Offcanvas
Some text as placeholder. In real life you can have the elements you have chosen. Like, text, images, lists, etc.
Offcanvas
1111Some text as placeholder. In real life you can have the elements you have chosen. Like, text, images, lists, etc.

인사이더

INSIDER는 IDG Korea의 프리미엄 콘텐츠 서비스로, INSIDER로 등록하시면 ITWorld와 CIO Korea의 뉴스레터와 프리미엄 콘텐츠 서비스를 이용할 수 있습니다.
“팬데믹이 키웠다” 전 산업으로 확산되는 컴퓨터 비전 기술의 현황과 전망

최근 몇 년 동안 컴퓨터 비전(Computer Vision) 애플리케이션이 어디서나 볼 수 있을 만큼 확산했다. 사용자의 얼굴을 인식하는 스마트폰부터 스스로 주행하는 자동차, 선박의 움직임을 추적하는 위성까지 컴퓨터 비전의 비즈니스 가치가 그 어느 때보다 명확하다.  다양한 산업군에서 컴퓨터 비전으로 주요 비즈니스 프로세스를 개선하고 최적화하는 방법을 살펴본다.     컴퓨터 비전이란? 컴퓨터 비전은 이미지와 비디오를 처리해 유의미한 정보를 추출하는 인공지능 기술이다. 컴퓨터 비전의 대표적인 예로는 광학 문자 인식, 이미지 인식, 패턴 인식, 얼굴 인식, 객체 감지 및 분류 등이 있다. 컴퓨터 비전을 활발히 활용하는 산업으로는 제조, 의료, 자동차, 농업, 물류, 공급망 등이 있다. 기업에서 컴퓨터 비전을 배치하는 주된 이유는 자동화, 프로세스 개선 및 생산성, 규제 준수 및 안전 등이다. IDC의 애널리스트 매트 아카로는 “시장이 너무 빠르게 성장하고 있기 때문에 따라가기가 어렵다”라고 말했다. 팬데믹도 컴퓨터 비전 도입을 가속화했는데, 예를 들어, 사회적 거리두기 준수 여부를 감시하거나 얼마나 많은 사람들이 대중교통을 이용하는지 추적하는 데 컴퓨터 비전을 사용한다. 아카로는 “CCTV 카메라가 많기 설치돼 있었기에 컴퓨터 비전 기술을 접목하는 것은 자연스러운 수순이다. 정부의 지시나 조직의 전략적 선택으로 인해 투자가 늘어나곤 했다”라고 덧붙였다. IDC에 따르면, 전 세계 컴퓨터 비전 기술 시장 규모는 2020년의 7억 6,000만 달러에서 올 해 21억 달러로 성장한다. 2025년까지 57%의 연평균 성장률로 72억 달러 규모에 도달할 것으로 전망된다. 이외에도 IDC는 기존에는 온프레미스 방식이 주류였지만, 2025년께는 퍼블릭 클라우드 배치가 컴퓨터 비전 지출의 48%를 차지할 것으로 전망했다.    주문 처리 및 배송 처리 유통 산업은 코로나19 팬데믹으로 극적인 혼란을 겪었다. 고객들...

