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현대 기업 환경에서 클라우드 인프라는 필수 요소로 자리 잡았습니다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)는 다양한 클라우드 서비스 중에서도 뛰어난 성능과 보안성을 자랑하며 많은 기업들이 선택하는 플랫폼입니다. 하지만 갈수록 복잡해지는 클라우드 환경을 효과적으로 관리하고 최적화하기 위해서는 추가적인 툴이 필요합니다. OCI 운영상의 어려움을 극복하고 OCI 모니터링 효율성의 극대화할 수 있는 통합 모니터링 솔루션이 필요한데, 바로 그 역할을 하는 것이 Sherpa OCI입니다. 오늘 포스팅에서는 Sherpa OCI가 제공하는 주요 기능과 그 필요성에 대해 다루어 보겠습니다. Sherpa OCI란? Sherpa OCI는 국내 최초의 OCI 모니터링 솔루션으로, 2022년 8월에 출시되었습니다. Oracle Cloud Infrastructure에서 클라우드 자원을 시각화, 관리, 최적화를 자동화하는 솔루션입니다. 특히 대규모 클라우드 환경에서의 운영을 간소화하고, 관리 부담을 줄이며, 운영 효율성을 극대화하는 데 중점을 둔 솔루션입니다. Sherpa OCI는 DevOps 팀과 IT 관리자가 복잡한 인프라 작업을 더 빠르고 간편하게 수행할 수 있도록 설계되었습니다. Sherpa OCI의 주요 기능과 장점 간편한 설치와 직관적인 모니터링Sherpa OCI는 설치가 쉽고, 사용자는 다양한 OCI 리소스(CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 등)의 상태를 직관적인 화면을 통해 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 관리하고자 하는 OCI의 IAM(사용자 계정과 권한을 제공하는 관리 서비스) 설정만 적용하면 바로 모니터링을 시작할 수 있어 복잡한 클라우드 환경도 쉽게 관리할 수 있습니다. 통합 대시보드 기존에는 리전/컴파트먼트(OCI 리소스를 논리적으로 구분하는 디렉토리) 별로 구성된 리소스 정보를 하나씩 찾아봐야 하는 번거로운 측면이 있었으나, Sherpa OCI는 여러 리전과 컴파트먼트의 성능을 동시에 확인할 수 있는 통합 대시보드를 제공합니다. 또한, 네트워크, 스토리지, 프로세스 등 모든 OCI Metric 지표를 손쉽게 모니터링할 수 있어, 기업이 클라우드 인프라의 전반적인 성능을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 편리한 성능 관리한두 번의 클릭으로 해당 리소스에 손쉽게 접근해 성능 정보를 바로 확인할 수 있습니다. 인스턴스 네비게이터를 통해 리소스를 직접 검색하고 이동하거나, 대시보드에서 차트의 이상 지점을 클릭하면 해당 리소스의 성능 정보로 이동해 바로 확인이 가능합니다. 특히 리소스 별로 확인돼야 하는 정보들은 컴퓨트 인스턴스에서 기본 구성 정보와 디스크 사용 현황, 네트워크 사용 현황, 프로세스별 CPU 및 메모리 사용 현황 등을 쉽게 파악할 수 있도록 구성됩니다. 강력한 알림Sherpa OCI는 수집된 모든 OCI 메트릭과 스토리지 사용량, DB 상태 등의 사용자 정의 지표에 대한 알림 기능을 제공합니다. 임계치를 초과하면 SMS, 이메일, Slack 등을 통해 실시간으로 알림을 받아 신속하게 대응할 수 있습니다. 오라클 DB 모니터링 번들 기능OCI의 오라클 데이터베이스 모니터링을 쉽게 할 수 있도록, 기존 셀파오라클의 경량화 버전인 ‘셀파오라클 익스프레스’가 Sherpa OCI에 포함되어 있습니다. 에이전트 설치 없이 설정만으로 간단히 설치할 수 있으며, 다양한 클라우드 환경에서 오라클 데이터베이스를 사용하는 고객사의 환경을 모두 지원합니다. OCI 환경에서 오라클 DB를 보다 쉽게 모니터링할 수 있습니다. 비용 최적화Sherpa OCI는 사용량 기반의 비용 최적화 기능을 제공하여, 불필요한 리소스 사용을 줄이고 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다. 비활성화된 자원을 자동으로 종료하거나, 자원 사용 패턴을 분석하여 클라우드 비용을 효율적으로 관리할 수 있습니다. Sherpa OCI는 오라클 클라우드 인프라스트럭처에서의 클라우드 운영을 개선할 수 있는 강력한 솔루션입니다. 자동화, 비용 최적화, 보안 강화 등 다양한 기능을 통해 기업이 클라우드 환경에서의 경쟁력을 높이고, 빠르게 변화하는 시장 환경에 대응할 수 있도록 돕습니다. Sherpa OCI는 기업이 OCI 환경을 최적의 상태로 유지하면서 비용을 절감하고, 운영 효율성을 극대화할 수 있는 필수적인 솔루션입니다. Shepa OCI 도입에 관심이 있으시다면, 지티플러스와 상담하세요! <작성: 지티플러스 마케팅&커뮤니케이션부>
2024.09.05
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많은 기업에서 업무 효율성을 높여 TCO(Total Cost of Ownership, 총소유비용) 절감을 고민하고 있습니다.특히 단순 반복 작업을 도와주는 RPA 도입을 검토해 보신 기업들도 많으실 텐데요, 구체적으로 어떤 업무를 어떻게 자동화해서 업무 생산성을 높일 수 있는지 메타넷글로벌의 실제 사례를 공유합니다.이 프로젝트는 반복적인 수작업으로 인해 높은 공수가 투입 되었던 세금계산서 대사 작업을 RPA 솔루션을 통해 자동화한 사례입니다. A사의 Pain point위수탁 공급업체에서 홈택스를 통해 직접 발행하는 전자세금계산서는 SAP 시스템에 등록되는 전자세금계산서 자료와 별도로 구매 ERP에 수기 등록해야 하는데, 인보이스 대사 작업하는데 너무 많은 시간이 걸립니다. 개선 전 업무 프로세스입니다.1. 