사토시홀딩스, FIBER 기능 고도화…'장애 감지'에서 '운영 인텔리전스'로 진화

사토시홀딩스 가 AI 데이터센터용 광통신 운영 플랫폼 'FIBER(파이버)'의 기능을 대폭 강화하며 플랫폼 고도화에 나섰다. 장애 감지 중심에서 벗어나 데이터 기반 의사결정을 지원하는 '운영 인텔리전스' 단계로 진화시키겠다는 전략이다.

사토시홀딩스는 16일 장애 영향 시뮬레이션, 광모듈 교체 이력 관리(RMA Tracking), 예비부품 재고 추천, 정비 윈도우 자동화 등 신규 기능을 추가했다고 밝혔다. 이번 업데이트를 통해 FIBER는 단순 모니터링을 넘어 데이터센터 운영 전반을 아우르는 통합 관리 플랫폼으로 확장됐다.

앞서 사토시홀딩스는 지난 14일 FIBER를 처음 공개하며 멀티벤더 환경에서의 광 텔레메트리 통합 수집, GPU 작업 영향도 분석, 위험 점수 기반 정비 우선순위 추천 기능 등을 선보인 바 있다. 당시 플랫폼은 제조사별로 분산된 시스템을 하나로 통합해 장애 원인과 영향을 실시간으로 파악할 수 있는 점에서 주목받았다.

이번 개선에서는 기능의 깊이가 한층 강화됐다. 새롭게 도입된 '장애 영향 시뮬레이션(Failure Simulation)'은 특정 광 링크나 포트에 장애가 발생할 경우 영향을 받는 GPU 수, 진행 중인 작업 수, 시간당 예상 손실 비용을 실시간으로 계산한다. 단순히 이상을 감지하는 수준을 넘어, 장애가 실제로 어느 정도의 경제적 손실로 이어지는지 까지 수치화할 수 있는 것이 특징이다.

회사 측은 "대체 경로 여부를 자동으로 분석해 단일 장애점(SPOF)을 사전에 식별하고, 이를 비용으로 환산해 투자 우선순위 결정에 활용할 수 있다"며 "이제는 장애 위치뿐 아니라 손실 규모까지 동시에 판단할 수 있는 단계로 발전했다"고 설명했다.

또 다른 핵심 기능인 '광모듈 교체 이력 관리(RMA Tracking)'는 설치 시점부터 장애 발생, 교체 이력, 원인 분석까지 전 과정을 체계적으로 기록한다. 벤더 및 파트번호 기준으로 데이터가 자동 집계되며, 이를 통해 불량률, 평균 수명, 교체 주기 등을 분석할 수 있다. 기존에는 실시간 상태 확인에 초점이 맞춰졌다면, 이번 업데이트로 자산 수명 관리까지 영역이 확대된 셈이다.

'예비부품 재고 추천(Spare Parts Recommendation)' 기능은 위험 점수가 높은 포트를 중심으로 필요한 부품 수량과 예상 조달 비용을 자동 산출한다. 과거 교체 데이터와 장애 예측 정보를 결합해 최적 재고 수준을 제시함으로써 과잉 재고를 줄이면서도 안정적인 운영을 유지할 수 있도록 돕는다.

여기에 '정비 윈도우 자동화(Maintenance Window Recommendation)' 기능도 추가됐다. GPU 작업 스케줄을 분석해 서비스 영향이 최소화되는 시점을 도출하며, 향후 72시간 내 작업 공백 구간을 기반으로 최대 3개의 최적 정비 시점을 제안한다. 이는 기존의 '무엇을 먼저 고칠 것인가' 중심에서 '언제 고치는 것이 가장 효율적인가'까지 확장된 기능이다.

사토시홀딩스 관계자는 "FIBER는 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.

이어 "2026년 상반기 파일럿 프로그램 운영 이후 하반기 본격 사업화에 나설 예정"이라고 덧붙였다.

장효원 기자 specialjhw@asiae.co.kr