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인사이더

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업데이트 커리어 로드맵 : 머신러닝 엔지니어

직책이나 지식 영역에 ‘머신러닝’이 포함된 사람은 요즈음 경력을 관리하기 좋은 위치에 있다. 머신러닝 기술력과 경험이 있는 인력에 대한 수요가 많기 때문인데, 가장 중심에 있는 자리가 바로 머신러닝 엔지니어이다. 리서치 회사 M&M(Markets and Markets)에 따르면, 머신러닝 툴과 시스템에 대한 수요는 2016년의 10억3,000만 달러에서 올해 88억 1,000만억 달러로 증가할 것으로 보인다. 연간 성장률이 무려 44%에 이른다. 전 세계 기업이 고객 경험을 개선하고 비즈니스 운영에서 경쟁 우위를 점하기 위해 머신러닝을 도입하고 있는 상황이다.    M&M의 조사에 따르면, 데이터의 증가가 추가적인 머신러닝 솔루션과 기술인력에 대한 수요를 이끌고 있다. 주요 수직 산업군의 애플리케이션으로는 금융 부문의 사기 방지, 위험 관리, 고객 분류, 투자 예측을 필두로, 의료부문의 이미지 분석, 약물 발견 및 제조, 개인화된 치료, 소매부문의 재고 계획 및 채널간 마케팅, 제조 부문의 예측 유지보수와 수요 전망, 에너지 및 유틸리티 부문의 전력 사용량 분석 및 스마트 그리드 관리 등이 있다.  이 외에도 머신러닝의 사용례는 무궁무진하며, 모든 머신러닝 구현에서 엔지니어는 필수적이다. 그렇다면 머신러닝 엔지니어가 하는 일은 무엇일까?  머신러닝에서 사람은 학습하고 예측할 수 있는 인공 지능(AI) 알고리즘을 설계하고 개발한다. 머신러닝 엔지니어는 일반적으로 데이터 과학팀에 참여하며, 데이터 과학자, 데이터 분석가, 데이터 아키텍트, 기타 여러 전문가와 긴밀히 협력한다.  온라인 교육 플랫폼 Study.com에 따르면, 머신러닝 엔지니어는 독립적으로 지식을 학습하고 적용할 수 있는 머신을 개발하는 고급 프로그래머다. 정교한 머신러닝 프로그램은 특정 작업을 수행할 때 사람의 지시나 명령을 받지 않고 조치를 취할 수 있다. 머신러닝 엔지니어는 수학, 컴퓨터 프로그래밍, 데이터 분석 및 데이터 ...

머신러닝 커리어 엔지니어 2022.04.06

“SQL을 넘어” 데이터 쿼리를 위한 8가지 새로운 언어

지난 30년 동안 데이터베이스와 SQL(Structured Query Language, 구조적 쿼리 언어)는 거의 동의어로 사용됐다. 데이터베이스에서 정보를 추출하려면 누구나 SQL을 배워야 했고 데이터베이스에 관심이 있거나 데이터베이스 관리자를 직업으로 선택하는 누구나 SQL의 복잡한 구문을 마스터해야 했다.    SQL 자체는 예전 방식, 즉 메인프레임 사용자들이 했던 방식대로 생각하고 코딩하는 계기가 된다. 온 세계가 소문자를 받아들이는 동안에도 SQL 사용자들은 SELECT, WHERE와 같은 단어를 계속 사용했다. 틱톡에는 이를 두고 왜 항상 고함을 질러야 하는지 물으며 조롱하는 사람들도 있지만, SQL 사용자 대부분은 그런 조롱에 신경 쓰지 않는다. 넥타이와 반팔 셔츠를 입고 펀치카드를 다뤘던 사람들이 전체 대문자를 아무 문제없이 사용했다면, 곰인형 무늬 잠옷을 입고 일하는 지금의 재택 근무자도 아무 문제없이 사용할 수 있다.  그러나 데이터 불러오기 영역에서 SQL의 입지는 조금씩 좁아지고 있다. 새로운 데이터베이스가 등장하고 있으며, 그중 일부는 완전히 새로운 언어를 사용한다. 그렇다고 SQL의 인기가 떨어지는 것은 아니다. 오히려 지금 SQL은 과거 어느 때보다 많이 쓰이고 있다. 단지 데이터 스토리지 세계가 그보다 더 빠른 속도로 성장하면서 그 여파로 실험과 새로운 분기가 활발히 이뤄지고 있을 뿐이다.  여기서는 데이터를 불러오기 위한 8가지 새로운 접근 방법을 소개한다. 외형적인 부분에 국한되는 혁신도 있다. 어떤 개발자는 조금 더 깔끔하고 읽기 쉽도록 SQL 구문을 업데이트해서 브라우저를 위한 코드 쓰기와 데이터 불러오기 사이에서 작업을 전환할 때의 부조화를 완화했다. 이런 툴의 제작자는 기반 구조가 사실상 SQL과 동일하다는 점을 강조한다. 배우기도 여전히 쉬우므로 걱정하지 않아도 된다.  완전히 다른 사고 방식으로의 전환이 필요한 툴도 있다. 그래프 또는 시계열로 비트를 저장하는 데...