담당자가 위수탁 건에 대해서 홈택스 발행 전자세금계산서 파일을 다운로드 합니다2. 담당자가 SAP 전자세금계산서 내역을 다운로드하여 홈텍스 파일과 비교 대사합니다.3. 담당자가 누락된 세금계산서에 대해 확인 및 검증 작업을 진행합니다.4. 담당자가 해당 세금계산서를 구매 ERP에 업로드 합니다. 메타넷글로벌에서는 고객의 Pain points를 해결하기위해 아래의 TO-BE 프로세스를 구상하여 RPA 솔루션으로 구현하였으며 위의 모든 업무를 자동화하였습니다. TO-BE 업무 프로세스입니다.1. 로봇이 홈택스에 세금계산서 파일을 다운로드 합니다.2. 로봇이 해당 세금계산서와 SAP 전자세금계산서 내역을 다운로드하여 대사합니다3. 로봇이 대사한 결과 및 누락된 결과를 담당자에게 이메일 발송합니다.4. 로봇이 누락된 세금계산서를 구매 ERP 업로드 파일 템플리트에 맞게 전환 및 입력하여 자동 업로드 합니다. 이처럼 A 사는 세금계산서 대사 작업 및 구매 ERP 업로드 작업을 자동화하여 구매 및 재무 담당자가 처리해야 하는 단순 반복 업무가 크게 줄어들었습니다.또한 담당자가 다량의 세금계산서를 대사하면서 발생할 수 있는 휴먼 에러가 줄어들어 업무의 정확도가 크게 개선되었습니다.메타넷글로벌은 업무 자동화에 대한 전문 지식과 축적된 데이터를 활용하여 고객사의 업무 효율성을 높이고, TCO를 절감할 수 있도록 지원합니다.SAP ERP 연계 업무 자동화에 대해 상담하고 싶으시다면 메타넷글로벌에 문의해 주세요. * 적용 RPA 솔루션 : 블루프리즘에서 제공하는 엔터프라이즈급 RPA 툴로 기업들이 반복적이고 규칙 기반의 업무를 자동화 할 수 있도록 도와줍니다.
2024.08.30
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이 달 중순, 미국 빅테크의 주가가 일제히 급락했습니다. 월가에서 AI 산업에 대한 비관적 전망이 나오기 시작했기 때문입니다. 빅테크 기업들이 막대한 금액을 AI에 투자하고 있지만, 수익성이 좋지 않다는 분석이었죠. 'AI 버블론'에도 불구, 빅테크들을 여전히 투자를 이어가겠다는 입장입니다. 이미 기술 전환기는 시작됐고, 적게 투자하여 뒤쳐지는 것보다 과잉 투자를 통해서라도 앞서나갈 수 있는 힘을 키우는 것이 낫다는 것이 이들의 공통적인 의견입니다. 늘어나는 AI 비용 'AI 버블론'이 지적하고 있는 주요 내용은, AI 훈련 및 인프라 비용이 급증하는데 비해 수익화가 더디다는 것입니다. 스탠퍼드대 인간중심 인공지능연구소(HAI)는 연례보고서 '스탠퍼트 AI 인덱스 2024'에서, 2017년부터 2023년 사이 AI 훈련 비용이 20만 배나 폭등했지만 개선 속도가 현저히 못 미치고 있다고 분석했습니다. 투자은행 바클레이스는 빅테크가 2026년까지 AI모델 개발에 매년 600억 달러를 지출할 것으로 예상되지만, 그 시점까지 창출하는 수익은 3분의 1 수준인 200억 달러에 불과할 것이라고 전망했습니다. 벤처투자회사 세쿼이아캐피털은 빅테크가 AI에 투자한 비용을 회수하려면 연간 6000억 달러의 매출을 올려야하지만, 실제 매출은 1000억 달러에 불과하다고 지적했습니다. 생성형AI 열풍을 이끈 기업 오픈AI는 챗GPT 운영비 부담으로 올해 50억 달러에 달하는 손실을 기록할 것으로 예상됩니다. 챗GPT의 하드웨어 운용 비용으로만 매일 70만 달러 가량이 필요하기 때문입니다. 12개월 내에 현금이 고갈될 위험이 있다는 분석도 나옵니다. 빅테크 "묻고 더블로 가!" 뉴스트리트리서치는 2023년~2027년 AI 데이터센터 관련 투자가 총 1조 4000억달러에 달한다고 추산했습니다. 알파벳, 아마존, 메타, 마이크로소프트 4개사가 올해 투자한 비용만 1040억달러에 달합니다. 이 가운데, AI 산업을 이끌고 있는 빅테크들은 AI버블론에 동의하지 않고 있습니다. 오히려 더 적극적인 투자 기조를 이어가겠다는 입장이죠. AI의 가능성과 유용성은 이미 입증됐고, 잠재력은 여전하다는 시각입니다. 한 번 주도권을 뺏기면 시장에서 도태될 수 있다는 위기의식도 존재합니다. 순디르 피차이 알파벳 CEO는 컨퍼런스콜에서 "과소 투자 위험이 과잉 투자 위험보다 더 크다. 우리가 과도하게 투자하고 있는 것으로 판명되더라도 AI는 분명히 우리에게 광범위하게 유용한 인프라"라고 강조했습니다. 마크 저커버그 메타 CEO도 "지금은 위험을 무릅쓰고서라도 필요 이상의 AI 역량을 키우는 게 낫다"고 발언했습니다. 메타는 연말까지 AI 인프라에 300억 달러 이상을 투자할 계획입니다. 마이크로소프트의 에이미 후드 CFO는 AI 데이터센터 구축과 관련해 "향후 15년과 그 이후 수익 창출의 밑바탕이 될 것"이라면서 투자자들의 인내심을 당부했습니다. 투자업계 일각에서도 AI 버블론은 섣부르다는 의견이 나옵니다. AI 산업을 주도하는 빅테크들은 재무구조가 탄탄하고, 자금력을 동원할 수 있는 힘을 갖췄습니다. 막대한 투자로 기술면에서 앞서가는 동시에, 자체 AI 서비스를 무료로 제공하면서 상대적으로 영세한 업체들을 경쟁에서 제외시키는 단계로도 분석됩니다. AI 수익화 노력은 계속된다 AI 수익화를 위해서는 일반 이용자들이 기꺼이 비용을 지불할 수 있는 '킬러앱'의 등장이 필요하다는 것이 중론입니다. 빅테크들은 수익화가 가능한 서비스를 내놓기 위해 여러 노력을 하고 있습니다. 최근 구글은 모바일 기반 AI 음성비서 '제미나이 라이브'를 출시했습니다. 안드로이드 스마트폰을 쓰는 제미나이 어드밴스드(월 구독료 19.99달러) 사용자라면 누구나 제미나이 라이브를 사용할 수 있습니다. 오픈AI는 GPT-4o의 파인튜닝 기능을 출시했습니다. 파인튜닝(미세조정)이란 사전 학습된 AI 모델에 기업 등이 자체 데이터를 추가 학습시키는 것으로, 기업 맞춤형 AI 모델을 만드는데 필요합니다.
