2017.03.03

변화와 격변을 맞이한 2017년의 핵심 IT 패러다임 5가지

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Milan Shetti | HPE


IT 조직은 클라우드를 활용하는데 훨씬 더 정교해져야만 하고, 원격지 데이터 센터를 더욱 영리하게 배포해야 하며, 더 정밀하게 위험을 평가해야 합니다.

클라우드, 분석, 엣지 컴퓨팅(Edge Computing), 그리고 새로운 스토리지 기술을 언급하는 2017년 예측은 넘쳐납니다. 여기에 5가지 핵심 영역에서 의욕적으로 시작하는 방법에 대한 몇 가지 날카로운 조언을 더해봅니다.

1. ‘온 프레미스(On-premises) vs. 오프 프레미스(Off-premises)’는 더 이상 적용되지 않습니다
“온 프레미스 vs. 오프 프레미스”에 대한 지나치게 단순화한 이분법적 논쟁은 끝났습니다. 정답은 “둘 다”입니다. 미래는 하이브리드 세상이 될 것입니다. 클라우드의 민첩성이란 장점이 너무도 강력해서 거의 모든 엔터프라이즈가 비록 협업이나 고객 관계 관리(CRM: Customer Relationship Management)처럼 SaaS(Software-as-a-Service)에 “국한” 되기는 하지만, 일부 애플리케이션이나 데이터를 사외에서 호스팅 할 것입니다. IT 구매자를 대상으로 한 451 리서치의 최신 “엔터프라이즈의 소리: 클라우드 전환” 설문에 따르면 모든 엔터프라이즈 워크로드 중 41%가 어떤 형태로든 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드에서 구동하고 있으며, 이 수치는 2018년 중반에는 60%로 높아질 것으로 나타났습니다.

2017년에 물어야 할 질문은 구체적으로 어떤 애플리케이션과 데이터를 온 프레미스 또는 특정 클라우드 플랫폼상에서 호스팅 할 것인지, 그리고 모바일과 소셜 같은 분야에서의 신규 필요사항 충족을 위한 신속한 애플리케이션 배포를 위해 어떻게 하면 소프트웨어 정의 인프라와 자동화를 가장 잘 사용할 수 있을지입니다. 이런 목표를 달성하기 위해서는 명확한 운영 프로세스와 인프라 요구조건 세트가 필수적입니다.

“무엇을 어디에 호스팅 할 것인가’라는 질문에 대한 답을 하기 위해서는 자사 데이터, 성능과 보안 필요사항, 그리고 경쟁 클라우드 공급업체의 능력에 대한 워크로드 별 이해를 바탕으로 자사의(또는 서드파티를 활용한) 방법론을 개발할 수 있습니다. 이런 준비 작업 없이는, 성능 문제뿐 아니라 예상치 못한 클라우드 비용으로부터 가격 충격을 받을 수 있는 위험이 있습니다.

컨테이너가 제공하는 경량급 가상화 같은 새로운 접근방식의 전문가는 가장 혁신적 조직이가 될 것입니다. 전체 운영 체제 대신 애플리케이션만을 캡슐화함으로써, 컨테이너는 “실험적인” 애플리케이션 배포에 대한 비용, 시간, 그리고 복잡성을 줄입니다.

필요에 따라 신속하게 자원을 스핀 업(Spin Up, 그리고 스핀 다운(Spin Down))하기 위해 자동화와 스크립트를 이용하는 소프트웨어 정의 인프라로 조직은 고가의 고정 인프라에 대한 지불을 하지 않고도 신속하게 혁신하고, 신속하게 실패하며, 애플리케이션을 개량할 수 있습니다.

