오프알토프로젝트 문의 AI IN OUR WORK · 오프알토
오프알토는 AI를 활용한 SI·웹개발을 수행합니다. 코드 분석, 구현 초안, 테스트 작성, 변경 내역 정리에 AI를 활용합니다.
업무 규칙과 설계는 기술 담당자가 판단하고, 실제 데이터와 업무 시나리오로 결과를 확인합니다. 고객 자료의 AI 활용 범위는 보안 기준에 맞춰 협의합니다.
프로젝트 이야기하기 ↗우리가 하는 일 ↓
01 / WHY OFFALTO
오프알토는 시스템마다 다른 API 규격과 DB 구조, 데이터의 의미와 처리 시점을 맞춥니다. 주문·상품·승인 정보가 여러 시스템을 거쳐도 누락과 중복을 확인하고, 실패한 지점에서 다시 처리할 수 있도록 연결합니다.
데이터 연결에서 그치지 않습니다. ITS의 요청·승인과 DevOps의 개발·배포를 연결해, 어떤 요청으로 무엇이 바뀌었고 운영에 어떻게 반영됐는지 확인할 수 있는 환경을 설계하고 구축합니다.
02 / WHAT WE DO
시스템 간 데이터 연계부터 ITS·DevOps 통합까지.
고객 환경에 맞춰 설계하고 구축합니다.
Business Web Applications
엑셀과 메일로 처리하던 주문·상품관리·승인 업무를 웹으로 만들고 싶을 때.
업무 절차와 권한, 예외 조건을 정리합니다. 화면·API·DB를 개발하고 기존 시스템과 연결해 실제 업무 시나리오로 시험합니다.
업무 화면 · 관리자 기능 · 소스 코드 · 배포 및 운영 안내
주문 입력부터 승인까지, 담당자별로 필요한 화면과 처리 규칙을 구현합니다.
System Modernization
느린 화면, 반복되는 오류, 수정하기 어려운 기존 시스템을 개선하고 싶을 때.
화면·API·SQL·로그를 따라 원인을 찾습니다. 기존 업무 규칙을 확인하고 영향 범위를 나누어 기능과 구조를 개선합니다.
개선 기능 · 변경 내역 · 전후 검증 결과 · 전환 절차
조회 속도를 개선하면서 합계·건수·권한별 조회 결과가 그대로 유지되는지 검증합니다.
Cloud & DevOps
버전관리부터 품질 검증, 배포와 관제까지 일관된 개발·운영 환경이 필요할 때.
Git 저장소·브랜치·코드 리뷰 기준을 정하고, 빌드·자동 테스트·코드 품질 검사를 연결합니다. 환경별 배포와 복구 절차를 구성하고 로그·지표·알림으로 서비스 상태를 확인할 수 있게 합니다. 필요한 경우 컨테이너·Kubernetes 운영 환경을 구축합니다.
버전관리 기준 · 품질 검사 및 테스트 구성 · CI/CD 파이프라인 · 관제 대시보드와 알림 · 배포 및 복구 절차
코드 변경을 검토하고 자동 테스트와 품질 검사를 통과한 버전을 배포합니다. 배포 후 오류·응답시간·자원 사용량을 확인하고 이상 발생 시 알림과 복구 절차로 대응합니다.
ITSM, DevOps & Internal Controls
기업의 내부통제 기준에 맞춰 요청·승인·개발·배포 절차와 변경 증적을 일관되게 관리해야 할 때.
기업의 내부통제 기준과 현행 업무 절차를 먼저 확인합니다. 요청자·개발자·검토자·승인자·배포자의 역할과 권한을 구분하고, 직무분리·승인 단계·운영 접근 기준을 ITS와 DevOps에 반영합니다. 승인된 변경과 배포 대상을 연결하고, 예약 배포·실행 결과·실패 시 재승인과 재처리 절차를 구성합니다.
운영 버전에서 요청·검토·승인·소스 변경·시험·배포 결과를 역으로 확인할 수 있게 합니다. 누가 언제 무엇을 승인하고 반영했는지 기록하고, 증적의 조회 권한·보존 기간·변경 제한을 기업 기준에 맞춰 설계합니다. 긴급 변경의 예외 승인·사후 검토 절차도 함께 정합니다. 조치 이력과 AI의 변경 설명·유사 사례 제안은 담당자 검토를 거쳐 활용합니다.