2024.08.30
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지난 번 포스팅에서는 3D Presentation 컴퓨팅 파워와 IoT, AI 등의 첨단 IT기술을 활용하여 제조 환경에서 생산성과 효율성을 증대시키기 위해, 필수요소로 부각되고 있는 Digital Twin 기술과 도입 효과를 알아보았으며, 당사가 보유한 MetaFactory 솔루션을 알아보았습니다.(*지난 포스팅 보러가기 ☞ 디지털 트윈으로 구현하는 스마트 팩토리) 오늘은 MetaFactory 솔루션에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다. MetaFactory는 공간과 미래를 연결하는 제조환경의 새로운 Workplace가 될 것입니다. 제조 환경은 소비자의 취향을 존중하고 선택 만족도를 높이기 위해 소품종 대량생산에서 다품종 소량생산으로 변화하고 있으며, 이로 인해 제조 공정은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 이에 따라 생산 효율성을 높이기 위해 자동화 시스템으로의 전환이 이루어지고 있으며, 궁극적으로는 무인화를 목표로 하고 있습니다. MetaFactory는 이러한 미래 제조업을 위해, 3D 환경과 실시간 데이터를 바탕으로 생산 상황을 모니터링하고 분석할 수 있는 제조 현장 통합 운영 시스템입니다.빠르고 유연하며 확장 가능한 가장 효과적인 솔루션으로, 생산, 물류, 환경, 품질 등 다양한 분야로 확장되고 있고, 시스템 운영의 새로운 표준체계를 제시하고 있습니다. Metanet MetaFactory 대규모 제조 환경에서 검증된 솔루션 A사 기준 전 세계 50여개 이상의 공장, 1,000개 이상의 제조 라인을 구축하고 수 년간 통합 운영하였습니다. 이러한 경험을 바탕으로 생산 효율성을 높이고, 비용 효과적이며 안정적인 새로운 솔루션을 제공하였습니다.A사는 MetaFactory를 통한 지속적 확장 및 검증을 통한 운영체계 고도화로 디지털 트윈 기반 종합 관제 체계를 구축하였습니다. 이를 통해 설비 고장 조치 시간을 50% 단축하였고, 공정의 품질이 5% 향상되었습니다. 대용량 3D 모델링 경량화 운영 Know-How 설비, AGV 등 3D 기반의 모델링은 높은 구축 비용과 대용량의 IT자원이 요구되어 비용 효과 대비 실패에 대한 리스크가 큽니다.MetaFactory는 실제 생산 현장을 가상의 3D 환경으로 모사하고 생산 현장의 모든 제조 자원의 통합 관제가 가능하도록 3D 모델링을 경량·최적화하여 IT자원의 비용 최적화가 가능합니다. 상황 관제 시스템 구축 의도에 따라 3D 표현의 구체화, 동적 움직임을 결정하여 최적의 Visualization을 구현합니다. 제조 환경 변화에 대응하는 솔루션 Data Stream Package, 3D Presentation Package, MLOps Package 등 기술 영역 별 모듈화를 통해 고객의 사업 영역 확장 및 기존 시스템 고도화를 지원할 수 있는 맞춤형 Package를 보유하고 있습니다. MetaFactory는 IoT, Monitoring, AI, Visualization 등 최신 IT기술이 총망라된 집합체로, MES, WMS, WCS 등 30년 이상 국내 제조 IT를 이끈 당사 기술력과 경험을 기반으로 합니다. 다양한 연계 방식을 통해 기존 수집체계와의 인터페이스를 지원하며, 고속의 데이터 수집 처리 모듈을 통해 신규 설비의 확대 등에 따른 확장성을 보장합니다. Cloud 기반 Total Service 솔루션 MetaFactory는 Cloud 기반 솔루션으로 초기 구축 비용과 시간을 절감합니다.생산 정보는 기업에게 매우 민감한 정보를 포함하고 있기에, 고객의 니즈에 따라 On-Premise 구축을 지원합니다. AI/ML 등을 활용하여 예측·운영이 가능한 인프라를 지원합니다. 메타넷디지털은 전세계 생산 공장을 보유한 글로벌탑 고객사를 통해 검증된 MetaFactory 솔루션을 통해 고도화된 생산 공정을 시각적으로 운영함으로써, 생산 환경의 운영 난이도를 낮추고, 생산 효율성을 질적으로 향상시키려는 고객에게 최적의 선택이 될 것입니다. MetaFactory 도입을 원하시거나 더 알아보고 싶으시다면, 메타넷디지털과 상담하세요! 작성: 메타넷디지털 ModernFactory Team
2024.08.27
