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앞 장에서 간단하게 설명했었지만, 마크베이스의 태그 테이블은 다른 테이블과는 달리 내부적으로 많은 기능과 복잡한 구조를 담고 있는 고도의 데이터 처리 모듈이다. 다시 말해 TAG라는 이름을 가진 테이블은 내부적으로 하나의 가상테이블이라는 의미이기도 하다. 실제 내부에서 하는 역할과 연결된 모듈에 대한 그림은 다음과 같다.
태그 테이블은 아래의 세 가지 개념적인 데이터 처리 공간을 제공하며, 세부적인 설명은 다음과 같다.
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이 절에서 보일 예제는 일반적인 센서 데이터가 저장된 파일의 구조 형태를 태그 테이블에 로딩을 하는 일련의 과정을 설명한 것이다.
가장 흔히 볼 수 있는 형태의 텍스트 저장 파일은 아무런 설명 없이 ,(콤마)나 나뉘어진 다수의 숫자형 값을 그냥 나열한 무작위의 파일 내용인 <값,값,값><값,값,값><반복..> 형태가 대표적이고, 시간을 포함한 파일의 경우에는 <시간,값,값,값> <시간, 값,값,값><반복..> 이런 형태가 가장 흔히 볼 수 있다.
이런 파일의 데이터는 PLC (programmable Logic Controller)라고 불리는 장비에서 1개 이상의 센서 값을 지속적으로 입력된 데이터를 오랜 기간동안 수집했을 경우에 만들어진다.
그런 이유로 인터넷 공간상에 여러 가지 센서 데이터 샘플을 보게 되면, 대부분의 경우 아래 그림과 같은 형태의 구조를 갖고 있는 것이 사실이다.
그런 이유로 이 절에서는 이 파일을 어떻게 마크베이스의 태그 테이블로 한꺼번에 배치 형태로 로딩하는지에 대한 설명을 하려고 한다.
데이터 변환 순서도
위의 그림에서 볼 수 있듯이 본 예제에서는 원시 CSV 파일을 마크베이스의 로그 테이블로 한꺼번에 로딩을 한 이후, 이를 태그 테이블로 변환하는 방법에 대해 기술한다.
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이제 Tag Analyzer를 통해서 로딩된 데이터를 간단하게 살펴보자. 아래 그림은 로딩된 이후 즉시 10개의 센서에 대해 1분 통계 차트를 그려본 것이다.
마무리
이 절에서는 형태의 원시 파일을 PLC CSV 마크베이스의 태그 테이블로 한꺼번에 (배치) 로딩하고, 이를 시각화하는 것을 설명하였다. 기존에 가지고 있던 CSV 파일들은 이런 방식을 활용하여 쉽게 로딩 및 시각화할 수 있으며, 많은 활용이 있기를 바란다.
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앞 절에서 PLC 데이터를 배치 형태로 넣은 것을 이 절에서는 실시간으로 PLC 데이터를 태그 테이블로 변환하는 방법에 대해 설명한다. 이를 위해 마크베이스 5부터 제공한 STREAM이라는 실시간 데이터 변환 기능을 활용하도록 한다. 아래 그림은 본 절에서 수행할 예제를 그림으로 나타낸 것이다.
위의 그림이 배치와 거의 유사하지만 로그 , 테이블에서 태그 테이블로 데이터가 변환되는 INSERT-SELECT 구분을 STREAM 에서 실시간으로 실행시키는 것이 다른 핵심이다. 그러나, 이러한 STREAM 의 개수가 많아지면, 그만큼 시스템의 부하가 커지기 때문에 시스템 성능과 적절하게 조화를 이룰 수 있도록 한다.
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