컴퓨터 비전 머신 비전 이미지 처리 5일 전

젯브레인스 플릿 리뷰 | VS 코드 위협하는 차세대 다중 언어 IDE

젯브레인스 플릿(JetBrains Fleet)은 통합 개발 환경(IDE) 전체를 새롭게 재구축하고자 하는 젯브레인스가 내놓은 새로운 다중 언어 프로그래밍 편집기 및 IDE다. 젯브레인스는 인텔리J 아이디어(IntelliJ IDEA)와 같이 코드를 중심으로 하는 IDE의 기능과 통합을 바꾸지 않으면서 기존 IDE의 사용자 인터페이스와 사용자 경험을 손보는 작업도 하고 있지만 플릿은 그것과는 별개다. 플릿은 젯브레인스의 기존 IDE를 대체하지 않는다. 젯브레인스는 20년에 걸친 IDE 개발 경험을 기반으로 “처음부터 새롭게” 플릿을 개발했으며 “분산 IDE 아키텍처와 재창조된 UI”를 갖췄다고 설명했다. 플릿은 자바에는 인텔리J 코드 처리 엔진을 사용하고, 다른 언어에는 인텔리J 엔진 대신 언어 서버를 사용한다. 비주얼 스튜디오 코드와 비슷한 방식이다. 필자는 전에 플릿이 편집기이자 IDE라고 평가한 적이 있다. 처음 시작하면 가벼운 코드 편집기다. 코드 디렉터리를 로드하면 “스마트(smart)” 모드가 켜져 코드를 인덱싱하고 프로젝트 및 컨텍스트 인식 코드 완성, 정의 및 사용 탐색, 즉석 코드 품질 검사, 빠른 수정과 같은 IDE 기능을 활성화한다. 대규모 프로젝트를 인덱싱하는 데는 다소 시간이 걸릴 수 있다. 많은 측면에서 플릿의 가장 직접적인 경쟁 상대는 언어 서버 아키텍처와 방대한 플러그인 생태계를 보유한 비주얼 스튜디오 코드다. 플릿은 언어 서버 아키텍처는 이미 갖추고 있지만 플러그인 아키텍처는 아직 개발 중이다.   플릿 아키텍처 플릿은 독립 인스턴스를 위한 사용 편의성을 목표로 하는 분산 아키텍처를 사용하면서 공동 개발, 원격/클라우드 IDE, 복수 타깃 파일 시스템도 지원한다. <그림 1>에서 볼 수 있듯이 플릿 아키텍처에는 다음과 같은 요소가 포함된다.   프론트 엔드 : UI를 제공하고 파일을 파싱하고 지원되는 파일 형식에 대해 제한적인 하이라이트 기능을 제공한다. 워크스페이스 하나에 둘 이상의 프론트 엔드...

젯브레인플릿 JetBrainsFleet IDE 6일 전

"우리 기업에 맞는 RPA를 찾아라" 자동화ㆍ오케스트레이션 툴 10가지

IT 프로세스 자동화의 효과는 따로 설명이 필요 없다. 작업을 자동화하는 것은 인건비를 들여 반복적인 작업을 수행하는 방식에 비해 비용이 덜 들고 더 효율적이며 예측 가능하다. 기업 내부적으로 자동화 툴을 개발할 수도 있지만 쉽지 않은 일이므로 자동화를 본격적으로 도입하기 위해서는 상용 소프트웨어를 사용해야 할 수 있다.   IT 시스템 관리, 물리/가상 머신 프로비저닝, 서버 구성 관리, 정책 이탈 식별 등은 자동화하기 쉬운 작업에 속하며, 지금은 많은 IT 시스템이 상용 플랫폼 없이도 비교적 쉽게 자동화할 수 있는 기능을 내장하고 있다. 또한 지난 10년 동안 다양한 시스템의 자동화가 가능해졌다. 예를 들어 윈도우 파워셸과 파이썬은 학습 난이도가 비교적 낮아 관리자가 자동화 작업을 시작하는 데 도움이 된다. 그러나 더 복잡한 자동화는 다르다. 자동화를 구축하기 위한 전반적인 기술적 역량을 확보하기 쉽지 않고 자동화되는 프로세스를 이해하기도 어려워 DIY 방식 자동화의 걸림돌이 될 수 있다. 따라서 많은 기업에서 자동화를 진전시키기 위해서는 오케스트레이션이 필요하다. 오케스트레이션은 자동화 작업을 언제, 어떻게 실행할 것인지 정의하고 작업 실행 성능을 모니터링하고 워크플로우 기반 의사 결정 트리를 통해 더 진보된 자동화를 구현하는 복합적인 프로세스다. 오케스트레이션은 변경 관리 프로세스를 강화하는 데도 도움이 된다. 변경 사항을 테스트 그룹에 적용하고 동료 평가를 거쳐 더 폭넓게 적용하고 필요한 경우 되돌릴 수도 있기 때문이다. 오케스트레이션을 통해 적용된 변경은 비즈니스 또는 규정 요구사항을 충족하기 위해 감사, 보고하기도 쉽다. 기업마다 상황은 다르고, 보안과 워크로드, 필요한 시야의 다양한 조합에 따라 적절한 자동화 및 오케스트레이션 플랫폼을 위한 요구사항이 결정된다. 어떤 툴이 있고, 이 툴이 조직에 어떤 가치를 제공할 수 있을까? 적절한 툴을 찾는 과정에 도움이 되도록 10가지 제품을 정리했다.   액티브배치 액티브배...