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S/4HANA 성공적인 컨버전 1편에서는 SAP ECC 서비스 종료가 임박해 오는 가운데 SAP S/4HANA 전환은 왜 해야하고, 어떤 장점이 있는 지에 대해서 살펴봤습니다. 1편 보러가기 >> https://metanetglobal.com/bbs/board.php?bo_table=tech&wr_id=91 SAP S/4HANA 컨버전 2편에서는 SAP S/4HANA로 마이그레이션 하기 위해서 구체적으로 어떤 플랜으로 어떻게 진행해야 하는지 가이드를 알려 드리겠습니다. 1. S/4 HANA로의 컨버전 어떤 플랜을 가지고 진행해야 하나요? - 컨버전 플랜은 크게 사전 점검과 컨버전 프로세스로 나눌 수 있습니다. - 사전 점검 프로세스는 필수 단계로 SAP Readiness Check활용해서 진행합니다. - Custom Vendor Integration(CVI) 컨버전 작업도 필수적으로 이루어 져야 합니다. 하나씩 알아보도록 하겠습니다. 2. 사전점검 프로세스 사전 점검 프로세스는 시스템 컨버전을 위한 사전 조치 항목을 확인하고 작업하는 단계입니다. ① SAP Readiness Check (SAP 사전 점검) 솔루션 통한 점검 현재 ECC 시스템이 S/4 HANA로 컨버전하기에 적합한 지 점검하는 것으로, SAP Readiness Check (SAP 사전 점검) 솔루션을 통해 진행됩니다. 먼저 현재 ERP 시스템(Add-On 솔루션 포함)이 기술적으로 S/4HAHA 전환 가능한 지 확인합니다. 사전 점검 체크리스트는 아래와 같습니다. - 하드웨어, 운영 시스템 버전 - 현재 운영 시스템이 UniCode(Unix to Linux) 버전인가? - ABAP only 환경인가? - 현재 사용중인 ECC 6.0 Enhancement Package(EHP) 버전과 컨버전하려는 타깃 시스템 버전이 몇인가? 또한 S/4HAHA Simplification List(간소화 항목 점검)을 통해 어떤 업무 기능들이 어떻게 변경되었는 지와 ECC Data 적합 여부를 확인합니다. Simplification List는 어플리케이션 혹은 아키텍처 변경이 필요한 사항에 대한 리스트를 제공하는 기능으로 SAP S/4HANA 1709 에는 약 502개의 아이템이 존재하며 비즈니스 우선순위((e.g. Core Finance)와 산업군으로 그룹화 되어 제공합니다. SI(Simplication Item) Check Report(/SDF/RC_START_CHECK)를 실행할 경우 컨버전에 대한 제약 사항 및 조치해야 할 Step이 확인 가능하며 이를 기반으로 작업 계획을 수립할 수 있습니다. ② Custom Vendor Integration(CVI) 컨버전 작업 진행 ECC의 Customer/Vendor는 S/4HAHA에서 “비즈니스 파트너”로 통합관리 됩니다. 즉 S/4HANA 에서는 비즈니스 파트너를 통한 고객 및 공급업체이 필수 사항입니다. 따라서 ECC에서 사용하던 데이터와 S/4 HANA에서 사용할 데이터에 대한 합을 맞추기 위해 CVI(Customer Vender Integration) 컨버전 작업을 수행해야 합니다. 기존에 사용하던 Custom Code는 SI Check를 통해 확인이 가능하지만, 추가 서비스 비용을 지불할 경우 “Custom Code Management”라는 기능을 사용하여 더욱 자세한 내용과 작업 별 우선순위 등을 분석한 레포트를 받아볼 수 있습니다. 3. 컨버전 프로세스 이렇게 사전 점검 프로세스를 다 마친 후에야 ECC 시스템의 쉐도우(복제)를 기준으로 대망의 S/4 HANA 컨버전 작업이 수행됩니다. 컨버전은 Software Update Manager(SUM) 설치를 통해 S/4 HANA 쉐도우(복제) 시스템이 생성되며 ECC에서 기 사용하던 내용을 S/4 HANA에서 사용할 것인지와 오류를 확인하는 프로세스가 진행됩니다. 이 작업이 완료되면 이후 소프트웨어 업데이트와 HANA 데이터 베이스로 데이터 마이그레이션이 이뤄집니다. Custom Code Adaption 작업은 기존에 ECC에서 사용하던 Custom Built-on(CBO)1) 소스 코드를 S/4HANA에서 사용할 경우의 기능, 성능, 안전성 등의 이슈가 있는 지를 점검하고 소스 코드 변경 및 예외 처리 작업 등을 수행하게 됩니다. [주석]Custom Built-on(CBO) : 고객 기업에서 자체적으로 만든 테이블을 총칭하는 용어입니다. 이번 포스팅에서는 S/4 HANA 컨버전이 어떤 계획에 의해 어떤 방식으로 진행되는 지에 대한 내용을 살펴보았습니다. 전사적으로 사용하는 시스템 자체에 대한 컨버전 작업이 쉬운 일이 아니기 때문에 그 내용을 알면 알수록 더 복잡해지는 기분이 드실 수도 있으나 걱정하실 필요없습니다. S/4 HANA 시스템과 S/4 HANA 컨버전에 있어 전문가 메타넷글로벌이 다수의 프로젝트 경험을 통해 쌓인 노하우를 가지고 여러분의 어려움을 시원하게 해결해드릴 수 있습니다. 다음 블로그 포스팅을 통해서는 실제 S/4 HANA 컨버전 사례를 통해 조금 더 구체적으로 그 내용과 방법을 살펴보도록 하겠습니다.
