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설치 및 설정

설치 경로

PlantPulse AI의 기본 설치 경로는 다음과 같습니다:

/home/kopens/plantpulse-ai/

디렉토리 구조

plantpulse-ai/
├── bin/ # 오케스트레이션 스크립트
│ ├── setup.sh # 초기 설치 (의존성, 모델 등)
│ ├── start.sh # 전체 시스템 시작
│ ├── stop.sh # 전체 시스템 종료
│ ├── status.sh # 서비스 상태 확인
│ ├── start-daemon.sh # 백그라운드 데몬 시작
│ ├── clean.sh # 로그/임시파일 정리
│ └── log-viewer.sh # 통합 로그 뷰어
├── template/
│ ├── env.sh # 환경 변수 설정 (핵심 설정 파일)
│ └── proxy.yaml # LiteLLM 프록시 설정
├── db/ # 데이터베이스
│ ├── postgres/ # PostgreSQL
│ ├── cassandra/ # Apache Cassandra
│ ├── neo4j/ # Neo4j
│ ├── qdrant/ # Qdrant 벡터 DB
│ ├── valkey/ # Valkey (Redis)
│ └── minio/ # MinIO (S3)
├── lib/ # AI 서비스
│ └── litellm/ # LLM 프록시 서버 (채팅 LLM 게이트웨이)
├── web/ # AI Chat Web (내장 에이전트)
│ ├── app/ # WAR 애플리케이션
│ ├── config/ # application.properties
│ ├── bin/ # 시작/종료 스크립트
│ └── logs/ # 웹 서비스 로그
├── timeseries/ # TimeSeries-Insight
│ ├── app/ # FastAPI 애플리케이션
│ ├── bin/ # 시작/종료 스크립트
│ ├── frontend/ # Next.js 대시보드
│ ├── tests/ # 테스트 코드
│ └── logs/ # 시계열 로그
├── logs/ # 중앙 집중식 로그
└── README.md # 프로젝트 설명
정보

2026-07 개편으로 MCP·온톨로지 도구는 플랫폼 통합 MCP(server-web /api/v5/mcp)로 이관되었고, RAG는 LightRAG Docker compose 서비스로 대체되었습니다. 구 mcp/·ontology/·rag/·component/(Langflow 컴포넌트) 디렉토리와 Langflow·Phoenix·Jupyter는 더 이상 사용되지 않습니다.


초기 설치

Step 1. 환경 변수 설정

설치 전에 template/env.sh 파일을 환경에 맞게 수정합니다:

vi /home/kopens/plantpulse-ai/template/env.sh

주요 설정 항목:

변수설명기본값
PP_SERVER_HOSTPlantPulse IIoT 서버 IP100.68.69.41
PP_SERVER_PORTPlantPulse IIoT 서버 포트7443
PP_HOME홈 디렉토리/home/kopens
PP_DATA_DIR데이터 저장 경로/data1/pp-data
PP_TEMP_DIR임시 파일 경로/data1/pp-temp

Step 2. 의존성 설치

cd /home/kopens/plantpulse-ai/bin
./setup.sh

setup.sh는 다음을 순서대로 설치합니다:

  1. Python 라이브러리
  2. LiteLLM 프록시 (채팅 LLM 게이트웨이)
  3. LightRAG 서비스 (Docker compose)
  4. TimeSeries 분석 모델 (IBM Granite TSPulse, TTM)
정보

설치 로그는 logs/setup.log에 기록됩니다.

Step 3. 시스템 시작

# 포그라운드 실행
./start.sh

# 또는 백그라운드 데몬으로 실행
./start-daemon.sh

Step 4. 상태 확인

./status.sh

정상 실행 시 모든 서비스가 [OK] 상태로 표시됩니다.


시작 순서

start.sh는 다음 순서로 서비스를 시작합니다:

1단계: 데이터베이스

순서서비스포트대기 시간
1Valkey (Redis)63793초
2PostgreSQL54323초
3Cassandra904220초
4MinIO9000/90011초
5Qdrant63331초
6Neo4j7474/76871초

데이터베이스 포트가 모두 응답할 때까지 대기 후 다음 단계로 진행합니다.

2단계: Cassandra 초기화

Cassandra 키스페이스를 생성합니다 (최초 실행 시).

3단계: AI 서비스

순서서비스설명
1LiteLLMLLM 프록시 (채팅 LLM 게이트웨이)
2LightRAG문서 검색 서버
3TimeSeries이상 탐지/예측 서비스
정보

MCP·온톨로지 도구는 플랫폼 통합 MCP(server-web /api/v5/mcp)에서 제공되므로 AI 스택에서 별도로 기동하지 않습니다.

4단계: 웹 서버

AI Chat Web 서비스를 시작합니다. 채팅/에이전트 오케스트레이션은 이 서비스에 내장되어 있습니다.

경고

종료 시에는 시작의 역순으로 서비스를 종료합니다: 서비스 → 데이터베이스 순서.