“2021년, ‘행동 인터넷’ 중요성 부상”
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“2021년, ‘행동 인터넷’ 중요성 부상”
  • 김선애 기자
  • 승인 2020.10.20 15:38
  • 댓글 0
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가트너 2021년 전략기술 소개…디지털 흔적 분석하는 ‘IoB’ 중요성 설파
사람 중심·위치 독립성·탄력적 전달 주제 아래 9가지 기술 소개
사생활 보호·분산 클라우드·어디서나 운영·사이버 보안 메시·초 자동화 등 강조

[데이터넷] 모든 디지털 행위 흔적을 수집·분석하는 ‘행동 인터넷(IoB: Internet of Behaviors)’이 새로운 전략 기술로 주목됐다. 가트너의 ‘2021년 전략기술’은 코로나19로 인해 더 많은 데이터 수집과 분석이 중요해지고, 디지털·원격접속, 사생활·개인정보 보호 문제가 불거지고 있으며, IoB가 핵심 기술 전략 중 하나로 떠오르고 있다고 설명하고 있다.

가트너의 ‘2021년 전략기술’은 ▲사람 중심(People Centricity) ▲위치 독립성(Location Independence) ▲탄력적인 전달(Resilient delivery)의 세 주제로 나뉜다. 사람 중심 기술은 ▲IoB ▲전체 경험(Total Experience) ▲사생활 보호가 강화된 컴퓨팅 환경(Privacy-enhancing computation), 위치 독립성에 해당하는 기술은 ▲분산 클라우드(Distributed Cloud) ▲어디서나 운영(Anywhere operations) ▲사이버 보안 메시(Cybersecurity Mesh), 탄력적인 전달에 해당하는 기술은 ▲지능형 구성 가능한 비즈니스(Intelligent Composable Business) ▲AI 엔지니어링(AI Engineering) ▲초자동화(Hyperautomation) 등이 포함된다.

행동 인터넷

IoB를 통해 사람들의 모든 디지털 흔적(Digital Dust)을 수집해 활용할 수 있게 된다. 디지털 흔적은 공적인 목적 뿐 아니라 상업적 목적으로도 사용된다. 사람들의 행위, 얼굴 인식, 소셜 미디어 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하게 될 것이며, IoB에는 방대한 데이터가 쌓이게 된다. 이 데이터를 통합하고 통찰력을 끌어내는 기술은 점점 더 정교해진다.

IoB는 사회를 움직이는 강력한 도구가 될 수 있기 때문에 소비자와 기업·기관 모두에게 이익을 주는 방향으로 사용되어야 하며, 그렇지 않을 경우 소비자가 데이터 제공을 거부할 수 있다. 예를 들어 개인의 운전 습관을 점수화 해 보험료를 산정할 수 있지만, 이 정보를 수사기관이 함부로 가져가 부당하게 수사를 할 수 없다.

특정 지역의 경우 IoB의 범위와 실행의 대부분은 지역 개인 정보 보호법에 따라 달라지며, 이는 데이터 사용 방법과 방식에 영향을 미칠 수 있다.

전체 경험

전체 경험은 다중경험(MX), 고객 경험(CX), 직원경험(EX), 사용자 경험(UX) 등을 결합하고 연결해 당사자아게 더 나은 경험을 제공하는 것을 말한다. 조직이 모든 경험을 최적화해 경쟁사와 차별화 할 수 있는 기회를 제공하며, 코로나19로 인해 발생한 과제를 해결할 수 있는 활동을 전개할 수 있다.

가트너가 예시로 든 사례를 보면, 한 대형 통신사는 자사 앱을 이용해 코로나19 방역 수칙 준수를 도와준다. 예를 들어 고객이 매장 방문을 예약하면 체크인 절차를 안내하고, 매장에 안전하게 들어가고 사회적 거리를 유지할 수 있을 때 까지 걸리는 시간을 알려준다. 또한 직원이 고객의 기기를 만지지 않고 검색할 수 있도록 해 직원의 안전을 강화한다.

사생활 보호가 강화된 컴퓨팅 환경

데이터 활용이 광범위하게 일어나면서 개인정보 보호 강화 요구는 한층 더 높아진다. 중요 데이터를 안전하게 처리할 수 있도록 하드웨어 기반 신뢰할 수 있는 실행 환경을 이용하며, 머신러닝을 이용한 분산 처리와 분석으로 중요 정보를 보호한다. 분석 전 데이터와 알고리즘을 변환시켜 보호하는데, 동형 암호화, 안전한 다자간 계산, 영지식 증명 등이 이용된다. 이를 통해 신뢰할 수 없는 환경에서도 데이터를 안전하게 공유할 수 있도록 한다.

분산 클라우드

분산 클라우드는 다양한 물리적 위치에 퍼블릭 클라우드 옵션을 제공함으로써 속도 문제와 개인정보 보호 등 지역의 규제준수·컴플라이언스 이슈를 해결한다.

분산 클라우드는 여러 방법으로 구현할 수 있는데, IoT 엣지 클라우드로 구성하거나 대도시에 분산된 노드를 통해 배포하는 ‘대도시 커뮤니티 클라우드’도 잇다. 5G 모바일 엣지, 글로벌 네트워크 엣지 클라우드로도 구성할 수 있다. 온프레미스 방식으로 퍼블릭 클라우드를 구축 할 수 있는데, 이 방법은 클라우드 제공업체의 전체 제품 중 일부만 제공할 수 있으며 상대적으로 덜 성숙한 상태라고 할 수 있다.