온 프레미스 인프라를 퍼블릭 클라우드 옵션만큼 유연하고, 탄력적이며, 운영비 친화적으로 만들기 위해서는 전통적인 구매 주기와 조달 프로세스를 조정해서, 온 프레미스 인프라에 대한 새로운 재무 모델을 구현하는 것까지 논의도 확장돼야 할 것입니다. 이런 서비스는 고객들이 성능, 보안, 통제, 또는 다른 이유로 계속 내부에 두기로 한 인프라에 대해서 클라우드 같은 비용 절감을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 엣지 컴퓨팅이 데이터 센터를 개조할 것입니다
모바일 기기들이 최종 사용자 컴퓨팅을 개조한 것만큼, 원격 IT와 IoT(internet of Things) 애플리케이션들의 부상은 데이터 센터의 경계를 기업 네트워크 경계 이상으로 확장할 것입니다. 성능과 실시간으로 변화하는 상황에 대응할 필요가 그 이유입니다.

정체 완화를 위해 교통 신호 변경을 유발하는 수백 대의 차량으로부터의 위치 데이터, 또는 고장 가능성을 알리기 위해 기관차의 센서로부터 들어오는 성능 데이터를 떠올려보십시오. 각각의 경우, 중앙 사이트에서 처리되기를 기다리기보다는, 데이터가 생성된 네트워크 엣지(Edge: 경계)에서의 데이터 수집과 분석은 디지털 속도로 조치를 촉발할 수 있는 유일한 방법입니다.

그린 하우스 데이터의 설문에 응답한 IT 전문가 세 명 중 거의 두 사람이 엣지 데이터 센터를 이미 보유하고 있거나 향후 12개월 안에 배포할 계획을 세우고 있었습니다. 더 중앙집중적인 데이터 스토리지와 분석 기능을 중심으로 인프라를 구축한 조직은 자사 아키텍처와 프로세스에 대해서 충분히 생각해볼 필요가 있습니다. 물론 엣지에서 필요한 서버 유형, 스토리지, 네트워크 인프라 대 백본(Core), 엣지 기기들의 관리, 그리고 분석과 엣지로부터 백본으로의 데이터 이동을 포함합니다.

3. 보안은 그 어느 때보다 중요해집니다
디지털 조직에서는 흔히 IT 자체가 비즈니스이거나, 최소한 고객이 바라보는 얼굴입니다. 실행 중인 애플리케이션, 서비스 그리고 데이터의 크기, 규모와 다양성 때문에, IT 인프라에 대한 위협은 엔터프라이즈 전체를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 2017년에 조직들은 취약점을 제대로 규명하고 줄일 수 있는 유일한 방법은 위험 관리를 IT에 대한 모든 대화의 초기 단계 또는 필수적인 부분으로 만드는 것임을 배울 것입니다.

겉보기에도 끊임없이 이어지는 유출이 보안을 무대 중심에 계속 세워 두겠지만, 현명한 IT 리더는 해커를 넘어서 애플리케이션이나 데이터를 위험에 빠뜨릴 수 있는 모든 것을 생각할 것입니다. 여기에는 데이터 보호와 비즈니스에 매우 중요한 애플리케이션의 고가용성 요구조건들이 포함됩니다.

더 많은 워크로드가 클라우드로 이동해감에 따라, 조직은 클라우드 공급업체로부터 이용 가능한 보안과 전반적인 위험 관리 수준이 계속해서 개선되고 있어서 자신감을 얻을 수 있습니다. 그렇지만, 조직은 소유한 인프라에 대해서 책임을 져야 하고, 특정한 환경(클라우드, 온 프레미스, 또는 하이브리드)이 특정 애플리케이션이나 데이터 세트의 필요사항을 충족시키는지 평가해야 합니다.

모든 위험 분야에서, 모든 애플리케이션과 워크로드의 구체적인 필요사항에 대한 매우 정교하고 정확한 평가를 수행하는 베스트 프랙티스를 따르십시오. 그다음에는 고객들에게 보안을 비롯한 다른 분야에 대한 정확한 제어 기능을 제공하기 위해 어떤 API를 제공하고 있는지 그리고 부가 성능 또는 위험 관리 기능에 대한 비용을 포함해서, 모든 클라우드 공급업체의 위험 경감 수준을 이해하기 위해 같은 세부적인 접근방식을 택하십시오.

