네트워크 복잡성을 측정 가능한 비즈니스 성과로 전환하기

Ciena의 Gabriel Girard는 자문 전문성, 엔지니어링 프로세스, 고급 분석이 사업자가 성장을 가속화하고 운영 위험을 낮추는 데 어떤 도움이 되는지 설명합니다.

이제 네트워크는 시장 확장부터 인수, 서비스 가속화, 네트워크 복원력과 자본 효율성에 이르기까지 거의 모든 성장 이니셔티브의 중심에 자리하고 있습니다. 통신 서비스 공급자와 대규모 디지털 인프라 사업자에게 네트워크는 더 이상 단순한 인프라가 아니라 비즈니스 플랫폼입니다.

하지만 여전히 수많은 조직이 네트워크 복잡성을 측정 가능한 비즈니스 성과로 전환하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 네트워크 성장, 마이그레이션, 자동화, 통합 등의 이니셔티브를 별도의 기술 프로그램으로 생각하여 접근하는 경우가 많다 보니 기술적 실행과 비즈니스 우선 과제를 일치시키기가 어렵습니다.

이 과제를 해결하면 효과가 상당할 수 있습니다. 14,000개 이상의 회로와 여러 계획 시스템이 포함되었던 최근 한 다중 공급업체 마이그레이션 프로그램에서 네트워크 데이터를 통합하고 유효성 검증을 자동화한 결과, 계획의 차질을 줄이고 고객 불편을 최소화하면서 마이그레이션 처리량을 주당 약 10개 회로에서 100개 이상으로 증가시킬 수 있었습니다.

이와 같은 결과를 달성하는 데에는 도구 이상의 것이 필요합니다. 이를 위해서는 영역 전문성, 엔지니어링 프로세스, 고급 분석이 모두 함께 통합된 자문 기능으로 작동해야 합니다.

네트워크 이니셔티브는 비즈니스 성과에서 시작해야 합니다

모든 주요 네트워크 이니셔티브는 궁극적으로 핵심 비즈니스 목표 몇 가지를 달성하기 위한 것입니다.

• 수익 창출 가속화
• 투자 자본 수익 개선
• 운영 위험 감소
• 자산 활용 최적화
• 고객 경험 강화

이러한 성과를 이루려면 모든 것이 명확해야 합니다. 즉, 존재하는 자산, 자산이 사용되는 방식, 용량 제약이 존재하는 지점, 비효율성이 지속되는 지점, 현실 조건에서 운영 프로세스가 작동하는 방식의 가시성을 확보해야 한다는 뜻입니다.

실제로 그러한 명확성을 이루는 것은 어려운 일입니다. 파편화된 OSS/BSS 환경, 단절된 운영 시스템, 비일관적인 데이터 모델, 구식 워크플로, 스프레드시트 기반 계획은 통찰력을 흐릿하게 만듭니다. 의사 결정이 느려지고 자본이 확신 없이 신중하게 투입되고 프로그램은 지연됩니다.

상이한 시스템을 통합 분석 환경으로 통합하는, 신뢰할 수 있고 끊임없이 갱신되는 '마스터' 데이터 계층을 구성하는 것은 단순한 일이 아닙니다. 여기에는 전문 지식, 목적에 적합하게 만들어진 도구, 체계적인 프로세스 엔지니어링이 필요하며 바로 이 지점에서 경험 많은 자문 파트너가 가치를 발휘할 수 있습니다.

이러한 토대가 마련되면 전략이 추정 기반에서 근거 기반으로 전환되어 의사 결정 속도를 높이고 우선 순위를 더욱 명확히 지정하고 측정 가능한 비즈니스 성과를 도출할 수 있습니다.

전략과 실행 사이를 연결하려면 해당 영역에 대한 깊은 전문성이 필요합니다

네트워크가 실제로 구축되고 운영되는 방식을 공유하여 서로 이해하고 전략, 계획, 엔지니어링, 운영 업무가 이루어질 때 기술 투자는 성공합니다.

바로 이러한 이유로 영역 전문성이 중요합니다.

