#문제점
기존 OSS 시스템은 레거시 환경 기반으로, AI/DT 기술 접목에 한계가 있었음
통신 품질 지표(ARPU, DU/RU 장애율 등)의 신뢰성과 정합성이 낮고, 운영 부서 간 데이터 연결성 부족
통신 인프라 전반에 걸친 데이터 수집·정제·분류 기준이 일관되지 않아 분석에 많은 인력 자원이 소요됨
마이그레이션 및 인프라 자원 할당 프로세스가 비효율적이며, 현대화가 시급한 상황

#프로젝트 목표
운영지원 시스템의 AI 모델 기반 분석 및 예측 기능 도입
OSS 전반의 데이터 아키텍처를 재정립하여 5단계 운영 프로세스(Eng., 구축, 운용, 자산, 감시)를 통합
하이브리드 클라우드 환경을 고려한 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스 설계
DevOps + MLOps 기반 자동화된 AI 모델 수명 주기 관리 체계 구축
AWS 기반 보안 및 거버넌스를 포함한 최적화된 IaC 인프라 구축

# 주안점
CloudFormation 기반의 계층형 코드형 인프라 설계
Lake Formation, IAM, SCP 정책을 활용한 데이터 거버넌스 체계 정비
OSS AI 시스템의 앱현대화를 통해 리소스 효율 50% 이상 개선
파일럿 PoC 수행을 통한 데이터 이전 안정성 확보 및 비용 절감 효과 달성

1) 포트폴리오 소개
서비스 카테고리: 통신/AI/시스템 현대화
메인 타깃: 통신 인프라 운영/관리 부서, AI 기반 OSS 시스템 사용자
간략 소개: 기존 OSS 시스템의 AI 전환 및 데이터 거버넌스를 강화하여 운영 효율성과 분석 정확성을 높이기 위한 현대화 프로젝트

2) 작업 범위
OSS 데이터 수집 및 분석 아키텍처 전면 재설계
데이터 마이그레이션 PoC 및 클라우드 인프라 설계
DevOps 기반 MLOps 환경 구축 및 자동화
AWS 기반 보안 및 거버넌스 구성 (Control Tower, SCP 등)
지원환경: 하이브리드 클라우드 (온프레미스 + AWS), IaC 기반 모듈화

3) 주요 업무
ARPU, 장비 장애율 등 핵심 통신 지표 재정의 및 분석 시스템화
통신 인프라 운영 프로세스를 위한 5단계(Eng, 구축, 운용, 자산, 감시) 통합 데이터 구조 설계
데이터 웨어하우스, 데이터레이크 통합
OSS AI 애플리케이션 현대화 및 이관 전략 수립

4) 주안점
AI/DT 전환을 고려한 모듈형 인프라 아키텍처
CloudFormation을 통한 코드형 인프라 표준화
데이터 품질 정합성 및 이관 안정성 확보
운영비용 절감과 데이터 통합 체계화로 장기적 효율성 확보