KR20200096175A - 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세히는 IT 서비스(정보 통신 서비스)를 제공하는데 있어서 서비스에 투입되는 자원별 이용량과 용량에 대한 현재 상태 관련 상태 정보를 기초로 최적화 알고리즘을 통해 최적화된 자원별 이용량과 용량에 대한 예측 정보를 생성하고, 상기 상태 정보와 예측 정보를 이용한 비교 분석을 통해 경제성을 고려한 최선의 서비스 구동 환경에 대한 결과를 제공하여 서비스 최적화를 위한 의사결정을 지원하며, 이러한 서비스 최적화의 자동화를 지원할 수 있는 서비스 최적화 운영 관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다. 본 발명은 IT 서비스를 운영하는데 있어서 성능, 용량, 장애 등 기술부서의 운영 포인트와 매출, 가입자, 원가 등 사업부서의 관리 포인트를 상호 유기적으로 결합 및 분석하여, 서비스를 제공하는데 필요한 복수의 자원을 최적화하기 위한 결과를 제시하되 이러한 결과가 경제성 분석 기반으로 제공되도록 하여 기술 부서에서 요구하는 서비스 최적화를 위한 자원의 변경을 최대한 반영하면서 이러한 자원의 변경이 사업 부서에 허용 가능한 손익을 만족시킬 수 있도록 지원함으로써, 사업 부서와 기술 부서 모두를 최대한 만족시킬 수 있는 서비스 구동 환경의 최적화에 대한 용이한 의사결정을 지원하는 효과가 있다.

Description

서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템 및 방법{Service providing system and method for operational management of optimizing service and decision support}

본 발명은 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세히는 IT 서비스(정보 통신 서비스)를 제공하는데 있어서 서비스에 투입되는 자원별 이용량과 용량에 대한 현재 상태 관련 상태 정보를 기초로 최적화 알고리즘을 통해 최적화된 자원별 이용량과 용량에 대한 예측 정보를 생성하고, 상기 상태 정보와 예측 정보를 이용한 비교 분석을 통해 경제성을 고려한 최선의 서비스 구동 환경에 대한 결과를 제공하여 서비스 최적화를 위한 의사결정을 지원하며, 이러한 서비스 최적화의 자동화를 지원할 수 있는 서비스 최적화 운영 관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.

대부분 기업들은 비즈니스용 내/외부 IT(Information technology) 서비스를 구성하며, 이러한 IT 서비스를 위해 데이터센터(DC, IDC), IT 인프라(H/W, S/W, 어플리케이션 등), 전산실(IT인프라가 설치되는 전산환경), 인력 등과 같은 서비스 자원을 투입하게 된다.

최근 기업의 경쟁력 확보를 위해 빅데이터 분석이나 업무 효율 최적화와 같은 다양한 분야에서 이러한 IT 서비스의 중요성이 지속적으로 부각되고 있으며, 특히 ICT기업의 경우 IT 서비스를 위해 투입되는 자원은 그 자체가 비즈니스 운영 주체인 동시에 기업 경쟁력을 좌우하는 요소가 되기 때문에 IT 서비스의 최적화된 운영 관리 및 이러한 IT 서비스의 최적화를 위한 의사결정 지원이 필요하다.

이에 따라, IT 서비스 구현을 위해 투입되는 자원들은 상호 연관성이 높기 때문에 유기적인 운영 관리 및 최적화 의사결정이 필요하지만, 현재 대부분 기업은 사업을 수행하기 위해 업무를 크게 사업부서(이하, 사업)와 기술부서(이하, 기술)로 구분하고 있으며, 사업과 기술 각각이 세분화된 업무에 따라 각각 별도의 운영관리 시스템을 구축하여 운영하고 있어 사업과 기술 사이에 유기적인 협력이 어려운 실정이므로 IT 서비스의 운영관리 및 의사 결정을 최적화하는데 상당한 어려움을 겪고 있다.

이로 인해, 이러한 IT 서비스와 관련하여 장애를 최소화하기 위해 이중화, 삼중화 등 장애 최소화 및 확장성을 최우선으로 삼는 기술의 기준으로 IT 서비스를 최적화하는 경우 이와 관련된 투자와 비용이 증가하게 되므로 사업에서 고려하는 기준을 만족시키지 못하게 되며, 사업은 비용(TCO), 투자, Cash flow 등 절감이 필요한 경우 절감목표 제시는 가능하지만 이러한 절감 목표를 기술에서 실현시킬 수 있는 구체적인 실현방안에 대한 인사이트와 전문성을 갖고 있지 않아 기술에서 고려하는 기준을 만족시키지 못하는 문제가 발생한다.

일례로, IT 서비스의 품질과 운영 효율을 향상시키기 위한 빅데이터 분석 관련 인프라 구축 과정에서 기술에서는 경제성에 대한 고려 없이 단지 H/W와 솔루션 등의 자원을 최적화하는데 집중하게 되는데, 빅데이터 규모가 늘어나면 인프라 투자/운영관리비용이 동시에 증가하기 때문에 기술에서 요구하는 자원에 대해 단지 손익 분석에 따른 경제성만을 분석하는 사업에서 모두 수용하는데 어려움이 있으며, 이에 따라 사업과 기술 간의 최적의 접점을 찾을 수 있도록 지원하는 모델이 없어 최적화된 인프라 구축에 실패하는 문제가 발생한다.

이로 인해, 서비스 최적화 분석을 위한 빅데이터는 실시간으로 기업내 쌓이고 있으나 이를 활용하는 자원이 최적화되지 않아 정기적으로 빅데이터를 삭제하도록 운영될 수 밖에 없으며 IT 서비스의 품질 및 운영 효율 향상과 동떨어진 장애대응 분석 정도의 빅데이터만을 확보하는 문제가 발생한다.

상술한 바와 같이, 대부분의 기업들에서 사업은 서비스에 투입된 자산 현황과 사업성과에 집중하도록 하고, 기술은 장애, 성능, 이용율 등 서비스 품질 관리에 집중하도록 하여 하나의 IT 서비스를 사업과 기술로 분리 운영하고 있으며, 이에 따라 자원투입 의사결정시 고려사항으로 서비스 최적화 여부와 정도에 상관없이 특정시점에 인프라, 운영 이용률 등 단순 운영현황과 수요 정도를 고려하여 투자 경제성(ROI), 장비후보 적정성, 업체선정사유 등을 평가하여 투자적정성을 평가하여 결정하게 되므로, 기업이나 고객이 IT 서비스에 요구하는 최적화 품질을 만족시키지 못하고 오히려 품질이 저하되는 문제가 발생하고 있다.

따라서, 사업과 기술 간의 업무 영역을 융합하여 IT 서비스의 최적화된 운영 관리를 위한 최적의 투자 의사 결정이 이루어지도록 지원하는 새로운 모델의 개발이 요구되고 있다.

한국등록특허 제10-0839582호

상술한 문제를 해결하기 위해, 본 발명은 IT 서비스의 운영 상태에 따라 IT 서비스의 기대 품질을 만족시키기 위한 성능, 용량, 장애 등과 같은 기술부서에서 고려하는 자원을 대상으로 매출, 가입자, 원가 등 사업부서에서 고려하는 경제성 요소를 고려한 최적의 자원이 IT 서비스에 투입되도록 용이하게 의사결정이 이루어지도록 지원함과 아울러 기술부서와 사업부서에서 고려하는 요소들을 융합하여 IT 서비스의 기대 품질을 만족시키기 위한 최적의 운영 관리 모델로 IT 서비스를 최적화할 수 있도록 지원하는데 그 목적이 있다.