4. 플래시의 다음 물결은 새로운 문제를 해결합니다
플래시(Flash)는 극한의 성능이 필요한 애플리케이션에 대해서 가장 먼저 사용되었으며 플래시의 더 높은 가격을 정당화하기에 충분할 정도로 중요했습니다. 제2의 플래시 물결은 주류 앱에 대해서도 사용하기에 충분할 만큼 저렴했다. 우리는 이제 제3의 물결의 정점에 서 있습니다. NVMe(Non-Volatile Memory Express: NVM 익스프레스 또는 비활성 메모리 익스프레스)의 부상과 예기치 못한 차세대 스토리지급 메모리(SCM: Storage-class Memory)의 출하로, 고객들은 새로운 문제를 해결하기 위해 플래시를 사용할 수 있을 것입니다.

NVMe는 낮은 비용 가격과 빠른 속도 같은 RAM의 장점과 시스템에 대한 전원이 꺼지거나 시스템이 리부트되어도 데이터를 지속해서 저장하는 능력을 겸비하고 있습니다. 한 가지 단기적 이점으로는 성능 향상을 위한 “인메모리(In-memory)” 사용이 있습니다. 데이터베이스의 전통적인 틈새시장을 벗어나면 네트워크 엣지에서의 빅데이터 분석, 그리고 심지어는 눈을 뗄 수 없는 새로운 고객 서비스를 주도하기 위한 인공 지능(AI: Artificial Intelligence) 같은 다른 애플리케이션으로 확장하게 됩니다.

플래시는 서버의 내장 스토리지에 가장 빨리 채택될 것으로 보입니다. 이는 SATA 스토리지 인터페이스에 의해 성능이 제한되었던 솔리드 스테이트 스토리지보다 훨씬 더 나은 성능을 가져올 것입니다. 이미 가장 빨리 성장하고 있는 세분 시장인 올-플래시 어레이에 대한 NVMe의 본격적인 도입은 프론트엔드와 백엔드 스토리지 패브릭에 대한 NVMe의 확대 지원이 필요해집니다.

2017년에는 지속성 메모리(Persistent Memory)를 인식하는 파일 시스템, 스토리지급 메모리에 대한 운영 체제의 지원, 그리고 DRAM과 더 새로운 스토리지급 메모리를 모두 사용할 수 있도록 설계된 메모리 같은 다른 관련 생태계 구성요소들에 대한 진척도 기대할 만합니다. 또한, 애플리케이션 차원의 입출력 작업 없이 운영체제가 데이터를 쓸 수 있으므로 데이터 저장 속도를 제고하는 메모리 차원의 제로 복사(zero-copy) 기능에 대한 마이크로소프트 같은 공급업체들의 지원도 기대하십시오. 마이크로소프트는 윈도우에 제로 복사 액세스를 제공하는 스토리지급 메모리 지원을 추가하는 작업을 하고 있습니다. 그렇지만, 새로운 유형의 드라이버가 필요하고 암호화와 압축 같은 일부 기능이 없어질 것에 유의해야 합니다.

5. 빅데이터가 발전 속도에 주목하십시오
빅데이터–매우 많은 볼륨, 다양성, 그리고 입출력 속도(Velocity)를 갖는 데이터의 분석–는 혁신적인 비즈니스 통찰력을 주도했어야 했습니다. IoT(Internet of Thins) 상의 기기, 고객, 공급망, 그리고 내부 IT 네트워크에서 들어온 정보를 활용하는 새로운 분석 기능의 정점에 서 있기 때문에, 아직도 그렇게 할 수 있고, 또 그렇게 할 것입니다. 빅데이터 분석은 자연어 질의에 실시간 머신 러닝 답변을 제공하는 진정한 AI의 선구자이기도 합니다.

