적용사례
Saisei FlowCommand
다양한 산업 분야에서 입증된 네트워크 최적화 솔루션으로 비즈니스 성과를 극대화하세요.
산업별 적용사례
삼성전자
글로벌 제조기업 삼성전자는 전 세계 100여 개 이상의 해외 지점을 연결하는 네트워크 인프라 최적화를 통해 전용선 효율을 비약적으로 향상시켰으며, 회선 증설 시점을 최대한 지연하여 비용절감을 이루어 냈습니다.
도전 과제
삼성전자는 전 세계 100여 개 이상의 해외 지점을 운영하는 글로벌 제조기업으로, 본사와 지사 간 실시간 데이터 교환이 핵심 경쟁력입니다. 고가의 전용회선 비용 증가와 네트워크 트래픽 폭증으로 효율성 강화가 시급한 과제였습니다. 특히 생산 계획, ERP 데이터, 실시간 공급망 정보 등 비즈니스 핵심 데이터의 안정적 전송이 필수적이었습니다.
구현 솔루션
FlowCommand 도입 전에는 네트워크 혼잡 시간대에 주요 업무 애플리케이션 성능 저하, 화상회의 품질 문제, 그리고 대용량 파일 전송 지연이 빈번하게 발생했습니다. IT 부서는 이러한 문제 해결을 위해 전용선 증설을 고려했으나, 비용 효율성 측면에서 기존 인프라의 최적화 방안을 먼저 모색하게 되었습니다.
주요 성과
해외 전용선 인프라 효율 최적화
- 전용선 효율 최대 40% 향상
- 계층적 QoS를 통한 대역폭 제어
- 네트워크 장애 발생률 65% 감소
- 실시간 트래픽 분석으로 병목 현상 사전 감지
- 지역별 트래픽 패턴 학습을 통한 맞춤형 최적화
- 애플리케이션 인식 기반 지능형 라우팅 구현
비즈니스 성능
- 핵심 업무 애플리케이션 응답속도 개선
- 글로벌 화상회의 안정성 보장
쿠팡
국내 최대 이커머스 기업 쿠팡은 급격한 성장에 따른 네트워크 부하 증가와 고객 경험 저하 문제를 해결하여 프로모션 기간 중 트래픽이 500% 증가해도 안정적인 서비스를 제공합니다.
도전 과제
쿠팡은 국내 최대의 이커머스 기업인 동시에 글로벌 이커머스 기업으로, 급격한 성장에 따른 네트워크 부하 증가와 고객 경험 저하 문제를 해결하기 위해 FlowCommand를 다중 네트워크 환경에서 성공적으로 도입했습니다. 도입 전 쿠팡은 특히 쇼핑 성수기에 트래픽 급증으로 인한 서비스 지연과 네트워크 불안정 문제로 어려움을 겪고 있었습니다.
구현 솔루션
쿠팡은 쇼핑몰 네트워크, 물류 네트워크, 글로벌 연결망 등 다양한 네트워크 환경에 FlowCommand를 구축하여 각 영역별 최적화된 트래픽 관리 정책을 적용했습니다. 특히 자동 혼잡 제어와 어플리케이션별 우선순위 설정으로 회선 효율성이 30% 향상되었습니다.
주요 성과
쇼핑몰 네트워크
고객 트래픽 폭주 시에도 안정적인 서비스 제공
프로모션 기간 중 트래픽이 평소 대비 500% 증가해도 페이지 로딩 시간을 2초 이내로 유지하여 구매 전환율 15% 향상
물류 네트워크
실시간 재고 관리와 배송 시스템 최적화
5개 대륙 12개 물류센터 간 실시간 데이터 동기화로 재고 정확도 99.8% 달성 및 배송 오류 40% 감소
글로벌 연결망
해외 지점간 연결 품질 보장으로 업무 효율성 증대
지연 시간 45% 감소로 글로벌 화상회의 품질 개선 및 국제거래 처리 속도 향상
이러한 네트워크 최적화는 쿠팡의 운영 비용을 연간 약 20억 원 절감하는 효과를 가져왔습니다.
경남은행
경남은행은 전국 364개 지점과 1500여 개의 ATM 네트워크를 연결하는 금융 인프라에 Saisei 솔루션을 적용하여 본사-지점 간 전용선 연결 안정성을 98% 향상시켰습니다.
도전 과제
경남은행은 전국 364개 지점과 1500여 개의 ATM 네트워크를 연결하는 금융 인프라의 안정성과 성능 향상이 필요했습니다. 특히 금융 거래의 실시간 처리와 고객 서비스 품질 개선이 주요 과제였습니다.
구현 솔루션
2021년 4분기부터 3개월간의 시범 운영을 거쳐 전체 네트워크에 FlowCommand를 성공적으로 구축했습니다. 자동 혼잡 제어 시스템과 업무용 애플리케이션 우선순위 보장 기능을 중점적으로 적용했습니다.
주요 성과
자동 혼잡 제어
네트워크 폭주 시 금융거래 트래픽 자동 우선 처리로 중단 없는 서비스 제공
특히 월말, 연말 결산 시기와 같은 트래픽 폭주 시간대에도 99.99%의 서비스 가용성 확보
업무용 애플리케이션 우선순위 보장
핵심 금융 시스템 응답속도 35% 개선으로 고객 대기시간 감소
객장 업무 처리 시간이 평균 2분 7초에서 1분 23초로 단축되어 고객 만족도 증가
도입 후 첫 해에 네트워크 혼잡으로 인한 VOC 사례가 전년 대비 94% 감소했습니다.
