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sdpe
3+4 혼합

SDPE — SAR 처리 파이프라인 오케스트레이션

루미르 LumirX 위성 데이터 다단계 파이프라인 · NestJS 5 서브시스템 + DAG

처리 레벨
L0 → L3
인터페이스 체인
CSC 0~9
GitLab CI/CD
0→구축
NestJS 서브시스템
0
아키텍처 · 데이터 흐름
아키텍처 · 데이터 흐름
정방향 요청제어 · pgmq응답 · 결과 저장외부 시스템

운영자가 콘솔(React Flow 캔버스)에서 처리 DAG를 구성·배포하면, Pipeline Workflow 서브시스템의 오케스트레이터(CSC-08)가 컨트롤 타워로서 pgmq로 단계별 작업을 할당(SI-04)하고 완료(SI-03)를 추적해 L0→L3를 진행시킵니다. DAG 자체는 이벤트를 듣지 않고 '어떤 조건에 어떤 파이프라인'이라는 배포 규칙만 정의합니다(파이프라인 = 코드 아닌 데이터). 9개 CSC가 수집(DCS)·신호처리(SPS)·후처리(PPS)·서비스(DSS)에 매핑되고, 파일은 NAS·큐엔 경로/메타만 흐릅니다. 산출물은 PostGIS STAC 카탈로그에 등록되고 데이터 서비스(CSC-09)가 REST·OGC·STAC로 서빙합니다. 새 위성은 DAG+프로파일 등록만으로 확장(코드 변경 최소). teal = 제어(pgmq) / amber = 데이터.

화면 · 산출물
Playwright e2e 녹화 — Plan 모드 (mock 데이터) 콘솔 다섯 화면 자동 투어. 위성 모달 우회 → Deployed 룰 → Data Catalog → Jobs → DAG Console 흐름.GIF
문제

LumirX 위성 원시 SAR 데이터(L0~L3) 다단계 파이프라인을 운영자가 구성·실행·추적·복구할 시스템이 부재했고, 새 위성·새 알고리즘 추가 시 코드 변경 최소화가 필요했습니다. 본인 입장에서 파이프라인 도메인은 백지 상태로 투입됐습니다.

시스템

인계받은 NestJS 5 서브시스템 모노레포 위에서 DAG 기획 UI 설계·구현 (Figma 없이 UI 코드 + Playwright e2e가 곧 기획 문서)을 진행했습니다. GitLab CI/CD 0에서 구축 + interfaces/csc-8 세부 설계 + ICD/SAD 80~100p docx 그대로 AI 학습 + 작은 단위 위배 검토 반복 + 운영 콘솔 작업 종료 자동 재배포 훅을 박았습니다.

임팩트

백지 상태 직군 확장에도 불구하고 사수 인계 기본 설계 위에서 상세 설계·구현을 끌어냈습니다. 아키텍처가 확장 가능한 구조로 안정화되어 Sentinel 확장 + Snappy 알고리즘 DAG 처리 등이 시간 소요 없이 확장 가능합니다.

본인 기여

DAG 파이프라인 기획 UI 설계·구현 + GitLab CI/CD 0에서 구축 + interfaces/csc-8 세부 설계 (csc-7/9 후속 예정)

인계받은 영역

apps 폴더 구조 + natives/csc03·csc04 + pgmq + ICD/SAD (사수가 마무리한 기본 설계)

솔직성 메모 (면접용)

pgmq·기술 스택 결정은 인계받은 기본 설계입니다. ICD/SAD는 읽고 이해해서 상세 설계로 추출했습니다. 사수는 힌트만 줬지만, 기본 설계가 잘 잡혀있어 수월했음도 함께 인정합니다.

면접 Q&A 준비

Q.본인이 한 일과 인계받은 일을 어떻게 구분하나?+
A.인계: apps 구조·natives/csc03·csc04·pgmq·ICD·SAD. 본인: DAG UI 기획·GitLab CI/CD·interfaces/csc-8 세부.
Q.도메인 지식 학습은 어떻게?+
A.AI 기반 + DAG UI 설계와 병렬로 학습했습니다. 모르는 내용은 도식화·이미지 요청으로 보완했고, ICD/SAD docx 직접 학습 + 작은 위배 검토를 반복했습니다.
Q.확장성이 어떻게 보장되나요?+
A.기획 → DAG 매핑 → 처리 프로파일의 3단 구조입니다. 새 위성·새 알고리즘이 와도 코드 변경이 거의 없습니다.
키워드
NestJS 5 서브시스템DAG 파이프라인pgmqGitLab CI/CDICD/SAD 일관성 메커니즘Next.js 자동 재배포