시뮬레이션 환경 구성 가이드

실제 제조 장비 없이도 Caffeine 플랫폼의 모든 기능을 테스트할 수 있습니다. 이 가이드를 따라하면 가상 장비에서 실시간 센서 데이터를 생성하고, Admin 대시보드에서 모니터링할 수 있습니다.

📋 사전 요구사항

시작하기 전에 아래 항목을 준비하세요:

항목	필수	확인 방법
.NET 10 SDK	O	`dotnet --version` → `10.x.x`
Docker Desktop	△ (Docker 방식만)	`docker --version`
MQTT 브로커	O	Docker 또는 로컬 설치

가장 쉬운 시작

Docker만 있으면 MQTT 브로커를 한 줄로 실행할 수 있습니다:

docker run -d --name mqtt -p 1883:1883 eclipse-mosquitto:2

🏗️ 시뮬레이션 아키텍처

Caffeine 시뮬레이션은 3개의 계층으로 구성됩니다:

컴포넌트	역할	언제 사용?
Caffeine.Simulator	MQTT로 대량 센서 데이터 발행	부하 테스트, 대규모 시뮬레이션
VirtualMemoryDriver	Bridge.Host 내장 가상 드라이버	개발 중 빠른 테스트
PlcSimulator	MC(SLMP) + XGT TCP 가상 PLC	PLC 드라이버 프로토콜 검증
SimulatorApp	PlcSimulator + 웹 GUI (Blazor)	멀티 PLC 관리, 메모리 편집, 데모
MesHostSimulator	SECS/GEM MES 호스트 시뮬레이션	반도체/디스플레이 장비 연동 테스트

Caffeine CLI 설치

cafe 명령어를 사용하려면 CLI를 먼저 설치하세요:

dotnet tool install -g NEXCODE.Caffeine.Cli
cafe --version

이미 설치된 경우 업데이트: dotnet tool update -g NEXCODE.Caffeine.Cli

🚀 방법 1: Admin UI에서 시뮬레이션 (가장 쉬움)

가장 간단한 방법입니다. Admin 대시보드에서 버튼 클릭만으로 시뮬레이션을 시작할 수 있습니다.

Step 1: Caffeine 서비스 시작

cafe setup 위자드에서 app 프로파일을 선택하면 인프라(MQTT, Redis)와 Engine, Admin이 한 번에 시작됩니다:

# 배포 파일 추출 (최초 1회)
cafe setup extract

# 위자드 실행
cafe setup
# 프로파일 선택: app

확인

cafe setup status로 모든 서비스가 정상 실행 중인지 확인하세요.

Step 2: 시뮬레이션 페이지 접속

브라우저에서 http://localhost:5233/simulation 에 접속합니다.

시뮬레이션 페이지

Step 5: 파라미터 설정

파라미터	초보자 권장값	설명
디바이스 수	10	프로세스당 가상 장비 개수
프로세스 수	1	병렬 시뮬레이터 프로세스
목표 RPS	100	초당 전송할 이벤트 수
시나리오	Normal	데이터 패턴 (아래 참조)
배치 크기	10	한 번에 전송할 메시지 수

Step 6: 시작 & 모니터링

시작 버튼을 클릭하면:

왼쪽 패널에 실행 중인 프로세스 수, 총 RPS, 경과 시간이 표시됩니다
홈 대시보드 (/)에서 Ingestion Traffic 그래프가 실시간 업데이트됩니다
중지 버튼으로 언제든 시뮬레이션을 멈출 수 있습니다

Admin 대시보드

실시간 그래프가 보이지 않을 때

Admin이 Engine과 분리 실행되는 경우(임베드 모드) 대시보드에 "Disconnected"가 표시될 수 있습니다. 이 경우 Engine 컨테이너가 실행 중인지 cafe setup status로 확인하고, Admin의 환경 변수 ApiSettings__EngineUrl을 Engine 주소로 설정하세요.

계산법

총 디바이스 = 디바이스 수 × 프로세스 수 총 RPS = 목표 RPS × 프로세스 수

예: 디바이스 50 × 프로세스 4 = 200개 장비, 1000 RPS × 4 = 4,000 이벤트/초

🔧 방법 2: CLI 직접 실행

Admin 없이 시뮬레이터만 독립 실행하는 방법입니다. 자동화 스크립트나 CI/CD에 유용합니다.