SQL 쿼리 그래프QL 2022.04.01

RPA에 관해 언제나 궁금했던 것 21가지

가트너에 따르면 대기업 중 최소 85%가 2022년 말까지 소프트웨어 봇을 사용할 것이라고 한다. 로봇 공정 자동화 주제를 긴밀히 살펴볼 만한 충분한 이유가 된다. RPA에 관해 자주 묻는 질문에 관한 답변을 살펴보자.    Q. RPA란 무엇인가?  RPA(Robotic Process Automation)는 프론트 및 백오피스 프로세스를 자동화하는 소프트웨어 기술이다. 소프트웨어 로봇 또는 봇이라고도 부르는 RPA는 인간이 컴퓨터를 조작하고 애플리케이션을 사용하며 프로세스를 수행하는 방식을 모방한다. 애플리케이션의 사용자 인터페이스를 통한 사용자 입력을 모방하면 시간이 소요되는 애플리케이션 인터페이스 프로그래밍이 필요 없어진다. RPA는 기업의 기존 시스템 또는 IT 인프라와 간섭을 일으키거나 애플리케이션을 변경하지 않는다. 즉, 소프트웨어를 수정하는 데 드는 큰 투자가 필요 없다.  Q. 소프트웨어 로봇은 어떻게 동작하는가? 소프트웨어 로봇은 인간 사용자의 행동을 모방한다. 이를 위해 다양한 애플리케이션에 로그인하고 이전에 직원들이 수행하던 작업을 수행한다. 일반적으로 파일 및 폴더 옮기기, 복사, 붙여넣기, 데이터 비교, 서식 작성, 문서에서 구조화 및 반구조화 데이터 추출 등 일상적이고 반복적인 작업이다.  Q. 소프트웨어 로봇은 얼마나 똑똑한가?  소프트웨어 로봇은 전문가의 도움을 받아 구성되고 정의된 프로세스 워크플로를 기준으로 작동한다. 따라서 워크플로우에 지정된 규칙이 허용하는 만큼 똑똑할 뿐이다.  하지만 미래는 이른바 인지형 RPA 시스템에 달려 있다. 인공 지능 알고리즘을 기반으로 RPA 용도가 확장되면서 소프트웨어 로봇이 특정 프로세스에서는 사전 구성 또는 프로그래밍 되지 않고 독립적으로 복잡한 프로세스를 처리할 수 있다. 앞으로는 인간처럼 텍스트 문서의 콘텐츠를 자동으로 파악하고 인간의 음성을 분석하며 인간과 직접 상호작용할 수 있을 것이다.  Q. RP...

RPA FAQ 2022.03.22

크리에이쇼 8.0 아틀라스 리뷰 | 노코드 개발과 CRM의 매력적인 결합

크리에이쇼(Creatio, 전 bpm’online)는 노코드와 최대한의 자유도로 기업 워크플로우와 기업 CRM을 자동화하는 단일 플랫폼을 표방한다. 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 워크플로우 구축, 사용자 인터페이스 디자인, 크리에이쇼 앱 관리와 판매/마케팅/서비스를 위한 CRM 기능을 하나의 솔루션으로 통합했다. 또한 사전 구축된 산업별 BPM 워크플로우와 애플리케이션, 템플릿, 커넥터 모음도 제공한다. 크리에이쇼 앱은 브라우저 또는 모바일 기기에서 실행할 수 있다. 크리에이쇼 서버는 클라우드 또는 온프레미스에 구축할 수 있다. 크리에이쇼의 경쟁 상대는 세일즈포스, 허브스팟(HubSpot), 오라클, 마이크로소프트 등이다. 약 400개의 로우코드/노코드 제품과도 여러 부분에서 겹치는데, 특히 BPM 기능이 있는 제품과는 직접적으로 경쟁 관계다. 크리에이쇼는 전 세계 700여 곳의 파트너사가 있으며 파트너에 50% 마진을 제공한다.     크리에이쇼의 주요 기능 그렇다면 크리에이쇼의 슬로건, '노코드와 최대한의 자유도로 기업 워크플로우와 CRM을 자동화하는 단일 플랫폼'은 실제 환경에서 어떻게 적용될까? 한 부분씩 살펴보자. 스튜디오 크리에이쇼(Studio Creatio) : 스튜디오 크리에이쇼의 용도는 BPM 워크플로우, 데이터 모델, 통합이다. 크리에이쇼 제품군의 기본 솔루션이며, 별도의 앱, 또는 다른 크리에이쇼 제품 및 크리에이쇼 마켓플레이스 소프트웨어 솔루션의 일부로 제공된다. 스튜디오에는 2가지 버전이 있다. 무료 버전은 비즈니스 프로세스 설계와 구현 속도를 높여주는 기능을 제공하고, 엔터프라이즈 버전은 비즈니스 프로세스 자동화 및 맞춤형 비즈니스 앱 개발을 위한 로우코드 플랫폼이다.   크리에이쇼 프로세스 디자이너(Creatio Process Designer) : 크리에이쇼 프로세스 디자이너는 스튜디오 크리에이쇼의 일부로, BPM 워크플로우 다이어그램 제작을 지원한다. 프로세스 요소에는 사용자 작업, 시스템 작...

