제안 금액
4,000만원 (VAT 별도)
ZABBIX Partner 솔루션인 시그널365가 가진 가장 큰 자산은 10년 누적된 데이터 수집 신뢰성입니다. 본 제안의 제1원칙은 그 자산을 그대로 두고, 그 위에 AI Agent 레이어를 얹어 "운영자가 화면을 켜는 모니터링"에서 "AI가 인사이트를 가져오는 모니터링"으로 패러다임을 옮기는 것입니다. 텔레그램으로 인사이트가 도착하고, 클릭 한 번으로 AI와 대화하며 진단하고, MCP로 Claude.ai가 즉석에서 보고서를 만듭니다.
시그널365는 이미 ZABBIX 위에 얹은 자체 비즈니스 UI로 잘 작동하고 있습니다. 여기서 "메뉴를 한 번 더 정리"하는 식의 개선은 한계 효용이 빠르게 떨어집니다. 본 제안은 AI Agent 시대의 운영 본질로 돌아가 다섯 가지 제1원칙을 세웁니다.
관리자가 화면을 열고 메뉴를 더듬어 정보를 찾는 모든 시간은 비용입니다. 운영자는 "어디를 봐야 하는가"가 아니라 "지금 무엇을 해야 하는가"만 알면 됩니다.
ZABBIX의 system.cpu.util[,user]=87는 운영자에게 무의미합니다. AI Agent가 자원 관계 · 과거 패턴 · 영향 범위와 결합해 의미 있는 한 문장으로 번역합니다.
운영자가 시그널365 화면을 열어야 정보가 보이는 게 아니라, 의미 있는 인사이트가 텔레그램으로 직접 도착합니다. 화면은 "필요할 때 깊이 파고 들어가는" 보조 도구로 위치를 바꿉니다.
알림 링크를 클릭하면 Admin에서 AI Agent와 대화창이 열립니다. "왜 이 알람이?", "지난주 같은 일이 있었나?", "어떻게 조치하지?" — 운영자가 묻고 AI가 추가 데이터를 재수집·분석해 답합니다.
MCP(Model Context Protocol)로 Claude.ai · Claude Code가 시그널365의 메트릭 · 자산 · 인시던트 데이터에 직접 접근합니다. 운영자가 자연어 한 줄로 보고서를 요청하면 1분 안에 PDF · 슬라이드 · 공유 링크가 나옵니다.
새 패러다임이라고 기존 운영자가 모든 걸 다시 배우게 만들지 않습니다. 기존 시그널365 화면은 그대로 유지하고, 그 위에 AI 레이어를 부드럽게 얹습니다(Brownfield). 사용하지 않으면 이전과 동일하게 작동.
같은 시그널365 데이터, 같은 ZABBIX 백엔드 위에서 운영자의 일하는 방식만 바뀝니다.
| AS-IS · 전통 NMS UX (메뉴 기반) | TO-BE · AI-Native UX (인사이트 기반) |
|---|---|
| 홈 화면 = 메뉴 트리 · 전체 자원 그리드. "어디를 봐야 하지?" | →홈 화면 = AI가 큐레이션한 인사이트 피드 3~5개. "지금 이거 봐야 합니다." |
| 알람 = 폭주하는 트리거 리스트. 운영자가 직접 필터링·우선순위 판단. | →알람 = AI가 상관관계 분석 · 묶음 처리. "이 7건은 모두 한 라우터 문제." |
| 대시보드 = 사람이 화면을 열어야 정보가 보임. 외근·야간엔 사실상 단절. | →텔레그램 푸시 = 인사이트가 메신저로 직접 도착. 화면이 닫혀 있어도 운영은 진행. |
| 진단 = 운영자가 메트릭 그래프 · 로그 · 인시던트 이력을 직접 탐색. | →AI 대화 = "왜 이런가?" 한마디 → AI가 자동으로 추가 데이터 수집·분석·답변. |
| 보고서 = 운영자가 양식에 직접 채워 넣음. 월간 보고서에 하루 이상 소요. | →MCP 보고서 = Claude.ai에 자연어 한 줄. 1분 내 PDF · 슬라이드 산출. |
| 트러블슈팅 = 운영자가 구글·KB·과거 인시던트 DB를 직접 탐색. | →AI 컨텍스트 = 과거 동일 패턴 · KB · 조치 가이드를 AI가 묶어 1초 안에 제시. |
| 다중 고객사 관리 = 가디언이 고객사를 일일이 전환하며 점검. | →AI 통합 시야 = AI가 67+ 고객사 전체를 동시에 감시 · 위험도 순위로만 보고. |
10년 누적된 데이터 수집 신뢰성과 ZABBIX Partner의 기술 자산은 그대로 둡니다. 그 위에 AI Agent · MCP · 텔레그램 레이어를 옵트인 방식으로 얹어 새 패러다임을 만듭니다.