그렇지만, 빅데이터의 달콤한 시기는 지났습니다. 결과 유형이 너무나 적기 때문에 여전히 의심을 거두지 않는 기업이 많습니다. 횡재를 바라는 마음으로 일회성 빅데이터 실험의 유혹에 빠졌다면 멈춰야 합니다. 가장 성공적인 기업들은 분석을 초기의 데이터 검색에서 비즈니스 운영, 애플리케이션, 기기에 예측 분석을 내장하는 것으로 산업화 할 것입니다. 여기에는 데이터 수집, 관리, 통합, 그리고 데이터 품질을 위해 빅데이터 플랫폼과 인프라를 신속하고 비용 효율적으로 스핀 업/다운할 수 있는 능력이 포함됩니다.

운영 최적화(Operational Excellence)로 이동하십시오
2017년에 성공 (또는 생존조차)은 디지털 속도로의 이동이 필요해집니다. 이는 비용과 위험은 최소화하는 동시에 비즈니스 통찰을 주도하고, 데이터의 장벽을 넘어 IT를 확장한다는 것을 의미합니다. IT 조직은 클라우드를 활용하는데 훨씬 더 정교해져야만 하고, 원격지 데이터 센터를 더욱 영리하게 배포해야 하며, 위험 평가에 있어서는 훨씬 더 정밀해져야만 합니다. IT 조직은 NVMe와 차세대 스토리지급 메모리 같은 신 기술을 효과적으로도 사용해야만 하며, 빅데이터를 희망을 주는 실험을 넘어서 유효성이 증명된 준영 최적화로 이동시켜야 할 것입니다.

벅찬 목록처럼 보일 수도 있지만, 시간은 흘러가고 있으며 경쟁사는 이런 필수 우선 사항을 열심히 해결하려고 노력하고 있습니다. 여러분의 조직은 어떻습니까? 

2017.03.03

변화와 격변을 맞이한 2017년의 핵심 IT 패러다임 5가지

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IT 조직은 클라우드를 활용하는데 훨씬 더 정교해져야만 하고, 원격지 데이터 센터를 더욱 영리하게 배포해야 하며, 더 정밀하게 위험을 평가해야 합니다.

클라우드, 분석, 엣지 컴퓨팅(Edge Computing), 그리고 새로운 스토리지 기술을 언급하는 2017년 예측은 넘쳐납니다. 여기에 5가지 핵심 영역에서 의욕적으로 시작하는 방법에 대한 몇 가지 날카로운 조언을 더해봅니다.

1. ‘온 프레미스(On-premises) vs. 오프 프레미스(Off-premises)’는 더 이상 적용되지 않습니다
“온 프레미스 vs. 오프 프레미스”에 대한 지나치게 단순화한 이분법적 논쟁은 끝났습니다. 정답은 “둘 다”입니다. 미래는 하이브리드 세상이 될 것입니다. 클라우드의 민첩성이란 장점이 너무도 강력해서 거의 모든 엔터프라이즈가 비록 협업이나 고객 관계 관리(CRM: Customer Relationship Management)처럼 SaaS(Software-as-a-Service)에 “국한” 되기는 하지만, 일부 애플리케이션이나 데이터를 사외에서 호스팅 할 것입니다. IT 구매자를 대상으로 한 451 리서치의 최신 “엔터프라이즈의 소리: 클라우드 전환” 설문에 따르면 모든 엔터프라이즈 워크로드 중 41%가 어떤 형태로든 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드에서 구동하고 있으며, 이 수치는 2018년 중반에는 60%로 높아질 것으로 나타났습니다.