크리에이쇼 Creatio 노코드 2022.03.07

성공적인 소프트웨어 개발 관리를 위한 7가지 조언

필자는 최근 ‘하이브리드 근무 체제 속 전문 개발자 채용 및 고용 유지를 위한 최선의 방법 4가지’에서 의사소통 개선, 다양성 추구, 워라밸 지원과 같은 다양한 조언을 했다. 조직의 리더는 팀과의 소통을 늘리면서 개인이 최선을 다할 수 있도록 권한을 부여하고, 신뢰해야 한다.    이런 방법은 중요한 리더십 목표이지만, 소프트웨어 개발자와 딜리버리 담당자, 그리고 애자일팀 사이의 일상적인 상호작용에서는 적용하기 어려울 수 있다. 필자는 여러 전문가에게 개발 관리자, 팀 책임자, 데브옵스(DevOps) 책임자, 데이터 사이언티스트 매니저를 위한 조언을 구했다. 마이크로매니지먼트(micromanagement) 없이 소통과 생산성을 높일 수 있는 방법을 7가지로 정리했다. 목표를 전달하고 공감을 얻어라 소프트웨어 개발업체 업레벨(Uplevel) CTO 라브스 카우르는 개발 관리자가 항상 릴리즈나 스프린트마다 더 많은 기능을 제공해야 한다는 압박을 받고 있음을 인지했다. 카우르는 “동기 부여와 동감의 균형을 맞추고 인간적인 유대감을 형성하라. 엔지니어링 관리자는 목표를 설정하고 개방적인 의사소통을 하는 것처럼 다양한 방식으로 팀원을 지원할 수 있지만, 무엇보다 가장 영향력 있는 행동은 ‘공감’이다”라고 말했다. 공감하는 리더십은 코로나19 팬데믹으로 인해 주목받고 있다. 카우르는 “지난 2년 동안 우리의 개인적인 삶과 직장 생활이 얽히게 됐고, 팀원 모두에게 공감이 필요한 문제가 있음을 이해하는 것이 관리자로서 중요하다. 인간적인 유대감이 없으면 팀원은 고립감과 불만을 느끼고 결국 회사를 떠난다”라고 조언했다. 스트레스로 인한 개발자의 번아웃을 방지하라 공감에서 한 걸음 더 나아가기 위해서는 소프트웨어 개발 관리자가 팀원의 ‘번아웃’ 증상을 인지해야 한다. 생산성 저하나 동료에 대한 냉소적인 반응 증가, 회사와의 거리감이 대표적인 번아웃 징후다. 기능 플래그 관리 솔루션 업체 런치다클리(LaunchDarkly)의 개발 마케팅 관리자 던 파...

애자일 소프트웨어개발 개발자 2022.03.04

스트리밍 데이터 플랫폼을 선택하는 방법

스트리밍 데이터는 보통 센서, 서버 로그와 같은 수많은 데이터 소스에 의해 지속적으로 생성된다. 스트리밍 데이터 레코드는 대체로 작아서 각각 몇 킬로바이트에 불과하지만, 수가 많고 끊임없이 이어진다. 여기서는 스트리밍 데이터에 대한 기본 정보와 함께 스트리밍 데이터 플랫폼을 선택하는 방법을 알아본다.      스트리밍 데이터 플랫폼은 어떤 식으로 움직이는가?  흡수(Ingesttion) 및 데이터 내보내기(Export). 일반적으로 데이터 흡수와 데이터 내보내기는 모두 외부 시스템에 특화된 데이터 커넥터에 의해 처리된다. 경우에 따라서는 목적지에 맞게 데이터를 재정렬, 정제, 조절하기 위해 ETL(extract, transform, load 추출, 변환, 로드) 또는 ELT(extract, load, transform, 추출, 로드 및 변환) 프로세스가 사용되기도 한다.  스트리밍 데이터 흡수에서는 보통 여러 소스, 경우에 따라 수천 개의 소스에 의해 생성되는 데이터를 읽어 들인다. 예를 들어 IoT 디바이스가 여기에 해당된다. 데이터 내보내기는 심층 분석과 머신러닝을 위해 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크를 대상으로 하기도 한다.  게시/구독과 주제. 아파치 카프카(Kafka), 아파치 펄사(Pulsar)를 포함한 많은 스트리밍 데이터 플랫폼은 데이터가 주제별로 구성되는 게시 및 구독 모델을 사용한다. 흡수된 데이터에는 하나 이상의 주제가 태깅되어 해당 주제를 구독하는 클라이언트가 데이터를 받을 수 있다. 온라인 뉴스 게시를 예로 들면, 정치인의 연설에 대한 기사라면 속보, 미국 뉴스, 정치 태그가 달릴 수 있고, 그러면 페이지 레이아웃 소프트웨어는 섹션 편집자(사람)의 감독 하에 각 해당 섹션에 이 기사를 포함한다.  데이터 분석. 데이터 스트리밍 플랫폼에서 분석을 수행할 수 있는 기회는 일반적으로 파이프라인의 두 지점에 있다. 첫 번째 지점은 실시간 스트림 부분, 두 번째 지점은 ...

