테크놀로지 리더를 위한 전문 도서관
테크라이브러리 검색
전체보기
아이폰
클라우드
빅데이터
보안
소셜미디어
오피스/협업
머신러닝과 딥러닝에 대한 열기가 뜨겁게 달아오르고 있다. 그러나 아직 관련 기술이 초기여서 다양한 프레임워크가 난립하고 있다. 이 영역에 처음 발을 내딛는 사람에게는 어떤 프레임워크를 선택할 것인지부터 혼란스럽다. 여기 현재 가장 주목받고 있는 딥러닝/머신러닝 프레임워크 6종을 모아 비교 분석했다. 카페(Caffe)와 마이크로소프트 인지 툴킷(CNTK...
5일 전
지난 10여 년동안 각 분야의 IT는 급속도로 발전을 거듭해왔다. 모바일을 위시한 클라우드, 빅데이터, 인공지능, SNS, 무인자동차, 3D 프린팅, 그리고 사물인터넷에 이르는 파괴적인 기술은 전산업군뿐만 아니라 사람의 삶과 행동 양식, 나아가 사회마저 변화시켰다. 이런 거대한 흐름을 한 단어로 나타내려는 시도는 줄곧 이뤄져왔다. 디지털 트랜스포메이션, 인...
2017.03.17
최근 기업 IT 인프라의 변화는 사실상 ‘속도’에 맞춰져 있다. 더 빠르게 애플리케이션을 만들어 시장에 대응할 수 있는 기술과 방법론에 대한 요구가 커지고 있다. 반면 현실은 이런 기대와 크게 미치지 못한다. 비표준 기술이 복잡하게 얽혀 느려진 레거시 시스템과 벤더 종속, 예산의 압박까지 운신의 폭은 오히려 좁아지고 있다. 이런 ...
2017.02.20
소스코드를 저장, 공유하는 리포지토리가 소프트웨어 개발의 필수 툴로 부상하고 있다. 특히 오픈소스 리포지토리 서비스인 ‘깃허브’는 개인 개발자부터 중소기업, 대기업까지 거의 모든 개발 조직의 주목을 받고 있다. 깃허브를 도입한 한 대기업은 오랜 병폐 중 하나인 관료주의를 몰아내고 혁신을 이뤘다고 평가하기도 했다. 개발자가 사랑하는...
2017.01.11
많은 기업이 클라우드로 이동하고 있다. 빅데이터 또한 클라우드 시대를 대비한 전환 움직임이 활발하다. 빅데이터의 대표격인 하둡은 사실 설계 당시 클라우드를 고려하지 않았다. 빅데이터 선도업체인 클라우데라는 하둡의 클라우드 전략을 제시하면서 클라우드 시대에 동참했다. 하둡이 클라우드로 가는 이유는 무엇일까? 하둡의 클라우드 전환 전략과 클라우데라의 클라우드 ...
2016.10.20
빠르게 변화하는 비즈니스 환경 속에서 기업은 수많은 업무를 적절히 인식하고 관리해야 한다. 그렇다면 업무가 변화하고 사람이 변화하고 비즈니스 환경이 변화하는 가운데, 어떻게 하면 효과적으로 지식을 창조하고 공유할 수 있는 협업 환경을 만들 수 있을까? 미래로 시스템 신철민 프로세스 혁신 팀장이 아틀라시안 JIRA를 도입하고 활용하면서 체득한 노하우를 공유했...
데이터 레이크(data lakes)란 대용량의 데이터들을 억지로 통합해 단일 형식으로 만드는 대신, 그대로 원래 형식으로 저장했다가 나중에 쉽게 분석할 수 있도록 하는 대규모 데이터 저장소를 의미한다. 데이터 레이크는 정형 데이터만 저장하는 기존 데이터웨어하우스와 비교하는 경우가 많지만 이 둘은 쓰이는 목적과 용도가 다르다는 것이 전문가들의 설명이다. 이 ...
2016.04.27
