초기 CMDB 도입 시 가장 많은 시행착오는 데이터 표준화와 정확성 확보, 그리고 실제 운영 환경에 맞는 CI(구성항목) 범위·관계 정의에서 많이 발생합니다.
비즈니스 복원성을 높이는 하나의 방법으로 과거 인시던트·변경 데이터와 실시간 운영 정보를 단일 플랫폼에서 연계해 반복적 문제를 줄이고, 위기 상황에서도 서비스 연속성과 신속한 복구를 지원합니다
Discovery 툴은 실시간에 가까운 데이터 수집을 지원하지만 실제로는 환경과 정책에 따라 설정된 주기에 따라 자동으로 CMDB를 업데이트합니다
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1. 하나의 플랫폼에서 IT 뿐만 아니라 기업의 모든 영역에서 필요로 하는 워크플로우를 제공합니다. 따라서, 혁신과 자동화를 모두 지향하며 나아가 AI를 활용한 조직 전반의 생산성 향상을 도모합니다. 2. 상세 내용은 별도 문의 바랍니다. 3. 금일 주제와는 상이하지만, Risk 및 Security 관련한 솔루션을 제공하고 있습니다. 별도 문의 바랍니다.
많은 고려사항이 있지만 솔루션 도입 전 명확한 목표와 요구사항을 정의하고, 직원 교육과 변화 관리, 도입 후 유지보수와 확장성까지 사전에 준비하는 것이 필수적입니다.
굉장히 많은 이벤트가 발생하고, 이에 대한 선별에 많은 공수가 필요합니다. 서비스나우는 CMDB와 이벤트 관리를 통합하여 이벤트/얼럿에 대한 노이즈를 제거하고 자동으로 인시던트를 생성하도록 합니다.
네, 답변 감사합니다.
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Service Mapping으로 구성된 서비스 모델은 서비스와 구성요소 간의 종속성을 시각화하여, 구성항목 변경 시 영향 범위와 위험도를 신속하게 분석하고 사전 대응할 수 있도록 지원합니다
ITSM 의 변경 관리를 통해서 up-to-date 하도록 관리하며, Discovery 스케쥴을 통해서 최신화합니다.
/변경 관리를 통한 up-to-date는 구성정보 담당자가 변경 작업에 따른 변경 사항을 수동으로 업데이트하고 변경 관리 담당자 검토 후 처리 종료되는 프로세스로 운영될 텐데, 실제 시스템 변경 사항이 업데이트된 속성값과 일치하는지는 어떤 방식으로 검증하는지 궁금합니다.
변경된 상태도 Discovery를 통해 업데이트합니다.
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IT 환경에 따라 다를 수도 있는데 에이전트 설치 방식 또는 수동 등록(Manual Entry) 등 다양한 방식으로 자산을 유연하게 관리할 수 있습니다.
현재의 환경에 Agentic AI를 통해서 업무를 더욱 자동화하고 생산성을 향상하도록 하는 환경을 제공하는 방향으로 발전하고 있습니다.
Discovery 를 위한 환경 조성 및 환경을 위한 업무 협조가 기반이 되어야 하기 때문에, 이 부분을 가장 먼저 해결해야 합니다. 상세한 내용은 조건이 다양하기 때문에 별도 문의 주시면 설명 드리도록 하겠습니다.
ITOM 데이터 표준화·중앙 집중화 과정에서는 이기종 시스템 통합의 기술적 복잡성, 데이터 포맷·용어 불일치, 중복·오류 데이터 등 데이터 품질 문제가 발생할 수 있습니다. 또한, 데이터 사일로 해소와 조직 간 협업, 변화 관리 등 조직 문화적 저항과 사용자 교육의 어려움도 주요 과제로 꼽힙니다
서린정보기술은 기존 인프라와의 연계를 고려한 맞춤형 컨설팅과 단계별 자동화 적용을 통해 도입 부담을 최소화하고, 실시간 자산 통합·운영 대시보드 등 현장 맞춤 지원을 제공합니다. 또한 장애 대응, 보안 감사 등 운영 효율성 강화를 위한 실질적 자동화 시나리오와 지속적 최적화 서비스를 함께 제공합니다.
CMDB 정확도를 높이기 위해 어떤 작업을 했는지 세미나 내용중 곧 나올 예정인데 네트워크 툴과 연동하여 CMDB 교차 검증을 진행하고 있습니다.
고려아연의 사용자와 자원수 규모는 구체적인 수치를 공개하기 어렵습니다 따로 연락을 주시면 답변을 드릴 수 있을 것 같습니다.
CMDB 데이터의 신뢰성 검증 부터 접근해서 검증이 완료되면 업무 중심으로 활용에 대한 작업을 진행 하는게 효과적일꺼같습니다.
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