스트리밍데이터 카프카 ETL 2022.02.28

차세대 방화벽의 정의와 주요 업체 7곳의 장단점 분석

원격으로 네트워크 자원에 액세스하는 직원이 많아지고 하이브리드 클라우드 아키텍처를 도입하는 회사가 늘고 보안 위협이 전반적으로 증가하면서, 이제 방화벽 기술은 어떤 기업에게든 무결성, 보안, 기업 생명에 결정적인 것이다.   전통적인 방화벽은 네트워크 진입/진출 지점에서 트래픽을 검사하는 보안 장비다. 가상 사설 네트워크(VPN) 및 암호화 기능을 제공한다. 방화벽은 상태, 포트, 프로토콜 별로 트래픽을 감시하고, 통과하는 트래픽의 흐름을 제어한다. 전통적인 방화벽에서 고급 보안 기능은 방화벽 플랫폼과 별개인 외부 기기 및 서비스에 의해 제공되는 것이 보통이다.   차세대 방화벽이란 차세대 방화벽(Next-Generation FireWalls, NGFW)은 전통적인 방화벽과 같은 기능을 제공하고, 아울러 딥 패킷 검사(Deep Packet Inspection, DPI), 통합 침입 보호(Integrated Intrusion Protection, IIP), 웹 필터링(Web Filtering), 안티바이러스, 안티-멀웨어, SSL 및 SSH 트래픽 검사 등의 추가 기능을 제공한다. 이들은 모두 실시간 위협 검출 및 격리에 주력한다.   이들 추가 기능은 차세대 방화벽(NGFW) 플랫폼에 통합되고, 일반적으로 단일 콘솔에서 관리할 수 있다. 모두가 같은 업체에 의해 제공되므로, 유지 관리가 더 쉽고, 업체 지원이 필요할 때 더 편리하다.   기본 방화벽 기능은 NGFW 시장에서 판매되는 모든 제품에 기본적이지만, 방화벽은 더는 데이터센터에만 설치되는 기기가 아니다. 즉 클라우드의 도입으로 물리적 기기를 넘어서는 기능이 가능해졌다. 가상화 기기, 서비스형 방화벽(FireWall as a Service, FWaaS), 컨테이너화 된 방화벽 등이 대표적이다.   차세대 방화벽 업체의 로드맵에 등장하는 SASE 보안 액세스 서비스 엣지(Secure Access Service Edge, SASE)는 새롭게 등장한 서비...

차세대방화벽 NGFW 팔로알토 2022.02.24

“100% 해결책은 없다” 기술 부채의 과제와 해법

기술 부채는 소프트웨어가 제대로 완성되지 않았거나 기술적으로 부실하게 구현된 경우, 기업이 금전 또는 노동으로 지불해야 하는 비용이다. 이상적인 경우 기술 부채는 간단한 계산과 가능한 장단점 평가 이후 우선순위화의 형태로 수락된다. 그러나 부정적인 변형도 있는데, 이른바 ‘안티 패턴’이다. 이 경우 기술 부채는 개발 프로세스에서 전문성의 부재로 인한 결과이며, 따라서 확실하게 부정적이다.    소프트웨어 AG(Software AG)는 이 주제를 좀 더 집중적으로 파고들었다. 소프트웨어 AG는 기술 부채를 소프트웨어가 이미 운영에 돌입한 이후 소프트웨어팀이 디지털 시스템에서 시급하게 수행해야 하는 부가적인 작업으로 정의한다. 이는 기술 부채가 긍정적이거나 부정적인 것이 아니라 단순히 민첩한 작업을 위한 조건임을 의미한다. 기술 부채가 발생하는 경로는 그 부채가 좋은 부채인지 나쁜 부채인지 여부에 큰 영향을 미친다.    긍정적 기술 부채, 부정적 기술 부채 예를 들어, 80%만 완성된 최소 기능 제품(Minimum Viable Product, MVP)에서 비롯되는 기술 부채는 긍정적일 수 있다. 다만 기업은 누락된 20%를 의식하고 이를 어떻게 처리할지를 결정해야 한다. 반면 예를 들어 개발 과정의 실패로 인해 발생하는 의도하지 않은 기술 부채는 대체로 부정적이다. 따라서 지나치게 자주 발생해서는 안 된다.  변화하는 환경 또는 주변 조건의 결과로 장기간에 걸쳐 축적되는 기술 부채도 있다. 예를 들어, 바뀐 규정 조항이나 기술 표준을 충족해야 하는 경우 또는 기업이 인수합병, 새로운 기업 형식 등으로 인해 구조를 바꿔야 하는 경우가 여기에 해당된다. 비즈니스의 변화 속도가 빠를수록 이 부채 문제도 커져서 IT 운영에 지장을 초래할 수 있다.  좋은 부채와 나쁜 부채는 디지털 우선 기업에서 일반적인 현상이다. 소프트웨어 AG의 조사에 따르면, 기업 4곳 중 3곳에서 작년 한 해 동안 누적된 기술 부채가...

기술부채 데이터마이닝 디지털트랜스포메이션 2022.02.09

커리어 로드맵 | CTO “변화하는 역할, 갖춰야 할 역량도 광범위”

최고 기술 책임자(Chief Technology Officer, CTO)는 조직의 기술적 요구사항과 도전과제, 기회에 초점을 맞추는 임원이다. CTO는 CIO와 비슷하다. 그러나 CTO는 조직 목표 달성에 도움을 주는 포괄적인 기술 전략과 인프라를 책임진다. CIO는 IT 부서와 직원들을 통솔해 일상 운영을 관리하며, 많은 경우 비즈니스 책임자와 협력해 IT와 비즈니스 목표를 부합시키는 역할을 한다. CTO가 연구 및 개발 활동을 책임지고, 조직의 지적 재산을 관리하는 역할을 하는 경우도 많다.  조직의 특성과 구조에 따라 CTO 및 CIO의 직능과 책임이 겹칠 수 있다. 그러나 대부분 경우, 조직에 가치가 있는 기존 기술과 새로운 기술을 파악하고, 외부 고객들에게 제공하는 제품과 서비스를 강화하기 위해 기술을 활용하는 정책과 절차를 발전시키는 역할이 CTO에게 요구된다.  미국 노동통계청(U.S. BLS)에 따르면, 조직에 CIO와 CTO가 모두 존재하는 경우, 보통 CTO가 더 많은 기술 전문지식을 가지고 있다. CTO는 보통 CIO에게 직접 보고하며, CIO의 정책과 지침에 도움을 주는 적절한 기술 솔루션을 고안 및 추천하는 책임을 진다. 또한, 여러 부서와 협력해 기술 관련 계획을 실행한다. 회사에 CIO가 없는 경우, CTO가 기업을 위한 전반적인 기술 전략을 결정하고, 이를 최고 경영진에 제시한다.  거의 모든 산업에서 디지털 트랜스포메이션이 가속화되면서 CTO에 대한 수요는 계속 증가할 전망이다. 디지털 트랜스포메이션을 위한 이니셔티브로는 모바일 환경 확대, 클라우드 마이그레이션, IoT, 빅 데이터 및 분석 등을 들 수 있다.  CTO의 역할이 광범위하고 계속 변한다는 점을 고려하면, CTO를 목표로 하는 사람은 데이터 관리, 사이버 보안, 네트워크 운영 및 유지관리, 기술 아키텍처, 기술 전략, 새로운 기술, 고객 관계, 기업 전략, 비즈니스 모델 분야의 지식을 갖춰야 한다. 또 협력을 많이 하는 역할...