2024.08.19
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페이롤 서비스 문의 고객사 중 80% 이상이 구성원의 급여 관리 기본 모듈을 기반으로 근태, 복지, 연말정산까지 관리할 수 있는 확장 모듈에 관심이 많습니다. 이런 HR 솔루션을 선택하기 위해선 실무 편의성 뿐만 아니라 조직문화와의 적합성도 중요한데요. 기업 인사 관리를 위한 서비스 도입은 비용, 시간, 리소스가 투입되기 때문에 한번 진행할 때 충분한 검토가 필요합니다. 이러한 이유들로 인해 최근에는 하나의 서비스로 인사 관리를 효율화하는 방법을 채택하는 기업들이 많아지고 있습니다. 바로 급여 관리 프로그램을 도입하여 기업의 HR 업무까지 자동화하는 방법인데요. 성장하는 기업들은 어떻게 급여, 근태, 복리후생을 통합해서 관리하고 있을까요? 급여, 근태, 복리후생까지 HR을 통합 관리해야 하는 이유 기업의 인사팀은 직원들의 기본 정보부터 채용, 평가, 보상과 같은 인사 관리 전반을 담당합니다. 이 업무들은 서로 유기적으로 연결되어 있어 하나의 정보가 잘못되면 연쇄적으로 오류가 발생할 수 있습니다. 그래서 기준이 되는 인사 데이터를 관리하고 운영하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 데이터 관리를 엑셀이나 개별 벤더가 아닌 하나의 서비스에서 통합 관리한다면, 효율성과 안전성이 크게 향상됩니다. 1. 기업 인적 정보를 최적화할 수 있습니다.구성원 관리의 토대가 되는 인적 정보는 입사일 등의 기본 정보뿐 아니라 연봉, 근태 기록, 업무 성과, 복리후생 내역 등이 급여 계산에 영향을 미칩니다. 급여 계산이 시급해 엑셀로 수기 계산하더라도, 기업이 성장하면서 계속 변동되는 인적 정보를 인사 담당자가 모두 확인하는 것은 불가능합니다. 따라서 초기부터 통합된 시스템을 구축하는 것이 매우 중요합니다. 2. 규제 준수가 용이하고, 보안 리스크가 사라집니다.한국 지사를 둔 글로벌 기업, 원격 및 하이브리드 근무를 권장하는 스타트업, 제조나 영업 등 본사와 지리적으로 분산된 부서를 가진 기업 등, 점차 복잡한 근로 형태가 생겨나면서 인사 담당자가 구성원을 직접 살펴보며 관리하기 어려워졌습니다. 따라서 기업의 구성원 근무 현황을 정확히 관리하기 위해서는 물리적 거리를 뛰어넘는 디지털 솔루션이 반드시 필요합니다. 특히, 글로벌 기업일수록 지역 세법과 노무법 리스크를 줄여 줄 전문 급여 서비스 도입을 검토해야 합니다. 3. 경영지원부서의 파트 간 협력이 쉬워집니다.조직 내의 부서나 팀이 서로 협력하지 않고 독립적으로 운영되는 현상을 ‘사일로’라고 합니다. 이는 부서 간 정보 공유 부족, 의사소통 단절, 협력 부족 등을 초래할 수 있는데요. 경영지원부서의 업무는 인사, 총무, 재무가 서로 긴밀하게 연결되어 있어 데이터 공유가 특히 중요합니다. 통합된 서비스를 사용하면 부서 간 업무 요청 없이도 언제든 정보 열람이 가능해져, 파트 간 협력을 강화하고 인사 관리를 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다. 급여 관리 프로그램 도입으로 인사 업무 통합하는 메타페이의 4가지 기능 추천 급여 관리와 인사 업무를 함께 해결할 서비스를 검토 중이시라면, 메타페이의 4가지 서비스 조합을 추천합니다. 급여 관리 기능이 있는 메타페이를 기본 모듈로 도입하면, 복리후생, 전자계약, 근태관리, 연말정산까지 4가지 기능을 확장 모듈로 선택해 함께 도입할 수 있습니다. 메타페이의 확장 모듈이란? 급여관리프로그램 메타페이를 기본 모듈로 사용 시 기업의 필요에 따라 조합해 도입할 수 있는 4개의 HR 기능입니다. 단일 기능을 선택하거나, 4가지 모두를 선택할 수 있습니다. *기본 모듈급여관리 메타페이 ㅣ 기업 규모, 근로 형태 맞춤 급여 관리 *확장 모듈메타베네핏 ㅣ 기업문화 맞춤 복리후생 제공메타사인 ㅣ 전자계약 체결 및 양식 제공메타타임 ㅣ 근로형태 맞춤 근태관리 제공메타페이 AI 연말정산 ㅣ 3분만에 간편하게 가능한 연말정산 제공
2024.08.14
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SAP ECC 6.0 버전을 사용하고 계시다면 이 블로그 포스팅에 주목해주세요! SAP의 유지보수 서비스 기간(EoS, End of Service)이 얼마 남지 않았습니다. 이번 포스팅에서는 S/4 HANA 컨버전(conversion)에 대한 여러분의 궁금증을 세번에 걸쳐 풀어드리고자 합니다. 1. S/4 HANA 컨버전 왜 해야하나요? | SAP ECC 버전은 더 이상 SAP 유지보수 지원이 안됩니다. SAP End of Service, 즉 EoS 정책에 따라 SAP ECC의 유지보수를 할 수 있는 기간이 얼마 남지 않았습니다. SAP ECC 6.0의 Enhancement Package가 버전에 따라 차이는 있지만 2025년에서 30년 사이에 유지보수 지원이 종료됩니다. 예를 들어 우리 회사가 ECC 6.0 Ehp 6.0을 사용 중일 경우 2027년까지는 Mainstream Maintenance 지원을 받을 수 있어 SAP에서 제공하는 일반적인 유지보수 지원을 받을 수 있습니다. 그 이후에는 2030년까지 Extended Maintenance 지원 대상으로 추가 금액을 납부하고 유지보수 지원을 받을 수 있습니다. 그러나 2030년 이후에는 Customer-specific Maintenance 라고 하여 Incident의 영향도에 따라 일부 지원을 받을 수 있으나 일반적인 문의나 요청에 대해서는 SAP의 지원을 받지 못한다고 보시면 됩니다. SAP EOS 스케줄 2. SAP S/4 HANA와 지금 쓰고 있는 SAP ECC 6.0 과 어떤 차이점이 있을까요? 웹 기반 앱 중심의 Fiori화면 업그레이드데이터 처리 속도가 빨라진 HANA 데이터 베이스 사용 1) SAP GUI 화면에서 Fiori 화면으로 전환 기존 ECC 버전에서 사용했던 SAP GUI의 경우 시스템이 어렵고, 전사 경영 정보를 한 눈에 보기에 불편하다는 평이 많았습니다. 또한 SAP GUI 화면을 통해서만 접속이 가능하여 시스템 사용에 제약이 있었습니다. SAP S/4 HANA버전은 이러한 피드백을 반영하여 Fiori(Fiori)사용자 환경을 구성하여 이미 만들어진 SAP의 애플리케이션(Application)들을 모아 7,000여 개의 표준 애플리케이션(Application)을 개발했습니다. 또한 지능형 솔루션 통합 제공을 목표로 하여 내가 보고 싶은 모든 정보를 한 화면에 모아서 볼 수 있게 되었습니다. 따라서 실무자가 자신의 업무와 밀접한 사항에 대한 데이터를 한 눈에 볼 수 있으며 회사의 임원들이 전사 경영정보를 조금 더 쉽고 편하게 확인할 수 있게 되었습니다. 또한 스마트폰이나 태블릿 PC 등 디바이스 종류에 상관없이 인터넷만 연결되면 SAP에 접속할 수 있어 사용자가 원하는 시점에 원하는 장소에서 시스템을 더욱 효율적으로 사용할 수 있게 되었습니다. SAP ECC GUI 화면 SAP S/4HANA Fiori 화면 2) RDB(Relational Databases)에서 HANA Database로 전환 SAP ECC 버전에서 쓰던 RDB(Relational Data Base)는 타사의 Raw Based Data Base이며 S/4 HANA의 경우 SAP 자체의 HANA 데이터베이스를 사용하는데 In-Memory 기술을 탑재하여 기존에 있던 데이터를 읽고, 분석하는 등의 데이터 처리 속도가 훨씬 빠릅니다. 또한 특정 화면을 열 때의 Response Time(반응속도) 역시 빨라집니다. 따라서 S/4 HANA를 사용하게 될 경우 불필요한 업무 시간을 단축하고 더 효과적으로 시스템을 운영할 수 있으며 ‘실시간 회사 정보의 전산화'를 가능하게 하는 기술이라고 볼 수 있습니다. 시스템에 축적된 다양한 데이터의 실시간 활용이 가능할 뿐만 아니라 사용자 편이가 증대된 UI, 일관된 경험을 선사하는 SAP S/4HANA에 대해서 알아봤습니다. 다음 편에서는 S/4 HANA로의 컨버전 어떤 플랜을 가지고 어떤 식으로 진행을 해야 하는 지와 이에 대헤 메타넷글로벌이 어떤 도움을 줄 수 있는 지를 알아보도록 하겠습니다.
