이벤트 기반 재고 관리 시스템

솔루션 개요

소매 및 제조라는 경쟁적인 비즈니스 환경에서는 적시에 적절한 장소에 적절한 재고를 보유하는 것이 중요합니다. 재고가 부족하면 운영이 중단되고 기회를 놓칠 수 있습니다. 재고가 초과되면 저장 과 관련된 비용과 위험이 증가합니다. 모든 규모의 회사는 재고 관리 에 어려움을 겪습니다.

Single View , 실시간 분석, 이벤트 중심 아키텍처와 같은 솔루션은 기업이 이러한 과제를 극복하고 재고 관리 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 가이드 소매 및 제조와 같은 다양한 산업에 적합한 재고 관리 시스템을 구축하는 프로세스 다룹니다.

소매업에서의 재고 관리

오늘날 소매업체들은 고객의 즉각적인 제품 가용성과 원활한 구매 경험을 충족시키기 위해 재고에 대한 통합된 관점이 필요합니다. 온라인과 매장 재고의 차이로 인해 판매 기회를 놓치고 고객 불만족이 발생할 수 있습니다.

재고 관리 시스템은 다음과 같은 이점을 제공할 수 있습니다.

• 효과적인 재고 관리 를 통해 소매업체는 분산된 공급망을 활용하여 채널 간에 재고를 유연하게 이동하여 수요가 발생하는 곳에서 수요를 충족할 수 있습니다. 이를 통해 오프라인 매장의 주식 와 온라인 채널의 품절 위험을 줄여 전반적인 재고 효율성 높일 수 있습니다.

• 소매업체는 실시간 분석 을 통해 데이터 기반 의사 결정을 내리고 변화하는 시장 상황과 소비자 행동에 빠르게 적응할 수 있습니다. 또한 자동화된 프로세스를 통해 수작업 오류를 줄이고 직원이 서비스 품질 향상과 같은 부가가치 활동에 집중할 수 있습니다.

• 이벤트 중심 아키텍처 는 이러한 개선을 용이하게 하여 다양한 플랫폼과 장치에서 원활한 인벤토리 데이터 통합 및 동기화를 가능하게 합니다.

그림 1 재고 관리 개요

이 시스템에서 MongoDB 재고, 이벤트 기반 아키텍처 및 실시간 분석 에 대한 Single View 활성화하여 기업이 서비스 품질, 인력 효율성 향상하고, 주식 관리 최적화할 수 있도록 지원합니다.

이러한 기능은 다음과 같은 다른 고급 시나리오의 기반이 됩니다.

• IoT 및 RFID 태그 통합

• 정확한 수요 예측을 위한 AI/ML 예측

• 분산 물류

참조 아키텍처

재고 관리 솔루션은 MongoDB Atlas 와 원활하게 통합된 Next.js 애플리케이션 활용하여 그림 과 같이 유연하고 확장 가능한 백엔드 제공합니다. 2

이 솔루션은 다음 구성 요소를 사용합니다.

• MongoDB Atlas productstransactions데이터베이스에는,, users 및 locations 의 네 가지 주요 컬렉션이 있습니다. 이러한 컬렉션은 재고를 관리 , 트랜잭션을 프로세스 , 사용자 및 위치 데이터를 추적 .

• ACID 호환 작업은 특히 트랜잭션으로 인한 주식 수준 변경 시 데이터 일관성과 무결성을 보장합니다. products 및 transactions 컬렉션은 모두 시스템 전체에서 안정성과 일관성 유지하기 위해 업데이트를 받습니다.

• 애플리케이션 MongoDB Node.js 운전자 통해 MongoDB 에 연결합니다.

• Atlas Search 애플리케이션의 검색 기능을 향상하여 고급 전체 텍스트 검색 기능을 가능하게 합니다. 이를 통해 사용자는 제품 카테고리별로 검색하거나 패싯 필터를 적용하는 등 복잡한 쿼리를 수행할 수 있습니다.

• Atlas Triggers 주식 특정 임계값 아래로 떨어지면 자동으로 재고를 다시 정렬하는 등 데이터베이스 변경에 대응하여 기능을 실행하여 백엔드 로직을 자동화합니다.

• Change Streams 는 데이터베이스의 변경 사항을 감지하고 애플리케이션에 업데이트를 푸시하는 실시간 리스너 역할을 합니다. 이를 통해 주식 부족 알림 과 같은 실시간 경고를 재고 관리자에게 보낼 수 있습니다.

• Atlas Charts 실시간 분석 위한 시각화 도구를 제공하므로 사용자가 MongoDB 데이터에서 직접 대화형 차트와 대시보드를 만들 수 있습니다. 이를 통해 의사 결정권자는 재고 수준 및 판매 추세와 같은 주요 지표 실시간 추적 할 수 있습니다.

• 워크로드 격리 분석 쿼리는 전용 노드에서 실행되어 운영 성능이 영향을 받지 않습니다.