Claude · GPT · 자체 LLM 선택 가능두 개의 대표 시나리오로 새 UX의 실제 흐름을 보여드립니다. 가디언이 야간에 외근 중일 때, 그리고 임원이 월요일 아침 보고를 받을 때.
"지난주 KT 고객사 응답속도 보고서 만들어줘. 임원용, 5분 안에 읽을 수 있게."signal365-metrics · signal365-incidents · signal365-tenants MCP 도구를 자동으로 호출. KT 고객사의 응답속도 · 인시던트 · SLA를 7일치 끌어옴.위의 시나리오 1에서 텔레그램이 실제로 보여주는 화면. 그래프 캡쳐 한 장 + 진단 한 문장 + 액션 버튼 — 5초 안에 파악 가능한 구조로 설계합니다.
MCP(Model Context Protocol)는 LLM이 외부 시스템에 표준 방식으로 접근하는 오픈 프로토콜입니다. 본 제안은 시그널365 데이터를 다음 다섯 MCP 도구로 노출하여, 운영자가 어떤 LLM 도구에서든 자연어로 시그널365를 조작할 수 있게 합니다.
AI Agent · MCP · 텔레그램 봇은 위지스가 자사 솔루션과 사내 운영에서 이미 일상으로 사용하고 있는 자산입니다. 이론이 아니라 실전 경험으로 제안드립니다.
@wizice_bot 실서비스 중GA4 일일 트래픽 리포트 자동 발송 + 견적 요청 실시간 알림 + 양방향 명령 처리. 이미 양방향 봇 UX의 모범 사례를 운영 중.
홈페이지 전 페이지에 자체 구축 AI 챗봇 위젯 운영 중. 컨텍스트 인지 + RAG 기반 응답 + 운영자 핸드오프 패턴을 자체 코드베이스로 보유.
네트워크 트래픽 기반 AI 근태관리. Thompson Sampling 강화학습으로 하루 23,000건 자동 판정, 95% 정확도. 대량 이벤트 자동 분류 실전 경험.
본 제안서를 포함, 위지스 전체 개발 워크플로가 Claude Code · MCP 위에서 작동. Anthropic API · 자체 MCP 서버 운영 경험 보유.
인천교육청 · 한국조폐공사 · 한국전력공사 · KAIST · 연세대학교 · LX하우시스 등 공공기관 및 대기업의 운영 시스템 · 관제 · 모니터링 솔루션을 다년간 기획 · 구축해 온 기술 기업입니다. 지메이트의 "Your Best Partner, GoodMate!" 철학에 가장 잘 맞는 외부 파트너가 되겠습니다.
Excel 수기 관리에서 IoT 실시간 모니터링으로 전환. 다수 설비 · 다수 사이트의 통합 관제 인터페이스 설계.
여러 협력사가 동시에 사용하는 다중 테넌트 안전관제. 실시간 정보 공유 + 모니터링 자동 전송.
관리자용 Admin 전담 기획 · 구축. 권한별 접근 통제 + 사용자 관리 + 관리자 대시보드.
하루 23,000건 자동 판정, 95% 정확도. 대량 이벤트 환경의 AI 상관관계 분석 실전 경험.
한 달 단위로 마일스톤 게이트를 잡고, M1 기반 → M2 PoC → M3 MVP → M4 실 고객사 파일럿 → M5 본 운영 이관의 5 단계로 진행합니다. 5개월의 진짜 가치는 M4의 "실 고객사 파일럿 적용 검증" — 8주 안에는 불가능한 진짜 운영 환경 검증을 끼워 넣을 수 있다는 점입니다.
signal365-metrics MCP 1차 가동.
기획서가 끝이 아니라 시작이 되도록, 컴포넌트 · 상태 · 예외 · Empty State까지 명시합니다. AI-Native 표시된 항목은 본 제안의 패러다임 전환을 반영한 신규 산출물.
