워크플로 오케스트레이션이란 무엇인가요?

워크플로 자동화는 개별 작업을 자동화하는 데 초점을 맞추는 반면, 워크플로 오케스트레이션은 이러한 자동화된 작업이 효율적으로 상호작용하고 논리적 순서를 따르고 다른 시스템과 통합되어 엔드투엔드 비즈니스 프로세스를 달성하는 커넥티드 프레임워크를 구현합니다. 성공적인 워크플로 오케스트레이션은 데이터 처리, 알림, 승인, 시스템 업데이트 등의 작업을 조정하여 오류를 줄이고 운영을 최적화합니다.

워크플로 오케스트레이션 플랫폼 및 소프트웨어 솔루션과 같은 최신 오케스트레이션 도구는 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 로우코드 도구와 같은 기술을 사용합니다. 이러한 기술은 워크플로 생성을 간소화하고, 일관성을 유지하고, 작업 순서를 정의하고, 고객 관계 관리(CRM), 전사적 자원 관리(ERP), 클라우드 서비스와 같은 외부 시스템과 통합됩니다.

에이전틱 AI는 워크플로 오케스트레이션에 점점 더 많이 적용되어 시스템이 더 큰 자율성을 가지고 작동할 수 있도록 지원하고 있습니다. '에이전틱'이라는 용어는 이러한 모델이 지속적인 인간 개입 없이 독립적으로 행동하고, 판단을 내리고, 워크플로를 시작하고, 프로세스를 동적으로 조정하는 능력 또는 대리인을 의미합니다.

워크플로 오케스트레이션은 실행 관리 외에도 프로세스 성능에 대한 가시성을 제공하여 조직이 실시간으로 워크플로를 모니터링하고, 병목 현상을 파악하고, 데이터 기반 조정을 수행할 수 있도록 지원합니다. 또한 워크플로 오케스트레이션은 확장성을 지원하여, 기업이 성장에 따라 점점 더 복잡해지는 프로세스를 관리하는 동시에 수작업을 줄이고 운영 효율성을 유지할 수 있도록 지원합니다.

워크플로 오케스트레이션은 IT, 마케팅, 금융 및 의료와 같은 산업에서 운영을 간소화하고 비용을 절감하고 확장 가능한 성장을 지원하는 데 필수적입니다. IBM 기업가치연구소(IBV)가 2023년 실시한 연구에서 경영진의 92%가 2025년까지 조직의 워크플로가 디지털화될 것이라고 생각했습니다. 이러한 워크플로는 또한 AI 기반 자동화를 사용할 것으로 예상되었습니다.¹

조직은 다양한 애플리케이션 및 기술을 사용하여 다양한 작업을 처리합니다. 워크플로 조직은 도구, 시스템 및 팀 전반에서 복잡한 워크플로를 원활하게 조정할 수 있도록 지원합니다. 작업 실행을 자동화하고 종속성을 관리하여 서로 다른 애플리케이션이 효율적으로 연동되도록 지언합니다.  

가시성과 제어 기능도 향상되어 프로세스를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이러한 감독을 통해 조직은 문제를 식별하고, 성능 표준을 유지하고, 규정 준수를 지원할 수 있습니다. 워크플로 오케스트레이션은 여러 소스의 데이터 파이프라인을 통합하고 부서 간 협업을 촉진함으로써 비즈니스 요구의 변화에 따른 확장성과 적응성도 지원합니다.

워크플로 오케스트레이션은 디지털 혁신의 기본 요소입니다. 워크플로 오케스트레이션은 일상적인 작업을 자동화하여 생산성을 높이고 고객 온보딩, 공급망 관리 또는 IT 운영과 같은 전략적 프로세스가 원활하게 실행되도록 지원합니다. 또한 수동 개입을 줄이고 신뢰성을 높여 기업이 더 나은 성과를 얻을 수 있도록 지원합니다.

워크플로 오케스트레이션은 워크플로 자동화, 프로세스 오케스트레이션, 데이터 오케스트레이션 등 다른 관행들과 관련이 있으며 종종 혼동되기도 합니다. 다음은 각각의 관행에 대한 간략한 설명입니다.

워크플로 오케스트레이션은 특정 결과를 달성하기 위해 일련의 상호 연결된 작업, 시스템 및 도구를 조정하고 관리하는 데 중점을 둡니다. 또한 다양한 환경에서 워크플로의 엔드투엔드 실행 및 통합을 강조하여 작업이 올바른 순서로 실행되고 종속성이 충족되도록 지원합니다.