Step 1: 시뮬레이터 실행

Caffeine CLI의 demo simulator 명령으로 Docker 기반 시뮬레이터를 실행합니다:

cafe demo simulator \
  --host localhost \
  --device-count 10 \
  --scenario Normal

Step 2: 환경 변수로 세밀한 제어

Docker 시뮬레이터 컨테이너에 환경 변수를 전달하여 세밀하게 제어할 수 있습니다:

# Docker로 직접 실행 (환경 변수 지정)
docker run --rm \
  -e MQTT_HOST=localhost \
  -e MQTT_PORT=1883 \
  -e DEVICE_ID=TestDevice \
  -e DEVICE_COUNT=10 \
  -e SCENARIO=Normal \
  -e TARGET_RPS=100 \
  -e BATCH_SIZE=10 \
  --network host \
  nexcode/caffeine-simulator:latest

환경 변수 레퍼런스

변수	기본값	설명
`MQTT_HOST`	`localhost`	MQTT 브로커 주소
`MQTT_PORT`	`1883`	MQTT 포트
`DEVICE_ID`	`Simulated-Eqp`	장치 ID 프리픽스 (뒤에 번호 자동 부여)
`DEVICE_COUNT`	`1`	시뮬레이션할 장치 수
`SCENARIO`	`Normal`	시나리오 타입
`TARGET_RPS`	`1`	초당 목표 이벤트 수
`BATCH_SIZE`	`1`	배치당 메시지 수

실행 확인

콘솔에 아래와 같은 통계가 5초마다 출력됩니다:

##################################################
🚀 Starting Engine [Devices: 10, Scenario: Normal, Total RPS: 100, Batch: 10]
✅ All 10 devices registered and online.
[Stats] RPS: 100 (Target: 100), Total Batches: 50
[Stats] RPS: 100 (Target: 100), Total Batches: 100
[Stats] RPS: 100 (Target: 100), Total Batches: 150

RPS: 실제 초당 전송 수 (Target에 가까울수록 정상)
Total Batches: 누적 배치 전송 수

🐳 방법 3: Docker Compose (전체 스택)

모든 인프라를 한 번에 실행하는 방법입니다.

Step 1: 환경 파일 준비

cd deploy
cp .env.example .env   # 필요 시 편집

Step 2: 프로파일 선택 후 실행

# 최소 인프라 (Redis + MQTT)
docker compose --profile minimal up -d

# 표준 (+ InfluxDB + Kafka)
docker compose --profile standard up -d

# 전체 (+ TypeDB + Grafana + Prometheus)
docker compose --profile full up -d

# 전체 + Caffeine 앱
docker compose --profile app up -d

Step 3: 시뮬레이터 로그 확인

docker logs -f caffeine-simulator-01

프로파일 구성

프로파일	서비스	용도
`minimal`	Redis, MQTT	개발 중 빠른 테스트
`standard`	+ InfluxDB, Kafka	시계열 데이터 저장 테스트
`full`	+ TypeDB, Grafana, Prometheus	전체 관측성 확인
`app`	+ Engine, Admin, Simulator	데모, 통합 테스트

🎭 시나리오 가이드

시뮬레이터는 4가지 데이터 패턴을 지원합니다:

시나리오	데이터 패턴	용도
Normal	정상 범위 내 랜덤 변동	기본 동작 확인, 대시보드 테스트
Overheat	온도가 점진적으로 상승	알람 트리거 테스트, 임계값 검증
PressureDrop	압력이 급격히 하락	이상 감지 AI 테스트
RandomSpike	간헐적 비정상 스파이크	노이즈 필터링, 알람 해제 테스트

시나리오 선택 팁

처음 시작할 때: Normal로 기본 동작 확인
알람 기능 테스트: Overheat (온도 알람 트리거)
AI 예측 테스트: PressureDrop (이상 패턴 학습)
운영 안정성 테스트: RandomSpike (간헐적 장애 대응)

시나리오별 데이터 범위

시나리오	온도 (°C)	압력 (hPa)	특성
Normal	20 ~ 30	1000 ~ 1020	균일 분포, 정상 범위
Overheat	80 ~ 120	1000 ~ 1020	온도만 위험 수준
PressureDrop	20 ~ 30	600 ~ 800	압력만 저압 이상
RandomSpike	20~~30 / 60~~110	1000~~1020 / 600~~700	15% 확률 동시 스파이크

런타임 시나리오 전환 (MQTT 명령)

시뮬레이터를 재시작하지 않고 실행 중에 시나리오를 변경할 수 있습니다. Engine의 Demo API가 MQTT 명령 토픽으로 변경 요청을 전달합니다.