커리어 경력 CIO 2022.01.21

“자동화, 성능, 로드맵” 엔터프라이즈 방화벽 구매 가이드

엔터프라이즈 방화벽은 수십년 동안 네트워크의 경계에서 들어오고 나가는 모든 트래픽을 검사해 악성코드를 찾는 핵심 보안 장비로 사용돼 왔다. 그런데 경계가 사라지고 있는 시대에 방화벽은 어떻게 될까? 방화벽도 진화한다.    오늘날 방화벽은 엔터프라이즈 보안 퍼즐의 중요한 조각이다. 보안 솔루션 업체는 그동안 방화벽을 기초로 삼아 그 위에 다양한 기능을 구축해왔다. 클라우드 기반 차세대 방화벽(Firewall as a Service, FWaaS)은 모든 SASE(Secure Access Service Edge) 환경의 중심 구성요소다. 재택 근무 직원을 위한 VPN 원격 액세스의 종점은 일반적으로 방화벽이다. 또한 방화벽은 제로 트러스트 네트워크 액세스(ZTNA)에서도 액세스 제어 정책과 네트워크 분할 규칙을 적용하는 장비로서 중요한 역할을 한다.    차세대 방화벽이 필요한 이유  방화벽을 업그레이드하려는 네트워크 관리자는 다음과 같은 질문들 던져야 한다.    성능, 기능, 자동화, 관리 측면에서 방화벽의 기본적인 수준은?  방화벽의 기능과 폼팩터가 사용례에 얼마나 잘 맞는가? IoT 트래픽, 멀티클라우드 환경, 가상화 또는 컨테이너화된 앱에 의해 생성되는 내부 트래픽을 수용하기 위한 하드웨어, 소프트웨어, 가상화 및 FWaaS서비스형 방화벽(FWaaS) 옵션이 있는가?  솔루션 업체의 플랫폼이 더 넓은 범위의 조직 보안, IT 및 OT 운영과 얼마나 잘 융합되는가?  SASE, 제로 트러스트, 그리고 필수 보안 기능의 클라우드 마이그레이션에 대한 솔루션 업체의 로드맵은 무엇인가?    큰 변화없는 솔루션 업체 지형도 델오로 그룹(Dell’Oro Goup)의 최근 조사 결과에 따르면, 2020년에는 관심의 초점이 팬데믹으로 쏠리면서 방화벽 판매가 감소했지만, 이후 기업의 장비 갱신 주기가 돌아오면서 2021년 3분기 방화벽 시장은 1...

파이어월 FWaaS SASE 2022.01.18

스트리밍 데이터의 이해와 주요 이벤트 스트리밍 플랫폼 비교

스트리밍 데이터, 또는 이벤트 스트림 처리는 일반적으로 빅데이터와 관련해서 쓰이는 용어다. 보통 센서나 서버 로그와 같은 수천 개의 데이터 소스에서 지속적으로 생성되는 데이터를 의미한다. 대체로 스트리밍 데이터 레코드는 각각 몇 킬로바이트 정도로 작지만 수가 많고, 스트림은 중단되는 일 없이 계속 이어진다.    반면 과거 기록 데이터는 일반적으로 배치 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 거친 후 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 데이터 레이크하우스와 같은 분석 데이터베이스로 전달된다. 급하지 않을 때는 이런 절차를 거쳐도 문제될 것이 없다. 그러나 분석 결과에 대해 최대한 실시간에 가깝게 대응하기 위해서는 스트리밍 데이터를 신속하게 처리해야 하는 경우가 있다. 스트리밍 데이터 처리 소프트웨어는 보통 증분적으로 데이터를 분석하고 실시간 집계 및 상호연계, 필터링 또는 샘플링을 수행한다. 또한 스트림은 과거 기록 레코드에 반영되도록 저장되는 경우도 많다. 증분 처리는 레코드 단위로 할 수도 있고 일정한 시간에 걸쳐 수행할 수도 있다.  스트림 데이터를 실시간으로 분석하면 비정상적인 이벤트, 정상 값에서의 현저한 이탈, 형성 중인 추세를 감지할 수 있다. 이렇게 하면 농지가 건조해질 때 급수 장치를 켜거나, 주식 값이 목표가 아래로 떨어질 때 주식을 구매하는 등의 실시간 대응이 가능하다. 스트리밍 데이터의 소스에는 다음이 포함된다.    산업용 기기, 자동차 및 농업 기기 등에 장착된 센서  증권거래소의 주식 거래 가격 데이터  모바일 기기 위치 데이터  웹에서 발생하는 클릭  게임 상호작용  서버 로그  데이터베이스 트랜잭션    스트리밍 데이터 처리 방법  스트리밍 데이터를 처리하는 방법은 3가지다. 몇 시간에서 며칠 간격으로 수행하는 배치 처리, 실시간으로 스트림을 처리하기, 그리고 2가지를 혼합...

