WLM(워크로드 관리)을 시작하려면, 이 기능이 어떻게 작동하는지와 성공적으로 구현되었을 때 제공되는 효율성, 확장성, 성능 향상에 대해 이해해야 합니다.

WLM은 자동화된 프로세스의 실행을 최적화하도록 설계되었으며, 특히 작업량이 많거나 특정 SLA(서비스 수준 계약)를 충족해야 할 때에 유용합니다. 본질적으로 WLM은 사용 가능한 기기 풀에서 개별 작업이 어떻게 분배되고 처리되는지를 조율합니다.

다음 이미지는 자동화된 작업의 실행을 최적화하는 오케스트레이션 엔진으로서의 WLM을 보여줍니다. 이 작업은 특히 대용량 프로세스에 적합합니다.


WLM 시작하기

WLM 작동 방식

WLM은 지능적이고 체계적인 프로세스를 통해 대량의 작업을 효율적으로 처리하는 간소화된 자동화 파이프라인을 만듭니다.

  1. 프로세스는 CSV 파일, API 또는 자동화된 작업과 같은 다양한 소스에서 데이터가 제공될 때 시작됩니다. 이 들어오는 데이터는 개별 작업 항목으로 변환되어 지정된 작업 대기열에 체계적으로 추가됩니다.
  2. 작업 항목이 대기열에 추가된 후, 비즈니스 규칙 및 필터링 기준이 적용되어 작업의 우선 순위 및 분배 방법을 결정합니다. 작업 항목은 작업의 긴급성, 복잡성 또는 비즈니스 가치와 같은 요소를 기준으로 필터링되고 정렬되어 가장 중요한 작업이 우선 순위로 지정되도록 합니다.
  3. 작업 항목은 기기 풀(여러 작업을 동시에 처리할 수 있는 기기 그룹)에 분배됩니다.

    이러한 기기들은 대기열에서 작업 항목을 가져와 필요한 자동화 단계를 실행합니다. 여러 기기가 병렬로 작업을 수행함으로써 Control Room은 동시에 많은 작업 항목을 처리할 수 있어, 순차적으로 처리할 때보다 처리 시간이 단축됩니다.

    이 과정 전반에 걸쳐 사용자는 실시간으로 대기열 상태, 기기 성능 및 전체 워크플로를 확인할 수 있으며, 진행 상황을 모니터링하고 필요 시 의사결정을 내려 자동화 효율성을 최적화할 수 있습니다.

기대할 수 있는 결과

WLM은 운영, 재무, 전략적 기준 전반에 걸쳐 측정 가능한 개선을 제공합니다.

리소스 활용 최적화
한 글로벌 기업은 워크로드 관리를 통해 봇 효율성 95%를 달성했습니다.
처리 속도 향상
WLM은 동적 대기열 처리와 다중 봇 실행을 가능하게 하여, 병렬 처리로 주기 시간을 크게 단축합니다.
더 높은 ROI
고객들은 평균 6~9개월 내에 250%의 ROI를 달성했다고 보고했으며, 최고 성과를 낸 고객의 ROI는 380%에 달했습니다.
확장 가능한 성능
WLM은 동적 확장 및 우선 순위 지정을 지원하며, 기업이 기존 리소스를 활용해 수요 급증(예: 성수기)을 관리할 수 있게 합니다.