이 일관된 아키텍처는 실시간 데이터 상호 작용을 지원하고 주요 작업을 자동화하여 프로세스를 간소화합니다. 이를 통해 Next.js 애플리케이션 MongoDB의 강력한 데이터 관리 기능을 기반으로 구축된 반응성이 뛰어나고 동적인 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

이 통합을 통해 솔루션은 성능, 자동화 및 확장성을 효과적으로 조화시키며, 오늘날의 재고 관리 과제에 유연하게 대응할 수 있습니다.

MongoDB 기반 아키텍처

그림 2. MongoDB Atlas와 Next.js를 사용한 재고 관리 시스템 아키텍처

데이터 모델 접근 방식

인벤토리 관리 시스템은 products, transactions, users 및 locations의 네 가지 컬렉션에 데이터를 저장합니다. 이러한 컬렉션은 각각 주식, 주식 수준, 애플리케이션 사용자 및 시스템이 제공하는 위치에 영향을 미치는 수신 및 발신 이동을 나타냅니다.

문서 데이터 모델 기존 표 모델과 다른 점은 뛰어난 유연성입니다. 표 형식의 접근 방식을 사용하면 인벤토리에 대한 포괄적인 개요를 얻으려면 일반적으로 여러 테이블에 걸친 복잡한 조인이 필요합니다. MongoDB의 문서 모델 사용하면 이러한 복잡성이 제거됩니다.

그림 3 테이블 구조에서의 제품(product) 컬렉션에 해당하는 구성

transactions 컬렉션 확장 참조 패턴 사용하여 항목을 참조합니다. 따라서 트랜잭션 문서 내부 참조를 위한 product.id 필드 와 product.name가 포함됩니다. 이 패턴 사용하면 UI products 컬렉션 에 대한 추가 쿼리나 조인을 사용하지 않고도 관련 정보를 사용자에게 표시할 수 있습니다.

products 컬렉션 에는 관계형 데이터베이스 에서 10 개의 별도 테이블이 필요한 항목이 포함되어 있습니다. 개별 문서에는 다음이 포함됩니다.

• 제품 변형에 대한 임베디드 배열을 사용하여 동일한 제품의 다양한 구성을 함께 저장할 수 있습니다.

• 제품 주식 및 위치 정보로, 일반적으로 관계형 데이터베이스 에 추가 테이블이 필요합니다.

이러한 유연성은 보다 직관적인 설계를 제공하고, 데이터 액세스 최적화하고, 관련 데이터가 함께 저장되도록 합니다.

그림 4. 복잡한 문서와 배열이 문서 에 어떻게 포함되어 있는지를 나타냅니다.

다음은 제품 문서 의 예시 .

{
   "type": "inbound",
   "location": {
      "origin": {
         "type": "warehouse"
      },
      "destination": {
         "type": "factory",
         "id": {
            "$oid": "65c63cb61526ffd3415fadbd"
         },
         "name": "Bogatell Factory"
      }
   },
   "placement_timestamp": {
      "$date": "2024-04-08T15:13:58.822Z"
   },
   "items": [
      {
         "sku": "CT001-PT-MDB0001",
         "name": "Programmable Thermostats",
         "unit": "pieces",
         "delivery_time": {
            "amount": 3,
            "unit": "seconds"
         },
         "status": [
            {
               "name": "placed",
               "update_timestamp": {
                  "$date": "2024-04-08T15:13:58.822Z"
               }
            },
            {
               "name": "arrived",
               "update_timestamp": {
                  "$date": "2024-04-08T15:14:03.741Z"
               }
            }
         ],
         "amount": 15,
         "product": {
            "id": {
               "$oid": "65cce1a4ccdfb7402dbb4db4"
            },
            "name": "Controls and Thermostats",
            "image": {
               "url": "/images/products/thermostats.png"
            }
         }
      }
   ],
   "automatic": true,
   "transaction_number": 133
}

솔루션 빌드

이 솔루션을 복제하려면 MongoDB Atlas 설정 하고 애플리케이션 구성해야 합니다. 자세한 지침은 Github 리포지토리 참조하세요. Github 페이지는 다음 단계를 안내합니다.

주요 학습 사항

이 솔루션은 다음과 같은 기능을 강조합니다.

• 실시간 알림: Change Streams를 사용해 프론트엔드에서 실시간 재고 부족 경고를 구현하세요.

• 워크플로 자동화: 데이터베이스 트리거를 활용하여 재고 보충 워크플로를 자동화하세요.

• 실시간 분석: Atlas Charts를 사용하여 데이터를 파악하고, 트렌드를 분석하며, 신속하게 정보에 기반한 결정을 내리세요.

• 재고의 단일 뷰: 문서 모델의 유연성을 활용하여 포괄적인 단일 재고 보기를 만드세요.

자신의 필요에 맞게 재고 관리 시스템을 자유롭게 탐색하고, 조정하며, 개선하세요.

작성자

• Dr. Humza Akhtar, MongoDB

• Ramiro Pinto Prieto, MongoDB

• Tamar Alphaidze, MongoDB

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