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 현행 분석 | 시그널365 · ZABBIX 구성 분석, 가디언 일과 분해, Datadog Bits AI · New Relic AI · BigPanda · PagerDuty AIOps 벤치마킹 |
| AI Agent 페르소나 | AI Agent의 역할 · 권한 · 한계 명세서. 사람-AI 경계 다이어그램 |
| UX 전략 · IA | 페르소나(가디언 / 고객사 관리자 / 임원), User Journey, IA 다이어그램, 권한 매트릭스 |
| MCP 도구 카탈로그 | 6종 MCP 도구 명세 (metrics · incidents · assets · tenants · actions · reports). 입력/출력 스키마 + 안전 가드 |
| 와이어프레임 | Figma Low-Fi (주요 30~40개 화면) |
| 상세 화면 기획 | Figma Mid-Fi + 인터랙션 명세 + 컴포넌트 정의 + 상태/예외 · Empty State |
| 대화형 Admin UI | 화면 + AI 대화창의 한 쌍 구조. 컨텍스트 인지 · 액션 승인 플로우 명세 |
| 텔레그램 봇 UX | 알림 카드 디자인, 대화 트리, 명령어 체계, 권한별 가시성 |
| Admin 기획 | Admin IA · 테넌트 · 권한 · 알림 · SLA · 과금 화면 |
| 모바일 기획 | 야간 · 외근 시나리오 우선의 모바일 핵심 화면 |
| AI 시나리오 카드 | 대표 시나리오 3종의 단계별 데이터 흐름 · 화면 전환 · 텔레그램 메시지 (개발팀 참조용) |
| 연동 검토 | ZABBIX API · ITSM · SIEM · 알림 채널 연동 포인트 명세 |
| 릴리즈 플랜 | Phase 1(텔레그램 푸시) → Phase 2(AI Agent 인사이트) → Phase 3(MCP · 자동 보고서) 단계별 로드맵 |
| 개발팀 핸드오프 | 워킹 세션 자료 + Figma 기반 Q&A 채널 |
| — 트랙 B · AI 시스템 시제품 구현 산출물 — | |
| AI Agent PoC | 작동하는 LLM 추론 파이프라인. 위험도 분류 · 상관관계 분석 · 자연어 인사이트 생성. 실 ZABBIX 데이터로 시연 가능 |
| MCP 서버 6종 시제품 | metrics · incidents · assets · tenants · actions · reports — 표준 MCP 프로토콜로 Claude.ai/Code가 직접 호출 가능 |
| Telegram Bot MVP | 양방향 봇. AI 인사이트 카드 푸시 + 운영자 명령 수신("재진단", "보고서 생성") + 액션 승인 흐름 |
| Admin 대화 UI 프로토타입 | 화면 + AI 대화창의 한 쌍 구조. 실제로 컨텍스트 인지하며 응답하는 작동 모델 |
| 데모 시연 환경 | NDA 격리망에서 지메이트 가디언이 직접 시연 가능한 통합 데모. 시그널365 v-Next 검증용 |
| ⭐ 5개월 일정에서만 가능한 추가 산출물 (M4–M5) | |
| 실 고객사 파일럿 적용 (1~2곳) | 지메이트가 선정한 실 고객사에 시그널365 v-Next를 4주간 파일럿 적용. 실 가디언이 사용하며 발생한 이슈·사용성 데이터를 수집해 빠른 반복 개선 |
| 파일럿 결과 리포트 | 사용성 측정 결과 · 발견된 이슈 · 개선 권고사항 · ROI 추정. 본 운영 확대를 위한 임원 보고용 |
| 시제품 안정화 | 파일럿 피드백 반영 코드 정리 · 에러 처리 · 성능 튜닝 · 로깅. "시제품 → 본 운영 후보" 수준까지 끌어올림 |
| 본 운영 이관 가이드 | 지메이트 자체 인프라로 옮길 때 필요한 체크리스트. 인프라 사양 · 보안 · 백업 · 모니터링 · LLM 토큰 비용 추정 · 단계별 적용 시나리오 |
| 기술 인수인계 문서 | 아키텍처 · API 명세 · LLM 프롬프트 · MCP 도구 스키마 · 운영 가이드 (M5에서 최종본) |
대형 팀의 의사소통 비용을 0으로 만들고, 모든 결정이 두 사람의 머릿속에서 끝나는 구조로 5개월을 운영합니다. 기획과 구현이 한 책상에서 진행되므로 "기획서가 개발 단계에서 무너지는" 흔한 실패 패턴이 발생하지 않습니다. 대신 두 사람 모두 멀티 롤이 가능한 풀-스택 시니어여야 합니다.
장기 프로젝트의 가장 큰 걱정은 "끝까지 가도 결과가 나올까"입니다. 본 제안은 5개월 4,000만원을 5개 마일스톤으로 분할하여, 각 단계 종료 시점에 산출물을 검수하고 다음 단계 진행 여부를 자유롭게 결정할 수 있도록 설계되었습니다. M1에서 멈추든, M2 PoC만 보고 결정하든, M3 MVP에서 충분하다고 판단하든 — 거기까지의 비용만 지불합니다.
마감일(2026-06-01) 이전, 교대역 본사에서 오프라인 미팅을 제안드립니다.
NDA 체결 후 시그널365 현행 데모 + 상세 요구사항 청취 → 5영업일 내 확정 제안서 v6 회신.