POST /api/v1/demo/scenario
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <token>

{ "scenario": "Overheat" }

시뮬레이터는 caffeine/demo/command MQTT 토픽을 구독하며, ChangeScenario 명령을 수신하면 즉시 데이터 생성 패턴을 전환합니다.

Demo Stage에서 원클릭 전환

Admin의 Demo Stage 페이지(/demo-stage)에서 시나리오 버튼을 클릭하면 위 API를 자동 호출합니다. 자세한 내용은 Demo Stage 시연 가이드를 참고하세요.

📊 규모별 설정 예시

소규모 (개발 중 빠른 테스트)

디바이스: 10, 프로세스: 1, RPS: 100, 배치: 10
→ 총 10개 장비, 100 이벤트/초

중규모 (기능 검증)

디바이스: 100, 프로세스: 10, RPS: 1000, 배치: 50
→ 총 1,000개 장비, 10,000 이벤트/초

대규모 (스트레스 테스트)

디바이스: 500, 프로세스: 20, RPS: 5000, 배치: 100
→ 총 10,000개 장비, 100,000 이벤트/초

대규모 테스트 시 주의

충분한 메모리(16GB+)와 CPU 코어(8+) 확보
MQTT 브로커의 max_connections 설정 확인
InfluxDB의 디스크 공간 여유 확인

🔌 Bridge.Host 내장 시뮬레이션

Bridge.Host는 VirtualMemoryDriver를 기본 탑재하여, MQTT 없이도 장비 데이터를 생성합니다.

실행

Bridge.Host는 Docker 이미지 또는 cafe setup (app 프로파일)로 실행합니다:

# Docker로 직접 실행
docker run -d --name bridge-host \
  -p 5100:5100 \
  -v ./driver_settings.json:/app/driver_settings.json \
  nexcode/caffeine-bridge-host:latest

# 또는 cafe setup으로 전체 스택 실행
cafe setup  # 프로파일: app

설정 확인 (`driver_settings.json`)

{
  "Drivers": [
    {
      "Id": "Edge-Machine-01",
      "Type": "Simulation",
      "Port": 0,
      "Settings": {
        "size": 4096,
        "interval": 100
      }
    }
  ]
}

Type: "Simulation" — VirtualMemoryDriver 자동 로드
interval: 100 — 100ms마다 데이터 업데이트
다중 드라이버 지원: Drivers 배열에 여러 드라이버를 정의할 수 있습니다

VirtualMemoryDriver 데이터 생성 패턴

Simulation 드라이버는 100ms 주기로 가상 메모리에 값을 생성합니다:

태그	메모리 주소	데이터 타입	패턴	범위
AliveBit	0	Bool	1초 주기 토글 (0/1)	0 또는 1
Temperature	104	Float	sin 파형 (6.3초 주기)	30 ~ 70
Pressure	108	Float	cos 파형 (Temperature와 90도 위상차)	50.5 ~ 150.5

기본 태그 자동 생성

Simulation 드라이버 최초 실행 시, 위 3개 태그가 자동으로 등록됩니다. Edge UI의 태그 관리 탭에서 추가/수정/삭제할 수 있습니다.

Bridge.Host Edge UI (v2)

http://localhost:5100 에 접속하면 Edge 전용 웹 UI를 사용할 수 있습니다. 설비 벤더사 엔지니어가 현장에서 Engine 없이 Edge 단독으로 설비 설정과 검증을 완료할 수 있습니다.

기본 계정: admin / admin (최초 접속 시 비밀번호 설정)

탭	기능
모니터링	드라이버 상태, 실시간 태그 값 (1초 폴링), 오프라인 버퍼 게이지
설비 정보	설비명, 카테고리, 위치 설정
드라이버	드라이버 유형/IP/포트 설정
태그 관리	태그 CRUD + CSV 가져오기/내보내기
AAS	AAS 서브모델 설정, 장비 템플릿 자동 입력, IRDI 검색, 설정 Export/Import
감사 로그	작업 이력 (액션 필터 + 검색)

다크 모드: 헤더의 ☀️/🌙 버튼으로 전환 (야간 작업 시 유용)