또한, 본 발명은 IT 서비스와 관련 인프라를 구축하는데 있어 투입되는 자원에 대비하여 이익을 극대화할 수 있는 의사 결정이 이루어지도록 지원하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 실시예에 따른 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템은, IT 관련 서비스를 제공하기 위한 복수의 자원으로 구성되며, 서비스 구동시마다 사용되는 자원별 상태 정보를 생성하여 전송하는 단말부와, 상기 단말부로부터 상기 상태 정보를 수신하여 분석 데이터로 처리하는 데이터 관리부와, 상기 데이터 관리부로부터 수신된 분석 데이터를 기초로 상기 서비스 구동시 필요한 투입 자원별 용량 및 이용량을 산출하고, 상기 투입 자원별 용량 및 이용량을 포함하는 운영 정보를 생성하여 저장하는 제 1 통합 산출부와, 상기 운영 정보를 기초로 상기 투입 자원 사이의 상관 관계가 학습된 최적화 알고리즘을 생성하고, 현재 서비스 구동 환경에 대한 상기 운영 정보를 상기 최적화 알고리즘에 적용하여 상기 상관 관계에 따라 상기 투입 자원별 용량 및 이용량이 최적화된 최적화 정보를 생성하는 지능부 및 미리 설정된 투입 자원별 계약에 대한 계약 정보에 따라 상기 제 1 통합 산출부를 통해 생성된 상기 운영정보와 상기 지능부를 통해 생성된 상기 최적화 정보 사이의 비교를 통한 경제성 분석을 미리 설정된 경제성 분석 알고리즘을 통해 수행하여 상기 경제성 분석에 따라 선택된 투입 자원별로 상기 운영 정보에서 용량 및 이용량 중 적어도 하나가 가변된 서비스 구동 환경에 따른 비용 절감 내역 및 상기 선택된 투입 자원별 용량 및 이용량 중 적어도 하나의 가변 내용에 대한 예측 정보를 하나 이상 상이하게 생성하여 상기 예측 정보를 기초로 상기 서비스 최적화를 위한 의사결정 지원을 제공하는 제 2 통합 산출부를 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 복수의 자원은 센서, 물리 보안 장치, 어플리케이션, 소프트웨어, 하드웨어, 회선, 건물, 전기, 기계, 서버, 랙(RACK), 유틸리티, 인력 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 운영 정보는 자원의 자원 종류, 환경에 따른 빛의 강도, 프레임 속도, 이미지 정밀도, 소음의 크기, 저장용량, 이용자 처리 용량, 이용자수, 검색 성능, 저장 장치와 연동장치간 성능, CPU 속도, 패킷 처리 속도, 통신속도, RTT(round trip time), 디스크 속도, 냉방 성능, 전력 사용량, 투입 인원수, 근무시간 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 예측 정보를 표시부를 통해 표시하고, 사용자 입력을 수신하여 사용자 입력에 따라 설정된 조건을 만족하는 예측 정보를 사용자에게 통지하며, 사용자 입력 또는 미리 설정된 동작 조건에 따라 상기 서비스에 사용되는 특정 자원의 설정을 변경하는 사용자 인터페이스부를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 지능부는 상기 사용자 인터페이스부를 통한 사용자 입력에 따라 상기 서비스에 사용되는 하나 이상의 자원 중 적어도 하나에 대한 설정 변경 관련 설정 정보를 수신하고, 상기 설정 정보를 상기 최적화 알고리즘에 반영하여 상기 설정 정보에 대응되는 최적화 정보를 생성하며, 상기 제 2 통합 산출부는 상기 운영 정보와 상기 설정 정보에 대응되는 최적화 정보를 상기 경제성 분석 알고리즘에 적용하여 상기 설정정보에 대응되는 서비스 구동 환경에 대해 서비스 최적화 관련 의사 결정 지원을 위한 예측 정보를 하나 이상 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 단말부는 IT 서비스와 관련되어 미리 설정된 서로 다른 복수의 기능별로 특정 기능에 따른 서비스 구동시마다 사용되는 자원별 상태 정보를 생성하여 전송하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서, 자원별 구매계약, 이용 계약 및 근로 계약을 포함하는 계약 정보를 생성하여 제공하는 계약부를 더 포함하고, 상기 제 1 통합 산출부는 상기 계약부로부터 수신된 계약 정보를 상기 제 2 통합 산출부에 설정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 단말부가 복수로 구성되며 복수의 상기 단말부간 상호 연결된 경우 상기 데이터 관리부는 특정 서비스와 관련되어 복수의 상기 단말부 상호 간 데이터 연동관계에 대한 연결 정보가 미리 설정되고, 상기 연결 정보에 따라 상기 복수의 단말부 각각에서 제공되는 상태 정보를 상기 데이터 연동 관계에 따라 상기 분석 데이터로 처리하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 제 2 통합 산출부는 상기 예측 정보 생성을 위해 상기 계약 정보에 따른 자원의 원가, 임차료, 임대료, 인건비, 감가상각비, 전기료, 사용료 중 적어도 하나를 상기 경제성 분석 알고리즘에 적용하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 제 2 통합 산출부는 상기 경제성 분석 알고리즘을 통해 상기 운영 정보와 상기 최적화 정보 사이에 발생하는 투입 자원별 이용량 및 용량 중 적어도 하나에 대한 편차가 미리 설정된 기준치 이하를 만족하도록 상기 운영 정보를 가변한 상기 서비스 구동 환경을 후보 서비스 구동 환경으로 하나 이상 상이하게 산출하고, 하나 이상의 상기 후보 서비스 구동 환경 각각에 대해 상기 현재 서비스 구동 환경과 후보 서비스 구동 환경의 차이에 따른 증설, 증원, 감축, 감원, 성능최적화, 서비스 구조개선, 인프라 최적화, 이용율, 분산, 병목개선 중 적어도 하나가 필요한 투입 자원별로 상기 계약 정보에 따라 손익을 산출한 후 합산하여 최종 손익을 산출하고, 상기 최종 손익이 미리 설정된 손익 조건을 만족하는 후보 서비스 구동 환경별로 상기 예측 정보를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 방법은, IT 관련 서비스를 제공하기 위한 복수의 자원으로 구성되는 단말부가 서비스 구동시마다 사용되는 자원별 상태 정보를 생성하여 전송하는 단계와, 데이터 관리부가 상기 단말부로부터 상기 상태 정보를 수신하여 분석 데이터로 처리하는 단계와, 제 1 통합 산출부가 상기 데이터 관리부로부터 수신된 분석 데이터를 기초로 상기 서비스 구동시 필요한 투입 자원별 용량 및 이용량을 산출하고, 상기 투입 자원별 용량 및 이용량을 포함하는 운영 정보를 생성하여 저장하는 단계와, 지능부가 상기 운영 정보를 기초로 상기 투입 자원 사이의 상관 관계가 학습된 최적화 알고리즘을 생성하고, 현재 서비스 구동 환경에 대한 상기 운영 정보를 상기 최적화 알고리즘에 적용하여 상기 상관 관계에 따라 상기 투입 자원별 용량 및 이용량이 최적화된 최적화 정보를 생성하는 단계 및 제 2 통합 산출부가 미리 설정된 투입 자원별 계약에 대한 계약 정보에 따라 상기 제 1 통합 산출부를 통해 생성된 상기 운영정보와 상기 지능부를 통해 생성된 상기 최적화 정보 사이의 비교를 통한 경제성 분석을 미리 설정된 경제성 분석 알고리즘을 통해 수행하여 상기 경제성 분석에 따라 선택된 투입 자원별로 상기 운영 정보에서 용량 및 이용량 중 적어도 하나가 가변된 서비스 구동 환경에 따른 비용 절감 내역 및 상기 선택된 투입 자원별 용량 및 이용량 중 적어도 하나의 가변 내용에 대한 예측 정보를 하나 이상 상이하게 생성하여 상기 예측 정보를 기초로 상기 서비스 최적화를 위한 의사결정 지원을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명은 IT 서비스를 운영하는데 있어서 성능, 용량, 장애 등 기술부서의 운영 포인트와 매출, 가입자, 원가 등 사업부서의 관리 포인트를 상호 유기적으로 결합 및 분석하여, 서비스를 제공하는데 필요한 복수의 자원을 최적화하기 위한 결과를 제시하되 이러한 결과가 경제성 분석 기반으로 제공되도록 하여 기술 부서에서 요구하는 서비스 최적화를 위한 자원의 변경을 최대한 반영하면서 이러한 자원의 변경이 사업 부서에 허용 가능한 손익을 만족시킬 수 있도록 지원함으로써, 사업 부서와 기술 부서 모두를 최대한 만족시킬 수 있는 서비스 구동 환경의 최적화에 대한 용이한 의사결정을 지원하는 동시에 이러한 서비스 최적화를 자동화하여 사용자 편의성을 보장하는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 사업 부서의 관리 포인트를 중점으로 고려하여 IT 서비스를 운영하는 기술 부서의 운영 포인트를 만족시키는 서비스 최적화가 수행되도록 지원함으로써, 경제적으로 효율이 높은 서비스 구동 환경을 제공할 수 있는 효과가 있다.

더하여, 본 발명은 IT 서비스를 제공하는 단말부의 현재 서비스 구동 환경을 최적 서비스 구동 환경에 근접한 경제성이 고려된 하나 이상의 후보 서비스 구동 환경 각각으로 변환시에 기대되는 경제적 효과와 투입 자원의 변화 내용을 하나 이상의 후보 서비스 구동 환경 상호 간 사용자가 용이하게 비교할 수 있도록 지원할 수 있으며, 이를 통해 사용자가 하나 이상의 후보 서비스 구동 환경 중에서 사용자의 기준을 만족하는 최적 및 최선의 서비스 구동 환경을 용이하게 선택할 수 있도록 지원함으로써 기술 부서의 서비스 운영 관리 포인트와 사업 부서의 경영 관리 포인트를 모두 만족시킬 수 있는 최적의 서비스 구동 환경에 대한 최선의 의사결정이 이루어지도록 지원하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템을 구성하는 단말부와 데이터 관리부 및 계약부의 상세 구성도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템의 제 1 통합 산출부와 제 2 통합 산출부 및 지능부의 상세 구성도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템의 연동부 및 사용자 인터페이스부의 상세 구성도.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템의 최적화 알고리즘에 대한 학습 과정을 설명한 예시도.
도 6 내지 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템의 서비스 구동 환경에 대한 최적화에 따라 생성한 시각화 정보 및 리포트 정보의 제공에 대한 예시도.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 방법에 대한 순서도.

이하, 도면을 참고하여 본 발명의 상세 실시예를 설명한다.

설명에 앞서 본 발명은 IT(Information technology) 서비스(이하, 서비스)를 운영하는데 있어서 성능, 용량, 장애 등 기술부서의 운영 포인트와 매출, 가입자, 원가 등 사업부서의 관리 포인트를 상호 유기적으로 결합 및 분석하여, 서비스를 제공하는데 필요한 복수의 자원을 최적화하기 위한 결과를 제시하되 이러한 결과가 경제성 분석 기반으로 제공되도록 하여 기술 부서에서 요구하는 서비스 최적화를 위한 자원의 변경을 최대한 반영하면서 이러한 자원의 변경이 사업 부서에 허용 가능한 손익을 만족시킬 수 있도록 지원함으로써, 사업 부서와 기술 부서 모두를 최대한 만족시킬 수 있는 서비스 구동 환경의 최적화에 대한 용이한 의사결정을 지원하는 모델을 제시한다.

또한, 본 발명은 이러한 서비스 최적화에 대한 자동화가 이루어지도록 지원하여 사용자 편의성을 높일 수 있는 모델을 제시한다.

