[데이터넷] 클라우드 컴퓨팅은 10여 년 전 처음 등장했을 때만 해도 ‘하나의 새로운 기술 트렌드’에 불과했지만, 이제는 조직 전체의 IT 전략을 좌우하는 핵심 컴포넌트로 자리매김했다. 기존 레거시 인프라 대비 더 뛰어난 자율성과 기능, 민첩성, 성능, 생산성, 확장성 덕분이다. 클라우드 도입에 있어 반드시 짚고 넘어가야 할 핵심 요소들을 살펴본다. 클라우드 여정도 이미 초기 도입 단계를 지났다. 클라우드 전략이 비즈니스 목표 달성의 지렛대가 된다는 확신만 있다면 언제라도 시작할 수 있게 된 것이다. 그럼에도 불구하고 클라

[데이터넷] 인공지능(AI)이 기업 비즈니스 성장에 중요한 도구로 여겨지면서 점차 적용 사례가 늘어나고 있다. 비록 AI 도입이 결코 쉬운 것은 아니지만, 시뮬레이션 기술과 개발 도구 등이 발전하면서 높게만 느껴졌던 AI 기술 장벽이 낮아지고 있다. AI 분야에 어떤 변화가 일어나고 있는지 살펴본다. 그동안 인공지능(AI) 프로젝트를 시작하려면 준비 과정에만 최소 몇 달이 걸리는 등 많은 어려움이 있었지만, 다양한 AI 모델과 자동화 도구 등이 개발되면서 이제는 AI 프로젝트를 보다 빠르고 성공적으로 진행할 수 있게 됐다.

[데이터넷] 빅데이터가 이제는 4차 산업혁명의 핵심 경쟁력이자 전제조건으로 손꼽히고 있다. 문제는 쌓이는 데이터가 많아지고 복잡성이 더해지면서 데이터 사일로(silo)에 빠져 오히려 혼란만 가중될 수 있다는 것이다. 이에 많은 양의 데이터를 최소 비용으로 관리함으로써 데이터 ROI를 극대화하고 나아가 데이터 가치를 창출하는 방법을 제시하고자 한다. 여기에 데이터 운영의 한 방법으로 부상하는 데이터옵스(DataOps) 개념과 데이터옵스를 실행시킬 최적의 솔루션을 살펴본다. 데이터는 기업에게 인적 자원 다음으로 소중한 지적 자산이다. 빅데이터와 분석이 등장하면서 데이터는 ‘부수적 산물’에서 ‘매출 향상의 기회’로 지위가 격상됐다. 이제 핵심은 감에 의존하던 방식을 탈피해 데이터에 기반해 의사결정

[데이터넷] 모든 사물이 네트워크로 연결되고, 인공지능 기술로 인해 자동으로 판단하고 동작하는 이른바 스마트 세상은 더 이상 꿈이 아닌 현실이 됐다. 이는 사물인터넷(IoT)의 확산을 야기했으며, 각종 센서에서 수많은 데이터들이 쏟아짐에 따라 기존 방식으로 처리하는 것은 사실상 불가능해졌다. 스마트 시대 경쟁력 제고를 위해 IoT 데이터를 처리하는 방안에 대해 알아본다. 사물인터넷(IoT)이 확산되면서 기하급수적으로 발생하는 IoT 데이터를 처리하는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 지난호를 통해 전통적인 관계형 DBMS는 비용 문제로 인해, NoSQL과 하둡(Hadoop) 등 다양한 제품들도 실시간 데이터 추출 부적합 및 동시 사용자 처리 어려움 등으로 인해 IoT 데이터 처리에 적합하지 않다는 것을