스트리밍 이벤트스트리밍 2022.01.12

"모델링과 실제 데이터의 결합" 디지털 트윈이 현실을 바꾸는 방식

실제 세계를 모델링하기 위해 그림, 다이어그램, CAD 모델 등 여러 기술과 툴이 오래 전부터 사용됐다. 또한, 금융 거래 시뮬레이터, 기상 예보기, 교통 패턴 모델 등 기술을 이용해 실제 세계 시스템을 모델링하고 예측하는 방법도 다양하다.   이처럼 실제 세계 시스템의 디지털 표현, 그리고 물리적 환경에서 가져온 데이터를 기반으로 결과를 시뮬레이션하는 모델을 결합한 것이 바로 디지털 트윈(digital twin)이다. 디지털 트윈을 이용하면 다양한 실제 상황을 기반으로 시스템을 검증할 수 있다. 엔지니어는 제조, 건축, 에너지, 운송, 의료, 과학을 비롯한 다양한 업종에서 디지털 트윈을 사용해 제품을 개발하고 실제 시스템을 검증한다. SF 영화 속 이야기처럼 들리겠지만 머신 러닝과 시스템 모델링, 사물인터넷(IoT) 센서, 데이터 스트리밍 플랫폼, 시뮬레이션 기술과 클라우드 인프라의 발전에 힘입어 디지털 트윈은 점점 더 확산하고 있다. 디지털 트윈과 기업 및 엔지니어링팀에서 현재 디지털 트윈을 어떻게 사용하고 있는지 살펴보자.   디지털 트윈이란 무엇인가 앤시스(Ansys)의 최고 기술 책임자인 프리스 바네르지에 따르면, 디지털 트윈은 자산, 설비, 프로세스와 같은 실제 개체의 연결된 가상 복제본이다. 개체에 장착된 센서가 데이터를 수집해 시뮬레이션된 모델(디지털 트윈)에 전송하면 해당 제품의 실제 세계 경험을 모사한다. 디지털 트윈은 단순한 복제본이 아니다. 실제 시스템과 같은 실시간 데이터 스트림을 수신한다. 스윔(Swim)의 CTO 사이먼 크로스비는 디지털 트윈의 이런 특성을 강조하면서 “디지털 트윈은 실제 세계 ‘사물’에서 오는 스트리밍 이벤트를 맥락과 함께 수신해 지속적으로 분석한 후 그 결과를 실시간으로 다른 에이전트, 애플리케이션 및 사용자 인터페이스에 전달하는 라이브 에이전트다. 이러한 디지털 트윈은 실제 세계의 현재 상태를 항상 정확히 반영한다”라고 말했다.   디지털 트윈은 어떤 유형의 문제를 해결하는...

디지털트윈 DigitalTwin 2022.01.04

커리어 로드맵 | ‘기업 성과를 이끄는 스토리텔러’ 엔터프라이즈 아키텍트

디지털 트랜스포메이션을 추진하는 기업에서 엔터프라이즈 아키텍트는 여러 측면에서 가장 중추적인 역할을 하는 IT 인력이다. 엔터프라이즈 아키텍트는 기업의 목표 달성에 필요한 기술과 변경해야 하는 프로세스를 분석/설계/계획/구현하는 데 관여한다. 기존 비즈니스 구조와 프로세스를 분석하고, 이를 바탕으로 효율성 증진이나 비즈니스 민첩성 향상, 효율성 제고 같은 엔터프라이즈 아키텍처의 목표를 설정한다.    가트너는 엔터프라이즈 아키텍처를 ‘비즈니스 결과를 기업이 추구하는 방향으로 도출하는 방법을 식별 및 분석하고, 운영에 지장을 주는 요소에 능동적이고 전사적으로 대응하는 분야’라고 정의했다. 즉, 엔터프라이즈 아키텍처는 비즈니스에 변화를 주었을 때 운영이 중단될 가능성이 있는 정책 및 프로세스에 대한 조정 방법을 제시해 비즈니스 및 IT 책임자에게 가치를 부여한다. 엔터프라이즈 아키텍트의 일반적인 역할은 IT 전략 및 계획을 기업의 비즈니스 목표와 통합하는 것, 기술 자원을 공유해 비용을 절감하고 데이터 흐름을 개선하는 것, 사이버보안 및 개인정보보호와 관련한 위험을 해결하는 것이다. 엔터프라이즈 아키텍트는 비즈니스와 아키텍처의 연관성을 이해하고, 다른 IT 및 비즈니스 인력과 소통하고 협업하는 능력을 갖추어야 한다. 또 기술에 익숙하지 않은 경영진에게 복잡한 기술 개념을 풀어서 설명해야 하므로 IT 거버넌스 및 운영에 대한 지식과 하드웨어/소프트웨어/시스템 엔지니어링에 대한 전문 지식도 보유해야 한다.    엔터프라이즈 아키텍트라는 직업을 더욱 자세히 살펴보기 위해 바이오 제약 기업 파마사이클릭스(Pharmacyclics)의 수석 엔터프라이즈 아키텍트인 앤디 왕을 인터뷰했다. 학업과 교육 왕은 1992년 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스에서 심리학 학사 학위를 취득했다. 원래는 의사가 꿈이었지만 기초 화학 수업을 듣고 난 이후 의사의 꿈을 포기했다. 그럼에도 왕은 기술직이나 비즈니스 분야에서 경력을 추구할 의향이 ...