워크플로 자동화는 기술을 사용하여 인적 개입을 최소화하면서 특정 작업이나 프로세스를 실행하는 것을 말합니다. 이 관행은 워크플로 오케스트레이션보다 범위가 좁고 개별 작업의 자동화에 중점을 둡니다. 반면에 워크플로 오케스트레이션은 이러한 자동화된 작업의 순서와 상호작용을 관리하여 일관된 프로세스를 만드는 데 초점을 맞춥니다.

데이터 오케스트레이션은 추출, 변환, 로드(ETL) 프로세스와 데이터 레이크를 포함한 시스템 전반에서 데이터의 이동, 변환 및 통합을 관리하는 것과 특히 관련이 있습니다. 또한 소스, 스토리지, 앱 간에 데이터가 원활하고 정확하게 이동하도록 하여 워크플로와 의사 결정 프로세스를 모두 지원하는 데 중점을 둡니다.

프로세스 오케스트레이션은 여러 비즈니스 프로세스를 관리하고 통합하는 것을 말합니다(종종 워크플로, 사람, 시스템 포함). 전체 비즈니스 프로세스의 엔드투엔드 조정에 중점을 두므로 워크플로 오케스트레이션보다 더 넓은 관점에서 조직의 목표와 일치하도록 촉진합니다.

성공적인 워크플로 오케스트레이션에는 종종 다음과 같은 단계가 포함됩니다.

– 목표 정의
– 워크플로 구조 설계
– 툴 및 기술 선택
– 구현 및 통합
– 모니터링 및 오류 처리 정의
– 워크플로 테스트 및 검증
– 배포 및 최적화

주요 작업, 종속성 및 예상 결과를 식별합니다. 기존 프로세스의 비효율성을 파악하여 자동화 및 최적화를 통해 가치를 창출할 수 있는 부분을 확인합니다.

워크플로를 계획하고 작업 순서, 종속성 및 의사 결정 지점을 간략하게 설명합니다. 이 단계에는 프로세스 다이어그램 또는 방향성 비순환 그래프(DAG)와 같은 시각적 표현을 만들어 실행의 논리적 흐름과 명확성을 지원하는 작업이 포함될 수 있습니다.

성공적인 자동화를 위해서는 올바른 오케스트레이션 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 클라우드 및 오픈 소스 플랫폼은 워크플로를 효율적으로 관리하는 데 도움이 되며, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 통합 및 데이터베이스 연결은 시스템 간의 원활한 통신을 보장합니다. 선택 프로세스는 확장성 요구사항, 인프라 호환성, 워크플로 복잡성에 따라 달라집니다. 예를 들어 많은 팀이 Python 스크립트를 사용하여 사용자 지정 커넥터를 구축하고 오케스트레이션 프레임워크 내에서 작업 로직을 자동화합니다.

디자인과 도구가 준비되면 스크립트, API, 이벤트 기반 트리거를 통해 작업 실행을 자동화합니다. 원활한 데이터 흐름을 위해 다양한 애플리케이션과 시스템 간의 연결을 설정합니다.

실시간 모니터링을 통합하여 실행을 추적하고 장애를 감지하며 성능 병목 현상을 식별합니다. 로깅 메커니즘과 경고 시스템을 구현하여 팀에 문제를 알립니다. 재시도 또는 대체 작업과 같은 복구 전략을 자동화하여 안정성을 유지합니다.

전체 배포 전에 워크플로를 테스트하여 오류, 비효율성 또는 잘못된 구성을 식별합니다. 테스트 케이스를 실행하여 종속성이 올바르게 관리되고 자동화가 올바르게 작동하는지 확인합니다. 이 단계의 성능 분석을 통해 실행 순서를 조정하여 효율성을 극대화합니다.

워크플로가 활성화되면 지속적으로 모니터링하고 최적화하여 효율성을 유지합니다. 실행 데이터를 분석하여 리소스 할당을 미세 조정하고 자동화 규칙을 조정하여 성능을 향상합니다. 지속적인 개선을 통해 워크플로가 변화하는 비즈니스 요구사항과 기술 발전에 맞게 발전하도록 보장합니다. 효과적인 오케스트레이션은 초기 배포부터 모니터링, 확장 및 최종 폐기까지 전체 워크플로 수명 주기를 지원합니다.