[데이터넷] 모든 사물이 네트워크로 연결되고, 인공지능 기술로 인해 자동으로 판단하고 동작하는 이른바 스마트 세상은 더 이상 꿈이 아닌 현실이 됐다. 이는 사물인터넷(IoT)의 확산을 야기했으며, 각종 센서에서 수많은 데이터들이 쏟아짐에 따라 기존 방식으로 처리하는 것은 사실상 불가능해졌다. 스마트 시대 경쟁력 제고를 위해 IoT 데이터를 처리하는 방안에 대해 알아본다. 스마트 시대가 우리 삶에 매우 빠른 속도로 다가오고 있다. 현재 대한민국에서 가장 많이 회자되고 있는 분야인 ‘스마트팩토리’는 공장이 자율적으로 상호 소통하면서 문제를 진단하고 해결함으로써 더 높은 수준의 제품 생산 및 품질을 보장하는 것을 의미한다. 스마트팩토리의 주요 특징은 크게 세 가지로, ‘지능화’, ‘연결화’, ‘가

[데이터넷] 대용량 미디어 콘텐츠 증가에 대한 수요를 충족하기 위한 스토리지 인프라로 오브젝트 스토리지가 큰 주목을 받고 있다. 오브젝트 스토리지는 모든 규모의 파일을 비용 효율적으로 저장 및 관리하고, 즉각적인 액세스를 지원하며, 클라우드 전략에 유연하게 대응할 수 있어 방송/영상 IT 인프라 효율화 달성을 돕는다. 현재 방송 미디어 산업은 VOD, 8K, 4K, 3D 및 가상현실(VR) 등 고화질 콘텐츠 제작이 일반화되고, 방송 제작에 동원되는 카메라, 특수 장비가 증가하는 등 방송제작 환경 전반에서 콘텐츠의 규모가 급증하며 기존 스토리지 아키텍처 또한 성능, 확장성 및 용량 측면에서 한계에 도달하고 있다.방송 미디어 분야의 스토리지 아키텍처는 일반적으로 영상 제작 및 송출을 지원

[데이터넷] 세상이 네트워크로 완전히 연결되고, 모빌리티의 팽창과 사물인터넷의 등장 이후 기업은 고객에게 더욱 가치 있는 사용자 경험을 제공하는 수단으로 연결성의 가치와 활용에 주목하고 있다. 전 세계적으로도 이동통신망을 확장하고 발전시키는 것은 국가를 막론하고 주요한 시책이 되고 있으며, 이를 활용해 경쟁력 강화와 산업 발전의 토대로 삼고 있다. 무한연결 시대에 기업 비즈니스와 사용자 경험은 어떤 모습으로 변할지 예상해본다. 5G 네트워크에 대한 열기가 뜨겁다. 기존 4G에 비해 처리 속도는 20배 더 빠르고, 처리할 수 있는 용량도 100배 커진다. 각 이동통신사는 5G 기반의 서비스를 경쟁사보다 먼저 상용화해 더 많은 가입자를 유치하고자 전쟁을 치르고 있다.10년 전인 2009년

[데이터넷] 기업이 성공적인 클라우드 전환을 이루기 위해서는 비즈니스 및 IT 니즈에 대한 정확한 파악이 전제돼야 한다. 기존에 보유하고 있는 인프라와 클라우드의 특성, 애플리케이션과 워크로드에 대한 이해가 필요하다. 이를 통해 어떤 인프라를 기반으로 어떤 클라우드 환경을 구축해 어떤 플랫폼 상에서 애플리케이션을 구동할지 결정할 수 있기 때문이다. 오늘날 비즈니스 혁신에 있어 IT는 중추적인 역할을 수행하고 있다. 인공지능(AI), 머신러닝, 사물인터넷(IoT), 핀테크 등 최신 애플리케이션은 기존에 상상할 수 없던 수준으로 고객 경험을 혁신하고 있다. 이에 따라 많은 기업이 주요 비즈니스 전략의 일환으로 ‘디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)’을 채택해 IT 기반

