회사 측에 따르면 사토시홀딩스는 지난 14일 파이버를 처음으로 공개하며 멀티벤더 광 텔레메트리 수집, GPU(그래픽처리장치) 작업 영향도 분석, 위험 점수 기반 정비 우선순위 추천 기능을 선보인 바 있다. 파이버는 장비 제조사별로 분산된 관리 시스템을 하나로 통합해 장애 원인과 영향을 즉시 파악할 수 있는 '실시간 모니터링 플랫폼'으로 평가받았다.
이번 업데이트는 한 단계 더 나아간다. 단순 이상 감지에 그치지 않고, 장애 발생 이전 단계에서 운영·투자 의사결정에 필요한 정량 데이터를 자동 산출하는 구조로 플랫폼 역할을 확장했다.
'장애 영향 시뮬레이션(Failure Simulation)' 기능은 특정 광 링크 또는 포트 장애 발생 시 영향을 받는 GPU 수, 실행 중인 작업(Job) 수, 시간 당 예상 손실 비용을 실시간으로 산출한다.
회사 관계자는 "대체 경로 존재 여부를 자동 분석해 단일 장애점(SPOF)을 사전에 식별함으로써 장애 리스크를 비용으로 환산하고, 투자 우선순위 결정에 직접 활용할 수 있다"며 "기존 버전이 '어디서 이상이 감지됐는지'를 알려줬다면, 이번 기능은 '그 장애가 얼마짜리 손실인지'를 계산해준다"고 설명했다.
'광모듈 교체 이력 관리(RMA Tracking)' 기능은 설치일, 장애 발생 시점, 교체 이력, 장애 원인을 체계적으로 기록하고 벤더·파트번호별 데이터를 자동 집계한다. 이를 통해 벤더별 불량률, 평균 수명, 교체 주기 분석이 가능해져 데이터 기반 조달 전략 수립과 벤더 평가에 활용할 수 있다. 기존 파이버에는 실시간 상태 모니터링 기능만 존재했으며, 자산 수명 이력 추적 기능은 이번 업데이트를 통해 처음 도입됐다.
'예비부품 재고 추천(Spare Parts Recommendation)' 기능은 위험 점수가 높은 포트를 중심으로 필요 부품 수량과 예상 조달 비용을 자동 산출한다. 과거 교체율과 장애 예측 데이터를 결합해 최적 재고 수준을 제시해 과잉 재고를 줄이면서도 운영 안정성을 동시에 확보할 수 있다고 회사 측은 설명했다.
'정비 윈도우 자동화(Maintenance Window Recommendation)' 기능은 GPU 작업 스케줄을 분석해 서비스 영향이 최소화되는 최적 정비 시간을 자동 추천한다. 향후 72시간 이내 작업 공백 구간을 탐색해 최대 3개의 정비 시점을 제안하며 데이터센터 다운타임 최소화에 기여한다.
이번 업데이트로 파이버는 광 이상 감지→장애 영향 분석→자산 수명 관리→정비 시점 최적화로 이어지는 데이터센터 운영 전주기를 하나의 플랫폼에서 처리할 수 있는 구조를 갖추게 됐다. 이에 따라 기존 '통합 모니터링 플랫폼'에서 '운영 인텔리전스 플랫폼'으로 진화했다는 평가다.
사토시홀딩스 관계자는 "파이버는 단순 모니터링을 넘어 장애 영향 분석과 자산 수명 관리, 정비 의사결정까지 통합한 운영 인텔리전스 플랫폼으로 진화했다"며 "광통신 투자자에게는 설비 효율성과 리스크를 동시에 관리할 수 있는 데이터 기반 의사결정 도구가 될 것"이라고 말했다.
그는 이어 "올 상반기 파일럿 프로그램 운영 이후 하반기 본격 사업화에 나설 예정"이라고 덧붙였다.
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