역할·권한 및 승인 기준 · ITS 업무 화면 · 통제 기준을 반영한 DevOps 연계 · 변경·배포 증적 조회 · 긴급 변경 및 운영 절차
개발자가 등록한 변경을 정해진 검토자와 승인자가 확인한 뒤 지정된 권한으로 배포합니다. 내부통제 담당자는 같은 요청에서 승인 이력·시험 결과·배포 버전을 확인하고, 긴급 변경은 예외 사유와 사후 검토 내역까지 추적합니다.
Systems & Data Integration
같은 정보를 여러 번 입력하거나 시스템마다 데이터와 처리 상태가 다를 때.
Oracle·PostgreSQL 등 서로 다른 DB 사이의 변경 데이터를 양방향으로 반영합니다. 초기 데이터 이관, 변경 데이터 반영, 누락·중복 확인과 오류 재처리를 구성합니다. 대상 DB·데이터 규모·허용 지연에 맞춰 방식을 설계합니다.
동기화 프로그램 · 데이터 매핑 · 정합성 검증 결과 · 운영 및 재처리 절차
웹에서 입력한 주문을 연결 대상 시스템에 전달하고, 처리 결과를 다시 화면에서 확인하게 합니다.
Continuous Development & Operations
운영 문의와 기능 개선을 한 흐름으로 지속해서 처리하고 싶을 때.
대상 시스템·대응 시간·월별 개발 범위를 정합니다. 요청 접수부터 원인 분석, 우선순위 협의, 개발·검증·배포와 조치 기록까지 이어갑니다.
정기 개선 배포 · 요청 및 처리 이력 · 운영 현황과 후속 과제
반복 문의의 원인을 기능 개선으로 해결하고, 변경 이유와 확인 결과를 운영 기록으로 남깁니다.
03 / HOW SYSTEMS CONNECT
아래는 이해를 돕기 위한 설계 예시입니다.
실제 고객 사례나 구축 실적이 아닙니다.
BUSINESS WEB
주문을 만든 사람, 승인하는 사람, 처리하는 시스템. 각자의 역할과 주고받는 정보를 함께 설계합니다.
자세한 구조와 수행 내용요청과 결과를 같은 업무 식별자로 연결
상태와 권한등록·검토·승인·반려 단계마다 가능한 행동과 조회 범위를 구분합니다.
실패와 재처리전달 실패를 화면에 표시하고 중복 요청을 구분해 다시 처리합니다.
DEVOPS
Git의 변경부터 Jenkins의 검사·빌드, Harbor의 이미지 보관, 운영 반영까지. 다음 단계로 넘어가는 조건이 분명해야 합니다.
자세한 구조와 수행 내용실패하면 멈춤검사 실패는 빌드·배포로 넘기지 않고 수정 단계로 돌려보냅니다.
배포 뒤에도 확인로그·지표·알림으로 확인하며, DB 변경의 복구 범위는 별도로 정합니다.
DATA INTEGRATION
서로 다른 테이블과 키를 연결하고, 값의 변환과 양쪽 수정의 기준을 정합니다. 재시도와 검증도 연결의 일부입니다.
자세한 구조와 수행 내용| PKCUSTOMER_ID | NUMBER |
|---|
| PKORDER_ID | NUMBER |
|---|---|
| FKCUSTOMER_ID | NUMBER |
| STATUS_CD | CHAR(1) |
| UPDATED_AT | TIMESTAMP |
CUSTOMERS.CUSTOMER_ID 1 → N ORDERS.CUSTOMER_ID
| PKid | bigint |
|---|
| PKid | bigint |
|---|---|
| FKcustomer_id | bigint |
| status | text |
| updated_at | timestamptz |
customers.id 1 → N orders.customer_id
충돌 제어동시 수정 시 우선순위와 수동 확인 대상을 정의합니다.
반복 전파 방지원본 이벤트를 식별해 양쪽에 무한 재반영되지 않게 합니다.
대사와 재시도건수·주요 값 검증, 중복 적용 방지와 재시작 지점을 확인합니다.
04 / HOW WE WORK
작게 확인하고, 구체적으로 만들고,
실제 환경에서 검증합니다.
현재 업무, 사용 중인 시스템,
반복되는 문제를 함께 살펴봅니다.
우선순위와 구현 범위,
완료를 판단할 기준을 정합니다.
확인 가능한 단위로 구현하고,
실제 업무 시나리오로 검증합니다.
배포와 인수인계, 운영 절차까지
지속해서 사용할 준비를 합니다.
OFFALTO FIELD GUIDE
설계서와 인수인계가 부족한 레거시 시스템을 개선하기 전, 업무 규칙부터 AI 활용 범위·회귀 테스트·복구 절차까지 확인할 8가지를 정리했습니다.
레거시 시스템 개선 전 점검표 읽기05 / LET’S TALK