블록체인이 그 특성상 기업 비즈니스에 도입이 가능하다 하더라도 아직까지 그 개념검증이 완벽히 이뤄지지 않은 것이 사실이다. 아직까지 가능성의 영역에 존재하는 만큼 비즈니스 모델 검증은 필수적으로 해야 하며, 인프라 구성 시에도 성능이나 확장성 등도 고려하지 않을 수 없다. 블록체인 프로젝트 진행 시 필수적으로 고려해야 할 사항과 도입 장애물, 그리고 기술적인 해결책에 대해 살펴본다. 비트코인의 등장과 함께 많은 사람들의 주목을 받은 블록체인 기술은 2014년 거래와 계약에 활용 가능한 스마트 컨트랙트 기능이 탄생하면서 공공 및 제조 산업에서도 개념검증이 이뤄지기 시작했고, 2016년부터 블록체인 생태계가 본격적으로 확장되고 있다.블록체인은 은행권에서 참가자들 간의 투명한 정보 공유 및

클라우드 시대를 맞아 서비스의 지속적인 개발·배포가 중요시되면서 애자일, 데브옵스 등의 개념이 중요해지고 있다. 그러나 국내 기업·기관들은 오랫동안 워터폴 방식의 소프트웨어 개발방법에 익숙하기에 애자일, 데브옵스 등에 대해 생소해하거나 거부 반응이 심한 경우가 대부분이다. 변화하는 시장에 대비하기 위한 방법으로 IT서비스관리 국제표준인 ITIL v4가 받아들인 소프트웨어 개발 및 운영 관점에서 애자일과 데브옵스를 어떻게 구성해야 하는지 알아본다.애자일 소프트웨어 개발 방법은 계획과 문서를 기반으로 개발 모형이나 모델에 따라 앞을 예측하며 개발하는 것이 아니다. 실질적인 코딩을 기반으로 일정한 주기에 따라 계속적으로 프로토타입을 형성하고, 필요한 요구 사항을 파악하며, 이에 따라 즉시 수정사항을 적용해

클라우드 시대를 맞아 서비스의 지속적인 개발·배포가 중요시되면서 애자일, 데브옵스 등의 개념이 중요해지고 있다. 그러나 국내 기업·기관들은 오랫동안 워터폴 방식의 소프트웨어 개발방법에 익숙하기에 애자일, 데브옵스 등에 대해 생소해하거나 거부 반응이 심한 경우가 대부분이다. 이에 국내에서도 활용되고 있는 ITIL에서 애자일과 데브옵스를 받아들일 수 있도록 업데이트됨으로써 개발과 운영이 하나로 이어질 수 있는 환경이 마련될 것으로 기대된다.‘IT 인프라스트럭처 라이브러리(ITIL: IT Infrastructure Library) v4’가 2019년 1분기에 공식 발표된다. ITIL이 마지막으로 업데이트된 것이 지난 2011년인데, 이후 소소한 변화 외에 특별한 변경이 없던 ITIL 프레임워크가 크게 바뀌

인공지능(AI), 가상현실(VR)/증강현실(AR) 등 4차 산업혁명시대 기술들이 정보통신기술(ICT) 분야의 핵심 기술로 등극하면서 그 활용도가 나날이 증가하고 있다. 이에 따라 AI스피커, 사물인터넷(IoT) 등 컴퓨터 화면을 필요로 하지 않는 다양한 제품과 서비스가 등장해 우리 생활을 바꿔나가고 있다. 이에 따라 기업들도 화면이 없는 제품·서비스에서의 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX)을 향상시키기 위한 노력을 지속하면서 ‘비욘드 스크린’ UI·UX에 집중하고 있다. 4차 산업혁명과 맞물려 우리의 생활에서도 많은 변화가 일어나고 있다. 그중 AI스피커는 현재 핫(Hot)한 제품이다. 국내외 쟁쟁한 업체들이 앞 다퉈 제품을 선보이는 것만 봐도 알 수 있다. AI스피커는 단순히 음성