현재 개발자 커뮤니티에서 가장 핫한 언어가 스위프트다. 2014년 출시된 이후 1년 만에 프로그래밍 언어 순위 20위권에 안착했다. 구글의 ‘고’ 언어가 4년 걸린 것과 비교하면 그 성장세를 짐작할 수 있다. 특히 최근 오픈소스로의 전환은 스위프트에 새로운 날개를 달아줄 것으로 기대된다. 최신 스위프트 2 버전을 중심으로 주요 특징과 ...
2016.02.18
현재 사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 너무 과장됐다. 하지만 IoT 시대가 도래한다는 점은 모든 이들이 인정하는 사실이다. 기업들은 IoT에서 쏟아져 나오는 데이터 속에 파묻힐 수 밖에 없으며, 이를 극복, 활용하지 않고서는 비즈니스 생존을 얘기할 수 없다. 빅데이터 분석이나 IoT 데이터를 활용한다는 것은 무척 어려운 과제일 수 ...
2016.01.13
애플리케이션 성능 관리 솔루션 시장이 전문가들의 예상을 뒤엎고 꾸준히 성장하고 있다. 경제적으로 어려운 시기 속에서 얼핏 납득하기 힘든 현상이다. APM이 "있으면 좋은 제품"에서 "꼭 있어야 하는 제품"으로 변화한 이유는 무엇인지, 어떤 APM에 투자해야 하는지에 대해 제니퍼소프트 이현철 최고 전략 책임자가 설명한다. ...
2015.09.14
아파치 타조(Apache Tajo)는 데이터웨어하우스(DataWarehouse) 시스템이다. 타조는 오픈소스 기반의 아파치 톱 레벨 프로젝트이기도 하다. 스파크, 스톰 등 여러 톱 레벨 프로젝트보다 상대적으로 덜 알려져 있긴 하지만 타조를 이용하면 하둡에 데이터웨어하우스를 구축할 수 있다. 타조가 부각되는 이유는 대용량 데이터 처리와 실시간 분석 작업을 한...
2015.07.22
기업 내에서 체감하는 변화 속도와 실제 IT가 변화하는 속도는 다르다. 특히 오픈소스와 관련해서 더욱 그러하다. 오픈소스는 가격뿐만 아니라 안정성, 성능 측면에서도 이미 유닉스를 능가하고 빅데이터, 사물인터넷, 소셜 미디어, 클라우드 등 모든 IT 트렌드의 대세로 자리잡고 있다. 하지만 기업에서는 일반적으로 '오픈소스 도입하면 골치 아프다던데?...
2015.06.30
스톰(Storm)은 실시간 데이터 처리 하둡(Hadoop)으로 지칭할만큼 실시간 분산형 데이터 처리에 있어 대표적인 오픈소스 플랫폼으로 자리잡고 있다. 2014년 9월, 아파치 재단의 최상위 프로젝트로 자리잡은 스톰은 이미 트위터 등에서 그 안정성을 검증받았다. 특히 사물인터넷 관련 기술이 발전함에 따라 다양한 센서 데이터나 모바일 기기에서 지속적으로 발생...
2015.05.14
2014년 여름, 정식으로 공개된 아파치 스파크(Apache Spark)는 하둡 기반의 대용량 데이터를 고급 실시간 분석을 쉽게 할 수 있도록 도와준다. 인메모리 처리를 기본으로 하기 때문에 빠르고 지연 속도가 낮은 스파크는 상당히 많은 경쟁자들이 있음에도 불구하고 차세대 빅데이터 처리를 위한 프레임워크로 기대되고 있다. 전문가들은 스파크의 시대가 도래할 ...
2015.04.16
NoSQL은 Not only SQL의 줄인 말이다. 그동안 계층형, 네트워크형, 관계형으로 발전해 온 데이터베이스에서 대용량 데이터 처리가 이슈가 되면서 관계형 데이터베이스(RDBMS)로 해결하지 못하는 난제를 보완하고자 나온 것이 바로 NoSQL이다. 데이터를 여러 서버에 분산해 작업하는 방식인 NoSQL은 저가의 서버를 클러스터링 방식으로 나누어 처리할...
2014.04.30