2017년에 물어야 할 질문은 구체적으로 어떤 애플리케이션과 데이터를 온 프레미스 또는 특정 클라우드 플랫폼상에서 호스팅 할 것인지, 그리고 모바일과 소셜 같은 분야에서의 신규 필요사항 충족을 위한 신속한 애플리케이션 배포를 위해 어떻게 하면 소프트웨어 정의 인프라와 자동화를 가장 잘 사용할 수 있을지입니다. 이런 목표를 달성하기 위해서는 명확한 운영 프로세스와 인프라 요구조건 세트가 필수적입니다.

“무엇을 어디에 호스팅 할 것인가’라는 질문에 대한 답을 하기 위해서는 자사 데이터, 성능과 보안 필요사항, 그리고 경쟁 클라우드 공급업체의 능력에 대한 워크로드 별 이해를 바탕으로 자사의(또는 서드파티를 활용한) 방법론을 개발할 수 있습니다. 이런 준비 작업 없이는, 성능 문제뿐 아니라 예상치 못한 클라우드 비용으로부터 가격 충격을 받을 수 있는 위험이 있습니다.

컨테이너가 제공하는 경량급 가상화 같은 새로운 접근방식의 전문가는 가장 혁신적 조직이가 될 것입니다. 전체 운영 체제 대신 애플리케이션만을 캡슐화함으로써, 컨테이너는 “실험적인” 애플리케이션 배포에 대한 비용, 시간, 그리고 복잡성을 줄입니다.

필요에 따라 신속하게 자원을 스핀 업(Spin Up, 그리고 스핀 다운(Spin Down))하기 위해 자동화와 스크립트를 이용하는 소프트웨어 정의 인프라로 조직은 고가의 고정 인프라에 대한 지불을 하지 않고도 신속하게 혁신하고, 신속하게 실패하며, 애플리케이션을 개량할 수 있습니다.

온 프레미스 인프라를 퍼블릭 클라우드 옵션만큼 유연하고, 탄력적이며, 운영비 친화적으로 만들기 위해서는 전통적인 구매 주기와 조달 프로세스를 조정해서, 온 프레미스 인프라에 대한 새로운 재무 모델을 구현하는 것까지 논의도 확장돼야 할 것입니다. 이런 서비스는 고객들이 성능, 보안, 통제, 또는 다른 이유로 계속 내부에 두기로 한 인프라에 대해서 클라우드 같은 비용 절감을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 엣지 컴퓨팅이 데이터 센터를 개조할 것입니다
모바일 기기들이 최종 사용자 컴퓨팅을 개조한 것만큼, 원격 IT와 IoT(internet of Things) 애플리케이션들의 부상은 데이터 센터의 경계를 기업 네트워크 경계 이상으로 확장할 것입니다. 성능과 실시간으로 변화하는 상황에 대응할 필요가 그 이유입니다.

정체 완화를 위해 교통 신호 변경을 유발하는 수백 대의 차량으로부터의 위치 데이터, 또는 고장 가능성을 알리기 위해 기관차의 센서로부터 들어오는 성능 데이터를 떠올려보십시오. 각각의 경우, 중앙 사이트에서 처리되기를 기다리기보다는, 데이터가 생성된 네트워크 엣지(Edge: 경계)에서의 데이터 수집과 분석은 디지털 속도로 조치를 촉발할 수 있는 유일한 방법입니다.

그린 하우스 데이터의 설문에 응답한 IT 전문가 세 명 중 거의 두 사람이 엣지 데이터 센터를 이미 보유하고 있거나 향후 12개월 안에 배포할 계획을 세우고 있었습니다. 더 중앙집중적인 데이터 스토리지와 분석 기능을 중심으로 인프라를 구축한 조직은 자사 아키텍처와 프로세스에 대해서 충분히 생각해볼 필요가 있습니다. 물론 엣지에서 필요한 서버 유형, 스토리지, 네트워크 인프라 대 백본(Core), 엣지 기기들의 관리, 그리고 분석과 엣지로부터 백본으로의 데이터 이동을 포함합니다.