가상머신 및 컨테이너 기반의 데브옵스가 확산되면서 기업 IT환경의 복잡성이 더욱 높아지고 있다. 이러한 환경에서 서버리스 컴퓨팅은 개발자들이 서버 가용성 모니터링 및 성능 관리 등에 시간을 쏟지 않고 오직 창의적인 애플리케이션을 만드는 데만 더욱 많은 시간을 투자할 수 있도록 함으로써 기업의 혁신을 적극 지원한다. 서버리스(Severless) 컴퓨팅은 클라우드 서비스 제공업체가 애플리케이션을 제외한 모든 요소들을 서비스 형태로 제공하는 클라우드 컴퓨팅 모델로, ‘서비스형 함수(FaaS: Function-as-a-Service)’라고도 불린다. 클라우드 서비스업체가 서버 관리, 인프라 확장 등 전체적인 하드웨어 운용을 책임지기 때문에 개발자들은 인프라 운영 관리가 아닌 애플리케이션 개발에만 집중

클라우드 환경에서 민첩하게 애플리케이션을 개발하고 배포하기 위한 방안으로 컨테이너가 활용되고 있다. 컨테이너는 별도의 게스트OS를 설치할 필요가 없어 가상머신 대비 가볍고, 이동 및 배포가 간편하다는 장점이 있다. 이를 활용하면 조직은 데브옵스 환경으로 전환할 수 있으며, 결과적으로 마이크로서비스 아키텍처 구현도 가능하다. 현재 IT 기술은 그 어느 영역보다 빠르게 변화하며 비즈니스의 변화를 이끌고 있다. 특히, ICBM(IoT, Cloud, Bigdata, Mobile)에 기반한 4차 산업혁명시대 디지털 신기술은 최근 10년간 기존의 산업 및 기업들의 경쟁 구도를 재편하고 있다. 이 중 모바일 기술은 온라인 커머스, 교육 및 금융 서비스 분야에 적용돼 전 세계 소비자들의 라이프 스타일을 바꿔

메인프레임, 유닉스(Unix), 서버-클라이언트, x86, 서버 가상화 및 클라우드. 사람들의 옷차림이 시대별 유행에 따라 변화하듯 IT도 시대별 유행을 따른다. 신념이라 여겨질 만큼 굳건했던 기술들은 새롭게 등장한 다른 기술들에 자리를 내주며, 이러한 IT의 변화를 따라잡지 못하는 기업은 시장에서 살아남기 어렵게 됐다.새로운 IT 기술은 그동안 풀리지 않았던 문제들을 해결해주며, 시장에서는 신기술을 효과적으로 활용할 수 있는 전문가에 대한 수요가 증가하고, 주류 인력 풀을 형성해 새로운 솔루션이 시장에 지속적으로 공급되는 선순환 구조를 형성한다. IT 업계는 급속한 기술 발전으로 과거의 난제를 해결하는 혁신을 주도하고 있다. 클라우드, 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술은 과거의 기술

데이터, 사람, 시스템, 디바이스를 연결하는데 초점을 두는 디지털 이니셔티브의 강력하면서도 유연한 통합을 제공하기 위한 솔루션으로 API가 주목받고 있다. 혁신의 속도와 연결된 디바이스의 수가 증가함에 따라 API의 중요성과 API를 엔터프라이즈 규모로 생성, 사용, 관리하는 방법의 중요성도 높아지고 있다. 이에 따라 API 라이프 사이클의 모든 단계를 성공적으로 수행할 수 있는 API 관리(APIM) 솔루션 시장도 점차 커지고 있다. 이는 기업들의 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)을 위한 디지털 여정(Digital Journey)을 더욱 가속화하고 있다. - 연재 순서 - 1. API 소개 및 국내 금융권 오픈 API

