가치는 AI를 염두에 두지 않고 만들어진 시스템 안에 있습니다.
주문은 ERP에, 생산 데이터는 MES에, 계좌 정보는 계정계에, 과거 이력은 팀원 대부분보다 나이가 많은 데이터베이스에 있습니다. AI는 이 시스템들을 위험에 빠뜨리지 않으면서 데이터를 안정적으로 읽고, 필요하면 다시 기록할 수 있을 때 비로소 쓸모가 생깁니다.
디플로이웍스는 AI와 핵심 시스템 사이의 연동 계층을 구축합니다. 안정적인 인터페이스, 명확한 데이터 계약, 안전장치를 갖추고, 고객사 팀이 유지보수할 수 있도록 문서화합니다.
이런 고민이 있으신가요?
- AI PoC를 시작할 때마다 몇 주씩 “데이터 꺼내기”에 시간을 씁니다.
- 핵심 시스템에 추가 부하를 주거나 직접 쓰기를 할 수 없습니다.
- AI 시스템이 의존하는 필드의 의미를 책임지는 사람이 없습니다.
- AI 결과를 원천 시스템에 다시 반영해야 합니다.
제공 범위
01
시스템·데이터 현황 파악
어떤 시스템에 어떤 데이터가 있는지, 각각 어떤 경로(API, 복제 DB, 파일, 변경 데이터 캡처)로 접근할 수 있는지, 경로마다 누가 승인하는지 정리합니다.
02
부패 방지 계층
레거시 데이터 형식으로부터 AI 서비스를, AI 트래픽으로부터 핵심 시스템을 보호하는 변환 계층(Anti-Corruption Layer)입니다.
03
안정적인 데이터 흐름
변경 데이터 캡처(CDC) 또는 주기적 추출 방식에 멱등성, 재시도, 데이터 대사를 갖춥니다.
04
데이터 계약
버전 관리되는 스키마와 품질 검사 기준을 시스템별 담당자와 합의합니다.
05
안전한 데이터 반영
원천 시스템의 데이터를 변경하기 전에 담당자 승인을 거치고 감사 추적 기록을 남깁니다.
06
이관
연동 담당 팀에 인터페이스 문서, 운영 매뉴얼(런북), 모니터링 체계를 이관합니다.
참조 아키텍처
고정된 제품이 아닌 참조 설계입니다. 기술 진단 단계에서 고객사 시스템과 제약 조건에 맞게 조정합니다.
AI 애플리케이션
- 어시스턴트·에이전트
- 예측·분석
- 검색 인덱스
도메인 서비스
- 정제된 도메인 모델
- 데이터 계약
- 승인 워크플로
연동 계층
- 부패 방지 계층
- 변경 데이터 캡처(CDC)
- 주기적 추출
원천 시스템
- ERP
- MES
- 계정계
- 레거시 DB
안전장치
- 읽기 전용 복제본
- 요청 수 제한
- 데이터 대사
- 감사 추적
프로젝트는 보통 이렇게 진행됩니다
- 기술 진단2주
시스템과 접근 경로를 파악하고, 시스템 담당자와 리스크를 합의한 뒤 첫 번째 연동 대상을 정합니다.
- PoC·파일럿6–8주
AI 유스케이스 하나에 데이터를 공급하는 연동을 운영 환경에 구축하고, 모니터링과 데이터 대사를 갖춥니다.
- 전담 FDE 포드월 단위
연동 대상을 늘리고, 승인 절차를 거친 데이터 반영과 재사용 가능한 연동 플랫폼을 구축합니다.
설계에 반영하는 제약 조건
- 변경 관리
- 모든 릴리스는 고객사 변경 관리 절차를 따르며, 시스템 담당자의 승인 없이는 핵심 시스템에 손대지 않습니다.
- 핵심 시스템 부하
- 읽기 전용 복제본, 사용량이 적은 시간대의 추출, 요청 수 제한으로 운영 시스템을 보호합니다.
- 벤더가 관리하는 시스템
- 벤더가 지원하는 인터페이스와 정책을 우회하지 않고, 그 범위 안에서 작업합니다.
- 데이터 저장 위치
- 데이터는 승인된 위치에만 두고, 모든 데이터 흐름을 감사에 대비해 문서화합니다.
주요 기술 스택
- SAP OData, RFC and IDoc
- Debezium
- Kafka
- PostgreSQL
- REST and gRPC
- Airflow
- dbt
- Python
- Java
고객사가 이미 운영 중인 도구가 적합하다면 그대로 활용합니다. 표기된 이름은 참고용입니다.