모니터링 탭

Engine에 바인딩하면 모니터링 탭에서 실시간 태그 값을 확인할 수 있습니다:

드라이버 상태 카드: 드라이버 유형, 상태(Running/Uninitialized), Engine 연결 여부, 전송 성공/실패 카운터
오프라인 버퍼 게이지: Engine 연결 해제 시 자동 버퍼링 건수와 용량 표시 (재연결 시 FIFO 전송)
실시간 태그 테이블: 태그별 현재값, 갱신 시간, LIVE/STALE 상태

AAS 편의 기능

설비 벤더사 엔지니어가 AAS(Asset Administration Shell) 모델을 빠르게 등록할 수 있도록 다음 편의 기능을 제공합니다:

장비 템플릿: Pump, Motor, Conveyor, CNC, Robot, PLC 중 선택하면 서브모델 + IRDI 매핑이 자동 입력됩니다
IRDI 검색: IRDI 입력 필드 옆 🔍 버튼으로 50개 항목의 내장 카탈로그에서 검색
IRDI 형식 검증: 0173-1#XX-XXXXX#NNN 형식이 아니면 경고 표시
설정 Export/Import: 동일 모델의 여러 설비에 AAS 설정을 JSON 파일로 복제

데이터 흐름 (Engine 바인딩 후)

Engine이 Bridge를 바인딩하면 다음 순서로 데이터가 흐릅니다:

Engine → Bridge POST /api/bridge/bind (바인딩 요청)
Bridge → Engine: manifest 응답 (태그 목록 + DriverId)
Engine: TagManager에 태그 등록 + ScanPlan 생성
Engine → Bridge: gRPC ScanPlan 전송 (SmartIOScheduler 업데이트)
Bridge: 드라이버 읽기 시작 → gRPC StreamIo → Engine
Engine: IngestionDispatcher → TagManager 값 업데이트
Admin: gRPC MonitoringStream으로 실시간 태그 값 수신

🔌 방법 4: PLC 프로토콜 시뮬레이터

Caffeine.Tools.PlcSimulator는 실제 PLC 장비 없이 MC(SLMP) 프로토콜과 XGT(FEnet) 프로토콜을 TCP로 제공하는 가상 PLC입니다. Mitsubishi PLC 드라이버나 LS(LG) XGT 드라이버를 개발·테스트할 때 사용합니다.

언제 사용하나?

시뮬레이터	프로토콜	용도
Caffeine.Simulator	MQTT	대량 센서 데이터 부하 테스트
VirtualMemoryDriver	gRPC (Bridge 내장)	개발 중 빠른 테스트
PlcSimulator	MC/SLMP + XGT TCP	PLC 드라이버 프로토콜 검증

실행

# 기본 실행 (MC: 5007, XGT: 2004)
dotnet run --project tools/Caffeine.Tools.PlcSimulator/

# 커스텀 포트
dotnet run --project tools/Caffeine.Tools.PlcSimulator/ -- --mc-port 5008 --xgt-port 2005

# 시뮬레이션 간격 변경 (기본 100ms)
dotnet run --project tools/Caffeine.Tools.PlcSimulator/ -- --interval 50

# 서버 전용 모드 (자동 값 생성 없이 읽기/쓰기만)
dotnet run --project tools/Caffeine.Tools.PlcSimulator/ -- --no-sim

CLI 인수

인수	타입	기본값	설명
`--mc-port`	int	5007	MC(SLMP) 프로토콜 TCP 포트
`--xgt-port`	int	2004	XGT FEnet 프로토콜 TCP 포트
`--interval`	int	100	시뮬레이션 값 갱신 주기 (ms)
`--no-sim`	bool	false	시뮬레이션 엔진 비활성화

시뮬레이션 데이터

시뮬레이션 엔진이 활성화되면 아래 주소에 자동으로 값이 생성됩니다:

디바이스 주소	타입	패턴	설명
D100-D101	Int32	사인파	50000 +/- 20000 범위의 주기적 변동
D102	UInt16	카운터	0~65535 순환 증가
D103	UInt16	사인파	50 +/- 30 범위 (온도 시뮬레이션)
M0	Bit	토글	1초 주기 ON/OFF (Alive 신호)
Y0	Bit	조건부	카운터 짝수일 때 ON

지원 디바이스 코드 (MC/SLMP)

디바이스	코드	타입	용도
D	0xA8	워드	데이터 레지스터
W	0xB4	워드	링크 레지스터
R	0xAF	워드	파일 레지스터
ZR	0xB0	워드	확장 파일 레지스터
M	0x90	비트	내부 릴레이
X	0x9C	비트	입력 디바이스
Y	0x9D	비트	출력 디바이스

XGT 주소 형식

XGT 프로토콜은 %DW100, %MW50, %PW10 형식의 변수 주소를 사용합니다. 디바이스 타입(D, M, P 등) + 워드/비트 접미사(W, B) + 번호로 구성됩니다.

