사례 1 · 교수 연구실
반복 문의를 줄이고 학생 셀프서비스를 만든 사례
도입 전: 학생들이 개별적으로 요청하고, 운영 기준이 명확하지 않아 실험 순서 충돌이 잦았습니다.
도입 후: 요청과 배분 흐름이 정리되면서 학생들이 직접 작업을 준비할 수 있게 되었고, 반복 문의가 줄었습니다.
"도입 후 학생들이 직접 환경을 만들기 시작하면서 반복 문의가 크게 줄었습니다."
Customer Stories
공용 GPU를 운영하는 조직마다 상황은 다르지만, 반복되는 문제는 비슷합니다. 자원은 부족하고, 운영자는 바쁘고, 사용자는 기다립니다. Ocean을 도입한 조직들은 이 운영 흐름을 더 명확하게 정리하기 시작했습니다.
사례 1 · 교수 연구실
도입 전: 학생들이 개별적으로 요청하고, 운영 기준이 명확하지 않아 실험 순서 충돌이 잦았습니다.
도입 후: 요청과 배분 흐름이 정리되면서 학생들이 직접 작업을 준비할 수 있게 되었고, 반복 문의가 줄었습니다.
"도입 후 학생들이 직접 환경을 만들기 시작하면서 반복 문의가 크게 줄었습니다."
사례 2 · 학과 공동 클러스터
도입 전: 여러 연구실이 같은 자원을 공유했지만, 누가 얼마나 쓰는지 정리하기 어려웠습니다.
도입 후: 자원 사용 흐름이 보이고, 운영 기준이 일관되면서 공용 자원을 더 공정하게 배분할 수 있게 되었습니다.
"누가 무엇을 쓰고 있는지 보여서, 추가 장비 도입 판단이 훨씬 쉬워졌습니다."
사례 3 · 대학 인프라 운영팀
도입 전: 관리자에게 GPU 현황 확인, 환경 생성, 장애 문의가 반복적으로 들어왔습니다.
도입 후: 사용자가 직접 요청하고 실행하는 흐름이 만들어지면서 관리자 병목이 줄었습니다.
"논문 마감 직전에 GPU 순서를 조율하느라 쓰던 시간이 거의 사라졌습니다."
교수 연구실, 학과 공동 클러스터, 대학 인프라팀 중 어떤 구조에 가까운지 기준으로 적용 방식을 함께 정리할 수 있습니다.