RPA 자동화 오케스트레이션 2022.06.21

“LAMP를 뛰어넘을까?” 차세대 웹 개발 철학 잼스택 안내서

잼스택(Jamstack)은 점점 인기가 높아지고 있는 웹 개발 방식으로, 웹 개발 및 웹 페이지의 다운로드 속도를 높이기 위해 주로 사용된다. 데브옵스와 CI/CD에서 파생된 잼스택은 인터랙티브 웹 페이지 구축의 오랜 전통을 뒤집었다는 점에서 주목받고 있다. 그중 핵심은 로드 타임 코드 실행을 웹 서버가 아닌 브라우저 내 자바스크립트나 API로 접근할 수 있는 외부 서비스에서 진행하는 부분이다. 이는 매우 개발자 친화적인 방식으로, 궁극적으로 렌더링 속도를 높이고 여러 플랫폼에 맞춤화할 수 있는 정적 웹사이트를 구축할 때 사용된다.    잼스택과 LAMP 스택의 차이 잼스택은 자바스크립트, API, 마크업(Markup)이라는 세 가지 축을 기반으로 하는 웹 애플리케이션 아키텍처다. JAM이라는 단어도 이 세 기술의 앞 자에서 따왔다. 잼스택을 추구하는 웹 페이지는 표준 마크업 언어로 구성돼서, 애플리케이션 서버 또는 노드JS와 같은 서버 사이드 기술에 의존하지 않고 어디서나 빌드하고 테스트할 수 있다. 이때 인터랙티브 기능은 표준 브라우저에서 실행되는 자바스크립트 코드로 제공된다. 이 코드는 HTTPS를 통해 재사용할 수 있는 API를 호출하며, 해당 호출은 다시 웹페이지에 넣을 수 없는 외부 데이터 및 다른 기능에 액세스하기 위해 사용된다.  잼스택이 왜 혁신적인지 알아보려면 일단 LAMP(Linux Apache MySQL PHP) 스택부터 살펴봐야 한다. LAMP 스택은 지난 15년간 웹 개발자가 선택하는 대표적인 개발 방식이었다. LAMP는 리눅스(웹 서버를 구동하는 OS), 아파치(리눅스 시스템에서 실행되는 서버 소프트웨어), MySQL(웹 애플리케이션 데이터가 저장되는 데이터베이스), PHP/펄/파이썬(서버 사이드 작성 언어)의 각 첫 글자를 따와 만든 단어다. LAMP 기반 웹사이트를 방문하면 웹 서버는 서버 사이드 코드를 실행하며, 이 코드는 필요할 때마다 MySQL 데이터베이스에서 데이터를 가져와 웹 페이...

잼스택 JAM LAMP 2022.06.16

엣지 컴퓨팅이 중요한 이유 : 정의, 동작 방식, 사용례

엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 수십억 대의  IoT  및 기타 장치가 생성하는 데이터를 저장, 처리, 분석, 전송하는 방식을 바꾸고 있다.  엣지 컴퓨팅의 초기 목표는 미가공 데이터를 생성된 곳에서 기업 데이터센터 또는 클라우드로 전송하는 대역폭 비용을 줄이는 것이었다. 하지만 최근에는 자율주행 자동차와 멀티카메라 비디오 분석 등 최소한의 지연 속도를 요구하는 실시간 애플리케이션을 지원하는 기술로 개념이 발전하고 있다. 5G 무선 표준이 전 세계적 확산이 엣지 컴퓨팅과 밀접한 관련이 있는데, 5G는 이런 첨단 저지연 애플리케이션을 위한 더 빠른 처리를 가능하게 하기 때문이다.     엣지 컴퓨팅의 정의 가트너는 엣지 컴퓨팅을 ‘정보 처리가 정보가 생성되거나 소비되는 엣지 가까이 위치하는 분산형 컴퓨팅 토폴로지의 일부’로 정의한다.  가장 기본적인 수준에서 엣지 컴퓨팅은 수천 km 떨어져 있는 중앙 데이터센터에 의존하는 대신 컴퓨팅과 데이터 스토리지를 데이터를 수집하는 장치와 가까운 곳에 배치한다. 이렇게 함으로써 데이터(특히 실시간 데이터)는 애플리케이션의 성능에 영향을 미칠 수 있는 지연 문제가 발생하지 않는다. 또한, 기업은 중앙 데이터센터 또는 클라우드 거점으로 전송해야 하는 데이터의 양을 줄여 비용을 절감할 수 있다.  공장에서 제조 장비를 모니터링하는 장치나 원격 사무실로부터 실시간 영상을 전송하는 인터넷 연결 비디오 카메라에 관해 생각해보자. 데이터를 생성하는 단일 장치는 네트워크를 통해 쉽게 데이터를 전송할 수 있지만, 동시에 데이터를 전송하는 장치의 수가 증가할 때 문제가 발생한다. 실시간 영상을 전송하는 하나의 비디오 카메라 대신에 수백 또는 수천 대의 비디오 카메라를 생각해보자. 지연으로 인해 품질이 저하될 뿐 아니라 대역폭 비용이 천문학적일 수 있다.  엣지 컴퓨팅 하드웨어와 서비스는 현장에 이런 여러 시스템을 위한 컴퓨팅 및 스토리지 자원을 제공해 이 문제의 해결...

