Totogi BSS Magic과 Amazon Bedrock으로 구현한 통신 시스템 자동화 혁신 사례

기업 통신 시스템의 자동화 혁신, Totogi BSS Magic과 Amazon Bedrock을 활용한 사례

기업 통신업계는 변화 요청(Change Request, CR) 처리 과정에서 복잡하고 비용이 많이 드는 시스템 운영 문제에 직면해 있습니다. 물리적 장비와 다양한 벤더 시스템으로 구성된 BSS(Business Support System)는 통합도 어렵고, 작은 기능 변경에도 높은 리스크와 긴 개발 주기를 겪게 됩니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Totogi는 BSS Magic이라는 AI 기반 솔루션을 통해 자동화된 CR 처리 시스템을 구축했고, 이는 Amazon Bedrock과 완벽한 조화를 이룹니다.

오늘 포스팅에서는 Totogi BSS Magic이 어떻게 Amazon Bedrock을 활용하여 통신 산업의 복잡한 변경 요청 처리를 자동화하고, 이를 통해 혁신을 이뤄냈는지를 살펴보겠습니다. 이 과정에서 다중 에이전트 프레임워크, 텔코 온톨로지, 그리고 자동화된 코드 생성 및 테스트 시스템 등의 내용을 중심으로 자동화 솔루션의 활용 방법과 구성 아키텍처를 소개합니다.

전통 BSS가 안고 있는 문제점

통신사의 BSS는 다양한 벤더의 시스템으로 구성되어 있고, 커스터마이징이나 통합이 매우 어렵습니다. 벤더 종속성과 높은 개발 비용 때문에 기능 변경 하나에도 여러 단계의 코딩, 테스트, 안정화가 필요하며, 전체 기능 출시까지 몇 개월이 소요되기도 합니다. 게다가 여러 시스템 간의 상호 작용으로 인해 변경 사항이 전체 시스템에 미치는 영향을 분석하는 데도 높은 전문성이 요구됩니다.

이에 따라 통신사들은 기술 부채 증가와 운영비용 상승이라는 이중고를 겪게 됩니다. 표준화를 위해 TM Forum의 ODA(Open Digital Architecture)와 같은 시도가 있지만, 적용 속도는 한계가 있습니다.

Totogi BSS Magic으로 자동화 기반 혁신 실현

Totogi는 AI 생성 기반 상호운용성(AI-generated interoperability)을 통해 통합과 커스터마이징을 간소화했고, 복잡한 BSS 시스템에서도 민첩한 변경 처리가 가능하도록 지원합니다. 핵심은 다음 두 가지 구성 요소입니다.

1. 텔코 온톨로지(Telco Ontology)

데이터 구조와 그 관계를 의미적으로 해석해주는 지식 모델로, 서로 다른 벤더 시스템의 데이터를 통합하여 BSS 전체를 하나의 일관된 의미망으로 변환합니다. 이 온톨로지는 FAIR 원칙을 따르며, 데이터 탐색성(Findability), 접근성(Accessibility), 상호호환성(Interoperability), 재사용성(Reusability)을 보장합니다.

2. 다중 에이전트 프레임워크(Multi-Agent Framework)

Totogi의 다중 AI 에이전트 프레임워크는 전체 개발 라이프사이클을 자동화합니다. 각 역할을 담당하는 AI 에이전트가 협업하는 구조로, 다음과 같은 구성 요소로 동작합니다:

• Business Analysis Agent: 비정형 요구사항을 구조화된 비즈니스 분석 스펙으로 전환
• Technical Architect Agent: 비즈니스 스펙을 기술 아키텍처, API 및 인프라 설계로 전환
• Developer Agent: 고품질 코드 생성 (LLM 기반), 모듈화와 예외 처리 포함
• QA Agent: 정적 분석, 품질 검증 후 피드백 루프 구성
• Tester Agent: 자동 테스트 케이스 작성 및 테스트 결과 분석

이러한 구성은 변경 요청 처리 기간을 7일에서 단 몇 시간으로 단축하며, 최소한의 인적 개입만으로 고품질 코드 구현이 가능합니다.

자동화 시스템을 위한 클라우드 인프라 구성 요소

Totogi BSS Magic은 AWS의 다양한 서비스와 제너레이티브 AI 플랫폼인 Amazon Bedrock을 기반으로 설계되었습니다. 핵심 기술 스택은 다음과 같습니다:

• Amazon Bedrock: Claude LLM 기반 AI 에이전트 구현
• AWS Lambda: 서버리스 컴퓨팅 환경 운영
• AWS Step Functions: 각 에이전트 간 워크플로우 오케스트레이션
• Retrieval Augmented Generation (RAG), Prompt Engineering 등 고급 기술 활용

이 구성은 확장성 있는 고신뢰 클라우드 자동화 시스템을 구축하고, 기업 내에서 AI 기반 코드 생성과 검증을 표준화하는 데 최적입니다.

테스트 자동화: 76% 커버리지 구현

Tester 에이전트는 Unit Test, Integration Test, 모킹(Mock)까지 포함된 테스트 코드를 자동으로 구성합니다. 프로세스는 다음과 같은 세 가지 입력 프롬프트를 따라 생성됩니다:

• 테스트 구조 설계
• 테스트 코드 구현
• 테스트 결과 분석 및 코드 개선 피드백

현재 이 프레임워크는 약 76% 코드 커버리지를 달성했고, 시스템의 신뢰성과 품질을 보장합니다.

결론

Totogi와 AWS의 협력은 통신 업계에서 실질적인 자동화를 구현할 수 있다는 사례를 보여줍니다. 아래의 포인트를 통해 그 의미를 요약할 수 있습니다:

• 토털 자동화 솔루션: 변경 요청에서 코드 배포까지 전 과정 자동화
• 빠른 결과 산출: 7일 → 수 시간으로 처리 시간 단축
• 텔코 맞춤형 설계: 산업 맞춤형 온톨로지 및 맞춤형 AI 에이전트 설계 가능
• 일반 개발로 확장 가능: 통신 업계 외의 범용 개발 업무에도 적용 가능
• 향후 비전: 과거 CR 분석 데이터로부터 발생 가능 오류 예측하는 AI 도입 예정

Totogi BSS Magic은 현재의 고도화된 IT 환경에서 자동화의 방향성을 제시하는 모범 사례이며, 특히 통신 분야에 AI를 도입하려는 기업에게는 핵심적인 로드맵이 될 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-totogi-automated-change-request-processing-with-totogi-bss-magic-and-amazon-bedrock/