Caffeine 드라이버와 연동

PlcSimulator를 실행한 뒤 Bridge.Host의 driver_settings.json에서 PLC 드라이버를 설정하면 실제 장비와 동일하게 통신할 수 있습니다:

{
  "Drivers": [
    {
      "Id": "Virtual-PLC-01",
      "Type": "MitsubishiMc",
      "IpAddress": "127.0.0.1",
      "Port": 5007,
      "Settings": {
        "scanInterval": 100
      }
    }
  ]
}

동시 실행

PlcSimulator와 VirtualMemoryDriver를 동시에 사용할 수 있습니다. PlcSimulator는 PLC 프로토콜 수준의 검증에, VirtualMemoryDriver는 Bridge 내부 동작 검증에 각각 적합합니다.

🖥️ 방법 5: Simulator Hub GUI (올인원)

Caffeine.Tools.SimulatorApp은 PLC 시뮬레이터를 웹 UI로 관리하는 Blazor Server 앱입니다. CLI 없이 브라우저에서 가상 PLC를 추가·편집·모니터링할 수 있어, QA 팀이나 고객 데모에 적합합니다.

언제 사용하나?

시뮬레이터	인터페이스	용도
PlcSimulator CLI	터미널	자동화, CI/CD, 빠른 단일 PLC
SimulatorApp GUI	웹 브라우저	멀티 PLC 관리, 메모리 편집, 데모

실행

dotnet run --project tools/Caffeine.Tools.SimulatorApp/

브라우저에서 http://localhost:5050 에 접속합니다.

주요 화면

대시보드

처음 실행하면 빈 대시보드가 표시됩니다. "PLC 추가" 버튼으로 가상 PLC를 생성합니다.

Simulator Hub 대시보드

PLC 추가 다이얼로그에서 프로토콜(MC/XGT), 포트, 메모리 크기, 시뮬레이션 설정을 지정합니다.

PLC 추가 다이얼로그

PLC가 추가되면 카드로 표시됩니다. 녹색 점은 Running, D100/D101 값이 실시간 미리보기됩니다.

PLC 카드 — Running 상태

시작/정지: 카드의 재생/일시정지 버튼으로 개별 제어
포트 중복 검사: 같은 포트를 사용하는 PLC 추가 시 에러 메시지 표시

메모리 편집기

카드를 클릭하면 해당 PLC의 메모리를 직접 편집할 수 있습니다.

메모리 편집기

열	내용
Address	디바이스 코드 + 주소 번호
Hex	16진수 값 (인라인 편집 가능)
Decimal	10진수 값
Float	IEEE 754 32비트 부동소수 해석
ASCII	ASCII 문자 변환

키보드 지원: Enter로 편집 시작/확정, Escape로 취소, Tab으로 셀 이동
시뮬레이션 토글: 우측 상단 체크박스로 자동 값 생성 ON/OFF 전환
디바이스 코드 탭: D, W, R, ZR(워드), M, X, Y(비트) 코드별 표시

실시간 모니터링

SVG 스파클라인 차트로 선택한 메모리 주소의 값 변화를 실시간 추적합니다.

실시간 모니터링

Watch 목록: PLC + 디바이스 + 주소를 선택하여 여러 값을 동시 모니터링
폴링 주기: 100ms / 200ms / 500ms / 1000ms 중 선택
Min/Max 표시: 각 Watch 항목의 범위 자동 계산

설정 영속화

앱 종료 후 재시작해도 이전 PLC 설정이 자동 복원됩니다. 설정은 실행 디렉토리의 simulator_config.json에 저장됩니다.

Caffeine 드라이버와 연동

SimulatorApp에서 PLC를 추가하면 PlcSimulator CLI와 동일한 MC/XGT TCP 서버가 시작됩니다. Bridge.Host의 driver_settings.json에서 해당 포트로 연결하면 실제 장비와 동일하게 통신합니다.