어디서나 운영

어디서나 운영하는 환경은 어디에서나 고객을 지원하고, 어디서나 직원을 지원하며, 분산 된 인프라에서 비즈니스 서비스 배포를 관리하도록 설계된 IT 운영 모델을 의미한다. 이를 위해서는 디지털과 원격 접속이 우선시되는데 이것이 간단하지는 않다. 기술 인프라, 관리 관행, 보안 및 거버넌스 정책, 직원·고객 참여 모델을 변경해야 한다.

이 기술은 다음의 5가지 구성요소로 구성된다.

  • 협업 및 생산성= 워크 스트림 협업, 회의 솔루션, 클라우드 오피스 제품군, 디지털 화이트 보드 및 스마트 작업 공간
  • 안전한 원격 액세스= 암호 없는 다단계 인증, 제로 트러스트 네트워크 액세스(ZTNA), 시큐어 액세스 서비스 엣지(SASE), 새로운 보안 경계로서의 ID
  • 클라우드, 엣지 인프라= 분산 클라우드, IoT, API 게이트웨이, 엣지의 AI와 엣지 처리
  • 디지털 경험의 정량화= 디지털 경험 모니터링, 작업장 분석, 원격 지원 및 비접촉 상호 작용
  • 원격 운영을 지원하기위한 자동화= TAIOps, 엔드 포인트 관리, SaaS 관리 플랫폼, 셀프 서비스 및 제로 터치 프로비저닝

사이버 보안 메시

사이버 보안 메시는 확장 가능하고 유연하며 안정적인 사이버 보안 제어에 대한 분산 아키텍처 접근 방식이다. 코로나19로 인해 대부분의 자산과 장치가 기존의 물리·논리적 보안 외부에 위치하게 됐다. 사이버 메시는 위치에 관계 없이 모든 사람이나 사물이 디지털 자산에 안전하게 액세스하고 사용할 수 있으며 필요한 수준의 보안을 제공할 수 있다.

사이버 보안 메시를 사용하면 현재 조건에서 작동하는 데 필요한 가소성을 유지하고 보안을 제공하지 않는 보안 모델을 사용할 수 있다. 점점 더 분산되는 디지털 자산과 사용자를 보호하기 위해 사이버 보안 메시가 주목받게 된다.

지능형 구성 가능한 비즈니스

조직은 효율성을 높이기 위해 부단히 노력해왔으나 코로나19와 같은 그러나 심각한 장애가 발생했을 때 비즈니스 프로세스가 취약해 빠르게 적응하지 못하고 중단됐다. 예측할 수 없는 비즈니스에 변화를 지원하기 위해 비즈니스를 재 구축 해야 하며 ▲정보에 대한 더 나은 액세스 가능 ▲새로운 통찰력으로 정보 보강 ▲모듈 방식으로 구성 가능해야 하며, 결정에 따라 빠르게 변경하고 대응해야 한다.

이러한 변화가 가능케 되기 위해서는 기술 플랫폼이 발전해야 하며, 개인화된 애플리케이션 경험을 제공할 수 있어야 한다. 단일 솔루션을 공급하는 것이 아니라 사전에 조립된 비즈니스 기능으로 구현할 수 있어야 한다. 패키지화 된 응용프로그램이 아니라 역할별 프로그램을 통해 상황에 따라 기능을 조합할 수 있어야 한다.

AI 엔지니어링

최근 AI 프로젝트는 유지 보수성, 확장성, 거버넌스 문제로 인해 실패한다. 그러나 강력한 AI 엔지니어링 전략은 AI 모델의 성능, 확장 성, 해석 가능성 및 신뢰성을 촉진하는 동시에 AI 투자의 전체 가치를 제공합니다. AI 엔지니어링이 없다면 대부분의 조직은 AI 프로젝트를 개념 증명과 프로토 타입을 넘어 본격적인 생산으로 옮기지 못한다.

AI 엔지니어링은 데이터옵스(DataOps), 모델옵스(ModelOps), 데브옵스(DevOps)의 세 가지 핵심 축을 기반으로 한다. 데브옵스는 고속 코드 변경을 처리하지만 AI 프로젝트는 코드, 모델 및 데이터의 동적 변경을 경험하므로 모두 개선돼야 한다. 조직은 AI 엔지니어링의 이점을 누리기 위해 데이터옵스 용 데이터 파이프 라인과 머신러닝 옵스(MLOps) 용 기계 학습 모델 파이프 라인에 데브옵스 원칙을 적용해야 한다.

AI 엔지니어링의 거버넌스 관점에서 책임 있는 AI(Responsible AI)가 필요하다. 이는 AI 가치, 위험, 신뢰, 투명성, 윤리, 공정성, 해석 가능성, 책임, 안전 및 규정 준수가 포함된다. 책임있는 AI는 선언·원칙에서 조직 및 사회 수준의 AI 책임 운영화로 이동하는 것을 의미한다.

초 자동화

초 자동화는 기업이 AI, 기계 학습, 이벤트 기반 소프트웨어, 로봇 프로세스 자동화, 기타 유형의 의사 결정 프로세스 및 작업과 같은 도구를 사용해 최대한 많은 비즈니스 및 IT 프로세스를 자동화하는 프로세스를 말한다.

코로나19는 디지털 비즈니스를 가속화하고 있으며, 원격 디지털 우선 옵션을 허용하도록 하면서 초자동화가 필수로 요구되고 있다. 조직의 디지털 운영 우수성과 운영 복원력의 핵심으로, 조직은 문서와 아티팩트를 디지털화하고 비즈니스 및 IT 프로세스 워크 플로우를 디지털화 해야 한다. 작업, 프로세스를 자동화하고 기능 영역 전반에 걸쳐 자동화를 조정해 초 자동화 환겨을 만들어야 한다.


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