또한, 본 발명은 사업 부서의 관리 포인트를 중점으로 고려하여 IT 서비스를 운영하는 기술 부서의 운영 포인트를 만족시키는 서비스 최적화가 수행되도록 지원하여 경제적으로 효율이 높은 서비스 구동 환경을 제공할 수 있는 모델을 제시한다.

즉, 본 발명은 서로 상이한 속성을 중요시하는 기업 부서의 요구 사항과 사업 부서의 요구 사항의 접점을 하나 이상 자동으로 산출하여 제시하며, 이러한 접점을 토대로 서비스 최적화를 위한 사업 부서와 기술 부서 모두를 만족시킬 수 있는 서비스 최적화를 위한 최선의 서비스 구동 환경에 대한 의사결정이 용이하게 이루어지도록 지원함과 아울러 이러한 서비스 최적화의 자동화를 보장할 수 있다.

의사결정 모델은 기본적으로 투입자원(Input)과 투입결과(output)의 관계이며, Input보다 Output이 크면 자원(Input) 투입결정을 하는 구조이다.

따라서, 본 발명은 현재 상황(As-Is, 신규서비스 포함)과 대비하여 서비스 최적화 기대효과 및 목표(To-be)와 실현방안(To-do)을 도출할 수 있으며, As-Is와 To-Be간 비교는 단순 비교(Output-Input), 품질(성능, 가입자 처리건수 등), 손익, 비용절감, Cash Flow, ROI 등 다양한 측면에서 측정 및 평가할 수 있다.

또한, 본 발명은 평가범위도 전체 서비스 관점, 개별장비 등 레벨에서 성과수준 및 영향도를 평가할 수 있다.

또한, 사업 본연의 목적은 지속가능한 사업성장을 추구하므로, Input과 Output의 비교평가가 직접적인 사업적 성과로 연결되는 경우에 이익(Profit = Revenue - Cost)으로 연결된다.

Profit, Revenue, Cost은 각각 용량과 단가의 곱으로 구성되고, 투입자원(원가)의 용량은 투입자원(장비, 인력 등)의 Max값을 갖고 있으며 서비스 구성요소간 Max값은 상호 연관되어 있다.

따라서, 투입자원별로 각 용량은 투입자원의 운영 관련 데이터와 밀접한 상호관계가 있기 때문에, 본 발명은 운영관리 빅데이터를 활용한 용량, 이용량 관련 알고리즘을 도출하고 이를 기반으로 서비스(사업)의 운영관리 및 주요의사결정용 분석과 운영관리 자동화를 구현하며, 빅데이터 분석을 통해 서비스 최적화를 위한 계량적인 의사결정 지원이 가능한 지능화 모델을 제공할 수 있다.

이때, IT 서비스는 다수 서비스 기능의 조합이며, 투입자원(Input)은 개별 물리적인 최대 용량값을 갖고 있지만 Seamless한 서비스를 위해서는 많은 투입자원의 최대용량 중 최소용량이 실제 이용가능한 최대값이 된다.

즉, 특정 자원용량이 부족할 경우 타 자원의 최대치를 이용하지 못하는 상황이 발생될 수 있으며, 특정 자원요소의 잘못된 용량산정이 전체 서비스 비효율로 연결될 수 있다.

이러한 자원 용량의 일례로, 개별 물리장비는 최대 처리용량이 될 수 있으며, 인력은 하루 법정근로시간이 될 수 있다. 서비스 Max값은 서비스에 관련된 투입자원의 Max값 중 최저값이 서비스 Max값이 된다.

상술한 내용을 토대로, 본 발명의 실시예에 따른 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템의 상세 구성을 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

우선, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템은 단말부(10), 계약부(30), 데이터 관리부(20), 제 1 통합 산출부(40), 지능부(50), 제 2 통합 산출부(60), 연동부(70) 및 사용자 인터페이스부(80)(또는 자체 운영 관리부)를 포함하여 구성될 수 있다.

이때, 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템을 구성하는 상기 단말부(10), 계약부(30), 데이터 관리부(20), 제 1 통합 산출부(40), 지능부(50), 제 2 통합 산출부(60), 연동부(70) 및 사용자 인터페이스부(80) 각각은 단말(또는 단말 장치) 또는 서버로 구성될 수 있다.

여기서, 단말은 PC(Personal Computer), 스마트폰(Smart phone) 등과 같은 다양한 단말이 적용될 수 있다.

또한, 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템을 구성하는 상기 단말부(10), 계약부(30), 데이터 관리부(20), 제 1 통합 산출부(40), 지능부(50), 제 2 통합 산출부(60), 연동부(70) 및 사용자 인터페이스부(80) 중 적어도 하나의 구성부가 다른 구성부에 포함되어 구성될 수도 있다.

우선, 도 2를 참고하여 단말부(10)와 데이터 관리부(20) 및 계약부(30)의 상세 기능을 설명한다.

도시된 바와 같이, 상기 단말부(10)는 IT(Information technology) 관련 서비스를 제공하며, 이러한 IT 관련 서비스의 일례로 기업과 관련된 SI(system integration)나 다양한 사용자를 위한 SNS(Social Networking Service) 서비스, 포털 서비스(portal service), 클라우드(Cloud) 서비스 등과 같은 다양한 서비스를 포함할 수 있다.

또한, 상기 단말부(10)는 IT 관련 서비스를 제공하기 위한 복수의 자원으로 구성되며, 상기 서비스의 구동시마다 사용되는 자원별 상태 정보를 생성하여 상기 데이터 관리부(20)로 전송할 수 있다.

또한, 상기 단말부(10)는 IT 서비스와 관련되어 미리 설정된 서로 다른 복수의 기능별로 특정 기능에 따른 서비스 구동시마다 사용되는 자원별 상태 정보를 생성하여 전송할 수 있다.

이때, 상기 복수의 자원은 센서, 물리 보안 장치, 어플리케이션(Application), 소프트웨어(S/W), 하드웨어(H/W), 회선, 건물, 전기, 기계, 서버, 랙(RACK), 유틸리티(Utility), 인력 등과 같은 다양한 자원을 포함할 수 있으며, 상기 상태 정보는 상기 서비스 구동시 상기 자원이 이용하는 다양한 속성이나 상기 자원이 가진 상기 서비스 구동을 지원하기 위한 스펙(사양, specification)과 관련된 다양한 속성을 포함하는 미리 설정된 속성별 파라미터를 포함할 수 있다.

이러한 속성의 일례로, 서버의 경우 서버에 구성된 저장 장치별 용량, 서버에 구성된 CPU 속도, 서비스 구동시 서버에서 발생하는 트래픽 용량, 서버의 이용자수(접속자수) 등과 같은 다양한 속성을 포함할 수 있다.

또한, 어플리케이션의 경우 로그(log) 정보를 상기 상태 정보로 생성할 수 있다.

한편, 데이터 관리부(20)는 상기 단말부(10)로부터 상기 상태 정보를 수신하고, 상기 상태정보를 분석 데이터로 처리할 수 있다.

이를 위해, 상기 데이터 관리부(20)는 데이터 수집부(21)와 데이터 처리부(22)를 포함하여 구성될 수 있다.

데이터 수집부(21)는 단말부(10)에서 생성되는 로그, 동작 상태와 같은 상기 상태정보를 단말부(10)로부터 수집할 수 있다.

이때, 단말부(10)에 대한 추가 데이터가 필요하거나 단말부(10)에서 데이터가 생성되지 않는 경우는 신규 데이터를 정의하여 단말부(10)에 대해 직접 적용할 수 있다.

이때, 상기 신규 데이터는 이하에서 설명하는 사용자 인터페이스부(80)에서 제공되는 사용자 입력에 따른 입력 정보를 기초로 상기 데이터 수집부(21)에 저장될 수 있다.

또한, 단말부(10)에 구성된 복수의 자원 중 상기 상태 정보의 생성기능이 없는 특정 자원에서 생성되는 신호를 수집하여 상기 상태 정보를 생성하는 게이트 웨이(Gateaway)가 상기 단말부(10)에 구성될 수 있으며, 상기 단말부(10)는 상기 게이트 웨이에서 특정 자원에 대해 생성한 상태 정보를 상기 데이터 수집부(21)에 제공할 수 있다.

또한, 상기 데이터 처리부(22)는 상기 데이터 수집부(21)로부터 제공되는 상기 단말부(10)의 상태정보를 미리 설정된 표준화 기준에 따라 분석 데이터로 변환할 수 있으며, 해당 분석 데이터를 저장할 수 있다.

이때, 상기 데이터 처리부(22)는 미리 설정된 빅데이터 또는 인공지능 분석모델에 따라 상기 분석 데이터를 추가, 삭제 또는 재정의할 수 있다.

한편, 상술한 구성에서, 상기 단말부(10)는 복수로 구성되어 상기 데이터 관리부(20)와 연결될 수 있으며, 복수의 상기 단말부(10)간 상호 연결된 경우 상기 데이터 관리부(20)는 특정 서비스와 관련되어 복수의 상기 단말부(10) 상호 간 데이터 연동관계에 대한 연결 정보가 미리 설정되고, 상기 연결 정보에 따라 상기 복수의 단말부(10) 각각에서 제공되는 상태 정보를 상기 데이터 연동 관계에 따라 상기 분석 데이터로 처리할 수 있다.

한편, 상기 계약부(30)는 자원별 구매계약, 이용 계약 및 근로 계약을 포함하는 제반 계약 정보를 생성하여 제공할 수 있다.

