데이터베이스 운영과 AI 데이터 플랫폼을 계약 단위로 맡습니다.

DB 운영 대행과 고가용성 구성, 성능 진단, 이기종 마이그레이션, 데이터 아키텍처 수립, RAG·LLM 파이프라인 설계를 합니다. 미션 크리티컬 DB 를 운영하며 쓰던 기준을 그대로 적용합니다.

운영
상용·오픈소스 RDBMS 와 NoSQL 의 이중화, 백업·복구, 무중단 변경
수행 분야
금융·증권, 인터넷 은행, 유통, 제조, IoT, 글로벌 서비스
클라우드
AWS RDS·Glue(Spark), GCP BigQuery 기반 데이터 플랫폼

일하는 방식

측정한 것부터 본다

AWR, 실행계획, 대기 이벤트, 애플리케이션 로그를 먼저 받습니다. 병목이 어느 지점인지 숫자로 특정된 뒤에 개선안을 씁니다.

운영해 본 구성만 권한다

이중화와 Failover, 무중단 이관, RAG 파이프라인의 잠금·재시도·발행 게이트는 실제 운영 환경과 자체 시스템에서 돌려 본 방식으로만 제안합니다. 문서로만 아는 구성은 후보에서 뺍니다.

보안 조건을 착수 전에 정한다

NDA, 읽기 전용 계정 분리, 접근 경로, 남기는 로그의 범위를 계약 전에 합의합니다. 진단 과정에서 받은 데이터가 저희 쪽에 남지 않도록 절차를 짭니다.

범위를 문서로 고정한다

산출물과 기간, 투입 방식을 먼저 확정하고 그 안에서 작업합니다. 월 단위 운영 대행과 프로젝트 단위 컨설팅 중 필요한 쪽을 고르시면 됩니다.

다루는 범위

DBMS 운영 · 고가용성

상용·오픈소스 RDBMS 와 NoSQL 전반에서 이중화·Failover·백업/복구·무중단 변경을 실제 운영했습니다.

  • 이중화 · Failover
  • 클러스터 · 복제 · 샤딩
  • 백업 · 복구 리허설
  • 무중단 변경
  • 모니터링 · 용량 관리
  • NoSQL · 캐시

성능 · 마이그레이션

실행계획·인덱스·대기 이벤트 기반 튜닝과 이기종 전환을 정합성 검증과 함께 수행합니다.

  • SQL 튜닝 · 인덱스 재설계
  • 이기종 DBMS 전환
  • DW → 분석 플랫폼 이관
  • 클라우드 이전
  • 버전 업그레이드
  • 정합성 검증 자동화

데이터 아키텍처 · 플랫폼

모델링부터 표준화·메타·거버넌스, DW/DM 과 클라우드 빅데이터 환경까지 설계합니다.

  • 논리 · 물리 모델링 (ER-win)
  • 데이터 표준 · 메타 관리 (DA#)
  • DW / DM · ETL
  • AWS RDS · Glue
  • GCP BigQuery
  • DQC · 거버넌스

AI · 자동화

GenAI 서비스 운영 데이터 구조와 RAG 파이프라인, 운영 자동화를 실무와 자체 연구에서 구축했습니다.

  • GenAI 메타 DB 설계
  • RAG ETL · OpenSearch
  • 로컬 LLM 파이프라인 (MLX)
  • Python · Shell 자동화
  • Spark · Pandas
  • Telegram · Slack 봇

서비스

각 서비스는 산출물이 정의돼 있습니다. 카드의 "신청 선택"을 누르면 아래 신청서에 해당 서비스가 채워집니다. 시작가는 부가세 별도 기준이며, 최종 금액은 범위 산정 후 제안서로 확정합니다.

DBA 운영 대행

장애 대응, 이중화·Failover 점검, 백업·복구, 용량, 권한, 릴리즈 운영을 월 단위로 맡습니다. 상용·오픈소스 DBMS 를 가리지 않으며, 미션 크리티컬 DB 운영 표준을 그대로 적용합니다.

산출물월간 운영 보고서 · 점검 체크리스트 · 장애 대응 기록

시작가월 50만 원부터

성능 진단 및 SQL 튜닝

AWR, 실행계획, 인덱스, 대기 이벤트, 쿼리 패턴을 분석해 병목 원인과 우선순위가 매겨진 개선안을 제시합니다.