2024.08.12
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마이크로소프트는 자사의 Azure(애저) 클라우드에서 오픈AI의 인공지능 모델*을 독점 공급하고 있습니다. 기업이나 개발자는 MS Azure 플랫폼의 'Azure 오픈AI'를 이용해 자신의 애플리케이션에 AI 기능을 통합할 수 있습니다. * GPT3.5/GPT4, GPT3.5/GPT4 TURBO, GPT4o, DALL-E 3, Whisper 등 오늘 포스팅에서는 메타넷티플랫폼이 고객사에 직접 Azure 오픈AI를 구축한 사례를 소개하고, Azure 오픈AI로 기업이 얻을 수 있는 이점에 대해 알아보겠습니다. Azure 오픈AI란? 'Azure 오픈AI'는 마이크로소프트가 제공하는 Azure AI 서비스 중 하나로, OpenAI의 강력한 인공지능 모델들을 Azure 플랫폼을 통해 활용할 수 있도록 지원합니다. 사용자는 Azure 오픈AI를 통해 오픈AI의 최신 언어 모델에 접근할 수 있습니다. 이를 통해 자연어 처리, 번역, 텍스트 생성, 코드 작성 등 다양한 작업을 자동화하고 향상시킬 수 있습니다. 또한 Azure의 클라우드 컴퓨팅 인프라와 통합되어 있어 확장성, 보안, 데이터 관리 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 AI 모델을 안정적이고 안전하게 운영할 수 있습니다. 구축사례 1. 글로벌 시장에서 활약하는 국내 대표 전자기업 [요구사항]1. 사설 망 네트워크를 사용한 Azure 오픈AI 외부단절2. 무 중단 서비스를 위한 지역별 밸런싱이 필요함.3. 관리는 지정된 사용자만 접근하여 시스템 설정4. 질의답변 기록은 남지 않아야 함. [구축]1. OA -> Azure DC ER 게이트웨이 -> API 관리 서비스 호출2. API Management Smart Balancing 지역 Azure Open AI 요청 (캐나다 동부 OpenAI / 프랑스 중앙 OpenAI / 서유럽 OpenAI)3. 관리자는 Bastion에 접속하여 API 관리 정책을 변경함4. API 관리 로그 진단 수행5. 운영자는 Azure AD 관리를 통해 사용자 등록/수정/삭제/조회6. 운영자는 시스템 대시보드 화면을 통해 모니터링 수행7. 운영자는 Application Insight로 런타임 오류/트래픽의 세부정보를 확인 가능8. 운영자는 Network Watcher를 사용해 네트워크 연결 정보를 확인 [구축 후 이점]1. 데이터 관점: 공용망에서 오픈AI를 사용하게 되면 데이터 보안에 취약해지는 부분을 보안하기 위하여 프라이빗 망으로 외부의 접근을 원천 차단2. R&D 효율성: Azure 오픈AI를 사용하여 연구 개발의 문제해결 시간을 단축하고, 개발과정의 신기술의 신속한 대응.3. 비즈니스 프로세스: 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 Azure 오픈AI로 자동화하여 빠르고 효율적인 프로세스 수행, 비용 감소 구축사례 2. 1만개 이상의 편의점 점포를 운영하는 대형 유통사 [요구사항]1. Azure 네이티브 서비스와 Azure 오픈AI를 혼합한 구성으로, 기존 Q&A 데이터셋이 탑재된 질의응답 봇 구현2. 오픈AI 엔드포인트를 통한 지리적 근접성 확보 및 전용 네트워크 연결을 통한 데이터 전송 지연 최소화3. 내부 데이터 유출 방지를 위한 데이터 암호화, 접근 제어, 실시간 모니터링의 보안 강화 [구축]1. 온프레미스 -> Azure VPN 게이트웨이 연결2. 웹 앱 범위와 AI 서비스 범위에 대한 VNet 통합 필요성3. 네이티브 서비스 리소스와 각 Azure 오픈AI는 프라이빗 엔드포인트를 사용하여 전용 네트워크 액세스를 허용함4. Azure 네이티브 서비스 VNet은 NSG를 통해 인바운드 및 아웃바운드 설정이 가능5. CosmosDB, Blob Storage, AI 서비스 내의 AI Document Intelligence에서 가져온 콘텐츠들은 Azure Cognitive Search에 업로드될 수 있음.6. Azure Cognitive Search의 검색 결과는 궁극적으로 다양한 Azure OpenAI에서 Q&A 등의 다양한 결과를 호출하는 데 사용됨. [구축 후 이점]1. 데이터관점① 프롬프트 엔지니어링을 중심으로 사용자의 자연어 쿼리를 분석하여 적절한 상품을 추천해주는 지능형 AI 챗봇 구현② Q&A 데이터셋을 근거로 한 자연스럽고 새로운 답변을 생성하여 유저에게 정확한 정보 제공2. 전용 네트워크 연결 구성의 효율성각 지역의 오픈AI 엔드포인트와 전용 네트워크를 통한 데이터 전송 지연 최소화 및 내부 통신 효율성 극대화3. 비즈니스 프로세스:① 안정적이고 빠른 데이터 전송으로 운영 효율성이 향상되며, 강화된 데이터 보안으로 규정 준수 및 데이터 무결성을 보장하여 고객 신뢰도 향상② 접근할 수 있는 문서, 정보 등의 차이를 고려하여 사용자별 권한에 따른 답변을 세분화해 보안 요건 충족 Azure 오픈AI의 개선점들 현 시점에서 Azure 오픈AI가 개선이 필요한 부분, 또 개선 중인 부분들이 있습니다. 1. 