엣지컴퓨팅 5G 2022.06.08

"구글 워크스페이스 vs. MS 365"…기능 아닌 '관리 툴' 비교, 승자는?

마이크로소프트 365/오피스 365나 구글 워크스페이스 (이전의 G 스위트) 같은 생산성 플랫폼을 선택할 때 가장 중요한 것은 플랫폼의 기능, 다시 말해 플랫폼이 사용자가 필요로 하는 일을 하는 지다. 하지만 이 기준에 따라 플랫폼을 선택하고 나면 그다음엔 이를 관리하는 문제가 남는다. 그래서 생산성과 협업 플랫폼을 검토할 때는 이용자가 직접 쓰는 기능뿐 아니라 관리 기능도 비교해야 한다. 구글과 마이크로소프트의 제품은 완성도가 높은 것으로 이미 유명하고 관리 기능과 이 기능이 관리자에게 노출되는 방식도 마찬가지다. 여기서는 관리자 경험 관점에서 각 오피스 스위트를 비교해보자. 시작하기 전에 마이크로소프트 생산성 툴에 대해 한 가지 유의할 점이 있다. 2020년 중반 마이크로소프트는 여러 오피스 365 플랜의 브랜드를 변경했다. 모든 소기업 및 소비자 구독은 이제 마이크로소프트 365 플랜이다. 기업의 경우 주요 오피스 생산성 앱과 서비스가 포함된 오피스 365 플랜과 윈도우 및 강화된 보안 수단이 추가된 마이크로소프트 365 플랜을 모두 제공한다. 일부 사용자가 지금도 사용하고 있는 오래된 플랜은 과거의 이름, 또는 문자, 숫자, 그리고 ‘마이크로소프트’, ‘오피스’라는 단어가 혼란스럽게 섞여 있을 수 있다. 여기서는 ‘마이크로소프트 365’는 오피스 365와 마이크로소프트 365 플랜을 모두 가리키고, 소기업 및 엔터프라이즈 플랜을 아우른 것으로 사용한다.   관리 콘솔 UI  비교 구글 워크스페이스와 마이크로소프트 365 플랫폼은 모두 웹 인터페이스로 관리한다. 여러 해 동안 마이크로소프트는 마이크로소프트 365 콘솔의 디자인을 최소한 1년에 한 차례 전면 개편했다. 반면 구글은 같은 레이아웃을 더 긴 기간 동안 유지했다. 현재 마이크로소프트는 주요 콘솔 사용자 인터페이스의 끊임없는 개편에서 태도를 바꿔 2019년의 지능형 디자인을 고수하고 있다. 이는 여전히 편리하고 사용자가 필요로 하는 것은 첫 화면에 노출돼 있다 구글의 ...