산출물진단 보고서 · Top SQL 튜닝 목록 · 적용 전후 비교

시작가500만 원부터

마이그레이션 컨설팅

버전 업그레이드, 클라우드 이전, 이기종 DBMS 전환, 이중화 전환의 계획을 세우고 리허설로 리스크를 검증합니다. 자동화된 정합성 검증으로 이관 시간과 오류를 줄입니다.

산출물이전 계획서 · 리스크 목록 · 리허설 결과 · 롤백 절차

시작가2,000만 원부터

데이터 아키텍처 · 표준화 컨설팅

논리·물리 모델링, 데이터 표준 용어·코드 체계, 메타데이터 관리, DW/DM 설계를 수행합니다. 제조 MES/ERP, 유통 DW, 글로벌 시스템 표준화 레퍼런스를 바탕으로 합니다.

산출물ERD · 표준 용어 사전 · 메타 관리 체계 · 데이터 흐름도

시작가2,000만 원부터

AI 업무 자동화 컨설팅

반복 업무, 문서 처리, 사내 지식 검색, 상담 보조 업무 중 AI 적용 후보를 선별하고 효과를 추정한 뒤 PoC 를 설계합니다.

산출물후보 업무 평가표 · 효과 추정 · PoC 설계서

시작가1,000만 원부터

RAG / LLM 시스템 설계

사내 데이터 기반 검색 증강 생성, 권한 분리, 근거 인용, 로그 평가, 운영 모니터링까지 포함한 구조를 설계합니다. GenAI 서비스 메타 DB 와 정형·비정형 RAG ETL 설계 레퍼런스, 로컬 모델 운영 노하우를 적용합니다.

산출물아키텍처 설계서 · 메타 DB 모델 · 데이터 파이프라인 정의 · 평가 기준

시작가2,000만 원부터

기술 자문 계약

CTO, 데이터팀, 운영팀을 대상으로 아키텍처 리뷰, 장애 재발 방지, 도입 의사결정 자문을 정기 또는 건별로 제공합니다.

산출물리뷰 의견서 · 의사결정 메모 · 재발 방지 대책

시작가월 100만 원부터

작업 예시

1. LLM 기반 관계 추론 ERD

운영 DB에 물리 FK가 부족한 경우, 테이블명과 컬럼명, PK 패턴, 실제 관계 후보를 함께 검토해 ERD 초안을 만듭니다. 아래는 컬럼 상세 표기를 끈 상태로 관계 흐름만 확인하는 샘플 화면입니다.

스키마 기반 초안 테이블과 키 패턴을 먼저 배치해 전체 구조를 빠르게 확인합니다.
추론 FK 표시 물리 FK와 추론 FK를 분리해 검토 가능한 관계 후보로 제시합니다.
부분 미리보기 전체 산출물 중 일부만 노출해 작업 결과의 형태를 보여줍니다.
컬럼 표기는 비활성화하고 관계 노드와 추론 FK 흐름만 일부 보여주는 작업 예시입니다.

2. AI 도입 전후 업무 효율 추정

아래 수치는 실측이 아니라 가정값입니다. 업무 빈도와 소요 시간은 일반적인 운영 조직을 기준으로 잡은 것이고, 도입 검토 단계에서 고객사의 실제 통계로 교체해 다시 계산합니다. 대상은 전체 업무 시간이 아니라 스크립트 자동화로 이미 처리되는 부분을 뺀 사람이 판단해야 하는 구간뿐입니다.

월 10여 시간대 사람 판단 시간 절감 (가정 기반 추정)
절반 안팎 판단 1건당 소요 시간이 줄어드는 정도
6개 영역 SQL, 원인 분석, 응대, 티켓, 보고, 로그

Before 는 스크립트 자동화 뒤에도 사람이 붙어야 하는 시간, After 는 LLM 이 1차 판단을 내고 사람이 검증하는 시간입니다. 두 값 모두 범위로 적었습니다.

