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세상의 모든 IT 리서치 자료 - 넘버스 Numbers

검색 결과 약 6(0.02ms)
자료 출처 :
Dice
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발행 날짜 :
2022년 06월 14일
주요 내용 :
제조업체들이 생산성과 효율성을 향상시키는 새로운 기술을 활용하면서 제조 분야의 IT 전문가 채용이 지난 1년 동안 2배로 증가했다.  제조업은 ‘4차 산업혁명’을 겪고 있으며, (이에 따라) 제조업체들은 IT를 활용하여 경쟁력을 유지하고 (물리적) 제품을 향상시킬 디지털 서비스 수요를 충족하고 있다. 이를테면 센서, 인공지능, 로봇공학 등은 비효율성 식별, 프로세스 간소화, 산업 동향 예측, 예측 역량 향상을 목표로 데이터 전략에 박차를 가하는 ‘제조 4.0 (Manufacturing 4.0)’ 핵심 기술이다. 이러한 이유로 IT 전문가들이 제조업에서 각광받고 있으며, 특히 공급망 문제가 지속되고 제조업체들이 리쇼어링을 더 많이 고려하면서 더욱더 수요가 높아지고 있다. 다이스닷컴(Dice.com)에 따르면 2021년 5월부터 2022년 5월 사이에 제조 분야의 IT 채용 공고가 2배로 늘어났으며, 애자일 개발, 파이썬, 소프트웨어 개발, 자동화, C ++, SQL, 자바 등의 스킬 수요가 증가했다. 제조업에 진출하려는 IT 전문가 또는 채용 경쟁이 가장 치열한 곳은 어디인지 궁금해하는 제조업의 IT 리더를 위해, 여기서는 제조업에서 가장 수요 많은 기술직 9가지를 소개한다.   ⓒGetty Images Bank 1. 소프트웨어 엔지니어(Software engineer) 이제 거의 모든 장비나 하드웨어가 어떤 형태로든 인터넷에 연결되기 때문에 제조업의 소프트웨어 수요가 자연스럽게 증가했고, 자연스레 소프트웨어 엔지니어 수요도 증가했다. 소프트웨어 엔지니어는 소프트웨어를 설계, 코딩, 디버그, 개선 및 유지관리하며, 아울러 자동화, 현대화, 장비 설치 및 지원 또는 비즈니스 요구사항에 맞는 소프트웨어 설계에도 투입될 수 있다. 소프트웨어 설계 및 구축은 개발 항목에 따라 수년이 걸릴 수 있기 때문에 (소프트웨어 엔지니어는) 기업의 디지털 트랜스포메이션에서 일정과 예산을 준수하는 데 중요한 역할을 한다.  글래스도어(Glassdoor)에 따르면 소프트웨어 엔지니어의 평균 연봉은 미화 11만 9,593달러이며, 연봉 범위는 8만 8,000달러에서 17만 7,000달러로 조사됐다. 2. 수석 소프트웨어 엔지니어(Principal software engineer) 수석 소프트웨어 엔지니어는 일반적으로 큰 팀이나 긴 리드 타임이 필요할 수 있는 높은 수준의 대규모 프로젝트를 관리하며, 이는 소프트웨어 엔지니어가 오를 수 있는 최고 지위 중 하나다. 수석 소프트웨어 엔지니어는 (조직의) 가장 큰 프로젝트 및 이니셔티브의 기술적인 측면을 관리 및 감독한다. 직무는 제조 유형에 따라 달라지지만 이러한 기술 전문가는 보통 소프트웨어 설계자가 개발한 계획을 구현하고, 또한 엔지니어 팀이 소프트웨어를 코딩하고 스크립팅하도록 관리하는 업무를 한다. 아울러 리더십, 의사소통 및 애널리틱스 스킬 등 소프트 스킬도 요구된다.  글래스도어에 따르면 수석 소프트웨어 엔지니어의 평균 연봉은 16만 9,453달러이며, 연봉 범위는 12만 8,000달러에서 23만 5,000달러로 조사됐다. 3. 시스템 엔지니어(Systems engineer) 시스템 엔지니어는 시스템과 인프라에 초점을 맞춰 개선할 영역을 파악하고, 새로운 솔루션을 설계하며, 고객의 요구사항에 맞는 하드웨어 또는 소프트웨어를 권고하는 역할을 한다. 또 기업의 시스템을 항상 사용 가능하고 안정적인 상태로 유지관리하며, 발생하는 모든 문제를 해결한다. 제조업에서 시스템 엔지니어는 일반적으로 프로세스 흐름, 개발 프로세스 문제 식별, 관리 제어 시스템 개발, 품질 관리 절차 구현, 고객과의 협력에 중점을 둔다. 글래스도어에 따르면 시스템 엔지니어의 평균 연봉은 11만 245달러이며, 연봉 범위는 8만 2,000달러에서 15만 8,000달러로 조사됐다. 4. 수석 시스템 엔지니어(Principal systems engineer) 수석 시스템 엔지니어는 다양한 팀에 걸쳐 복잡한 컴퓨터 시스템을 설계하고 구축하는 역할이다. 수석 시스템 엔지니어는 소프트웨어 개발자, 하드웨어 엔지니어 및 기타 기술 전문가와 긴밀하게 협력하여 제품이 업계 표준에 부합하고, 고객의 요구사항을 충족하는지 확인한다. 