Ciena의 자문 팀은 네트워크 엔지니어, 데이터 과학자, 소프트웨어 설계자, 프로그램 리더를 모아 특별한 목적으로 구축된 하나의 마이그레이션 우수 센터에서 역량을 발휘하게 합니다. 이러한 다분야 접근 방식 덕분에 팀들은 통찰력을 확장 가능한 도구와 반복 가능한 방법으로 산업화하는 동시에 복잡한 다중 계층 네트워크를 해석할 수 있습니다.

이를 통해 실질적인 결과를 얻을 수 있습니다. 계층 1에 속하는 한 주요 사업자는 대규모 인수합병 후에 다양한 형식의 광섬유 사용 데이터와 토폴로지 파일을 통합하는 데 어려움을 겪었습니다. 가시성이 제한되면 통합 계획 수립과 자본 할당에 방해가 됩니다.

이 조직은 이러한 데이터세트를 중앙 집중식 플랫폼에 통합하고 시각화함으로써 활용도, 고객 패턴, 최적화 기회를 빠르고 명확하게 파악한 후 전략적 로드맵을 재구성할 수 있었습니다.

그 가치는 단순한 보고 개선으로 그치지 않았습니다. 기술팀과 고위 경영진은 투자 우선순위를 일관적으로 빠르게 이해할 수 있었고 영업팀은 시각화가 제공한 통합된 관점을 영업 도구로 사용해 보다 많은 고객 기회를 포착할 수 있었습니다.

하지만 전문성과 가시성만으로는 충분하지 않습니다. 통찰력을 측정 가능한 성과로 전환하기 위해서는 그러한 통찰력을 대규모로 실행할 수 있는 운영 능력이 필요합니다. 바로 이 점이 엔지니어링 프로세스와 자동화가 중요한 이유입니다.

확장에 필수적인 프로세스 엔지니어링

기저 프로세스가 파편화되어 있다면 가장 정교한 분석이라도 좋은 성과를 제공하기 어렵습니다.

사이트 종료, 기술 업그레이드, 네트워크 통합 및 마이그레이션, 광범위한 네트워크 확장 등 수많은 대규모 프로그램에서 계획과 일정 수립은 여전히 대부분 수작업으로 이루어지고 있습니다. 그러면서 나중에 의존성 문제가 드러납니다. 유지 보수 기간은 이미 낭비된 상황입니다. 현장팀은 제대로 활용되지 못하거나 작업 순서에 문제가 있습니다.

이러한 프로그램에는 데이터 통합과 함께 프로세스 재설계가 필요합니다. 분석과 프로세스 자동화를 결합하면 중요한 작업을 분리하고 용량을 미리 검증하고 워크플로는 선형적 실행보다는 처리량에 맞춰 최적화할 수 있습니다.

그 결과는 혁신적일 수 있습니다. 앞서 언급한 다중 공급업체 마이그레이션 프로그램에서 데이터를 통합하고 유효성 검증을 자동화하고 일정 관리를 간소화하자 처리량이 주당 약 10개 회로에서 주당 100개 이상으로 증가했습니다.

계획에 차질이 일어나지 않게 되었습니다. 노동력 요구 사항은 줄어들었습니다. 또한 고객이 겪는 영향이 최소화되었습니다.

바로 이것이 운영 레버리지의 양상으로, 점진적으로 효율성을 향상한 것이 아니라 구조적으로 가속화한 것입니다.

이러한 수준의 운영 레버리지를 달성할 수 있느냐는 다중 계층 네트워크 인프라의 현실에 맞게 특별히 설계된 분석에 달려 있습니다.

네트워크 관련 결정에는 목적에 맞게 구축된 분석 도구가 필요합니다

일반적인 BI 플랫폼은 광, IP, 다중 계층 인프라 환경의 현실에 맞춰 설계되지 않았습니다. 효과적인 자문을 위해서는 네트워크 토폴로지, 서비스 추적 가능성, 용량 모델링에 맞춤화된 도구와 이러한 통찰력을 해석하는 데 필요한 전문 영역에 대한 지식이 모두 필요합니다.