데이터의 정확성: 데이터의 정확성은 AI 서비스에서 가장 중요한 부분입니다. AI가 학습하는 과정이 계속 진행 중이기에, 점점 정교하고 정확한 데이터가 제안될 것으로 기대됩니다. 2. 응답 속도: 수요가 많은 반면, 공급이 부족한 상태이기 때문에 사용자가 응답 속도에 만족하지 못하는 경우가 생길 수 있습니다. 시스템 성능이 계속해서 발전 중이기에 향후 응답속도가 점차 향상될 것으로 기대됩니다.3. 지역별 가용성 제한: 지역마다 가용성 제한 및 배포된 모델이 달라, 특정 모델 사용을 위해서는 지역을 변경해야 하는 불편이 있을 수 있습니다. 현재 계속적으로 제한 지역에 신(新) 모델을 배포 중입니다.4. 가격정책: 종량제가 시행 중이고, 정액제는 존재하지 않기 때문에 비용에 대한 예측이 어려울 수 있습니다. 고용량의 작업 시 비용이 상당히 급증할 수 있다는 점을 유념할 필요가 있습니다. 향후 정액제 과금 방식의 도입이 필요합니다.5. API 버전 관리: API 버전 업데이트 주기가 짧습니다. 다만 안정화 단계가 높아질수록 업데이트 주기도 점점 최적화될 것으로 생각됩니다. 고객사들은 AI 기술을 도입하여 여러 분야에서 비용·인력에 대한 정량·정성적 만족을 얻고자 합니다. 이에 부응하기 위해서는, 고객 인터뷰시 현재 시스템의 문제점을 정확히 파악하고 분석·설계를 진행해야 합니다. 설계의 과정이 부족할 경우, 만족할만한 성능이나 부가적 비용이 발생할 수 있습니다. 메타넷티플랫폼은 고객의 요구사항에 맞춘 Azure 오픈AI 도입을 지원하고 있습니다. Azure 오픈 AI 활용을 고민하고 계신다면, 메타넷티플랫폼과 상담하세요! <작성: 메타넷티플랫폼 Public Cloud Unit / DevOps 1 Team>
2024.08.08
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지난 7월 16일, '제39회 CIO컨퍼런스: AI가 강화하는 클라우드 전환, IT의 미래를 그리다' 행사가 개최되었습니다. 최신기술을 활용한 비즈니스 혁신 성공 사례와 전략이 소개되었으며, 업계의 다양한 IT 담당자들이 참석했습니다. 메타넷디엘의 안중호 이사가 세션에 참가하여 AI가 바꾸는 디지털 워크플레이스와, 문서중앙화 솔루션 SOLME에 대해 소개했습니다. Modern Workplace 배경 산업화 시대 업무 환경은 공간 효율을 강조했지만, 스마트 시대가 도래하면서 글로벌 IT 기업을 중심으로 오피스 환경을 하이브리드로 개선하는 트렌드가 등장하였습니다. 그리고 AI의 부상을 통해, 미래에는 더욱 진화한 Digital Workplace가 나타날 것으로 예상됩니다. 국내 기업의 41%는 이미 AI를 활용하고 있습니다. 미래 업무 환경 트렌드는 다음과 같이 변화할 것으로 전망됩니다. 1. 하이브리드 업무 환경- 회사나 사업장 등과 같이 특정 장소에 모여서 일하는 사무실 근무 방식이 아닌, 집이나 그 주변에서 인터넷과 정보통신기기를 활용한 근무 형태 2. 인공지능 활용 인력의 증가- 일상적인 부분의 반복적인 요소를 자동화하고, 직원들이 창의력/상상력/고도의 전략/감성 지능과 같은 보다 인간적인 손길이 필요한 분야에 집중 3. 회복력을 위한 인력 관리- 기업들이 직원의 육체적/정신적/재정적 복지가 유지될 수 있도록 노력 4. 역할보다 기술에 집중- "팬데믹 이후에 필요한 인력을 구축하기 위해서는, 역할에 집중하기보다 조직의 경쟁 우위를 주도하는 데 필요한 기술과 이러한 이점을 뒷받침하는 워크플로우에 더 집중해야 한다" (가트너) 5. 업무활동의 감시와 분석- 업무의 효율성을 높이기 위해, 직원의 행동을 감시하고 추적하기 위한 기술에 더 많은 투자가 진행 됨 Modern Workplace 추진 방향성 기업은 디지털 전환에 따라 회사와 직원의 요구사항을 충족하고, 협력을 촉진하며, 일과 삶의 균형에 긍정적인 영향을 미치는 Modern Workplace 환경을 구축하고 있습니다. Modern Work 기반의 혁신 방향성은 다음과 같이 정리됩니다. 1. 연결 (Connectivity)다양한 Stakeholder 간의 협업 및 정보 공유 강화 2. 문서 공유 (Document Share)클라우드 기반, 문서작성 및 협업 강화 3. 자동화 (Automation)고부가가치 업무 집중을 위한 수작업 업무 제거 4. 지능화 (Intellectualization)Mass Data의 신속한 처리 및 애자일한 고객 니즈 충족 위한 지능화 SOLME ECM Solution 소개메타넷디엘은 클라우드 서비스 기반의 워크 플레이스 혁신을 도모할 수 있는 '메타넷 모던워크플레이스'를 제안합니다. SOLME ECM(문서자산화)ECM(Enterprise Content Management)을 사용하면 데이터와 정보를 중앙에서 효율적으로 생성, 처리, 저장, 보관 및 사용하고 사내 지식 정보를 자산화할 수 있습니다. 기업환경과 규모에 따라 유연한 솔루션이 가능합니다. 