사토시홀딩스는 AI(인공지능) 데이터센터 광통신 운영 플랫폼 '파이버(FIBER)'에 장애 영향 시뮬레이션, 광모듈 교체 이력 관리(RMA Tracking) 등 신규 기능을 추가하며 플랫폼 고도화에 나선다고 16일 밝혔다.
이번 업데이트의 핵심은 데이터센터 내 광통신 장애 리스크를 비용으로 환산해 의사결정을 지원하는 체계를 구축한 점에 있다. 지난 14일 최초 공개된 파이버는 제조사별로 분산된 관리 시스템을 하나로 통합하는 '실시간 모니터링'에 집중했으나, 이번 고도화를 통해 예방과 투자 효율성 관리에 특화된 플랫폼으로 진화했다.
새롭게 도입된 '장애 영향 시뮬레이션'은 특정 광 링크나 포트 장애 시 영향을 받는 그래픽 처리 장치(GPU) 수와 실행 중인 작업(Job) 규모를 분석해 시간당 예상 손실 비용을 실시간으로 산출한다. 대체 경로 존재 여부를 자동 분석해 단일 장애점(SPOF)을 식별함으로써, 리스크를 구체적인 금액으로 환산해 투자 우선순위 결정에 활용할 수 있도록 돕는다.
'광모듈 교체 이력 관리'는 설치일부터 장애 발생 시점, 교체 이력, 장애 원인을 체계적으로 기록해 벤더 별 불량률과 평균 수명을 자동 집계한다. 이를 기반으로 한 '예비부품 재고 추천' 기능은 과거 교체율과 장애 예측 데이터를 결합해 최적의 재고 수준을 제시하며 과잉 재고에 따른 비용 낭비를 방지한다.
정비 효율화를 위한 '정비 윈도우 자동화' 기능은 GPU 작업 스케줄을 실시간으로 분석해 서비스 영향이 없는 최적 정비 시간을 자동 추천한다. 향후 72시간 이내의 작업 공백 구간을 탐색해 최대 3개의 정비 시점을 제안함으로써 데이터센터 다운타임을 최소화한다. 기존 기능이 수리 대상을 선별하는 수준이었다면, 이번 기능은 최적의 수리 시점까지 AI가 판단하는 단계로 올라섰다.
이번 업데이트를 통해 파이버는 광 이상 감지부터 장애 영향 분석, 자산 수명 관리, 정비 시점 최적화로 이어지는 데이터센터 운영 사이클 전주기를 단일 플랫폼에서 처리할 수 있게 됐다.
사토시홀딩스 관계자는 파이버가 단순 모니터링을 넘어 장애 영향 분석과 자산 수명 관리, 정비 의사결정까지 통합한 운영 인텔리전스 플랫폼으로 진화했다"며 "광통신 투자자에게는 설비 효율성과 리스크를 동시에 관리할 수 있는 데이터 기반 의사결정 도구가 될 것"이라고 말했다.이어 "2026년 상반기 파일럿 프로그램 운영 이후 하반기 본격 사업화에 나설 예정"이라고 덧붙였다.