DB 성능실제 고객 사례
상주 튜닝 전문가 2명 → 10분 검토로
- 환경
- SQL Server 및 AWS Aurora MySQL — 약 30대 DB, 약 15TB 데이터.
- 문제
- 구 버전 마이그레이션 위에 새 기능이 계속 추가되면서 원인 불명의 속도 저하가 발생.
- AI 자동 범위
- 수집·분석·해결 제안까지 AI가 담당.
- 사람 검토 범위
- 사람은 AI에게 요청하고 제안을 검토만.
결과도입 전: 튜닝 전문가 2명 상주(처리당 약 16시간). 도입 후: 전문가가 처리당 약 10분 AI 제안을 검토해 엔드유저에게 제출.비용 최적화실제 고객 사례
월 인프라 비용 60% 절감
- 환경
- 온프레미스 + 클라우드 혼합 인프라, 고사양 DB 서버 의존.
- 문제
- 과도한 고사양 서버로 월 인프라 비용이 2,000만 엔에 달함.
- AI 자동 범위
- 온프레미스와 클라우드로 워크로드를 재분산·효율화.
- 사람 검토 범위
- 변경 범위·비용 한도는 고객 승인.
결과월 2,000만 엔 → 800만 엔, 월 1,200만 엔 절감(월 인프라 청구서 기준).개발 → Production실제 고객 사례
목업에서 라이브 서비스까지 1주일
- 환경
- Azure. 고객이 Claude로 만든 목업을 GIIP FDE Box에 전달.
- 문제
- 상주 엔지니어링 팀 없이 목업을 개발·인프라·DB·도메인까지 갖춘 엔드유저 서비스로 전환.
- AI 자동 범위
- FDE Box가 Dev에서 개발, az CLI로 인프라 구축, DB·도메인 매핑, 엔드유저 서비스 제공 후 운영 중 자가 점검.
- 사람 검토 범위
- 고객이 요청을 주도하고 FDE Box가 이에 대응.
결과1주일 만에 정상 런칭. 장애는 자동 및 고객 요청에 따라 대응.