워크플로 오케스트레이션은 비즈니스 운영을 개서하는 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.

효율성 향상: 워크플로 오케스트레이션은 복잡한 프로세스를 자동화하고 관리하여 팀이 작업을 신속하게 생성, 배포 및 모니터링할 수 있도록 지원합니다. 엔지니어가 수동으로 또는 필요에 따라 관리하기에는 너무 복잡하거나 시간이 많이 걸리는 작업을 처리하여 운영 효율성을 개선합니다.

안정성 향상: 워크플로 오케스트레이션은 작업이 올바른 순서로 실행되도록 유지하고 작업 간 종속성을 관리하여 오류 가능성을 줄이고 프로세스의 안정성을 높입니다.

관측 가능성 강화: 뛰어난 관측 가능성을 자랑하는 워크플로 오케스트레이션은 워크플로 내의 모든 작업에 대한 가시성을 처음부터 끝까지 제공하고, 사용자가 필요에 따라 응답하고 다시 시도할 수 있도록 지원합니다.

확장성: 워크플로 오케스트레이션이 제공하는 확장성을 통해 조직은 품질이나 정확성을 저해하지 않고도 수요에 부응할 수 있습니다.

적응력: 워크플로 오케스트레이션을 통해 트리거와 인프라를 다양하게 활용할 수 있으므로, 조직이 다양한 사용 사례와 변화하는 요구사항에 쉽게 적응할 수 있습니다.

기술은 일상적인 작업을 자동화하고, 지능적인 의사 결정 지원하고, 시스템 간 워크플로 통합을 가능하게 함으로써 워크플로 오케스트레이션에서 중심적인 역할을 합니다. 조직은 이러한 고급 기능을 사용하여 효율성, 리소스 사용, 운영 민첩성을 더욱 높일 수 있습니다.

워크플로 자동화 도구 및 플랫폼: 최신 오케스트레이션은 로우코드 및 노코드 도구와 전용 오케스트레이션 소프트웨어를 포함한 워크플로 관리 플랫폼을 활용하여 워크플로를 설계하고 자동화합니다. Amazon Web Services(AWS), IBM® watsonx Orchestrate 및 Microsoft와 같은 클라우드 기반 플랫폼을 통해 사용자는 광범위한 코딩 전문 지식 없이도 프로세스를 매핑하고, 규칙을 정의하고, 다른 시스템과 통합할 수 있습니다.

Apache Airflow, Prefect, Kubernetes와 같은 오픈 소스 플랫폼은 워크플로를 설계하고 자동화하기 위한 유사한 기능을 제공합니다. 내장된 커넥터는 여러 애플리케이션을 통합하고 클라우드 및 온프레미스 리소스를 자동으로 프로비저닝할 수 있도록 지원합니다.

CRM, ERP 및 이메일 시스템과 같은 애플리케이션을 연결하여 올바른 단계 순서를 효율적으로 구성하고 유지하는 데 도움을 줍니다. 또한 원활한 데이터 흐름을 위해 API, 데이터베이스 및 외부 시스템과의 통합을 촉진합니다.

AI 및 머신 러닝: AI 및 ML은 특히 빅데이터 워크로드에 대한 워크플로 오케스트레이션을 개선하여 장애를 예측하고 워크플로를 동적으로 최적화하는 데 도움이 됩니다. AI는 지능형 의사 결정과 적응형 워크플로를 지원하여 워크플로 오케스트레이션을 개선합니다. ML 알고리즘은 워크플로의 데이터를 분석하여 패턴을 감지하고, 결과를 예측하고, 개선 사항을 제안합니다.

또한 AI는 사전 정의된 규칙 또는 실시간 입력을 기반으로 작업을 동적으로 라우팅할 수 있습니다(예: 긴급한 고객 요청의 우선순위를 지정하거나 리소스를 재할당하여 병목 현상 해결). 예를 들어, 고객 서비스 워크플로에서 AI는 수신 티켓을 분석하여 우선순위에 따라 분류하고, 가장 적합한 에이전트에게 할당하고, 과거 데이터를 기반으로 해결책을 제안할 수 있습니다.