MAUI 변환 가능

현재 Blazor Server로 동작하지만, 동일 Blazor 컴포넌트를 MAUI Blazor Hybrid로 변환하면 데스크톱 네이티브 앱으로도 사용 가능합니다.

📚 다음 단계

벤치마크 테스트 가이드 — 시뮬레이션 환경에서 성능 측정하기
드라이버 개발 가이드 — 실제 장비 드라이버 개발
배포 가이드 — Docker로 프로덕션 배포

📋 사전 요구사항​

🏗️ 시뮬레이션 아키텍처​

🚀 방법 1: Admin UI에서 시뮬레이션 (가장 쉬움)​

Step 1: Caffeine 서비스 시작​

Step 2: 시뮬레이션 페이지 접속​

Step 5: 파라미터 설정​

Step 6: 시작 & 모니터링​

🔧 방법 2: CLI 직접 실행​

Step 1: 시뮬레이터 실행​

Step 2: 환경 변수로 세밀한 제어​

환경 변수 레퍼런스​

실행 확인​

🐳 방법 3: Docker Compose (전체 스택)​

Step 1: 환경 파일 준비​

Step 2: 프로파일 선택 후 실행​

Step 3: 시뮬레이터 로그 확인​

프로파일 구성​

🎭 시나리오 가이드​

시나리오별 데이터 범위​

런타임 시나리오 전환 (MQTT 명령)​

📊 규모별 설정 예시​

소규모 (개발 중 빠른 테스트)​

중규모 (기능 검증)​

대규모 (스트레스 테스트)​

🔌 Bridge.Host 내장 시뮬레이션​

실행​

설정 확인 (driver_settings.json)​

VirtualMemoryDriver 데이터 생성 패턴​

Bridge.Host Edge UI (v2)​

모니터링 탭​

AAS 편의 기능​

데이터 흐름 (Engine 바인딩 후)​

🔌 방법 4: PLC 프로토콜 시뮬레이터​

언제 사용하나?​

실행​

CLI 인수​

시뮬레이션 데이터​

지원 디바이스 코드 (MC/SLMP)​

XGT 주소 형식​

Caffeine 드라이버와 연동​

🖥️ 방법 5: Simulator Hub GUI (올인원)​

언제 사용하나?​

실행​

주요 화면​

대시보드​

메모리 편집기​

실시간 모니터링​

설정 영속화​

Caffeine 드라이버와 연동​

📚 다음 단계​

📋 사전 요구사항

🏗️ 시뮬레이션 아키텍처

🚀 방법 1: Admin UI에서 시뮬레이션 (가장 쉬움)

Step 1: Caffeine 서비스 시작

Step 2: 시뮬레이션 페이지 접속

Step 5: 파라미터 설정

Step 6: 시작 & 모니터링

🔧 방법 2: CLI 직접 실행

Step 1: 시뮬레이터 실행

Step 2: 환경 변수로 세밀한 제어

환경 변수 레퍼런스

실행 확인

🐳 방법 3: Docker Compose (전체 스택)

Step 1: 환경 파일 준비

Step 2: 프로파일 선택 후 실행

Step 3: 시뮬레이터 로그 확인

프로파일 구성

🎭 시나리오 가이드

시나리오별 데이터 범위

런타임 시나리오 전환 (MQTT 명령)

📊 규모별 설정 예시

소규모 (개발 중 빠른 테스트)

중규모 (기능 검증)

대규모 (스트레스 테스트)

🔌 Bridge.Host 내장 시뮬레이션

실행

설정 확인 (`driver_settings.json`)

VirtualMemoryDriver 데이터 생성 패턴

Bridge.Host Edge UI (v2)

모니터링 탭

AAS 편의 기능

데이터 흐름 (Engine 바인딩 후)

🔌 방법 4: PLC 프로토콜 시뮬레이터

언제 사용하나?

실행

CLI 인수

시뮬레이션 데이터

지원 디바이스 코드 (MC/SLMP)

XGT 주소 형식

Caffeine 드라이버와 연동

🖥️ 방법 5: Simulator Hub GUI (올인원)

언제 사용하나?

실행

주요 화면

대시보드

메모리 편집기

실시간 모니터링

설정 영속화

Caffeine 드라이버와 연동

📚 다음 단계