테크라이브러리 검색

추천 테크라이브러리

  1. 까다로운 워크로드 환경을 위한 새로운 스토리지 전략, 플래시블레이드

  2. 2017.03.21
  3. 설계, 시뮬레이션, 데이터 시각화 및 분석업무 등 고성능 서버와 네트워크를 필요로 하는 애플리케이션을 통해 획기적인 설계를 구현하고 수많은 정보에 포함된 의미를 발견하려면 스토리지 병목현상을 제거하는 것이 필수적입니다. 퓨어스토리지는 FlashBlade라 불리는 혁신적인 올플래시 아키텍처를 통해 스토리지 병목현상을 완전히 제거했습니다. 이는 사용이 매

  4. 새로운 올플래시를 통해 비정형데이터를 효과적으로 활용하는 방법

  5. 2017.03.21
  6. 복잡한 워크로드들은 파일 및 객체 기반 환경에서 비정형 데이터의 병렬 처리가 가능하면서 관리가 용이한 새로운 아키텍처의 스토리지를 개발하도록 요구했습니다. 퓨어스토리지는 파일 및 객체 기반 환경의 사용자들이 직면한 이슈들을 일찍이 인지하고 실제로 사용 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 업계에서 가장 먼저 공급했습니다. 본 보고서에서는 FlashBlade

  7. 최대의 시너지 효과 : 하이브리드 방식으로 민첩성 강화 - 애버딘 그룹 보고서

  8. 2017.03.20
  9. 중소기업은 하이브리드 방식을 통해 온프레미스의 특성인 더 강력한 제어 신속한 액세스 강화된 보안과 함께 클라우드가 제공하는 향상된 민첩성 더 저렴한 비용 뛰어난 유연성의 이점을 모두 누릴 수 있습니다. 무엇보다도 하이브리드 방식은 빠르고 쉽게 구현할 수 있어 기존 방식의 고질적인 문제점인 고비용 및 복잡성을 원치 않는 중소기업에 안성맞춤입니다. 본 보고서에

  10. 가상현실 기술의 비즈니스 가치와 아시아태평양 시장 현황 : 포레스터 리포트

  11. 2017.02.28
  12. 포레스터는 아시아 태평양 지역 기업의 비즈니스 리더와 IT 책임자들을 대상으로 VR/AR 기술의 활용 현황에 대한 설문 조사를 실시했다. 조사 결과 아시아태평양 리더들은 이미 VR에 대한 실험을 진행하고 있으며, VR을 전략적으로 매우 중요한 요소로 보고 있는 것으로 나타났다. 이 보고서는 VR/AR 기술의 기본 개념을 정리하고 비즈니스 환경에서 VR/AR

  13. 고객의 시대, 바로 지금 젠데스크(Zendesk)에 주목해야 할 이유 - IDG Summary

  14. 2017.03.08
  15. 현대의 고객은 기업에게 자신이 원하는 시간에 원하는 방법으로 접촉해 원하는 답을 곧바로 얻어낼 수 있기를 기대한다. 젠데스크의 고객 서비스 솔루션은 독보적인 멀티 채널 통합성과 셀프 서비스 플랫폼, 라이브 채팅 기능성, 분석 플랫폼을 통해 유수의 기업에서나 가능했던 고객 경험을 구현한다. 혁신적인 고객 서비스 기업의 75%가 젠데스크의 고객사라는 가트너의

  16. 2017 IT 전망 보고서 - IDG Deep Dive

  17. 2016.12.20
  18. 2017년을 앞둔 현재 조직 내 IT 담당자들은 예측하기 어려운 미래를 앞장서 준비해야 할 상황에 처해 있다. 기업 경쟁력이 디지털에서 비롯될 것으로 예측되는 디지털 트랜스포메이션의 시대를 맞아 어깨가 더욱 무거워지고 있는 가운데, 전통적인 IT 업무까지 도맡아 책임져야 할 처지다. 클라우드와 IoT, 데이터 애널리틱스를 비롯해 AI와 자동화, 가상 및 증

  1. '구글 텐서플로우부터 MS CNTK까지' 딥러닝/머신러닝 프레임워크 6종 비교 분석 - IDG Tech Review

  2. 5일 전
  3. 머신러닝과 딥러닝에 대한 열기가 뜨겁게 달아오르고 있다. 그러나 아직 관련 기술이 초기여서 다양한 프레임워크가 난립하고 있다. 이 영역에 처음 발을 내딛는 사람에게는 어떤 프레임워크를 선택할 것인지부터 혼란스럽다. 여기 현재 가장 주목받고 있는 딥러닝/머신러닝 프레임워크 6종을 모아 비교 분석했다. 카페(Caffe)와 마이크로소프트 인지 툴킷(CNTK...

  4. "예측도, 거역도 할 수 없는 변화" 4차 산업혁명의 정체 - IDG Tech Report

  5. 2017.03.17
  6. 지난 10여 년동안 각 분야의 IT는 급속도로 발전을 거듭해왔다. 모바일을 위시한 클라우드, 빅데이터, 인공지능, SNS, 무인자동차, 3D 프린팅, 그리고 사물인터넷에 이르는 파괴적인 기술은 전산업군뿐만 아니라 사람의 삶과 행동 양식, 나아가 사회마저 변화시켰다. 이런 거대한 흐름을 한 단어로 나타내려는 시도는 줄곧 이뤄져왔다. 디지털 트랜스포메이션, 인...