워크스페이스 마이크로소프트365 관리툴 2022.06.07

우리가 알던 '기술 부채' 통념은 모두 틀렸다

“빚은 여느 덫과 다르지 않다. 들어가기는 쉽고, 빠져나오기는 어렵다.” (조시 빌링스, 미국의 유머 작가) IT 분야에서도 마찬가지다. 삶에서와 똑같이 말 자체만으로도 스트레스를 받고 짐스러운 느낌이 든다. 소프트웨어 엔지니어링에서 '기술 부채(Technical Debt)'는 일반적으로 노화하면서 엔지니어의 귀중한 시간을 잡아먹는 시스템을 가리킨다. 기술 부채는 관리되고 바람직하게 유지되고 최소화돼야 한다. 이것은 남은 업무의 가장 아래에 위치하며, 궁극적으로 시스템을 실패로 이끌기도 한다.   그러나 꼭 이런 식일 필요가 있을까? 진보적인 엔지니어링 기업은 오히려 기술 부채가 모든 소프트웨어 개발자의 핵심 업무여야 하고 기술 부채를 선제적으로 관리해 실패를 피할 수 있을 뿐 아니라,실제로 경쟁에서 우위를 점할 수 있다고 말한다. 어떻게 해서 가능한 것일까? 지금부터 차근차근 살펴보자.   기술 부채의 정의 '기술 부채'라는 용어는 1992년 컴퓨터 과학자 와드 커닝험이 처음 만들었다. 단기적 솔루션을 기술 시스템에 구축하는 업무에는 일련의 취사선택이 필요한데 선택받지 못한 업무가 결국 미래 엔지니어링 작업 형태로 남아 마치 갚아야 할 부채처럼 된다는 생각이다. 2003년 소프트웨어 개발자인 마틴 파울러는 기술 부채를 다음과 같이 설명했다.   "일을 성급하고 지저분하게 처리하면 기술 부채가 쌓이는데, 이는 금융 부채와 비슷하다. 금융 부채처럼 이자를 지불해야 하고, 결국은 나중에 개발해야만 하는 추가적인 업무의 형태로 남는다. 2018년 스트라이프(Stripe)의 개발자 계수(Developer Coefficient) 보고서에 따르면, 평균적인 소프트웨어 개발자는 기술 부채를 처리하는 데 일주일에 13시간 이상을 쓴다. 애플리케이션이 갈수록 복잡해지면서 부채를 관리하는 일이 매우 중요해졌다. 스텝사이즈(Stepsize)의 CEO인 알렉산더 오메여는 “개발자가 처리하리라 결정한 코드는 무엇이든 기술 부채다”라고 말했다...

기술부채 TechnicalDebt 2022.06.03

커리어 로드맵 : 데이터 엔지니어

데이터 엔지니어링은 소프트웨어 엔지니어링과 데이터 과학의 요소를 결합한, IT 영역에서 빠르게 성장 중인 IT 분야 중 하나다. Indeed.com에 따르면, 데이터 엔지니어는 데이터 과학 프로젝트에 사용되는 아키텍처를 개발하고 유지하며 데이터가 서버와 애플리케이션 사이를 중단 없이 흐르도록 한다.  데이터 엔지니어는 다양한 운영체제 및 데이터베이스에 익숙해야 하고 소프트웨어를 쓰고 프로그래밍할 수도 있어야 한다. 데이터 웨어하우스 및 데이터 분석 경험, 그리고 뛰어난 비판적 사고와 커뮤니케이션 역량도 필요하다. 데이터 엔지니어는 교육, 직장 내 훈련, 지속적인 자격증 습득의 조합을 통해 기술력을 쌓을 수 있다. 인디드(Indeed)는 자격증 습득이 자신의 역량을 보여주고 앞서 나가기 위한 좋은 방법이라고 강조한다.  데이터 엔지니어가 되기 위해 무엇이 필요한지를 알아보기 위해 AI 기반의 품질 모니터링 플랫폼 전문업체인 유닛큐(unitQ)의 데이터 엔지니어인 랜스 마일스를 인터뷰했다.    교육과 취업  마일스는 2013년 캘리포니아 산타크루즈 대학에서 신경과학 학사 과정을 졸업한 뒤 2017년 워싱턴 대학에서 데이터 과학 자격증을 취득하고, 2020년에 캘리포니아 버클리 대학에서 정보 및 데이터 과학 석사 학위를 취득했다.  마일스는 “내가 거쳐온 단계를 뒤돌아볼 때 한 가지 큰 영향을 미친 경험이 있다. 대학 마지막 학기의 파이썬 과정이었던 생물학자를 위한 프로그래밍이다. 이 경험이 새로운 열정의 바탕이 됐다”고 말했다.  잘 아는 영역에서 나와 처음부터 시작해야 하는 새로운 영역으로 들어간다는 것은 겁나는 일이었다. 마일스는 매일 코드를 쓰며 방대한 서열 데이터 집합에서 정보를 추출해 단백질 서열의 물리화학적 속성을 계산하기 위한 방법을 개발하고, 유전자의 길이와 위치를 알아내고 바이러스 DNA의 특성을 파악했다.  마일스는 “정리되지 않은 데이터 집합을 간결한 결과로 ...

데이터엔지니어 데이터과학 머신러닝 2022.05.23

"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 2022.05.18

“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

IDG 설문조사

회사명 : 한국IDG | 제호: ITWorld | 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
| 등록번호 : 서울 아00743 등록일자 : 2009년 01월 19일

발행인 : 박형미 | 편집인 : 박재곤 | 청소년보호책임자 : 한정규
| 사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2022 International Data Group. All rights reserved.