이때, 상기 이용계약의 일례로 자원 임대의 경우 정액 계약형과 사용량에 따라 비용이 발생하는 종량형을 포함할 수 있다.

또한, 상기 계약 정보는 선불 또는 후불과 같은 대금 지급 방식을 포함할 수 있으며, 계약 정보에 따른 계약에 따라 선결제의 경우 선결제금액내에서 사용량에 따라 차감하는 방식으로 계약이 계약 정보에 설정될 수 있다.

상기 계약부(30)의 계약 정보를 이용한 기능은 이하에서 상세히 설명한다.

한편, 상기 제 1 통합 산출부(40)와 지능부(50) 및 제 2 통합 산출부(60)는 상기 단말부(10)에서 제공하는 서비스의 현재 운영 상태와 상기 서비스의 운영 상태를 최적화하기 위한 최적 운영 상태를 산출하고, 상기 현재 운영 상태를 최적 운영 상태에 근접하게 가변하기 위해 서비스 구동시 필요한 투입 자원의 상태를 최적화하는 과정에서 필요한 투입 자원의 가변시 발생하는 비용 역시 최적화되도록 경제성 분석을 통해 서비스 최적화 방안이 포함된 예측 결과를 하나 이상 제시하여 사용자가 제시된 하나 이상의 예측 결과 중에서 최선의 서비스 최적화 방안을 선택할 수 있도록 지원함으로써, 기술 부서와 사업 부서를 모두 만족시키는 최선의 의사결정 도출이 이루어지도록 지원할 수 있는데 이를 도 1의 구성을 기초로 도 3을 참고하여 상세히 설명한다.

도시된 바와 같이, 제 1 통합 산출부(40)는 상기 데이터 관리부(20)로부터 지속적으로 수신되는 분석 데이터를 누적 저장할 수 있다.

이때, 상기 제 1 통합 산출부(40)는 상기 분석 데이터를 저장하기 위한 DB를 포함하여 구성될 수 있다.

또한, 상기 제 1 통합 산출부(40)는 상기 데이터 관리부(20)로부터 수신되어 누적 저장된 분석 데이터를 기초로 상기 복수의 자원 중 상기 서비스 구동시 필요한 하나 이상의 투입 자원별 용량 및 이용량을 산출하고, 상기 투입 자원별 용량 및 이용량을 포함하는 운영 정보를 생성하여 상기 DB에 누적 저장할 수 있다.

이때, 상기 제 1 통합 산출부(40)는 소정의 주기로 상기 운영 정보를 시간별로 생성하여 상기 DB에 누적 저장할 수 있다.

또한, 상기 운영 정보는 자원의 자원 종류, 환경에 따른 빛의 강도, 프레임 속도, 이미지 정밀도, 소음의 크기, 저장용량, 이용자에 대한 처리 용량, 이용자수, 검색 성능, 저장 장치와 연동장치간 성능, CPU 속도, 패킷 처리 속도, 통신속도, RTT(round trip time), 디스크 속도, 냉방 성능, 전력 사용량, 투입 인원수, 근무시간 등과 같은 다양한 정보를 포함할 수 있다.

여기서, 상기 투입 자원의 용량은 상기 서비스에서 요구하는 투입 자원이 보유한 용량을 의미할 수 있으며, 상기 투입 자원의 이용량은 상기 서비스가 구동할 때 상기 서비스에서 사용하는 상기 투입자원의 이용 용량을 의미할 수 있다.

예를 들어, 상기 제 1 통합 산출부(40)는 상기 서비스를 구성하는 하나 이상의 서로 다른 기능 중 로그인(Login) 기능의 경우 상기 로그인 기능이 이용하는 투입 자원들의 용량과 이용량을 미리 설정된 측정 지표(또는 측정 기준)에 따라 산출할 수 있다.

구체적으로, 상기 제 1 통합 산출부(40)는 로그인 기능과 관련하여 Web, WAS(Web Application Server), 범용 소프트웨어(DB 등), 어플리케이션 등 무형의 투입 자원을 이용할 수 있으며, 상기 무형의 투입 자원을 구동하기 위한 하드웨어, 네트워크 장치 등과 같은 물리적 IT 장비를 투입 자원으로 사용하고, 해당 물리적 IT 장비를 구동하기 위한 투입 자원으로 전산실 공간(랙, RACK), IT와 쿨링 전기 등을 사용하므로, 이러한 로그인 기능이 사용하는 투입 자원별로 용량 및 이용량을 산출하고, 이를 포함하는 운영 정보를 생성할 수 있다.

또한, 상기 제 1 통합 산출부(40)는 소정의 주기로 한 주기 내에 포함되는 시간 동안 누적 수집된 투입 자원별 분석 데이터를 평균화하여 상기 운영 정보를 생성할 수도 있다.

한편, 상기 지능부(50)는 상기 제 1 통합 산출부(40)에 의해 생성된 운영 정보를 상기 제 1 통합 산출부(40)로부터 수신하거나 상기 운영 정보가 저장된 DB를 공유할 수 있다.

이에 따라, 상기 지능부(50)는 상기 지능부(50)에 미리 설정된 알고리즘에 상기 DB에 누적 저장되는 운영 정보를 학습시켜 상기 운영 정보를 기초로 서로 다른 투입 자원 사이의 상관 관계가 학습된 최적화 알고리즘을 생성할 수 있다.

일례로, 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 지능부(50)는 운영 정보에 포함된 용량과 관련하여 이용률, 성능, 분산, 병목 현상 등과 같은 미리 설정된 최적화 대상 속성별 최적화를 위한 미리 설정된 알고리즘에 상기 운영 정보를 학습시켜 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 장치, 회선, 건물, 전산실 등과 같은 서로 다른 투입 자원 사이의 상기 최적화 대상 속성별 최적화를 만족하는 상관 관계가 학습되도록 할 수 있다.

이때, 상기 지능부(50)에 미리 설정되는 알고리즘은 인공지능 기반 신경망 모델이나 빅데이터 분석 모델로 구성될 수 있으며, 신경망 모델(또는 신경망)은 입력층(Input Layer), 하나 이상의 은닉층(Hidden Layers) 및 출력층(Output Layer)으로 구성된 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘으로 구성될 수 있으며, 상기 신경망 모델에는 DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), SVM(Support Vector Machine) 등과 같은 다양한 종류의 신경망이 적용될 수 있다.

또한, 상술한 구성에 따라, 상기 지능부(50)는 상기 상관 관계가 학습된 상기 최적화 알고리즘에 현재 서비스 운영 상태에 대한 운영 정보를 하나 이상 적용하여 상기 서비스 구동시 상기 상관 관계에 따라 투입 자원별 용량 및 이용량이 최적화된 서비스 최적화 관련 최적화 정보를 생성할 수 있다.

이때, 각 투입 자원들은 유기적인 상호연관성을 가지고 있으며, 서비스는 다양한 투입자원(input)의 용량을 이용(소모)하여 구동되므로 상기 지능부(50)에 설정된 알고리즘을 구성하는 로직 중 하나는 다음 수학식 1과 같다.

이때, Sub_Input은 지능부(50)에 미리 설정된 특정 Input의 하위 레벨에 해당되는 투입자원일 수 있으며, n은 투입자원의 개수를 의미할 수 있다.

또한, 하위레벨이란 특정 Input이 이용하는 제반 투입자원(구성요소)을 의미한다.

또한, 하위 투입자원은 원가와 직접 연관성을 갖는 핵심 투입자원과 원가와 연관성이 높지 않는 부가 투입자원으로 구성될 수 있다.

핵심 용량은 용량 변동 자체가 직접적으로 원가변동으로 직결되는 투입자원의 용량이며, 주요 투입 자원은 전기(전기료), 면적(임차료), H/W(하드웨어)+S/W(소프트웨어)+N/W(네트워크)(임차료,감가상각(투자)), 인력(인건비, 용역비), 회선(통신설비사용료) 등을 포함할 수 있다.

예를 들면, SVC_n (용량:전기) = Σf(Sub Input_n:전기)인 경우 SVC(기능, 프로그램) 전기용량은 전기를 소모하는 하위 투입자원인 물리장비에 의해 결정(SVC_n용량= Σf(물리장비_n), 물리장비_n용량= Σf(Sub물리장비_n))되고, 물리장비는 하위 투입자원인 소프트웨어, 어플리케이션(App) 등 하위 투입자원에 의해 결정(물리장비_n (용량)= Σf(Sub input(소프트웨어_n, App_n 등))되고, 서비스는 하위 투입자원인 소프트웨어 기능으로 결정(SVC_n용량= Σf(sub 서비스 기능_n))될 수 있다.

또한, 상기 DB에 누적 저장되는 복수의 운영 정보 각각은 생성 시간에 대한 시간 정보를 포함할 수 있으며, 상기 지능부(50)는 상기 운영 정보에 포함된 시간 정보를 상기 알고리즘에 학습시켜 시간 변화가 반영된 최적화 알고리즘을 생성할 수 있다.

이를 통해, 상기 지능부(50)는 최근의 상기 운영 정보를 하나 이상 상기 최적화 알고리즘에 적용하여 투입 자원별 용량 및 이용량 중 적어도 하나가 최적화된 최적화 정보에 상기 투입 자원별 용량 및 이용량 중 적어도 하나의 최적 변경 시점과 서로 다른 변경시점별 용량 및 이용량 중 적어도 하나의 최적값 변화 추이에 대한 패턴 정보를 추가할 수 있다.

