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인사이더

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"선택 방법부터 톱 10 솔루션까지" 엔터프라이즈 검색 툴의 모든 것

기업에서 생성되는 데이터가 빠르게 증가하면서 이제 데이터 활용과 관리는 모든 기업의 공통된 과제다. 특히 이메일 서버, 데이터베이스, 네트워크 드라이브, 클라우드 드라이브, 그리고 수많은 SaaS 앱에 이르기까지 온갖 곳에 데이터가 저장된 상황에서 직원이 업무에 필요한 정보를 어떻게 찾도록 할 것인가가 큰 문제다. 직원이 생산성을 유지하기 위해 필요한 정보를 찾지 못하면 기업 전체가 효과적으로 기능하지 못하게 된다.   기업에는 작업자가 기업 내의 여러 소스를 대상으로 정보를 검색할 수 있는 툴이 필요하다. 이런 엔터프라이즈 검색 소프트웨어는 HR 정책부터 헬프데스크 문서와 마케팅 자료, 현재 진행 중인 프로젝트 관련 토론에 이르기까지, 정보가 위치한 곳과 관계없이 모든 기업 콘텐츠를 하나의 애플리케이션으로 접근할 수 있도록 지원한다. 이런 툴은 데이터베이스에 저장된 구조적 데이터, 그리고 소셜 미디어 게시물이나 이메일, 채팅, 사물인터넷(IoT) 센서 데이터와 같은 다양한 파일 형식으로 된 비구조적 데이터를 포함한 기업의 모든 데이터 유형에서 정보를 찾고 추출한다. 일부 엔터프라이즈 검색 플랫폼은 전자상거래 또는 고객 서비스 검색과 같은 외부 대면 기능을 핵심 기능의 일부로 포함하거나 추가 모듈로 제공하기도 한다. 여기서는 직원을 위한 지식 관리 툴로서 내부 검색을 중심으로 살펴본다. 포레스터 리서치의 부사장이며 수석 분석가인 마이크 괄티에리는 “엔터프라이즈 검색을 이용하면 기업이 보유한 문서, 콘텐츠, 데이터베이스에서 정보와 지식을 찾을 수 있다. 직원은 필요한 정보에 즉시 액세스할 수 있다”라고 말했다. 업계 애널리스트에 따르면 엔터프라이즈 검색은 직원에게 중요한 비즈니스 질문에 대한 정확한 답과 통찰력을 제공하기 위해 여러 엔터프라이즈 데이터 소스의 데이터를 수집, 정리, 분석해 정보를 합성하는 기술로 발전하고 있다. 포레스터는 이 새로운 검색 범주를 '인지 검색(cognitive search)'으로 지칭하고, 가트너는 '인사이트 엔진...

검색툴 검색 검색엔진 2일 전

“여기 백엔드 개발자가 있다” 백엔드 개발자 경험을 위한 솔루션 열전

코드형 인프라와 데브옵스, 내부 플랫폼의 인기가 높아지면서 백엔드 개발자가 탄력적이면서 성능과 확장성이 우수한 서버 측 애플리케이션과 서비스를 구축하기에 훨씬 더 좋은 환경이 됐다. 그러나 너무 많은 부담을 짊어지고 있기도 하다. 현대 애플리케이션의 복잡함으로 인해 백엔드 개발자는 리눅스의 기본부터 스크립트 언어, 로깅, 모니터링, 클라우드 기반 네트워킹과 서비스 메시, 관찰 가능성, 쿠버네티스 클러스터, 그리고 공포의 YAML 파일에 이르기까지 갈수록 많은 툴과 기술, 기법을 마스터해야 한다.   백엔드 개발자에게는 숨을 쉴 공간, 명확히 말하자면 더 나은 개발 경험이 필요하다. 다행히 툴 제조 업체들이 앞다퉈 그런 경험을 제공하고 있다. 코드형 인프라의 장벽을 낮추는 것부터 쿠버네티스 워크플로우와 분산 앱 배포 과정을 원활하게 하고 필요에 따라 클라우드에 개발자 작업 공간을 마련하는 데 이르기까지, 새롭게 쏟아지는 여러 프로젝트는 서버 측에서 고난을 겪고 있는 개발자가 더 편하게 작업을 수행하는 데 도움이 될 것을 약속한다.   "백엔드 엔지니어도 감정이 있다" 오늘날의 클라우드 네이티브 세계에서 모든 유형의 개발자는 일반적으로 더 직관적이고 사용하기 쾌적한 툴에 자연스럽게 이끌린다. 간편함이나 사용 편의성과 거리가 먼 영역에서 일하는 경우라 해도 마찬가지다. 버셀(Vercel)이나 네트리파이(Netlify)와 같은 업체는 프론트엔드 개발자 경험에 초점을 두고 백엔드를 추상화하는 방식으로 큰 성공을 거두었지만, 많은 기업이 서버 인프라에 대한 어느 정도의 통제력을 원한다. 이런 백엔드를 담당하는 엔지니어도 더 나은 경험을 원할 수 있다. 레드몽크(RedMonk) 애널리스트 제임스 가버너는 “개발자가 이런 작업을 더 쉽게 할 수 있도록 서비스 업체가 지원에 나서는 것은 자연스러운 현상이며, 이 부분이 인프라와 소프트웨어 개발이 만나는 지점이다. 결국 헬름 차트, 연산자 또는 YAML을 수동으로 다룰 필요 없이 생산성을 높일...