에이전틱 AI: 에이전틱 AI는 오케스트레이션 플랫폼에 더 높은 수준의 자율성을 부여하여 기존 AI 능력을 확장합니다. 표준 자동화 또는 예측 모델과 달리 에이전틱 AI 에이전트는 변화하는 조건이나 조직의 목표에 따라 능동적으로 워크플로를 시작하고 우선순위를 조정하며 프로세스를 재구성할 수 있습니다. 멀티에이전트 시스템에서 각 에이전트는 목표에 도달하기 위해 필요한 특정 하위 작업을 수행하고 AI 오케스트레이션을 통해 작업을 조정합니다.

예를 들어, 에이전틱 AI 시스템은 명확한 인간 지시를 기다리지 않고도 트래픽이 가장 많은 시간대에 자동으로 새로운 고객 지원 워크플로를 시작하거나, 중단에 대응하여 공급망 작업의 우선순위를 재지정할 수 있습니다.

6개국 산업 간 운영 임원 750명을 대상으로 실시한 설문조사에서 80% 이상이 글로벌 비즈니스 서비스 자동화를 주요 전략적 과제로 꼽았습니다. 86%는 AI 에이전트 덕분에 프로세스 자동화 및 워크플로 재창조가 더욱 효과적이 되고 있다고 답했습니다.²

자연어 처리(NLP) 및 챗봇: AI 기반 NLP를 통해 워크플로 오케스트레이션 시스템이 자연어로 사용자와 상호작용하여 접근성을 개선하고 복잡성을 줄일 수 있습니다. 챗봇은 휴가 요청 처리 또는 보고서 생성과 같은 사용자 입력을 기반으로 워크플로를 트리거할 수 있습니다. HR 시스템에 통합된 챗봇은 관리자가 신입 직원을 채용할 때 온보딩 워크플로를 시작하여 계정 설정 및 오리엔테이션 일정 예약과 같은 단계를 자동화할 수 있습니다.

로보틱 프로세스 자동화(RPA): RPA는 데이터 입력, 보고서 생성 또는 시스템 업데이트와 같은 반복적인 규칙 기반 작업을 처리하기 위해 워크플로에 종종 통합됩니다. RPA 봇은 오케스트레이션 플랫폼과 함께 작동하여 API 또는 내장된 자동화 기능이 없는 레거시 시스템 또는 애플리케이션 전반에서 작업을 실행합니다. RPA는 대용량 작업을 완료할 때 정확성과 속도를 향상시켜 인간 작업자가 보다 전략적인 활동에 집중할 수 있도록 합니다.

데이터 통합 및 오케스트레이션 기술: 오케스트레이션 플랫폼은 데이터 통합 기술을 사용하여 워크플로가 정확한 실시간 데이터에 액세스할 수 있도록 지원합니다. AI는 데이터를 변환, 정리 및 분석하여 데이터 오케스트레이션을 더욱 최적화하고 신뢰할 수 있는 인사이트로 워크플로를 구동할 수 있도록 합니다. AI 기반 데이터 오케스트레이션은 여러 플랫폼의 판매 데이터를 집계하여, 자동화된 인보이스 발행 워크플로 또는 실시간 판매 대시보드를 위한 최신 정보를 제공할 수 있습니다.

모니터링 및 분석: AI 기반 분석 및 디버깅 도구는 실시간 가시성을 제공하여 모니터링 및 분석 워크플로를 원활하게 실행하는 데 도움이 됩니다. 워크플로 오케스트레이션 도구는 작업 완료율, 병목 현상, 리소스 사용량에 대한 인사이트를 생성하여 지속적인 최적화를 지원합니다. 예측 분석은 잠재적인 지연이나 장애를 예측하여 사전에 조정할 수 있습니다. 또한 AI는 반복적인 오류를 방지하기 위해 작업 재할당 또는 워크플로 재구성과 같은 최적화 기회를 식별하여 효율성을 높입니다.

워크플로 오케스트레이션 모범 사례는 다음과 같습니다.

• 현재 워크플로 분석 및 이해
• 목표와 목적을 명확하게 정의
• 데이터를 원활하게 통합
• 확장성과 유연성을 위한 설계 
• 조건부 로직 및 오류 처리 구현
• 사용자 참여 및 학습
• 철저한 테스트 및 검증
• 지속적인 모니터링 및 최적화 

먼저 워크플로를 매핑하고 평가하여 비효율성, 중복, 개선이 필요한 영역을 파악합니다. 이 기반은 명확한 출발점을 설정합니다.