예를 들어, 상기 지능부(50)는 전력 이용량과 관련하여 공급전력 용량 대비 이용율과 성장추이를 빅데이터 분석(최적화 알고리즘)을 통해 투입자원별 증설시점을 파악할 수 있도록 최적화 정보를 생성 및 제공할 수 있으며, 해당 최적화 정보를 투자, 튜닝, 자금계획, 자원재배치 등과 관련된 서비스 최적화 작업에 활용될 수 있도록 지원할 수 있다.

일례로, "서비스 가입" 관련 서비스 기능의 경우 웹/WAS를 통해 DB에 기록(등록)되게 되며, 각 DB는 DB서버 용량(성능)을 이용하여 구현된다.

각 DB서버는 센터(랙) 면적과 공급전력을 활용하여 구동되게 되므로, 전체 서비스는 SVC(기능, 프로그램), S/W, H/W, 전산실, 데이터센터, 유틸리티(Utility) 순으로 상호 연결되어 "서비스 가입" 프로세스가 수행하게 되며, 가입프로세스의 최종 투입자원은 전기가 된다.

이에 따라, 상기 지능부(50)는 "서비스 가입" 프로세스(기능)이 최적화되도록 투입자원별 효율성을 극대화시킨 최적화 정보를 생성하고, 이를 통해 가입프로세스(기능) 최적화 성과가 전력비 절감으로 연결되도록 할 수 있다.

한편, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 미리 설정된 투입 자원별 계약에 대한 계약 정보에 따라 상기 제 1 통합 산출부(40)를 통해 생성된 단말부(10)의 현재 서비스 구동 환경(현재 서비스 구동 상태)에 대한 운영정보와 상기 지능부(50)를 통해 생성된 상기 단말부(10)의 최적 서비스 구동 환경(최적 서비스 구동 상태)에 대한 최적화 정보 사이의 비교를 통한 경제성 분석을 미리 설정된 경제성 분석 알고리즘을 통해 수행하여 상기 경제성 분석에 따라 선택된 투입 자원별로 상기 운영 정보에서 용량 및 이용량 중 적어도 하나가 가변된 서비스 구동 환경에 따른 상기 현재 서비스 구동 환경(또는 기존 서비스 구동 환경) 대비 비용 절감 내역과 상기 선택된 투입 자원별 용량 및 이용량 중 적어도 하나에 대한 가변 내용에 대한 예측 정보를 하나 이상 상이하게 생성하여 상기 예측 정보를 기초로 상기 서비스 최적화를 위한 의사결정 지원을 제공할 수 있다.

이때, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상기 사용자 인터페이스부(80)와 연동하여 상기 지능부(50)로부터 제공된 최적화 정보를 기초로 서비스에 투입되는(사용되는) 투입 자원간 상관관계에 대한 시각화를 수행하고, 이러한 시각화 수행을 통해 생성한 시각화 정보가 상기 사용자 인터페이스부(80)에 구성된 표시부를 통해 제공되도록 할 수 있다.

이에 따라, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 시각화 정보의 제공을 통해 투입 자원간 상관 관계를 시각적으로 이해하기 쉽게 하고, 서비스 최적화 요소를 사용자 파악할 수 있도록 지원할 수 있다.

상기 제 2 통합 산출부(60)는 지능부(50)의 기능을 이용한 결과값을 보여주는 기능과 지능부(50) 기능과 추가 기능을 연계 또는 결합한 신규 기능으로 구성될 수 있다. 또한, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 지능부(50)의 알고리즘의 Quantity, 데이터부의 데이터를 활용하여 손익, 경제성분석 등 자체기능을 수행할 수 있다.

또한, 상기 제 1 통합 산출부(40)는 상기 계약부(30)로부터 수신된 계약 정보를 상기 제 2 통합 산출부(60)에 설정할 수 있다.

이에 따라, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상기 예측 정보 생성을 위해 상기 계약 정보에 따른 자원의 원가, 임차료, 임대료, 인건비, 감가상각비, 전기료, 사용료 등을 상기 경제성 분석 알고리즘에 적용할 수 있다.

상술한 구성에 따라, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상기 제 1 통합 산출부(40)에서 제공되는 운영 정보와 상기 지능부(50)를 통해 제공되는 서비스 최적화 관련 최적화 정보를 상기 계약 정보가 반영된 상기 경제성 분석 알고리즘에 적용하여, 상기 경제성 분석 알고리즘을 통해 상기 운영 정보에 따른 현재 서비스 구동 환경을 기준으로 상기 최적화 정보에 따른 최적 서비스 구동 환경과의 간극을 미리 설정된 기준치 이하로 줄이기 위해 선택된 투입자원별로 상기 운영 정보에서 용량 및 이용량 중 적어도 하나가 가변된 후보 서비스 구동 환경(후보 서비스 구동 상태) 관련 환경 정보와, 상기 운영 정보를 상기 환경 정보로 변환하면서 발생되는 최종 손익에 대한 손익 정보 및 상기 선택된 투입 자원별 용량 및 이용량 중 적어도 하나에 대한 가변 내용(또는 가변 수치) 관련 수행 정보를 포함하는 예측 정보를 하나 이상 상이하게 생성할 수 있다.

즉, 상기 예측 정보는 상기 환경 정보, 손익 정보 및 수행 정보를 포함할 수 있다.

또한, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 경제성 분석 등에 대한 조건 입력 기능을 제공하고, 상기 조건 입력 기능에 따른 기설정된 조건 또는 사용자 변경에 따른 사용자 설정 조건에 따라 경제성 등 제 2 통합 산출부(60)의 제반 분석을 수행할 수 있다.

일례로, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상기 경제성 분석 알고리즘을 통해 상기 운영 정보와 상기 최적화 정보 사이에 발생하는 투입 자원별 이용량 및 용량 중 적어도 하나에 대한 편차가 미리 설정된 기준치 이하를 만족하도록 상기 운영 정보를 가변한 상기 후보 서비스 구동 환경을 하나 이상 상이하게 산출하고, 하나 이상의 상기 후보 서비스 구동 환경 각각에 대해 상기 현재 서비스 구동 환경과 후보 서비스 구동 환경의 차이에 따른 증설, 증원, 감축, 감원 및 부하분산 중 적어도 하나가 필요한 투입 자원별로 상기 계약 정보에 따라 손익을 산출한 후 합산하여 최종 손익을 산출하고, 상기 최종 손익이 미리 설정된 손익 조건을 만족하는 후보 서비스 구동 환경별로 상기 예측 정보를 생성할 수 있다.

또한, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상기 현재 서비스 구동 환경과 후보 서비스 구동 환경의 차이에 따른 증설, 증원, 감축, 감원 및 부하분산 중 적어도 하나가 필요한 투입 자원별 가변 내용에 대한 수행 정보를 생성하여 상기 예측 정보에 포함시킬 수 있다.

이에 대한 상세 일례를, 도 6 및 도 7을 통해 상세히 설명하면, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 현재 운영 정보(①, As-Is)에 따른 현재 서비스 구동 환경을 구성하는 투입 자원인 랙의 용량(랙 용량) 및 이용량(서비스의 랙 이용량이며, 도 6의 IT 용량)을 기준으로 상기 랙의 용량 및 이용량 중 적어도 하나를 가변하여 상기 최적화 정보에 따른 최적 서비스 구동 환경에 구성된 상기 랙 관련 용량 및 이용량과의 편차가 미리 설정된 상기 기준치 이하를 만족하는 후보 서비스 구동 환경(② ~ ⑦, To-Be)을 하나 이상 상이하게 산출할 수 있다.

이때, 도 6의 그래프에서 Y축에 대해 제 2 통합 산출부(60)는 분석 목적과 필요에 따라 물리 장비, 서비스 등과 같은 다양한 속성으로 설정하여 다양하게 활용할 수 있음은 물론이다.

이때, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상기 후보 서비스 구동 환경 각각에 대해 상기 현재 서비스 구동 환경과 대비하여 용량 및 이용량 중 적어도 하나가 가변된 투입 자원별 가변 내용에 대한 상기 수행 정보(To-Do)를 생성할 수 있다.

또한, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상기 현재 서비스 구동 환경과 후보 서비스 구동 환경의 차이에 따른 증설, 증원, 감축, 감원, 성능최적화, 서비스 구조개선, 인프라 최적화, 이용율, 분산(일례로, 부하 분산), 병목개선 등과 같은 복수의 최적화 대상 요소 중 적어도 하나가 필요한 투입 자원별로 상기 계약 정보에 따라 손익을 산출한 후 합산하여 최종 손익을 산출할 수 있다.

이때, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상기 현재 서비스 구동 환경에서 상기 후보 서비스 구동 환경으로 상기 랙의 용량 및 이용량 중 적어도 하나를 가변시 상기 계약 정보에 따른 손익을 기초로 비용 절감 내역에 대한 상기 손익 정보를 생성하여 제공할 수 있다.

이에 따라, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상기 편차가 상기 기준치 이하를 만족하는 하나 이상의 후보 서비스 구동 환경 중 상기 손익 정보에 따른 최종 손익이 미리 설정된 손익 조건을 만족하는 후보 서비스 구동 환경을 최종 서비스 구동 환경으로 하나 이상 선택하고, 상기 선택된 하나 이상의 최종 서비스 구동 환경(② ~ ⑦, To-Be) 각각에 대해 상기 환경 정보, 손익 정보(도 7의 절감 내역) 및 수행 정보(도 7의 To-Do)를 포함하는 예측 정보를 생성하여, 상기 선택된 하나 이상의 최종 서비스 구동 환경(② ~ ⑦, To-Be)과 각각 대응되는 하나 이상의 예측 정보를 포함하는 결과 정보를 상기 사용자 인터페이스부(80)에 제공할 수 있다.