3. 보안은 그 어느 때보다 중요해집니다
디지털 조직에서는 흔히 IT 자체가 비즈니스이거나, 최소한 고객이 바라보는 얼굴입니다. 실행 중인 애플리케이션, 서비스 그리고 데이터의 크기, 규모와 다양성 때문에, IT 인프라에 대한 위협은 엔터프라이즈 전체를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 2017년에 조직들은 취약점을 제대로 규명하고 줄일 수 있는 유일한 방법은 위험 관리를 IT에 대한 모든 대화의 초기 단계 또는 필수적인 부분으로 만드는 것임을 배울 것입니다.

겉보기에도 끊임없이 이어지는 유출이 보안을 무대 중심에 계속 세워 두겠지만, 현명한 IT 리더는 해커를 넘어서 애플리케이션이나 데이터를 위험에 빠뜨릴 수 있는 모든 것을 생각할 것입니다. 여기에는 데이터 보호와 비즈니스에 매우 중요한 애플리케이션의 고가용성 요구조건들이 포함됩니다.

더 많은 워크로드가 클라우드로 이동해감에 따라, 조직은 클라우드 공급업체로부터 이용 가능한 보안과 전반적인 위험 관리 수준이 계속해서 개선되고 있어서 자신감을 얻을 수 있습니다. 그렇지만, 조직은 소유한 인프라에 대해서 책임을 져야 하고, 특정한 환경(클라우드, 온 프레미스, 또는 하이브리드)이 특정 애플리케이션이나 데이터 세트의 필요사항을 충족시키는지 평가해야 합니다.

모든 위험 분야에서, 모든 애플리케이션과 워크로드의 구체적인 필요사항에 대한 매우 정교하고 정확한 평가를 수행하는 베스트 프랙티스를 따르십시오. 그다음에는 고객들에게 보안을 비롯한 다른 분야에 대한 정확한 제어 기능을 제공하기 위해 어떤 API를 제공하고 있는지 그리고 부가 성능 또는 위험 관리 기능에 대한 비용을 포함해서, 모든 클라우드 공급업체의 위험 경감 수준을 이해하기 위해 같은 세부적인 접근방식을 택하십시오.

4. 플래시의 다음 물결은 새로운 문제를 해결합니다
플래시(Flash)는 극한의 성능이 필요한 애플리케이션에 대해서 가장 먼저 사용되었으며 플래시의 더 높은 가격을 정당화하기에 충분할 정도로 중요했습니다. 제2의 플래시 물결은 주류 앱에 대해서도 사용하기에 충분할 만큼 저렴했다. 우리는 이제 제3의 물결의 정점에 서 있습니다. NVMe(Non-Volatile Memory Express: NVM 익스프레스 또는 비활성 메모리 익스프레스)의 부상과 예기치 못한 차세대 스토리지급 메모리(SCM: Storage-class Memory)의 출하로, 고객들은 새로운 문제를 해결하기 위해 플래시를 사용할 수 있을 것입니다.

NVMe는 낮은 비용 가격과 빠른 속도 같은 RAM의 장점과 시스템에 대한 전원이 꺼지거나 시스템이 리부트되어도 데이터를 지속해서 저장하는 능력을 겸비하고 있습니다. 한 가지 단기적 이점으로는 성능 향상을 위한 “인메모리(In-memory)” 사용이 있습니다. 데이터베이스의 전통적인 틈새시장을 벗어나면 네트워크 엣지에서의 빅데이터 분석, 그리고 심지어는 눈을 뗄 수 없는 새로운 고객 서비스를 주도하기 위한 인공 지능(AI: Artificial Intelligence) 같은 다른 애플리케이션으로 확장하게 됩니다.