빅데이터와 사물인터넷(IoT) 기술이 발전하면서 데이터베이스(DB)와 같은 정형 데이터 외에도 이미지, 영상, 소리 등 비정형 데이터들을 수집·보관하고 저장해야 하는 수요가 점차 늘어나고 있다. 이에 대응하기 위한 방안으로 오브젝트 스토리지가 주목받고 있다. 오브젝트 스토리지는 비정형 데이터 저장 시 메타 데이터를 함께 저장함으로써 비정형 데이터의 검색과 분석을 가능케 함으로써 비용 효율적으로 관리를 할 수 있도록 돕는다. 몇 년 전 업계에 등장한 소프트웨어 정의 데이터센터(SDDC)는 기업들의 데이터센터 운영 방식을 혁신적으로 변화시켰다. SDDC는 가상화된 인프라 자원뿐만 아니라 운영, 보안 및 컴플라이언스 정책을 손쉽게 클라우드 인프라로 확장시켜 효율적인 통합 데이터센터 운영 환

우리는 현재 빅데이터 시대에 살고 있다. 빅데이터라고 하면 소셜 데이터 분석이란 표현과 자주 혼용돼 소셜 네트워크 서비스의 데이터만을 의미하는 것으로 알고 있는 사람들도 있다. 그러나 실제로 빅데이터는 다양한 곳에 다양한 형태로 존재하는 데이터를 모두 말하며, 빅데이터는 우리가 인지하지 못한 채로 우리의 생활에 이미 깊숙이 다가와 있다.빅데이터 분석을 통해서 과거 불가능한 것으로 여겨졌던 사용자에 대한 보다 심층적인 이해가 가능하기 때문에 기업과 정부 등에서 적절히 활용을 하면 다양한 부문에서 효과를 기대할 수 있지만, 빅데이터 수집과 분석 과정에서 문제가 될 수 있는 개인정보는 현실적인 해결책을 적용해 개인정보에 대한 침해가 되지 않도록 세밀한 주의가 필요하다.  빅데이터

사무실 이외 재택 또는 이동 중에도 업무를 수행해야 하는 일들이 늘어나면서 스마트 워크 트렌드가 확산되고 있다. 이는 상대적으로 기업 내 인프라 대비 보안이 취약하다는 문제를 안고 있지만, 그렇다고 해서 스마트 워크 자체를 막을 수는 없는 노릇이다. 이에 엔드유저 환경을 안전하게 보호하는 디지털 워크스페이스 구현의 필요성이 높아지고 있다. 전 세계는 점점 더 빈번해지는 보안 위협에 맞서 싸우고 있다. 미국에서는 2017년에 발생한 데이터 유출 사건이 사상 최대를 기록했으며, 국내 또한 대규모 데이터 유출 사건의 영향에서 자유롭지 못한 상황이다.오늘날 시장이 급격하게 변화하고 조직이 더욱 복잡해지면서, 사이버 범죄의 공격 범위는 더욱 확대되는 추세다. 사이버 공격에

데이터 홍수 시대에서 데이터를 어떻게 관리하느냐는 데이터를 통한 인사이트 도출만큼 중요해지고 있다. 특히 SAP 애플리케이션을 HANA로 마이그레이션 시 잘못된 데이터 관리는 고비용의 하드웨어 부담과 긴 마이그레이션 시간, 짧은 장비 교체 주기 문제에 직면하게 된다. 이 같은 문제점을 해소하기 위해 적절한 라이트사이징과 아카이빙 방안을 고려해야 한다. SAP 환경서 과제 증가IT 인프라를 현대화하고, 수집되는 모든 데이터를 분석해 인사이트를 도출하는 것은 현대 기업들에게 주요 과제가 됐다. 이에 SAP 애플리케이션은 심도 있는 분석을 수행하고 더 나아가 복잡한 의사결정 및 비즈니스 성과 향상을 위한 인사이트를 제공하는 기반이 되기 때문에, 많은 기업들이 이를 통해