이에 따라, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상기 사용자 인터페이스부(80)에서 상기 결과 정보를 기초로 도 6 및 도 7에 도시된 바와 같은 시각화 정보가 생성되도록 할 수 있으며, 상기 사용자 인터페이스부(80)에 구성된 표시부를 통해 상기 하나 이상의 예측 정보가 시각화되어 표시되도록 할 수 있다.

이때, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상기 지능부(50)로부터 상기 투입 자원별 용량 및 이용량 중 적어도 하나의 최적 변경 시점 및 서로 다른 변경시점별 각 투입 자원의 용량 및 이용량 중 적어도 하나의 최적값 변화 추이에 대한 패턴 정보가 추가된 최적화 정보를 수신할 수 있으며, 상기 패턴 정보가 포함된 최적화 정보 및 상기 운영 정보를 상기 경제성 분석 알고리즘에 적용하여 시간 변화에 따라 상기 편차가 가변되는 서비스 구동 환경을 하나 이상 생성하고, 하나 이상의 서비스 구동 환경을 대상으로 시간별 편차 중 상기 기준치 이하가 만족되는 편차를 가진 서비스 구동 환경을 상기 후보 서비스 구동 환경으로 선택할 수 있다.

이에 따라, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상기 시간 변화에 따른 편차가 반영된 후보 서비스 구동 환경에서 특정 투입 자원에 대해 상기 편차가 미리 설정된 기준치 이하가 되는 지점의 시간을 해당 특정 투입 자원의 최적 변경 시점으로 설정할 수 있으며, 상술한 바에 따라 상기 최종 서비스 구동 환경으로 선택된 후보 서비스 구동 환경에 대응되는 투입 자원별 최적 변경 시점을 상기 예측 정보에 포함시킬 수 있다.

한편, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 계약 정보를 경제성 분석 알고리즘에 적용하는데 있어서, 다음과 같은 방식으로 계약 정보를 적용할 수 있다.

일례로, 구매계약 대상은 주로 유무형 자산이며, 원가전환시 감가상각비로 전환되는 항목이다.

또한, 개발 등 일부 구매계약(용역계약)의 경우 1회성 비용으로 처리되거나 제조원가로 전환되며, 이는 프로젝트의 성격과 내부 관리회계기준에 따라 결정될 수 있다.

또한, 이용계약은 서비스 종류에 따라 원가항목이 정해질 수 있다.

예를 들면, 회선은 통신설비사용료에 의해 원가항목이 정해지고, 건물, 서버, 클라우드 등은 임차료에 의해 원가항목이 정해지며, 전기는 전력비에 의해 원가항목이 정해지고, 가스, 물 등은 수도광열비 등으로 원가항목이 정해질 수 있다.

따라서, 원가 항목은 단말부(10)의 종류, 계약방식, 회계기준에 따라 정해지며, 계약시점에 결정되는 단발성 데이터일 수 있다.

또한, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상기 예측 정보 생성을 위해 다음 수학식 2 및 수학식 3이 적용된 경제성 분석 알고리즘을 이용할 수 있다.

이때, Q는 고객, 상품 및 서비스 규모에 의해 정의될 수 있으며, 측정 가능한 실시간 운영되는 지표일 수 있다. 또한, n은 수량일 수 있다.

또한, 고객규모 = 상품수량 = Connection, Session(Billed) : 재정의 가능으로 설정될 수 있다.

또한, 상기 경제성 분석 알고리즘에 적용되는 속성으로 고객 유지 비용, 고객 유치 비용이 있으며, 고객 유지비용(CAC)는 투입 자원의 원가를 현재 고객 규모로 나눈 값이며, 고객 유치비용(CRC)는 신규고객 유치(q)를 위해 투입되는 투자(또는 투입 자원)와 비용을 포함할 수 있다.

이에 따라, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상기 고객 유지 비용과 고객 유치 비용과 관련된 속성별 파라미터를 포함하는 운영 정보를 상기 경제성 분석 알고리즘에 적용하여 상기 예측 정보를 하나 이상 산출할 수 있다.

또한, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 경제성 분석 알고리즘을 이용한 서비스 최적화를 통해 주요 사업성과분석을 수행할 수 있으며, 운영 정보(As-Is)와 최적화 정보(To-Be)의 비교와 함께 서비스 최적화(용량, 성능 등)의 경제성 성과로서, TCO, P/L, BEP, 투자시점, Growth Rate, Cash Flow, ROI/NPV, 기업 가치 평가, MAU, CAC, CRC, LTV, Stickness 등과 같은 성과 분석 정보를 상기 경제성 분석 알고리즘을 통해 하나 이상의 예측 정보 각각에 대응되어 생성할 수 있다.

또한, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 WACC(자금조달이자) 등 일부조건이 자체기준에 맞춰 자동 설정(예, 일반시중은행 대출이자와 연동)될 수 있으며, 상기 사용자 인터페이스부(80)와 연동하여 사용자가 변경할 수 있도록 메뉴를 제공할 수 있다.

한편, 상기 단말부(10)가 복수로 구성된 경우 상기 제 2 통합 산출부(60)는 세부 단말부(10)간 상호관계 분석을 통해 특정부분의 병목을 발견(Detection)할 수 있다.

이때, 경제성 분석 알고리즘은 서비스간 연계된 부분의 평균과 편차의 유의미한 차이를 통계 및 AI로 분석할 수 있다.

이러한, 상기 제 2 통합 산출부(60)의 분석을 통해 산출된 분석 정보를 기반으로 단말부(10)의 최적화 과정이 수행되도록 지원할 수 있다.

예를 들면, 서비스를 구성하는 특정 단말부(10)의 메모리 부족인 경우 메모리 증설을, 특정 단말부(10)의 부하가 높은 경우 분산작업이 진행되도록 할 수 있으며, 처리 속도가 평균보다 길거나 임계치보다 작은 경우 성능개선작업이 진행되도록 할 수 있다.

한편, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 운영정보와 최적화 정보를 경제성 분석 알고리즘에 적용하여 비교하는데 있어서, 운영정보와 최적화 정보 상호간 성능, 용량, 이용율간 차이를 포함하는 품질 비교를 상기 경제성 분석 알고리즘을 통해 수행할 수 있으며, 품질에 포함된 항목별로 계약부(30)의 단가정보를 이용하여 차이를 분석할 수 있다.

또한, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상기 운영 정보와 최적화 정보를 상기 경제성 분석 알고리즘에 적용하여 산출된 하나 이상의 예측 정보를 포함하는 결과 정보를 생성할 수 있으며, 상기 결과 정보를 상기 사용자 인터페이스부(80)에 제공할 수 있다.

이때, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상기 성과 분석 정보를 상기 결과 정보에 포함시켜 제공할 수도 있다.

한편, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상술한 바와 같이 생성한 하나 이상의 예측 정보를 포함하는 결과 정보를 상기 사용자 인터페이스부(80)에 제공하여 상기 결과 정보가 시각화되어 상기 사용자 인터페이스부(80)에 구성된 표시부를 통해 표시되도록 지원할 수 있으며, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 상기 결과 정보를 표시하고 상기 결과 정보를 기초로 소정의 조건을 만족하는 예측 정보를 선택하여 제공하거나 서비스에 유입되는 고객의 변화나 경제성에 따라 운영 정보에서 사용자에 의해 선택된 투입 자원을 사용자 입력에 따라 변경한 가상 서비스 구동 환경 관련 가상 운영정보를 지능부(50)에 입력하여 해당 가상 서비스 구동 환경에 대해 최적화된 최적화 정보가 산출되도록 하고, 이를 기반으로 경제성을 고려한 최적의(최선의) 후보 서비스 구동 환경에 대한 예측 정보가 상기 제 2 통합 산출부(60)에 의해 산출되도록 지원할 수 있는데, 이를 도 1의 구성을 토대로 도 4의 구성을 참고하여 상세히 설명한다.

도시된 바와 같이, 상기 연동부(70)는 상기 제 2 통합 산출부(60)와 상기 사용자 인터페이스부(80) 상호간 통신 및 인터페이스를 지원할 수 있다.

또한, 상기 연동부(70)는 제 2 통합 산출부(60)의 기능과 데이터를 활용하여 운영관리 등 서비스 개발 및 타 시스템과의 연동을 위해 구성될 수 있으며, 연동방식은 SDK, Rest API, DB연동 등의 방식을 지원할 수 있다.

한편, 사용자 인터페이스부(80)는 상기 결과 정보에 포함된 하나 이상의 예측 정보를 상기 사용자 인터페이스부(80)에 구성되거나 상기 사용자 인터페이스부(80)와 연결된 표시부를 통해 표시할 수 있다.

이때, 상기 표시부는 디스플레이와 같은 출력 수단으로 구성될 수 있다.

또한, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 사용자 입력을 수신하여 사용자 입력에 따라 설정된 조건을 만족하는 예측 정보를 상기 표시부를 통해 사용자에게 통지할 수 있다.

일례로, 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 상기 운영 정보와 최적화 정보를 상기 경제성 분석 알고리즘에 적용하여 상기 제 2 통합 산출부(60)에 의해 산출된 하나 이상의 서로 다른 후보 서비스 구동 환경(최종 서비스 구동 환경으로 선택된 후보 서비스 구동 환경)과 각각 대응되는 예측 정보를 상기 결과 정보로부터 추출하고, 상기 결과 정보에 포함된 각 예측 정보(② ~ ⑦)를 그래프로서 도식화한 시각화 정보를 생성하여 표시부를 통해 표시할 수 있다.

