 있습니다: 제어실의 PLC와 DCS(레벨 1-2), 서버실의 MES와 히스토리언(레벨 3), 기업 클라우드의 ERP(레벨 4). NIIMBL 같은 미국 연구소들의 작업 — 그리고 그 실시간 실험실 데이터 통합 노력 같은 프로그램 — 은 바로 이 스택의 이음매를 겨냥합니다: 레벨 3의 LIMS 결과가 그 온전한 컨텍스트를 그대로 지닌 채, 레벨 4의 엔터프라이즈 모델이나 레벨 2의 운영자가 그에 따라 행동할 수 있는 곳에 도달하게 만드는 것입니다. 공급업체들은 점점 더 통합 네임스페이스와 MQTT/Sparkplug 도구를 기본 제공으로 출하하고 있으며 [6], 최근 문헌에서 조사된 OT/IT 융합은 열망에서 기본 공장 설계로 옮겨가고 있습니다 [5]. 참조 아키텍처는 학술적인 것이 아닙니다: 그것은 센서 공급업체, SCADA 공급업체, ERP 공급업체가 실제로 연결되는 시스템을 만들 수 있게 하는 공유된 언어입니다.
핵심 용어
- 참조 아키텍처(reference architecture) — 시스템의 계층들과 그것들이 어떻게 연결되는지에 대한 합의된 지도.
- 퍼듀 모델(Purdue model) — 산업 기업의 기초적인 계층 모델로, ISA-95의 토대.
- ISA-95(IEC 62264) — 레벨 0-4와 제어 시스템이 비즈니스 시스템에 어떻게 연결되는지를 정의하는 표준.
- ISA-88(IEC 61512) — 물리적 계층 구조 안에서 레시피를 장비와 분리하는 배치 제어 표준.
- 레벨 0-4 — 물리적 공정과 현장 계기, 기본 제어, 감독 제어, 운영, 엔터프라이즈.
- PLC — Programmable Logic Controller; 계기를 읽고 액추에이터를 구동하는 레벨 1의 기본/조절 컨트롤러.
- SCADA / DCS — 레벨 2의 감독 제어 및 HMI 소프트웨어; DCS는 보통 레벨 1-2에 걸침.
- ERP — Enterprise Resource Planning; 레벨 4의 비즈니스 시스템.
- OT / IT — Operational Technology(장비를 운영함) 대 Information Technology(데이터와 비즈니스를 운영함).
- CIA 삼요소(CIA triad) — 기밀성, 무결성, 가용성; IT는 보통 기밀성을 먼저, OT는 가용성을 먼저 강조하며, 안전은 삼요소 바깥의 추가적 관심사.
- DMZ — 직접 노출을 제한하는 OT와 IT 사이의 완충 네트워크.
- 존과 컨듀잇(zones and conduits) — 장비를 묶고 트래픽을 통제하는 IEC 62443 분할 모델.
- 태그(tag) — 원시 센서의 이름-값으로, 컨텍스트 없이는 무의미함.
- 컨텍스트화(contextualization) — 태그를 정보로 바꾸는 둘러싼 의미를 더하는 일.
- UNS(Unified Namespace, 통합 네임스페이스) — 모든 공장 데이터가 의미 있는 주소에 자리하는 단일 실시간 지도.
- OPC UA(IEC 62541) — 레벨 2 제어를 레벨 3 운영에 잇는, 타입이 지정되고 자기 기술적인 연결 프로토콜.
- MQTT / Sparkplug — 경량 발행-구독 프로토콜과 그 산업용 구조화 사양.
- 데이터 패브릭 / 데이터 레이크(data fabric / data lake) — 흩어진 출처 위에 통합되고 일원화된 접근 계층을 제공하는 아키텍처적 접근법(UNS와는 구별됨), 그리고 원시 및 처리된 데이터를 위한 대규모 저장소.
- 엣지 / 클라우드 컴퓨팅(edge / cloud computing) — 장비 바로 옆에서의 처리 대 멀리 떨어진 탄력적 데이터 센터에서의 처리.
- PAT — Process Analytical Technology(공정 분석 기술); 적시 측정을 통해 제조를 설계·분석·제어하는 4장의 프레임워크(계기 그 자체가 아님).
이 다음은
이제 우리는 평면도와 엘리베이터를 갖추었습니다 — 하지만 엘리베이터는 모두가 그것을 어떻게 실을지 합의해야만 도움이 됩니다. 연결성과 상호운용성 표준에서 우리는 바이오 생산 데이터를 구조와 의미를 갖춰 실제로 옮기는 언어들을 살펴봅니다: OPC UA, MTP, SiLA 2, AnIML과 Allotrope, 그리고 B2MML/ISA-95 메시징입니다. 거기서 우리는 이 책의 나머지를 이끄는 구별 — *바이트(bytes)*를 옮기는 것과 *의미(meaning)*를 보존하는 것의 차이 — 를 그려냅니다. 그 깊은 탐구는 4부에서 기다리고 있는 질문입니다.