비용 절감, 효율성 향상, 협업 강화 등 워크플로에서 원하는 결과를 파악합니다. 이러한 목표는 비즈니스 우선순위와의 일치를 지원합니다.

강력한 데이터 통합을 통해 워크플로가 연결된 모든 시스템에서 정확한 실시간 데이터에 액세스합니다. 통합 데이터 패브릭은 포괄적인 인사이트를 제공하고 원활한 운영을 지원합니다.

미래의 성장과 변화하는 요구사항을 염두에 두고 워크플로를 구축합니다. 모듈식 설계와 동적 규칙을 통해 전체 점검 없이 워크플로를 조정할 수 있습니다.

다양한 시나리오에 대한 규칙을 통합하고 강력한 오류 처리 메커니즘을 구축하여 중단을 방지하고 워크플로 연속성을 유지합니다.

팀 구성원과 이해관계자에게 워크플로에 대해 교육합니다. 자신의 역할, 워크플로의 목적 및 일반적인 문제를 처리하는 방법을 명확하게 이해할 수 있도록 도와줍니다.

통제된 환경에서 엄격한 테스트를 통해 워크플로를 검증합니다. 실제 상황을 시뮬레이션하여 배포 전에 효율성을 개선하고 문제를 해결합니다.

모니터링 툴을 사용하여 워크플로 성능을 추적합니다. 메트릭을 정기적으로 분석하여 병목 현상, 비효율성, 개선 영역을 식별합니다.

워크플로 오케스트레이션은 시스템과 팀 전반의 작업 자동화 및 조정을 통해 산업 전반의 복잡한 프로세스를 간소화합니다. 다음은 몇 가지 주목할 만한 사례 연구 및 사용 사례입니다.

IT 시스템은 인프라, 애플리케이션, 마이크로서비스 및 보안 툴에서 많은 경고를 생성합니다. 수동으로 관리하면 속도가 느려지고 가동 중단이나 보안 위험이 발생할 수 있습니다. 워크플로 오케스트레이션은 경고의 우선순위를 지정하고, 수정 사항을 자동화하고, 해결되지 않은 문제를 적절한 팀으로 에스컬레이션합니다.

지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD) 파이프라인은 현대 소프트웨어 개발에 필수적이며, 신속한 반복과 고품질 릴리스를 보장합니다. 워크플로 오케스트레이션은 빌드 프로세스를 자동화하고, 테스트를 실행하고, 종속성을 관리하고, 환경 전반에 업데이트를 원활하게 배포하여 DevOps 효율성을 향상시킵니다. 이러한 복잡한 작업을 조정함으로써 오케스트레이션은 인적 오류를 줄이고 소프트웨어 제공 속도를 높입니다.

공급망에는 제조업체와 창고에서 유통업체와 소매업체에 이르기까지 다양한 이해관계자가 참여합니다. 복잡한 공급망 프로세스를 수동으로 관리하는 것은 비효율적입니다. 워크플로 오케스트레이션은 재고 추적 및 배송 일정을 자동화하는 동시에 데이터 레이크와 통합하여 더 나은 예측을 제공합니다. 예를 들어, 오케스트레이션된 워크플로는 기상 장애에 따라 물류를 자동으로 조정하고 선적 경로를 변경하여 지연을 방지할 수 있습니다.

고객 온보딩은 문서 확인, 승인, 계정 설정, 개인화된 서비스 구성이 필요한 다단계 프로세스입니다. 워크플로 오케스트레이션을 통해 기업은 CRM 시스템과 규정 준수 플랫폼 간의 커넥터를 통합하여 온보딩 워크플로를 자동화하고 원활하고 안전한 고객 경험을 가능하게 할 수 있습니다. 예를 들어, 금융 서비스에서 오케스트레이션된 워크플로는 신규 고객의 신원을 확인하고, 규정 준수 검사를 실행하고, 계정 액세스 권한을 자동으로 프로비저닝할 수 있습니다.

클라우드 시스템은 필요에 따라 컴퓨팅 성능을 조정하여 불필요한 비용을 피하는 동시에 원활한 운영을 유지합니다. AWS 및 기타 클라우드 기반 인프라의 오케스트레이션 플랫폼은 AI 모델 학습을 위해 컴퓨팅 리소스를 동적으로 할당하는 데 도움이 됩니다.