이때, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 상기 제 2 통합 산출부(60)로부터 상기 제 1 통합 산출부(40)에서 생성된 운영 정보를 수신할 수 있으며, 상기 예측 정보와 함께 상기 운영 정보(①)를 표시부를 통해 그래프로서 도식화한 후 상기 시각화 정보에 포함시켜 상기 표시부를 통해 표시할 수 있다.

이를 통해, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 상기 예측 정보와 상기 운영 정보 사이의 편차를 사용자가 가시적으로 용이하게 파악할 수 있도록 지원하고, 이를 통해 최적 서비스 구동 환경과 근접한 후보 서비스 구동 환경 중에서 가장 편차가 작은 후보 서비스 구동 환경을 선택하거나 서비스 효율이 좋은 서비스 구동 환경을 사용자가 용이하게 선택하여 기술 부서와 사업 부서의 의사를 모두 만족시킬 수 있는 의사결정이 이루어지도록 지원할 수 있다.

이때, 도 8에 도시된 바와 같이, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 상기 결과 정보를 차트 형태로 도식화된 시각화 정보를 생성하여 제공할 수도 있다.

또한, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 상기 결과 정보에 포함된 예측 정보(To-Be, ② ~ ⑦) 각각에 대해 현재 서비스 구동 환경에 대한 상기 운영 정보(As-Is, ①)를 상기 최적 서비스 구동 환경과 현재 서비스 구동 환경 사이의 편차가 미리 설정된 기준치 이하인 후보 서비스 구동 환경에 대한 상기 환경 정보로 변환시 발생되는 최종 손익에 대한 예측 정보에 포함된 손익 정보 및 상기 현재 서비스 구동 환경에서 상기 후보 서비스 구동 환경으로 변환을 위해 상기 선택된 투입 자원별 용량 및 이용량 중 적어도 하나에 대한 가변 내용(또는 가변 수치)에 대한 예측 정보에 포함된 수행 정보(To-Do)를 기반으로 생성한 리포트 정보를 예측 정보별로 생성하여 상기 표시부를 통해 표시할 수 있다.

일례로, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 결과 정보에 포함된 특정 예측 정보에 따라 현재 서비스 구동 환경(①)에서 상기 특정 예측 정보에 포함된 후보 서비스 구동 환경(②)으로 변환시에 따른 수행 정보를 기초로 용량 및 이용량 중 적어도 하나가 변환된 투입자원인 랙과 관련하여 현재 서비스 구동 환경인 저집적 랙을 고집적 랙으로 전환하여 랙 확장성을 확보하고 투자를 지연하는 투입 자원의 가변 내용에 대한 리포트 정보를 생성하여 표시부를 통해 제공할 수 있다.

또한, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 상기 특정 예측 정보에 포함된 손익 정보를 상기 리포트 정보에 포함시켜 제공할 수 있으며, 상기 특정 예측 정보에 설정된 가변 내용에 따라 현재 서비스 구동 환경을 후보 서비스 구동 환경으로 변환시 기대되는 비용 절감 내역(통신설비 사용료, 감가 상각비, 전력료, 임차료 등)에 대한 손익 정보를 상기 리포트 정보를 통해 사용자에게 제공할 수 있다.

또 다른 일례로, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 결과 정보에 포함된 다른 예측 정보에 따라 현재 서비스 구동 환경(①)에서 상기 다른 예측 정보에 포함된 후보 서비스 구동 환경(⑦)으로 변환시에 따른 수행 정보를 기초로 현재 서비스 구동 환경에서 서비스의 성능과 이용율 증가를 위해 가변된 투입 자원인 랙의 축소와 관련한 가변 내용에 대한 리포트 정보를 생성하여 표시부를 통해 사용자에게 제공할 수 있다.

또한, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 상기 다른 예측 정보에 포함된 손익 정보를 상기 리포트 정보에 포함시켜 제공할 수 있으며, 상기 다른 예측 정보에 설정된 가변 내용에 따라 현재 서비스 구동 환경을 후보 서비스 구동 환경으로 변환시 기대되는 비용 절감 내역(통신설비 사용료, 전력비, 임차료)에 대한 손익 정보를 상기 리포트 정보를 통해 사용자에게 제공할 수 있다.

또한, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 손익 정보 이외에도 상기 제 2 통합 산출부(60)에 의한 결과나 To-Do에 따른 분석결과에 대한 정보를 제공할 수 있다.

상술한 바와 같이, 사용자 인터페이스부(80)는 결과 정보에 포함된 하나 이상의 예측 정보 각각에 대해 시각화 정보 및 리포트 정보를 생성하여 제공할 수 있으며, 이러한 시각화 정보 및 리포트 정보를 통해 서비스를 제공하는 단말부(10)의 현재 서비스 구동 환경을 최적 서비스 구동 환경에 근접한 경제성이 고려된 하나 이상의 후보 서비스 구동 환경 각각으로 변환시에 기대되는 경제적 효과와 투입 자원의 변화 내용을 하나 이상의 후보 서비스 구동 환경 상호 간 사용자가 용이하게 비교할 수 있도록 지원할 수 있으며, 이를 통해 사용자가 하나 이상의 후보 서비스 구동 환경 중에서 사용자의 기준을 만족하는 최적의(최선의) 서비스 구동 환경을 용이하게 선택할 수 있도록 지원함으로써 기술 부서의 서비스 운영 관리 포인트와 사업 부서의 경영 관리 포인트를 모두 만족시킬 수 있는 최적의(최선의) 서비스 효율을 가진 서비스 구동 환경에 대한 의사결정이 이루어지도록 지원할 수 있다.

한편, 도 9에 도시된 바와 같이, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 상기 결과 정보에 포함되며 하나 이상의 예측 정보 각각에 대해 상기 제 2 통합 산출부(60)에 의해 생성된 성과 분석 정보를 차트 형태로 도식화하여 상기 시각화 정보에 포함시켜 제공할 수도 있다.

이를 통해, 서비스 최적화를 위한 후보 서비스 구동 환경(To-Be)와 이를 위한 실행방안인 수행 정보(To-Do)에 따른 과제 수행 및 성과가 사용자에 의해 관리 및 평가되도록 지원할 수 있다.

이때, 상기 제 2 통합 산출부(60)에 의해 산출되는 성과 분석 정보는 빅데이터 분석을 통한 기본 알고리즘을 기반으로 자동적으로 아래 분석을 기반으로 제공될 수 있다.

서비스 최적화 활동(To-Do)의 기대효과(Before To-Do) 및 성과(After To-Do)로직은 다음과 같다.

[To-do (1)마케팅 + 비용 2) 기획+투자+비용 3) 운영관리개선 → Output/Input(품질개선, 간접적 사업적 효과, 직접적 사업적 효과)]

이때, 상기 제 2 통합 분석부는 상기 예측 정보와 상기 성과 분석 정보 사이의 상관 관계가 미리 학습된 기본 알고리즘을 통해 상기 예측 정보에 대응되어 상기 성과 분석 정보를 산출할 수 있다.

예를 들면,

- To-Do → 이용율 개선

- To-do → 장비내 용량 확보 = 간접효과 : 투자비 절감, Cash flow 증가 요인 제거/감소, 서비스간 자원 재배치

- To-Do → 여유 장비 확보 = 간접효과 : 개별 서비스 원가 감소

- To-Do → 여유 장비 확보 = 직접효과 신규 서비스 투자/CashFlow 감소

이에 따른, 활용예시는 다음과 같다.

(1) 주요 To-do 활동 : 성능튜닝, 로드분산, 이용율, 병목, 서비스 구조 개선, 서비스 고도화(센터, H/W, S/W, App 등), 상품출시, 프로모션 등

(2) 기대효과(To-Do) 및 성과(After To-Do)

- 매출: 가입자 증가, 매출 증가 등

- 원가/손익 : 직간접적인 원가 증감, 전체 원가 증감은 없지만 여유용량확보 등을 통한 Cash, 투자규모 발생요인 제거 또는 증감규모 축소

- 투자 : 투자 시점 변동, 투자규모 산정

- Cashflow : Cash Flow증감 변동(시점, 규모 등)

- TCO : 전체, 서비스별 직간접 비용절감

- 용량 : 투입자원규모 산정

- 스펙 : 최적 스펙 산정

- 성능 : 수요 처리용량

한편, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 사용자 입력 또는 미리 설정된 동작 조건에 따라 상기 서비스에 사용되는 특정 자원의 설정을 변경할 수 있다.

이때, 상기 지능부(50)는 상기 사용자 인터페이스부(80)를 통한 사용자 입력에 따라 상기 서비스에 사용되는 하나 이상의 자원 중 적어도 하나에 대한 설정 변경 관련 설정 정보를 상기 사용자 인터페이스부(80)로부터 수신하고, 상기 설정 정보를 상기 경제성 분석 알고리즘에 반영하여 상기 설정 정보에 대응되는 최적화 정보를 생성할 수 있다.

이에 따라, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 상기 제 1 통합 산출부(40)로부터 수신한 상기 운영 정보와 상기 지능부(50)로부터 수신한 상기 설정 정보에 대응되는 최적화 정보를 상기 경제성 분석 알고리즘에 적용하여 상기 설정정보에 대응되는 서비스 운영 환경에 대해 상술한 바와 같이 서비스 최적화를 위한 의사 결정 지원을 위한 예측 정보를 하나 이상 생성하고, 상기 설정 정보에 대응되는 하나 이상의 예측 정보를 포함하는 결과 정보를 상기 사용자 인터페이스부(80)에 제공할 수 있다.

또한, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 상기 결과 정보를 기초로 상술한 바와 같이 리포트 정보 및 시각화 정보를 생성하여 제공할 수 있다.