개발자경험 백엔드 오픈소스 2022.05.10

"똑똑하고 자동화된 네트워크를 원한다면" 주요 와이파이 업체 10곳 '장단점 분석'

전 세계 글로벌 와이파이 시장은 2026년까지 65% 성장해 252억 달러 규모에 도달할 전망이다. 이처럼 무선 기기가 늘어나면서 배치와 관리도 점점 더 복잡해지고 있다. 실무자들은 복잡성을 줄이면서 신속하게 문제를 해결할 수 있는 더 스마트하고 자동화된 네트워크를 요구한다.    IDC에 따르면, 이런 기업용 WLAN(Wireless Local Area Network) 시장의 성장은 와이파이 5보다 빠른 속도, 향상된 안정성을 제공하는 802.11ax/와이파이 6의 도입이 주도하고 있다. 와이파이 6은 현재 WLAN 매출의 60% 이상을 차지하고 있으며, 경기장과 사무실 등 더 밀집된 환경에 적합한 와이파이 6E 제품도 속속 나오고 있다. 더 빠른 속도와 더 높은 성능을 약속하는 와이파이 7도 곧 등장할 것이다.  여기서는 와이파이 시장의 주요 업체를 모았다. 와이파이 시스템에 지능을 추가하고 클라우드 관리를 제공하며 IoT 기기와의 원활하게 통합할 수 있고 기업이 차세대 와이파이 기술로 마이그레이션하는 탄탄한 로드맵을 가진 업체를 골랐다.   시스코/머라키 : 모두가 인정하는 시장 리더  시스코(Cisco)는 압도적인 WLAN 선두주자이며 카탈리스트(Catalyst)와 머라키 제품군으로 40% 시장 점유율을 확보하고 있다. 머라키(Meraki)의 클린에어(CleanAir) 관리 기술이 AP(Access Point)에 통합돼 있어 전파 간섭을 줄이고 악의적인 기기를 감지해 네트워크로부터 자동으로 고립시켜 성능 문제와 네트워크의 무선 공격에 역동적으로 대응한다. 시스코 DNA 센터(DNA Center)는 인공 지능(AI)/머신 러닝(ML)을 사용해 효율성을 개선하고 네트워크의 성능을 높이면서 자동화 및 분석을 위해 네트워크 관리의 복잡성을 완화한다.   승부수 : 시스코는 기계 생성 데이터를 검색, 모니터링, 분석하는 소프트웨어 개발 업체 스플렁크(Splunk)를 200억 달러에 인수하겠다고 제...