플래시는 서버의 내장 스토리지에 가장 빨리 채택될 것으로 보입니다. 이는 SATA 스토리지 인터페이스에 의해 성능이 제한되었던 솔리드 스테이트 스토리지보다 훨씬 더 나은 성능을 가져올 것입니다. 이미 가장 빨리 성장하고 있는 세분 시장인 올-플래시 어레이에 대한 NVMe의 본격적인 도입은 프론트엔드와 백엔드 스토리지 패브릭에 대한 NVMe의 확대 지원이 필요해집니다.

2017년에는 지속성 메모리(Persistent Memory)를 인식하는 파일 시스템, 스토리지급 메모리에 대한 운영 체제의 지원, 그리고 DRAM과 더 새로운 스토리지급 메모리를 모두 사용할 수 있도록 설계된 메모리 같은 다른 관련 생태계 구성요소들에 대한 진척도 기대할 만합니다. 또한, 애플리케이션 차원의 입출력 작업 없이 운영체제가 데이터를 쓸 수 있으므로 데이터 저장 속도를 제고하는 메모리 차원의 제로 복사(zero-copy) 기능에 대한 마이크로소프트 같은 공급업체들의 지원도 기대하십시오. 마이크로소프트는 윈도우에 제로 복사 액세스를 제공하는 스토리지급 메모리 지원을 추가하는 작업을 하고 있습니다. 그렇지만, 새로운 유형의 드라이버가 필요하고 암호화와 압축 같은 일부 기능이 없어질 것에 유의해야 합니다.

5. 빅데이터가 발전 속도에 주목하십시오
빅데이터–매우 많은 볼륨, 다양성, 그리고 입출력 속도(Velocity)를 갖는 데이터의 분석–는 혁신적인 비즈니스 통찰력을 주도했어야 했습니다. IoT(Internet of Thins) 상의 기기, 고객, 공급망, 그리고 내부 IT 네트워크에서 들어온 정보를 활용하는 새로운 분석 기능의 정점에 서 있기 때문에, 아직도 그렇게 할 수 있고, 또 그렇게 할 것입니다. 빅데이터 분석은 자연어 질의에 실시간 머신 러닝 답변을 제공하는 진정한 AI의 선구자이기도 합니다.

그렇지만, 빅데이터의 달콤한 시기는 지났습니다. 결과 유형이 너무나 적기 때문에 여전히 의심을 거두지 않는 기업이 많습니다. 횡재를 바라는 마음으로 일회성 빅데이터 실험의 유혹에 빠졌다면 멈춰야 합니다. 가장 성공적인 기업들은 분석을 초기의 데이터 검색에서 비즈니스 운영, 애플리케이션, 기기에 예측 분석을 내장하는 것으로 산업화 할 것입니다. 여기에는 데이터 수집, 관리, 통합, 그리고 데이터 품질을 위해 빅데이터 플랫폼과 인프라를 신속하고 비용 효율적으로 스핀 업/다운할 수 있는 능력이 포함됩니다.

운영 최적화(Operational Excellence)로 이동하십시오
2017년에 성공 (또는 생존조차)은 디지털 속도로의 이동이 필요해집니다. 이는 비용과 위험은 최소화하는 동시에 비즈니스 통찰을 주도하고, 데이터의 장벽을 넘어 IT를 확장한다는 것을 의미합니다. IT 조직은 클라우드를 활용하는데 훨씬 더 정교해져야만 하고, 원격지 데이터 센터를 더욱 영리하게 배포해야 하며, 위험 평가에 있어서는 훨씬 더 정밀해져야만 합니다. IT 조직은 NVMe와 차세대 스토리지급 메모리 같은 신 기술을 효과적으로도 사용해야만 하며, 빅데이터를 희망을 주는 실험을 넘어서 유효성이 증명된 준영 최적화로 이동시켜야 할 것입니다.

벅찬 목록처럼 보일 수도 있지만, 시간은 흘러가고 있으며 경쟁사는 이런 필수 우선 사항을 열심히 해결하려고 노력하고 있습니다. 여러분의 조직은 어떻습니까? 

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