즉, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 상기 운영 정보에 따른 현재 서비스 구동 환경에서 사용자 입력에 따라 상기 운영 정보에 따른 하나 이상의 투입 자원 중 사용자에 의해 선택된 하나 이상의 투입 자원 각각에 대해 용량 및 이용량 중 적어도 하나를 변경하여 가상 서비스 구동 환경을 설정할 수 있도록 지원할 수 있다.

또한, 상기 지능부(50)는 상기 가상 서비스 구동 환경에 대한 설정 정보를 상기 최적화 알고리즘에 적용하여 상기 가상 서비스 구동 환경을 최적화한 최적 서비스 구동 환경에 대한 최적화 정보를 생성한 후 상기 제 2 통합 산출부(60)에 제공할 수 있으며, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 사용자가 가상으로 구성한 서비스 구동 환경을 최적화한 지능부(50)에서 제공되는 최적화 정보를 상기 운영 정보와 함께 상기 경제성 분석 알고리즘에 적용하여 상기 하나 이상의 예측 정보를 포함하는 결과 정보를 생성하여 상기 사용자 인터페이스부(80)를 통해 제공되도록 할 수 있다.

상술한 구성을 통해, 본 발명은 사용자가 현재 서비스 구동 환경을 사용자가 의도하는 서비스 목적에 맞게 다양하게 가상 서비스 구동 환경을 구성해 볼 수 있도록 지원하고, 변경된 가상 서비스 구동 환경에 대해 최선의 서비스 구동 환경을 사용자에게 제시함으로써, 사용자의 서비스 목적에 맞는 다양한 서비스 구동 환경에 대해 시뮬레이션해 볼 수 있도록 지원하고 이를 통해 최선의 서비스 구동 환경을 구축할 수 있도록 지원할 수 있다.

한편, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 상기 단말부(10)의 작동상태에 대한 모니터링(Monitoring)을 수행하며, 단말부(10)의 특정작동(On/Off, Hold, Acceleration 등)을 수동 또는 자동으로 수행하도록 단말부(10)의 기능을 제어할 수도 있다.

이를 통해, 단말부(10)에서 상기 데이터 수집부(21)에 제공되는 상태 정보가 가변될 수 있으며, 상기 제 2 통합 산출부(60)는 단말부(10)의 작동 상태에 맞추어 경제성을 고려한 최선의 서비스 구동 환경에 대한 결과 정보를 제공할 수 있다.

또한, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 운영관리 업무를 자동화하여 특정조건에 맞춰 자동 또는 수동으로 관련 기능을 수행하는 것으로 서비스 최적화 모델에 맞춰 검증된 특정기능은 자동으로 업무를 수행할 수 있다.

즉, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 상기 결과 정보에 포함된 하나 이상의 예측 정보 중 어느 하나를 사용자 입력에 따라 수동으로 선택하거나 하나 이상의 예측 정보 상호 간 경제성 및 성과 분석을 비교하여 자동 선택할 수 있으며, 수동 또는 자동으로 선택된 예측 정보에 포함된 수행 정보 및 운영 정보를 기초로 상기 단말부(10)의 현재 서비스 구동 환경에서 변경 가능한 투입 자원별로 용량 및 이용량 중 적어도 하나를 자동으로 가변시킬 수 있다.

예를 들면, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 자동 또는 수동으로 선택된 예측 정보를 기초로 솔루션 패치를 스케줄러 기반하여 자동적으로 솔루션 업그레이드하는 것과 같은 특정업무를 스크립트(Script), 프로그램 또는 자율운영 알고리즘 기반으로 자동화를 수행할 수 있다.

즉, 상기 사용자 인터페이스부(80)는 선택된 예측 정보에 따른 서비스 최적화 모델에 따라 To-be설정과 To-do 학습결과(성과분석포함)를 기반으로 To-Do와 To-Be를 자동 수행할 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명은 IT 서비스의 운영 상태, 설계방향에 따라 IT 서비스의 기대 품질을 만족시키기 위한 성능, 용량, 장애 등과 같은 기술부서에서 고려하는 자원을 대상으로 매출, 가입자, 원가 등 사업부서에서 고려하는 경제성 요소를 고려한 최적의 자원이 IT 서비스에 투입되도록 용이하게 의사결정이 이루어지도록 지원함과 아울러 기술부서와 사업부서에서 고려하는 요소들을 융합하여 IT 서비스의 기대 품질을 만족시키기 위한 최적의 운영 관리 모델로 IT 서비스를 최적화할 수 있도록 지원할 수 있다.

또한, 본 발명은 IT 서비스와 관련 인프라를 구축하는데 있어 투입되는 자원에 대비하여 이익을 극대화할 수 있는 의사 결정이 이루어지도록 지원할 수 있다.

도 10은 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 방법에 대한 순서도이다.

도시된 바와 같이, IT 관련 서비스를 제공하기 위한 복수의 자원으로 구성되는 단말부(10)는 서비스 구동시마다 사용되는 자원별 상태 정보를 생성하여 전송할 수 있다(S1).

이때, 상기 단말부(10)는 설계시에는 기 등록된 값 또는 평균값이 설정되고, 해당 기 등록된 값 또는 평균값을 기초로 자원별 상태 정보를 생성하여 전송할 수 있다.

또한, 데이터 관리부(20)는 상기 단말부(10)로부터 상기 상태 정보를 수신하여 분석 데이터로 처리할 수 있다(S2).

또한, 제 1 통합 산출부(40)는 상기 데이터 관리부(20)로부터 수신된 분석 데이터를 기초로 상기 서비스 구동시 필요한 투입 자원별 용량 및 이용량을 산출하고, 상기 투입 자원별 용량 및 이용량을 포함하는 운영 정보를 생성하여 저장할 수 있다(S3).

또한, 지능부(50)는 상기 운영 정보를 기초로 상기 투입 자원 사이의 상관 관계가 학습된 최적화 알고리즘을 생성하고, 현재 서비스 구동 환경에 대한 상기 운영 정보를 상기 최적화 알고리즘에 적용하여 상기 상관 관계에 따라 상기 투입 자원별 용량 및 이용량이 최적화된 최적화 정보를 생성할 수 있다(S4).

또한, 제 2 통합 산출부(60)는 미리 설정된 투입 자원별 계약에 대한 계약 정보에 따라 상기 제 1 통합 산출부(40)를 통해 생성된 상기 운영정보와 상기 지능부(50)를 통해 생성된 상기 최적화 정보 사이의 비교를 통한 경제성 분석을 미리 설정된 경제성 분석 알고리즘을 통해 수행하여 상기 경제성 분석에 따라 선택된 투입 자원별로 상기 운영 정보에서 용량 및 이용량 중 적어도 하나가 가변된 서비스 구동 환경에 따른 비용 절감 내역 및 상기 선택된 투입 자원별 용량 및 이용량 중 적어도 하나의 가변 내용에 대한 예측 정보를 하나 이상 상이하게 생성하여 상기 예측 정보를 기초로 상기 서비스 최적화를 위한 의사결정 지원을 제공할 수 있다(S5).

본 명세서에 기술된 다양한 장치 및 구성부는 하드웨어 회로(예를 들어, CMOS 기반 로직 회로), 펌웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 다양한 전기적 구조의 형태로 트랜지스터, 로직게이트 및 전자회로를 활용하여 구현될 수 있다.

전술된 내용은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

10: 단말부 20: 데이터 관리부
21: 데이터 수집부 22: 데이터 처리부
30: 계약부 40: 제 1 통합 산출부
50: 지능부 60: 제 2 통합 산출부
70: 연동부 80: 사용자 인터페이스부

Claims (1)

1. 정보 통신 관련 서비스를 제공하기 위한 복수의 자원으로 구성되며, 서비스 구동시마다 사용되는 자원별 상태 정보를 생성하여 전송하는 단말부;
   상기 단말부로부터 상기 상태 정보를 수신하여 분석 데이터로 처리하는 데이터 관리부;
   상기 데이터 관리부로부터 수신된 분석 데이터를 기초로 상기 서비스 구동시 필요한 투입 자원별 용량 및 이용량을 산출하고, 상기 투입 자원별 용량 및 이용량을 포함하는 운영 정보를 생성하여 저장하는 제 1 통합 산출부;
   상기 누적 저장된 운영 정보를 미리 설정된 미리 설정된 빅데이터 분석 모델이나 신경망 모델에 학습시켜 최적화 알고리즘을 생성하고, 상기 생성된 최적화 알고리즘을 이용하여 현재 서비스 운영 상태에 대한 운영 정보를 적용하여 서비스를 구동할 경우 투입 자원별 용량 및 이용량 중 적어도 하나가 최적화된 최적화 정보를 생성하는 지능부; 및
   미리 설정된 투입 자원별 계약에 대한 계약 정보에 따라 상기 제 1 통합 산출부를 통해 생성된 상기 운영정보와 상기 지능부를 통해 생성된 상기 최적화 정보 사이의 비교를 통한 경제성 분석을 미리 설정된 경제성 분석 알고리즘을 통해 수행하여 상기 경제성 분석에 따라 선택된 투입 자원별로 상기 운영 정보에서 용량 및 이용량 중 적어도 하나가 가변된 서비스 구동 환경에 따른 비용 절감 내역 및 상기 선택된 투입 자원별 용량 및 이용량 중 적어도 하나의 가변 내용에 대한 예측 정보를 가변 내용에 따라 하나 이상 생성하여 상기 예측 정보를 기초로 상기 서비스 최적화를 위한 의사결정 지원을 제공하는 제 2 통합 산출부
   를 포함하는 서비스 최적화 운영관리 및 의사결정 지원을 위한 서비스 제공 시스템.

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