  7. 데브옵스부터 컨테이너까지, 'IT 속도전' 시대의 플랫폼 신기술 도입 전략 - IDG Summary

  8. 2017.02.20
  9. 최근 기업 IT 인프라의 변화는 사실상 ‘속도’에 맞춰져 있다. 더 빠르게 애플리케이션을 만들어 시장에 대응할 수 있는 기술과 방법론에 대한 요구가 커지고 있다. 반면 현실은 이런 기대와 크게 미치지 못한다. 비표준 기술이 복잡하게 얽혀 느려진 레거시 시스템과 벤더 종속, 예산의 압박까지 운신의 폭은 오히려 좁아지고 있다. 이런 ...

  10. 프로그래머 개발 도우미 ‘깃허브’ 완전정복 - IDG DeepDive

  11. 2017.01.11
  12. 소스코드를 저장, 공유하는 리포지토리가 소프트웨어 개발의 필수 툴로 부상하고 있다. 특히 오픈소스 리포지토리 서비스인 ‘깃허브’는 개인 개발자부터 중소기업, 대기업까지 거의 모든 개발 조직의 주목을 받고 있다. 깃허브를 도입한 한 대기업은 오랜 병폐 중 하나인 관료주의를 몰아내고 혁신을 이뤘다고 평가하기도 했다. 개발자가 사랑하는...

  13. 클라우드 시대의 빅데이터 구현 전략 - IDG Summary

  14. 2016.10.20
  15. 많은 기업이 클라우드로 이동하고 있다. 빅데이터 또한 클라우드 시대를 대비한 전환 움직임이 활발하다. 빅데이터의 대표격인 하둡은 사실 설계 당시 클라우드를 고려하지 않았다. 빅데이터 선도업체인 클라우데라는 하둡의 클라우드 전략을 제시하면서 클라우드 시대에 동참했다. 하둡이 클라우드로 가는 이유는 무엇일까? 하둡의 클라우드 전환 전략과 클라우데라의 클라우드 ...

  16. 아틀라시안 JIRA를 통한 기업의 업무 프로세스 혁신과 협업 - IDG Summary

  17. 2016.08.01
  18. 빠르게 변화하는 비즈니스 환경 속에서 기업은 수많은 업무를 적절히 인식하고 관리해야 한다. 그렇다면 업무가 변화하고 사람이 변화하고 비즈니스 환경이 변화하는 가운데, 어떻게 하면 효과적으로 지식을 창조하고 공유할 수 있는 협업 환경을 만들 수 있을까? 미래로 시스템 신철민 프로세스 혁신 팀장이 아틀라시안 JIRA를 도입하고 활용하면서 체득한 노하우를 공유했...

  19. "데이터에 흐르는 비즈니스 기회, 호수에 저장하라" - 데이터 레이크의 이해 - IDG Tech Report

  20. 2016.04.27
  21. 데이터 레이크(data lakes)란 대용량의 데이터들을 억지로 통합해 단일 형식으로 만드는 대신, 그대로 원래 형식으로 저장했다가 나중에 쉽게 분석할 수 있도록 하는 대규모 데이터 저장소를 의미한다. 데이터 레이크는 정형 데이터만 저장하는 기존 데이터웨어하우스와 비교하는 경우가 많지만 이 둘은 쓰이는 목적과 용도가 다르다는 것이 전문가들의 설명이다. 이 ...

  22. 애플 개발자 되기 첫걸음 '스위프트' - ITWorld HowTo

  23. 2016.02.18
  24. 현재 개발자 커뮤니티에서 가장 핫한 언어가 스위프트다. 2014년 출시된 이후 1년 만에 프로그래밍 언어 순위 20위권에 안착했다. 구글의 ‘고’ 언어가 4년 걸린 것과 비교하면 그 성장세를 짐작할 수 있다. 특히 최근 오픈소스로의 전환은 스위프트에 새로운 날개를 달아줄 것으로 기대된다. 최신 스위프트 2 버전을 중심으로 주요 특징과 ...