업무 영역 · 사람 판단 노드 빈도 Before After
Slow Query / Top SQL 후보 분석 실행계획 해석, 리라이트 또는 인덱스 대안 검토 월 8건 60~80분 25~35분
장애·성능 이벤트 원인 후보 분석 로그, 알림, 변경 이력을 엮어 원인 후보 추정 월 4건 45~60분 20~25분
매뉴얼 기반 내부 문의 응대 질문 의도 파악 및 다중 문서 기반 답변 종합 월 30건 12~15분 4~6분
비정형 운영 티켓 분류 자유서술 요청의 유형, 심각도, 중복 여부 판단 월 40건 10~12분 3~5분
월간 운영 보고서 초안 작성 수치 의미 해석 및 서술·대책 문장 작성 월 1회 150~180분 55~70분
로그 이상 패턴 해석 탐지된 패턴의 의미와 조치 필요성 판단 월 12건 20~30분 8~12분
Before (남은 사람 판단) After (LLM + 사람 검증)
  • Slow Query / Top SQL 후보 분석
    60~80분
    25~35분
  • 장애·성능 이벤트 원인 후보 분석
    45~60분
    20~25분
  • 매뉴얼 기반 내부 문의 응대
    12~15분
    4~6분
  • 비정형 운영 티켓 분류
    10~12분
    3~5분
  • 월간 운영 보고서 초안 작성
    150~180분
    55~70분
  • 로그 이상 패턴 해석
    20~30분
    8~12분

각 항목의 Before 를 기준선으로 둔 상대 비교이며, 막대 길이는 범위의 중앙값을 씁니다. Before·After 모두 사람이 판단하는 시간만 포함합니다.

시간 외 효과 — 품질 · 커버리지

  • SQL · 원인 분석 주니어도 시니어 수준의 1차 판단 도출 → 담당자 의존도 감소
  • 문의 응대 답변 일관성 확보, 매뉴얼 최신성 자동 반영
  • 티켓 분류 분류 기준 흔들림 제거, 유사 장애 누락 방지
  • 로그 해석 사람이 놓치던 패턴까지 가설 제시 → 분석 커버리지 확대

진행 방식

1 요구 접수

아래 신청서로 서비스, 시스템 환경, 문제 상황, 희망 일정을 보내주시면 담당자가 확인 후 연락드립니다.

2 범위 산정

진단 범위, 산출물, 기간, 보안 조건, 투입 방식(원격·현장)을 정리해 제안서로 드립니다.

3 계약 및 착수

NDA와 계약 후 접근 권한을 분리해 작업을 시작합니다. 진행 상황은 합의한 주기로 보고합니다.

4 산출물 인도 · 이관

보고서와 설정·코드를 인도하고, 운영팀이 이어받을 수 있도록 절차와 체크리스트를 함께 넘깁니다.

자주 묻는 질문

계약 형태와 비용은 어떻게 되나요?

DBA 운영 대행은 월 단위 계약으로 월 50만 원부터입니다. 진단·마이그레이션·설계는 범위를 정한 프로젝트 단위 계약이 기본이며, 성능 진단 및 SQL 튜닝은 500만 원부터, AI 업무 자동화 컨설팅은 1,000만 원부터, 마이그레이션·데이터 아키텍처·표준화·RAG / LLM 시스템 설계는 각각 2,000만 원부터입니다. 기술 자문은 정기 또는 건별로 가능하며 월 100만 원부터입니다. 시작가는 부가세 별도 기준이며, 최종 금액은 범위 산정 후 제안서로 확정합니다.

보안과 데이터 접근은 어떻게 다루나요?

착수 전 NDA 를 체결하고, 작업에 필요한 최소 권한만 분리해 받습니다. 진단 데이터는 합의한 범위 안에서만 다루며 저희 시스템에 남기지 않는 것을 원칙으로 합니다.

원격으로도 진행되나요?

원격 접근이 가능한 환경이면 대부분의 진단·설계 작업은 원격으로 진행합니다. 접근이 제한된 환경은 범위 산정 단계에서 현장 방식으로 조정합니다.

AI 도입 효과를 미리 알 수 있나요?

위 작업 예시의 표처럼 사람이 판단하는 시간만 따로 떼어 범위로 추정한 뒤, PoC 에서 실제 값을 측정해 다시 계산합니다. 사이트에 적힌 숫자는 전부 가정값입니다.

서비스 신청

접수 후 담당자가 확인해 연락드립니다. 요청 내용에 현재 시스템, 문제, 목표를 간단히 적어주시면 범위 산정이 빨라집니다.