와이파이 2022.04.27

“CI/CD란?” 알기 쉽게 설명한 지속적 통합과 지속적 제공

지속적 통합(Continuous integration, CI)과 지속적 제공(Continuous delivery, CD), 줄여서 CI/CD는 애플리케이션 개발팀이 더 자주, 안정적으로 코드 변경을 제공하기 위해 사용하는 문화와 운영 원칙, 일련의 작업 방식으로 구성된다.  CI/CD는 데브옵스팀을 위한 권장 사항이자 애자일 방법론의 권장 사항이기도 하다. CI/CD는 통합과 제공을 자동화함으로써 소프트웨어 개발팀이 코드 품질과 소프트웨어 보안을 보장하는 동시에 비즈니스 요구사항을 충족하는 데 집중할 수 있게 해준다.       CI/CD의 의미  지속적 통합은 개발팀이 작은 코드 변경을 수시로 구현해 버전 제어 리포지토리에 체크인하도록 유도하는 코딩 원칙이자 일련의 방식이다. 대부분의 현대 애플리케이션에서는 다양한 플랫폼과 툴을 사용해 코드를 개발해야 하므로 팀은 변경을 통합하고 검증할 일관적인 메커니즘이 필요하다. 지속적 통합은 애플리케이션을 빌드, 패키징, 테스트하기 위한 자동화된 방법을 구축한다. 일관적인 통합 프로세스를 두면 개발자는 자연스럽게 더 자주 코드 변경을 커밋하게 되고 이것이 더 나은 협업과 코드 품질로 이어진다.  지속적 제공은 지속적 통합이 끝나는 지점부터 시작되며, 프로덕션, 개발, 테스트 환경을 포함해 선택한 환경으로 애플리케이션을 제공하는 과정을 자동화한다. 지속적 제공은 이런 환경으로 코드 변경을 적용(push)하기 위한 자동화된 방법이다.    CI/CD 파이프라인 자동화  CI/CD 툴은 각 제공 단계에서 패키징해야 하는 환경별 매개변수를 저장하는 데 도움이 된다. CI/CD 자동화는 재시작해야 하는 웹 서버, 데이터베이스 및 기타 서비스를 대상으로 필요한 서비스 호출을 수행한다. 또한 배포 후 다른 절차도 실행할 수 있다.  목표는 양질의 코드와 애플리케이션을 제공하는 데 있으므로 CI/CD에는 지속적 테스트도 필요하다. 지속...

CI/CD 지속적통합 지속적제공 2022.04.20

“기술과 함께 진화한다” 유망 데이터센터 전문가 9가지

데이터센터가 발전하면 데이터센터 운영에 필요한 기술도 함께 발전한다. 이런 변화는 현재 데이터센터에서 일하는 사람들에게는 과제인 동시에 기회가 된다. 현대 데이터센터는 에너지 소비, 공간 활용, 자동화 분야의 최첨단에 있다. 이 효율성은 데이터센터에 인력을 배치하고 베스트 프랙티스를 개선하면서 하드웨어, 소프트웨어와 아키텍처 변경을 신속하게 구현해야 하는 담당자까지 확대 적용되며, 여기서 관리와 계획을 위한 새로운 역할의 필요성이 대두된다.  기존의 직업 분야와 레거시 기술력으로는 통하지 않는 경우가 많지만, IT 전문가는 현재의 기술 역량을 보강해서 새로운 역할, 즉 더 미래에 초점을 맞춰야 하는 직책이 생길 때 그 자리를 채울 수 있다. 이런 점을 염두에 두고 데이터센터 운영의 핵심적인 측면을 촉진하기 위해 새롭게 부상하고 있는 9가지 직책과 각각의 기반이 되는 기술 역량을 알아보자.     하이브리드 솔루션 아키텍트 궁극적으로 하이브리드 솔루션 아키텍트는 고객 요구사항을 충족하고 고객에게 해결책을 명확히 제시하는 데 필요한 기술 구성요소를 파악해야 한다. 이 직책에서는 보통 설계의 비중이 크지만, 개별 프로젝트의 필요에 맞출 수 있는 다양한 애플리케이션과 하드웨어, 서비스에 대한 운영 지식도 필요하다. 따라서 성장 가능성이 큰 하이브리드 솔루션 아키텍트 자리에 도전하기 위해서는 클라우드 서비스, 스토리지, 가상 머신, 애플리케이션 플랫폼, 고가용성 솔루션 등에 대한 넓고 깊은 지식이 필요하다.  이 역할에는 전체적인 아키텍처 비전이 필요하지만, 배포 계획을 수립하는 데 필요한 세부사항을 마련하기 위해 전문 영역의 팀원과 효과적으로 협력하는 능력도 갖춰야 한다. 또한 해당 아키텍처 내에서 일해야 하는 관리자 및 기타 사용자의 작업에 필요한 기능이 무엇인지 파악해야 하고, 아키텍트가 세운 계획이 이들의 요구사항을 충족한다는 것을 납득시킬 수 있는 충분한 영업 능력도 필요하다.    운영 디렉...

전문가 일자리 경력 2022.04.13

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

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