문서 등록의 경우, 사용자PC에서 윈도우탐색기 또는 웹브라우저를 통해 ECM 서버로 직접 등록할 수 있는 편리한 사용자 인터페이스 환경을 제공합니다. SOLME AI사내 여러 저장소에 파편화된 데이터를 통합적으로 관리하고, 데이터 사용 히스토리까지 자산화하여 기존 ECM의 한계를 극복하고 AI 기술을 활용해 기업 내부 조직의 데이터 관리 환경을 구축합니다. SOLME ECM Repository의 내부 데이터를 활용해 AI 서비스를 구축하고 업무에 활용할 수 있습니다. 오픈AI, Azure 오픈AI, 코파일럿, 라마3, On-Premise 등 내부자산을 통해 프라이빗 AI 구성 및 활용이 가능합니다. SOLME ImageSOLME 이미지 관리 REAL EYE는 기업 및 기관에서 발생하는 각종 종이 문서를 전자화하여 이미지 문서의 생명주기 전체를 유연하고 안전하게 관리해주며 업무 관련 서류를 전자 이미지 문서로 보관 및 활용함으로써 조직 내 정보화 향상을 도모합니다. 업무 관련 문서를 스캐닝한 후 색상/밝기 조정, 기울기 보정, 노이즈 및 테두리 제거 등의 최적화된 Image Data 생성을 위한 기능을 제공합니다. 신규∙변경서식에 대해 사용자 누구나 관리가 가능하도록 사용자 편의성을 제공하고 서식별 버전 관리 및 OCR, BCR, IMR 등 인식 관련 상세 정의가 가능합니다. 이미지로 생성된 문서에서 개인정보를 자동으로 식별하여 특정 정보를 음영화처리하며, 신분증, 주민등록등본, 각종 청약서∙계약서 등 주요 증명서 및 각종 신청서를 대상으로 음영화 처리가 가능합니다. M365-SOLME Modern WorkMicrosoft 365를 통해 장소와 시간 상관없이 글로벌 협업이 가능하여 업무 생산성 및 효율성을 증대할 수 있습니다. 기업내 정보자산인 비정형 콘텐츠를 관리, 통제, 활용하는 솔루션으로 M365, 그룹웨어 및 다양한 업무시스템과 연계하여 최적의 통합 협업 플랫폼으로 제공합니다.
2024.08.02
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7월 19일, 전 세계가 'IT 대란'을 겪었습니다. 마이크로소프트의 클라우드 서비스에 장애가 생겨 항공편 결항, 금융 시스템 중단, 게임 서버 접속 이슈 등이 발생한 겁니다. 이번 문제는 미국 사이버 보안업체 크라우드 스트라이크가 배포한 보안 소프트웨어 업데이트가 MS 윈도우 OS와 충돌하면서 발생했습니다. 마이크로소프트에 따르면 윈도우 운영체제를 사용하는 850만 대의 기기가 영향을 받은 것으로 추정됩니다. 이는 전체 윈도우 기기의 1% 미만 수준이지만, 기업 서비스에 영향을 미치면서 파장은 상당했습니다. 전문가들은 이번 문제가 일부 빅테크에 집중된 클라우드 시장 환경에 따른 위험성을 보여준다고 짚고 있습니다. 모두가 같은 서비스에 의존하고, 같은 기술을 사용하기 때문에 동시다발적으로 서비스가 중단되는 현상이 벌어진다는 것이지요. 실제로 글로벌 클라우드 시장의 70%는 AWS, MS애저, 구글클라우드가 차지하고 있습니다. 국내 피해 규모는?과학기술정보통신부에 따르면, 국내에서는 10개 기업이 이번 사태로 인해 서비스에 불편을 겪었습니다. 글로벌 대란이 일어난 것에 비하면 피해가 상대적으로 적은 편이죠. 이는 크라우드 스트라이크가 세계 2위 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 서비스 회사인 반면, 국내에서는 사용하는 기업이 많지 않기 때문으로 분석됩니다. 클라우드의 실패? No!전문가들은 이번 사태가 특정 클라우드의 문제, 혹은 클라우드 도입의 실패로 비춰지는 것을 경계하고 있습니다. 애초에 클라우드로 인해 발생한 문제가 아니라, 보안 솔루션 업체가 업데이트 전 충분한 테스트를 하지 않아 발생한 이슈이기 때문입니다. 멀티 클라우드의 도입 필요모든 것이 인터넷과 클라우드로 묶인 '초연결사회'에서는 언제든 이번 사례와 같은 상황이 반복될 수 있습니다. 비단 한 기업의 문제가 아니라, 다른 서비스에서도 오류가 발생할 가능성은 항상 존재합니다. 지난 2021년에는 AWS가 오류를 일으키면서 넷플릭스 등 OTT 매체들과 주요 언론매체, 항공사, 기업용 메신저 서비스 등이 장애를 겪은 바 있습니다. 인공지능(AI) 기술의 도입과 IT 서비스 고도화로 클라우드 전환이 활발해지고 있는 시점에서, 안전한 인프라 운영을 위해서는 특정 클라우드에 대한 의존도를 낮추고 복원력을 높이는 '멀티 클라우드'의 도입이 필요합니다. 이는 특정 클라우드에 문제가 생기더라도 다른 서비스를 통해 업무를 계속 이어갈 수 있도록 인프라를 구축하는 전략입니다. 클라우드 벤더 한 곳에만 의존하면 단일 장애점(SPOF)이 발생하여 조직에 연쇄적인 영향을 미칠 수 있지만, 멀티클라우드를 활용하면 이를 방지할 수 있습니다. 과학기술정보통신부에 따르면, 국내기업의 47.7%가 2개 이상의 클라우드 서비스를 이용하고 있습니다. 이밖에 효율적인 재해복구(DR)시스템의 구축, 클라우드 서비스 수준 협약(SLA)의 재점검, 컴플라이언스 강화 등 여러 방법들이 함께 진행될 필요가 있습니다.
2024.07.24