폐쇄 루프 통합이란 무엇인가요?

통합은 기업 자동화 노력의 핵심입니다. 오늘날 조직은 기업 내외부의 다양한 애플리케이션에 의존하여 운영을 강화하고 있습니다. 이러한 방대한 에코시스템 내에서 워크플로와 사용자 경험을 효과적으로 자동화하려면 이러한 모든 애플리케이션이 서로 데이터를 공유할 수 있어야 합니다.

예를 들어, 간단한 리드 처리 워크플로에는 고객 관계 관리(CRM) 시스템, 마케팅 자동화 플랫폼, Slack 및 이메일 클라이언트와 같은 여러 지원 채널 간의 통합이 필요할 수 있습니다. 이러한 시스템 간의 리드 데이터 흐름을 용이하게 하기 위해 팀은 각 애플리케이션이 다른 애플리케이션과 통신할 수 있도록 일련의 API를 구성해야 합니다. 팀이 폐쇄 루프 통합 기능을 갖춘 통합 플랫폼 내에서 이러한 API를 설정하고 관리하는 경우 임베디드 AI는 다음과 같은 방식으로 이를 지원할 수 있습니다.

• 워크플로 제안: 새로운 API가 필요한 경우 통합 플랫폼은 통합을 구축하는 데 재사용할 수 있는 이전 워크플로를 제안할 수 있습니다. 예를 들어, CRM과 Slack을 연결하는 데 사용된 워크플로를 마케팅 자동화 플랫폼과 Slack을 연결하는 데 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 팀은 각 통합에 대해 완전히 새로운 워크플로를 만들 필요가 없습니다. 새로운 통합 컨텍스트에 맞게 기존 워크플로를 조정하기만 하면 됩니다.
• 데이터 매핑: 두 API는 동일한 데이터를 나타내기 위해 동일한 분류를 사용할 수 없습니다. 예를 들어, 한 API는 고객의 “zip code”라고 부르는 반면, 다른 API는 같은 데이터를 “postal code”라고 부를 수 있는데, 이는 동일한 데이터 요소를 표현하는 두 가지 다른 방식입니다. 두 API가 서로 통신하려면 먼저 한 API의 데이터 필드 및 표현을 다른 API의 필드 및 표현에 매핑해야 합니다. 실제로 한 API의 언어는 다른 API의 언어로 번역되어야 합니다. 폐쇄 루프 통합은 이전 데이터 맵을 기반으로 데이터 필드 간에 연결을 만들어 이러한 번역을 용이하게 할 수 있습니다. AI는 다양한 매핑을 접할 때 이전 통합에서 배운 개념을 적용하여 새로운 매핑을 안내할 수 있습니다.
• API 테스트: 각각의 새로운 API는 효과적이고 안전하게 작동하는지 테스트해야 합니다. 모든 API에 대한 포괄적인 테스트 배터리를 만드는 것은 엄청나게 시간이 많이 소요될 수 있지만 통합을 통해 이 프로세스를 자동화할 수 있습니다. AI는 이전 테스트의 데이터와 OpenAPI 사양을 사용하여 새 API의 기능을 평가하기 위한 일련의 테스트를 추천할 수 있습니다. AI는 기존 테스트 제품군의 격차를 감지하고 이러한 격차를 해소하기 위한 새로운 테스트를 제안할 수도 있습니다.

엔터프라이즈 디지털 혁신이 실패하는 이유는 이러한 혁신을 지원하는 애플리케이션 간의 통합이 비효율적이고 번거롭고 안전하지 않기 때문인 경우가 많습니다. 폐쇄 루프 접근 방식은 회사의 자체 운영 데이터를 사용하여 API 및 워크플로를 지속적으로 개선함으로써 보다 효과적인 통합을 지원합니다. 이를 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

• 자동화 및 통합: 폐쇄 루프 통합을 통해 조직 팀은 조직의 특정 요구 사항을 충족하는 API를 만들고 유지 관리하는 데 필요한 정보에 입각한 지침을 얻을 수 있습니다. API는 매번 처음부터 새로 만들 필요가 없으며, 통합 플랫폼은 지속적인 개선을 위해 API 성능을 추적합니다. 결과적으로 통합 기능을 시작하고 실행하는 데 필요한 시간과 노력이 줄어들고 자동화 작업을 더 빠르게 수행할 수 있습니다.
• 자체 통합을 구축할 수 있는 역량 강화된 팀: AI는 기술적으로 덜 능숙한 팀원을 안내하여 효과적이고 안전한 통합을 생성하고 운영할 수 있습니다. 민첩한 팀은 더 이상 중앙 집중식 IT 기관이 모든 통합을 생성할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 필요에 따라 자체 API를 배포할 수 있어 모놀리식 엔터프라이즈 아키텍처의 병목 현상을 없앨 수 있습니다.
• 운영 가시성: 폐쇄 루프 통합을 통해 수집된 데이터는 팀에 API의 작동 방식과 개선 방법에 대한 더 많은 통찰력을 제공합니다. 팀은 비효율성을 실시간으로 파악하고, 문제가 발생하기 전에 예측하며, 회사 고유의 운영 데이터를 기반으로 대응 방안을 결정할 수 있습니다.
• 더욱 안전한 API: 폐쇄 루프 통합은 AI가 이전 테스트에서 얻은 데이터를 사용하여 통합의 모든 측면이 기능과 보안에 대해 테스트되었는지 확인할 수 있으므로 더욱 안전한 API를 제공합니다.

위에서 언급했듯이, 폐쇄 루프 통합은 IBM 클라우드 통합의 핵심 원칙 중 하나입니다. 성공적인 디지털 혁신을 구현하기 위해 기업은 애플리케이션 간에 효율적이고 안정적인 통합을 구축할 수 있는 능력이 필요합니다. 이를 위해 IBM 클라우드 통합 솔루션은 다음과 같은 방식의 통합 기능을 제공합니다.

• 자동화됨: AI, 반복 가능한 형식, 로우코드 툴을 활용하여 더 빠른 통합을 가능하게 합니다.
• 폐쇄형 루프: 실제 운영 데이터, 머신 러닝, AI를 활용해 지속적인 통합 개선을 추진합니다.
• 멀티 스타일: 다양한 통합 기능을 하나의 플랫폼에서 통합합니다.

IBM® Cloud Pak for Integration에 대해 자세히 알아보세요. 이 솔루션은 임베디드 AI를 탑재한 하이브리드 통합 플랫폼으로, 회사 고유의 운영 데이터를 기반으로 통합 작업을 자동화합니다. 이 폐쇄 루프 접근 방식은 흐름 및 필드 매핑 권장 사항을 제공하고, 더 스마트한 API 테스트 사례를 생성하며, 현재 환경의 비효율성을 발견하는 데 도움이 됩니다. IBM Cloud Pak for Integration은 전체 기술 에코시스템에서 원활한 애플리케이션 연결을 생성합니다. 여러 통합 스타일, 실시간 이벤트 상호 작용, 클라우드 네이티브 아키텍처 및 공유 기본 서비스를 지원하며, 모두 단일 통합 환경에서 엔드투엔드 엔터프라이즈급 보안 및 암호화를 제공합니다.