  25. 사물인터넷 활용을 위한 빅데이터 분석 전략 및 방안 - IDG Deep Dive

  26. 2016.01.13
  27. 현재 사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 너무 과장됐다. 하지만 IoT 시대가 도래한다는 점은 모든 이들이 인정하는 사실이다. 기업들은 IoT에서 쏟아져 나오는 데이터 속에 파묻힐 수 밖에 없으며, 이를 극복, 활용하지 않고서는 비즈니스 생존을 얘기할 수 없다. 빅데이터 분석이나 IoT 데이터를 활용한다는 것은 무척 어려운 과제일 수 ...

  28. 제니퍼소프트가 말하는 APM(애플리케이션 성능관리)의 진짜 가치 - IDG Summary

  29. 2015.09.14
  30. 애플리케이션 성능 관리 솔루션 시장이 전문가들의 예상을 뒤엎고 꾸준히 성장하고 있다. 경제적으로 어려운 시기 속에서 얼핏 납득하기 힘든 현상이다. APM이 "있으면 좋은 제품"에서 "꼭 있어야 하는 제품"으로 변화한 이유는 무엇인지, 어떤 APM에 투자해야 하는지에 대해 제니퍼소프트 이현철 최고 전략 책임자가 설명한다. ...

  31. "하둡에 가까이 갈 수 있도록 달려라" 아파치 타조의 이해 - IDG Tech Report

  32. 2015.07.22
  33. 아파치 타조(Apache Tajo)는 데이터웨어하우스(DataWarehouse) 시스템이다. 타조는 오픈소스 기반의 아파치 톱 레벨 프로젝트이기도 하다. 스파크, 스톰 등 여러 톱 레벨 프로젝트보다 상대적으로 덜 알려져 있긴 하지만 타조를 이용하면 하둡에 데이터웨어하우스를 구축할 수 있다. 타조가 부각되는 이유는 대용량 데이터 처리와 실시간 분석 작업을 한...

  34. “이제는 오픈소스 시대” 기업의 오픈소스 도입 전략 - IDG Summary

  35. 2015.06.30
  36. 기업 내에서 체감하는 변화 속도와 실제 IT가 변화하는 속도는 다르다. 특히 오픈소스와 관련해서 더욱 그러하다. 오픈소스는 가격뿐만 아니라 안정성, 성능 측면에서도 이미 유닉스를 능가하고 빅데이터, 사물인터넷, 소셜 미디어, 클라우드 등 모든 IT 트렌드의 대세로 자리잡고 있다. 하지만 기업에서는 일반적으로 '오픈소스 도입하면 골치 아프다던데?...

  37. "실시간 빅데이터를 위해 태어났다", 스톰의 현장 평가와 경쟁 솔루션 비교 - IDG Tech Review

  38. 2015.05.14
  39. 스톰(Storm)은 실시간 데이터 처리 하둡(Hadoop)으로 지칭할만큼 실시간 분산형 데이터 처리에 있어 대표적인 오픈소스 플랫폼으로 자리잡고 있다. 2014년 9월, 아파치 재단의 최상위 프로젝트로 자리잡은 스톰은 이미 트위터 등에서 그 안정성을 검증받았다. 특히 사물인터넷 관련 기술이 발전함에 따라 다양한 센서 데이터나 모바일 기기에서 지속적으로 발생...

  40. 빅데이터를 위한 불꽃, 실시간 분산형 컴퓨팅 '스파크' - IDG Tech Report

  41. 2015.04.16
  42. 2014년 여름, 정식으로 공개된 아파치 스파크(Apache Spark)는 하둡 기반의 대용량 데이터를 고급 실시간 분석을 쉽게 할 수 있도록 도와준다. 인메모리 처리를 기본으로 하기 때문에 빠르고 지연 속도가 낮은 스파크는 상당히 많은 경쟁자들이 있음에도 불구하고 차세대 빅데이터 처리를 위한 프레임워크로 기대되고 있다. 전문가들은 스파크의 시대가 도래할 ...

  43. 빅데이터 시대의 첨병, NoSQL의 분류와 선택 기준 - IDG Tech Report

  44. 2014.04.30
  45. NoSQL은 Not only SQL의 줄인 말이다. 그동안 계층형, 네트워크형, 관계형으로 발전해 온 데이터베이스에서 대용량 데이터 처리가 이슈가 되면서 관계형 데이터베이스(RDBMS)로 해결하지 못하는 난제를 보완하고자 나온 것이 바로 NoSQL이다. 데이터를 여러 서버에 분산해 작업하는 방식인 NoSQL은 저가의 서버를 클러스터링 방식으로 나누어 처리할...

X