Ciena의 Network Transformation Suite에는 다음과 같은 기능이 포함됩니다.

• 시나리오 모델링 및 기준선 분석을 위한 탐색
• 논리 및 물리적 토폴로지 전반에 걸친 관계 탐색
• 서비스와 시설 간의 종속성을 파악하기 위한 자원 추적

이러한 도구는 스프레드시트의 제약을 넘어 복잡하고 단절된 데이터세트를 직관적인 역할 기반 시각화로 전환합니다.

운영 측면에서, 공급업체에 구애받지 않는 광학 성능 분석 도구는 예방적 이상 감지, 위험 평가, 상관 관계 이력을 제공하므로 서비스 저하를 예방하는 데 도움이 됩니다.

한편 예측적 계획 엔진은 활용도 추세를 모델링하고 용량 임계점이 초과되는 시점을 예측하여 실제 성장 궤도에 맞춰 자본 투입 우선순위를 지정하도록 돕습니다.

그 가치는 기능 세트에 있는 것이 아닙니다. 가치는 반응적 문제 해결에서 예방적인 데이터 기반 의사 결정으로 전환할 수 있는 능력에 있습니다.

이니셔티브에서 지속적 역량으로

트래픽 패턴이 진화하고 기술이 발전하고 시장 상황이 변화함에 따라 네트워크 성장, 통합, 자동화, 현대화는 계속해서 이루어질 것입니다.

다중 공급업체 엔지니어링 전문성, 데이터 과학, 프로세스 재설계, 자동화, 대규모 프로그램 실행을 결합하여 이러한 변화를 헤쳐나가기 위한 역량을 구축하려면 복잡한 환경에서 반복적으로 실행하는 작업을 통해 축적한 경험과 지속적인 투자가 필요합니다.

Ciena는 측정 가능한 비즈니스 가치를 창출하고 싶은 곳에 적용할 수 있는 그러한 역량을 구축했습니다.

일부 이니셔티브는 대규모 혁신에서 시작됩니다. 하지만 진전은 초점을 맞춘 운영상의 질문 하나에서 시작되는 경우가 많습니다.

• 데이터를 통합하기 어려운 지점은 어디인가?
• 수작업 검증이 과도하게 필요한 네트워크는 어느 것인가?
• 불확실성으로 인해 계획 주기가 늦어지는 지점은 어디인가?
• 데이터를 완전히 신뢰하는 경우 어떤 운영상의 질문에 대한 대답을 가장 먼저 구할 것인가?

그 이후의 참여는 고성장 시장의 용량 가시성, 마이그레이션 워크플로 병목 지점, 다중 계층 서비스 추적성, 광학 성능 변동 또는 자산 활용 명확성 등 명확히 정의된 목표에 초점을 맞춥니다. 측정 가능한 성과를 제공하기 위해 분석, 영역 전문성, 엔지니어링 프로세스가 이러한 과제에 적용됩니다.

우선 과제가 변화함에 따라 역량이 확장됩니다. 각 참여는 데이터 기반을 강화하고 계획 확실성을 개선하고 더욱 효과적으로 실행할 수 있도록 지원합니다. 이는 시간이 지나면서 더욱 강화되는 순환 상태를 만들어 냅니다. 더 나은 데이터는 계획을 개선하고 개선된 계획은 실행을 향상하고 실행은 데이터 기반을 지속적으로 강화합니다.

그러한 방식이 확립되면 네트워크는 더욱 투명해지고 예측 가능해지며 궁극적으로 구축 목적이었던 비즈니스 성과를 더 잘 지원할 수 있습니다.

Ciena의 자문 및 지원 서비스가 사업자의 네트워크 복잡성을 측정 가능한 성과로 전환하는 데 어떤 도움이 될 수 있는지 자세히 알아보려면 자문 및 지원 정보 요약을 읽어보십시오.

구체적인 이니셔티브나 운영 과제에 대해 상의하고 싶으시다면 담당 Ciena 고객 관리자에게 연락해 대화를 시작하십시오.