커리어로드맵 엔터프라이즈아키텍트 2021.12.31

커리어 로드맵 | ‘연결성이 핵심’ 인프라 소프트웨어 관리자

IT 분야에 ‘인프라 소프트웨어 관리자’는 흔하지 않다. 그러나 거의 모든 비즈니스에서 소프트웨어가 중요해지고 있다는 점을 감안하면, 인프라 소프트웨어 관리자가 아주 중요한 책임과 역할을 맡은 것은 분명하다. 디지털 트랜스포메이션을 시작하는 기업이라면 인프라 소프트웨어 관리자의 역할이 더욱 중요하다. 인프라 소프트웨어는 비즈니스 거래, 내부 서비스, 인력 지원 등 기업의 일상 업무에 도움을 준다. ERP(Enterprise Resource Planning), 이메일, 데이터베이스, 방화벽 같은 보안 도구가 대표적이다. 인프라 소프트웨어 관리자가 되기 위해서는 무엇을 갖추어야 할까? 온라인 자동차 마켓플레이스 카구루스(CarGurus)에서 인프라 소프트웨어 관리자 직책을 맡은 톰 러스티에게 조언을 구했다.   학업과 교육 러스티는 어린 시절부터 기술 분야에 관심을 가졌다고 봐도 무방하다. 러스티는 “어렸을 때는 레고를 갖고 놀고 무언가 만드는 것을 좋아했다. 집에 고장이 나서 버려야 하는 물건이 있으면 분해해서 어떻게 작동하는지 살펴보곤 했다”라고 말했다. 이런 성향은 직업 선택에도 반영됐다. 러스티는 경력 전반에 걸쳐 새로운 기술과 도구를 대상으로 무언가를 만드는 업무를 맡았다. 러스티는 “문제를 해결할 때 항상 창의적이고 열린 마음으로 접근하려고 시도하며, 무언가의 작동 방식에 호기심을 가지는 편이다”라고 설명했다. 고등학교 시절 러스티는 뒤늦게 컴퓨터와 관련된 일을 하고 싶다고 생각했지만, 구체적으로 어떤 분야를 선택해야 하는지는 몰랐다. 러스티는 여러 대학 학부의 컴퓨터 과학 프로그램을 알아봤고, 많은 프로그램이 수학을 중요시한다는 것을 깨닫고는 의기소침했다. 수학이 강점이었던 적이 없었기 때문이다. 러스티는 온라인 게임에서 만나 지금껏 우정을 이어오고 있는 오랜 친구 덕분에 로체스터 공대((Rochester Institute of Technology, RIT)를 알게 됐다. RIT는 다양한 컴퓨터 관련 전공을 운영했고, 러스...

커리어로드맵 소프트웨어관리자 2021.12.30

클라우드 DW를 선택하는 방법과 주요 솔루션 13가지 비교

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)는 전사적으로 모든 역사적 데이터를 저장하는 통합 데이터베이스로 분석에 최적화돼 있다. 최근, 데이터 웨어하우스를 구축하는 기업은 온프레미스보다 클라우드에 데이터 웨어하우스를 구축하는 경우가 많다. 또한, 전통적인 데이터 웨어하우스 대신 쿼리를 지원하는 데이터 레이크를 활용한다. 이밖에 역사적 데이터와 스트리밍 라이브 데이터의 결합 여부도 EDW 프로젝트에서 중요한 결정 사항이다.   데이터 웨어하우스(Data warehouse)는 일반적으로 역사적 데이터를 저장하기 위해 2개 이상의 데이터 소스로 만든 분석(관계형) 데이터베이스다. 페타바이트급까지 크기가 커지기도 한다. 데이터 웨어하우스는 복잡한 쿼리를 실행시키고 보고서를 생성하는 상당한 컴퓨팅 및 메모리 리소스를 갖춘 경우가 많으며, 종종 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템과 머신러닝의 데이터 소스 기능을 한다. 트랜잭션 운영 데이터베이스의 쓰기 처리량 요건은 생성할 수 있는 인덱스의 종류와 수를 제한한다(인덱스가 많을 수록 추가되는 레코드당 쓰기와 업데이트가 많아지며 경합이 증가할 수 있음). 이로 인해 운영 데이터베이스에 대한 분석 쿼리가 느려진다. 데이터를 데이터 웨어하우스로 내보낸 후, 별개 OLTP(Online Transaction Processing) 데이터베이스의 쓰기 성능에 영향을 주지 않고 상당히 좋은 분석 쿼리 성능으로 데이터 웨어하우스에서 필요한 모든 것을 인덱스 처리할 수 있다. 데이터 마트에는 특정 비즈니스 라인을 대상으로 한 데이터가 포함돼 있다. 데이터 마트는 데이터 웨어하우스에 종속적일 수도, (운영 데이터베이스나 외부 소스에서 가져오는 형태로) 독립적일 수도 있다. 또는 둘이 혼합될 수도 있다. 자체 형식으로 데이터 파일을 저장하는 데이터 레이크는 ‘읽기 스키마(Schema on read)’다. 레이크에서 데이터를 읽는 애플리케이션은 데이터에 독자적인 유형과 관계를 적용해야 한다는 의미이다. 반면 전통적인 데이터 웨어...

