연구실, 클라우드 없이 데이터를 안전하게 공유했어요

클라우드는 금지였고, 다른 로컬 도구는 번거로웠어요

천문학과에서 외계행성 탐사 연구를 하면서 망원경 CCD 이미지, 분광 데이터, 시계열 측광 데이터 등 대용량 관측 파일을 다뤘어요.

하룻밤 관측만 해도 수백 기가바이트가 금방 쌓였고, 다크 프레임, 플랫 필드 보정과 데이터 reduction 결과까지 합치면 저장 공간과 전송 시간이 계속 부담이 됐어요.

논문 공개 전 단계에서는 관측 데이터와 분석 코드가 외부로 나가면 안 되었고, 관측소 위치 정보와 협력 기관의 장비 사양이 포함돼 있어서 NDA 조건도 엄격했어요.

임시로 SFTP를 열거나 외장 하드를 돌리면 대기 시간이 길고 파일이 흩어졌고, 어느 버전이 최신 reduced 데이터인지 확인하는 데 자꾸 시간이 들었어요.

로컬 기반이라고 소개된 몇몇 도구는 계정 등록과 권한 설정이 복잡했고, 데이터 품질이나 분석 결과에 대한 의견을 메신저로 따로 주고받다 보니 검토 흐름을 한눈에 따라가기도 어려웠어요.

SetFN으로 연구실 PC가 데이터 허브가 되었고, 보안과 속도를 동시에 얻었어요

SetFN을 설치하고 연구실 내부 워크스테이션을 공유 허브로 쓰기 시작했어요.

필요 폴더만 지정해 팀원에게 열었고, 관측 데이터는 연구실 네트워크와 VPN 안에서만 오가게 해서 외부로 나가지 않게 했어요.

대용량 FITS 파일과 데이터 reduction 결과가 기가비트 네트워크 속도로 이동하니 업로드와 다운로드 대기 시간이 확 줄었고, 관측자와 분석자가 같은 이미지를 동시에 보면서 빠르게 캘리브레이션 수정안을 주고받을 수 있었어요.

파일 옆에서 바로 댓글을 남기고 변경 내역을 확인하니 메신저 대화와 섞이지 않았고, 관측 날짜와 타겟 좌표, 필터 정보, 노출 시간, 데이터 처리 단계 같은 핵심 정보를 문서 메타데이터로 함께 기록해 조건에 맞는 관측 세션만 골라 살펴보기도 쉬워졌어요. 별도의 서버를 새로 사지 않고 기존 워크스테이션으로 시작했다는 점도 부담을 크게 줄여 줬고, 관측 데이터가 연구실 경계를 벗어나지 않는다는 확신 덕분에 논문 공개 전까지 안심하고 협업할 수 있었어요.