서울삼성병원
서울삼성병원은 내원객 네트워크 서비스 품질 개선을 위해 병원 내 네트워크 환경 전반에 걸친 인프라 최적화를 통해 무선 인터넷 서비스의 안정성과 속도를 크게 향상시켰습니다.
도전 과제
서울삼성병원은 디지털 헬스케어 서비스 확대와 내원객의 모바일 기기 사용 증가로 인해 무선 네트워크 인프라의 안정성과 성능 향상이 필요했습니다. 특히 의료진의 업무용 네트워크와 내원객용 네트워크의 효율적인 관리가 주요 과제였습니다.
구현 솔루션
FlowCommand를 도입하여 병원 내 네트워크 환경 전반에 걸친 인프라 최적화를 진행했습니다. 의료 업무용 트래픽과 내원객용 트래픽을 효과적으로 분리하고, 각각에 최적화된 정책을 적용했습니다.
주요 성과
내원객 네트워크 서비스 품질 개선
병원 내 네트워크 환경 전반에 걸친 인프라 최적화를 통해, 내원객이 이용하는 무선 인터넷 서비스의 안정성과 속도가 크게 향상되었습니다. 기존에 발생하던 연결 끊김, 접속 지연 등의 문제가 현저히 감소하였으며, 보다 원활하고 쾌적한 인터넷 사용 환경이 제공되고 있습니다.
특히, 모바일 기기와 디지털 헬스케어 서비스의 사용 증가에 따라 높아진 네트워크 수요를 효과적으로 수용함으로써, 환자 및 보호자 모두에게 향상된 IT 서비스를 안정적으로 제공할 수 있게 되었습니다. 이로써 병원을 방문하는 내원객의 전반적인 만족도 또한 함께 높아지고 있습니다.
조달청
조달청은 실시간 트래픽 분석과 자동 혼잡 제어 시스템을 통해 병목 현상을 85% 감소시키고, 나라장터 등 필수 조달 시스템에 네트워크 자원을 우선 배정하여 안정적인 서비스를 제공합니다.
도전 과제
조달청은 나라장터를 비롯한 다양한 조달 시스템을 운영하며, 입찰 마감 시간대의 트래픽 폭주와 대용량 문서 처리로 인한 네트워크 부하가 주요 과제였습니다. 특히 행정망과 대민망의 효율적인 운영과 보안 강화가 필요했습니다.
구현 솔루션
FlowCommand를 도입하여 자동 혼잡 제어, 애플리케이션 우선순위 할당, 업무 트래픽 최적화 등의 기능을 구현했습니다. 특히 머신러닝 기반 트래픽 패턴 예측 및 선제 대응 시스템을 통해 입찰 마감 시간대의 트래픽 폭주에 효과적으로 대응할 수 있게 되었습니다.
주요 성과
자동 혼잡 제어
- 실시간 트래픽 분석으로 병목 현상 85% 감소
- 머신러닝 기반 트래픽 패턴 예측 및 선제 대응
- 최대 부하 시간대에도 안정적 대역폭 확보
- 지역별 최적화된 트래픽 관리 자동화
애플리케이션 우선순위 할당
- 핵심 업무 시스템에 네트워크 자원 우선 배정
- 나라장터 등 필수 조달 시스템 최우선 대역폭 보장
- 업무 중요도 기반 5단계 우선순위 체계 적용
- 시간대별 패턴에 따른 자동 우선순위 조정
업무 트래픽 최적화
- 행정망과 대민망 분리로 처리 속도 67% 향상
- 내·외부 망 논리적 분리로 상호 간섭 최소화
- 대용량 데이터 처리를 위한 별도 경로 구성
- 실시간 모니터링으로 이상 패턴 즉각 대응
연성대학교
연성대학교는 캠퍼스 내 백본 구간에 FlowCommand를 설치하여 온라인 강의 플랫폼 버퍼링 이슈를 90% 이상 감소시키고, 추가 대역폭 증설 없이 2배 이상 증가한 트래픽을 수용했습니다.
도전 과제
연성대학교는 코로나19 이후 온라인 강의 확대와 캠퍼스 내 디지털 기기 사용 증가로 인해 네트워크 트래픽이 급증했습니다. 특히 수업 시간대의 온라인 강의 플랫폼 접속 폭주와 기숙사 네트워크의 과도한 엔터테인먼트 트래픽으로 인한 교육용 애플리케이션 성능 저하가 주요 과제였습니다.
구현 솔루션
캠퍼스 내 백본 구간에 FlowCommand를 설치하고, 교육용 애플리케이션과 비교육용 트래픽의 행동 패턴 학습 모델을 구축했습니다. 시간대별 차별화된 정책 적용과 학사 일정과 연동된 자동 정책 변경 시스템을 구현하여 네트워크 리소스를 효율적으로 관리했습니다.
주요 성과
학내망 자동 혼잡 제어
- 교육용 애플리케이션과 비교육용 트래픽의 행동 패턴 학습 모델 구축
- 시간대별 차별화된 정책 적용(수업 시간 vs. 비수업 시간)
- 학사 일정과 연동된 자동 정책 변경 시스템 구현
- 기숙사 네트워크에 사용자별 공정 사용 정책 적용
주요 개선 효과:
- 온라인 강의 플랫폼 버퍼링 이슈 90% 이상 감소
- 피크 시간대 WiFi 네트워크 체감 속도 향상
- 교육용 애플리케이션 서비스 품질 확보
- IT 헬프데스크 네트워크 관련 문의 80% 이상 감소
- 추가 대역폭 증설 없이 2배 이상 증가한 트래픽 수용
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고객사 성과 통계
42%
평균 네트워크 효율 향상
31%
평균 네트워크 비용 절감
67%
평균 지연 시간 감소
94%
고객 만족도
산업별 성과 비교
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