클라우드데이터웨어하우스 데이터웨어하우스 2021.12.30

커리어 로드맵 | 네트워크 설계자 “경험의 다양성이 곧 경쟁력”

현재 IT 분야에서 네트워크 설계자만큼 각광받는 직업도 드물다.   네트워크 설계자는 기업 내부와 외부 간에 연결을 유지하는 커뮤니케이션 인프라와 인터넷 연결, WAN, LAN과 같은 컴퓨터 네트워크 설계 및 구축, 유지관리를 담당한다. 최신 네트워크 장비와 소프트웨어 기술, 이들 구성요소의 통합, 네트워킹 프로토콜, 그리고 기업 네트워크에 영향을 줄 수 있는 사이버보안에 대한 지식을 갖춰야한다. 또한, 비즈니스 담당자가 이해할 수 있는 언어로 기술 용어와 표현을 바꿀 수 있는 능력도 요구된다. 모바일 장치와 앱, 엣지 컴퓨팅, 사물 인터넷 사용이 늘면서, 최근 몇 년간 네트워크 설계자의 역할이 훨씬 더 복잡해졌으며, 기업의 성공에도 중요해졌다. 미국 노동통계국에 따르면, 기업이 IT 네트워크를 확장하면서 컴퓨터 네트워크 설계자에 대한 수요는 계속 증가할 전망이다. 이런 네트워크를 설계 및 구축하고, 기존 네트워크를 업그레이드하는 프로젝트들이 이 직종에 새로운 기회를 제시할 것이다. 한편으로는 클라우드 컴퓨팅이 지속적으로 도입되면서 네트워크 설계자에 대한 수요가 감소할 가능성도 있다. 미국 노동통계국은 “기업은 이제 더 이상 내부 네트워크를 설계하고 구축할 필요가 없을 것이다. 클라우드 서비스 업체가 이런 일을 담당하게 될 것이다”라고 설명했다. 클라우드 서비스 업체에 소속된 설계자는 2곳 이상의 기업 네트워크를 다룰 수 있어, 이들 서비스 업체는 기업 고객의 수에 맞춰 네트워크 설계자를 고용할 필요가 없다. 그럼에도 불구하고, 네트워크 설계자는 하이브리드 클라우드 환경 최적화를 추구하는 기업의 IT 전략에 핵심 주역이 될 것이다. 그렇다면 어떻게 하면 네트워크 설계자가 될 수 있을까? 필자는 이에 대한 답을 찾기 위해 MSC 크루즈 매니지먼트 영국지사(MSC Cruises Management Ltd, UK) 수석 네트워크 설계자인 스테파노 패리스를 인터뷰했다.   교육 패리스는 이탈리아 칼리아리 소재 한 공과 대학에 입...

네트워크 설계자 2021.12.29

커리어 로드맵 | 머신러닝 엔지니어 "자동화와 체계화 및 패턴 연구 필수"

인공지능의 한 갈래인 머신러닝은 시스템이 패턴과 추론에 의존해 작업을 수행하는 데 사용되는 알고리즘 및 통계 모델과 관련이 있다. 현재 IT 채용 시장에서 가장 수요가 많은 직종 중 하나로 꼽히기도 한다.   따라서 머신러닝 엔지니어가 유망한 것은 당연하다. 온라인 교육 플랫폼인 스터디닷컴(Study.com)에 따르면, 머신러닝 엔지니어는 구체적인 명령 없이 학습하고 지식을 적용할 수 있는 기계와 시스템을 개발하는 정교한 프로그래머이다. 머신러닝 엔지니어는 특정 작업을 수행할 수 있도록 기계를 프로그래밍하는 것을 넘어, 명령하지 않아도 기계가 알아서 작업을 수행할 수 있는 프로그램을 개발한다. 이들 엔지니어는 주로 자율주행 자동차 개발이나 특정 개인의 관심사를 파악할 수 있는 프로그램 서비스 부문에 종사한다. 스터디닷컴에 따르면, 머신러닝 엔지니어는 맞춤형 뉴스피드에서 웹 검색에 이르기까지, 많은 개인의 일상과 기술 활용 방식에 크게 기여한다.   머신러닝 엔지니어 직무 역량 머신러닝 엔지니어에게 필요한 직무 역량은 C++나 자바와 같은 특정 언어에 대한 지식을 비롯해 컴퓨터 프로그래밍과 수학, 데이터 분석 및 마이닝, 클라우드 애플리케이션에 대한 지식, 커뮤니케이션 능력이다. 커리어 전문 소셜 네트워크 사이트인 링크드인(LinkedIn)은 머신러닝 엔지니어를 2019년 가장 유망한 직업 15위로 꼽았다. 높은 연봉과 많은 일자리, 연간 성장률과 같은 요소를 평가 기준으로 삼았으며, 커리어 전망이 가장 좋은 직업을 선정하기 위해 수백만 명의 회원 프로필과 채용 공고, 연봉 등의 데이터를 결합했다. 취업 사이트인 인디드(Indeed) 역시 상위 10대 AI 직업에 머신러닝 엔지니어가 포함된다고 밝혔다. 인디드 애널리틱스 팀은 2018~2019년에 직무 기술서에 인공지능, 머신러닝 등의 키워드가 가장 많은 비율로 포함된 직종 10가지를 파악했다. 머신러닝 엔지니어는 2018년과 2019년에 인디드가 선정한 연봉이 가장 높은 직업으로...

머신러닝 엔지니어 2021.12.29

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