시스템 엔지니어가 오를 수 있는 최고 지위이며, 통상 서버, 스토리지, 네트워크 인프라 운영 및 성능을 감독하는 슈퍼바이저 역할을 한다. 또 시스템 및 플랫폼의 구축, 패치, 테스트, 배포를 관리하여 고객의 요구사항을 충족하는지 파악한다. 글래스도어에 따르면 수석 시스템 엔지니어의 평균 연봉은 16만 9,453달러이며, 연봉 범위는 12만 8,000달러에서 23만 5,000달러로 조사됐다. 5. 임베디드 소프트웨어 엔지니어(Embedded software engineer) 임베디드 소프트웨어 엔지니어는 임베디드 장치와 시스템용 소프트웨어의 설계 및 개발을 담당하며, 일반적으로 특정 작업을 위해 설계된 시스템 및 소프트웨어를 작업한다. 역할에 따라 임베디드 소프트웨어가 제대로 작동하는지 테스트하기 위해 전체 시스템을 작업해야 할 수도 있다. 하지만 전반적으로 기업의 특정 요구사항을 충족시키기 위해 소프트웨어 솔루션을 설계하고, 초점을 좁혀야 하는 역할을 담당한다. 글래스도어에 따르면 임베디드 소프트웨어 엔지니어의 평균 연봉은 11만 4,884달러이며, 연봉 범위는 8만 8,000달러에서 16만 6,000달러로 조사됐다. 6. 데이터 과학자(Data scientist) 데이터 과학자는 (기업이) 고객, 클라이언트, 제품 및 서비스 관련 데이터를 수집, 관리, 저장할 수 있도록 지원하기 때문에 제조업에서 매우 중요하다. 이 역할은 제조업체가 개선할 공정 영역, 잠재적 위험, 제거할 수 있는 낭비 영역 등을 식별하는 데 도움이 된다. 직무 목록은 일반적으로 인공지능, 머신러닝, SQL, 파이썬, AWS 등의 스킬을 요구하며, 아울러 관계형 데이터베이스로 작업하고, 엔지니어링 데이터를 분석 및 모델링하며, 목표 달성을 지원할 신기술을 식별하는 역량도 필요하다. 글래스도어에 따르면 데이터 과학자의 평균 연봉은 12만 2,004달러이며, 연봉 범위는 9만 달러에서 17만 6,000달러로 조사됐다. 7. 소프트웨어 개발자(Software developer) 제조업이 기술과 소프트웨어를 점점 더 활용하게 되면서 소프트웨어 개발자 수요가 커졌다. 소프트웨어 개발자는 기업의 요구사항을 만족시킬 수 있는 소프트웨어 프로그램을 추천하고, 내부 컴퓨터 프로그램에서 소프트웨어 테스트를 실행하며, 비즈니스 요구사항에 맞게 오픈소스 코드를 수정하거나, 기업 맞춤형 소프트웨어를 설계 및 개발한다. 또한 제조업에서 소프트웨어 개발자는 프로젝트, 공급업체, 공급망, 데이터 분석, 제품 관련 스마트 기술을 관리하기 위해 내·외부 고객용 소프트웨어 작업을 담당한다. 글래스도어에 따르면 소프트웨어 개발자의 평균 연봉은 11만 1,729달러이며, 연봉 범위는 7만 8,000달러에서 18만 1,000달러로 조사됐다. 8. 비즈니스 애널리스트(Business analyst) 제조업에서 비즈니스 애널리스트는 데이터 및 애널리틱스를 사용하여 비즈니스 부문의 의사결정과 디지털 트랜스포메이션을 지원한다. 비즈니스 애널리스트는 요구사항을 분석하고, 프로세스를 문서화하며, 분석 인사이트를 다양한 부서 및 리더십에 전달해야 한다. 아울러 비즈니스 애널리스트는 자동화를 개선하고, 시스템을 자동화/현대화하는 프로세스 및 IT를 최신 상태로 유지하기 위해 새로운 기술 또는 프로세스를 파악해야 한다. 글래스도어에 따르면 비즈니스 분석가의 평균 연봉은 9만 7,744달러이며, 연봉 범위는 7만 달러에서 15만 5,000달러로 조사됐다. 9. 데브섹옵스 엔지니어(DevSecOps engineer) 데브섹옵스는 개발, 보안, 운영의 교차점이다. 다시 말해, 데브옵스를 확장한 개념이자 보안 우선순위를 추가한 개념이다. 데브섹옵스 엔지니어는 프로세스 모니터링, 위험 분석, 보안 제어 자동화, 사고 및 보안 프로토콜 관리, 내부 및 외부 시스템 유지관리, 안전 관행 구축 등을 담당한다. 파이썬, 자바, C++, 루비, DAST, SAST, 랩소디(Rhapsody) 및 시스템 모델링 언어(SysML) 등을 다루는 스킬뿐만 아니라 강력한 커뮤니케이션, 리더십, 관리 역량이 요구된다.  글래스도어에 따르면 데브섹옵스 엔지니어의 평균 연봉은 12만 117달러이며, 연봉 범위는 8만 9,000달러에서 16만 9,000달러로 조사됐다. ciokr@idg.co.kr  
자료 출처 :
Avnet Silica
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발행 날짜 :
2022년 05월 17일
주요 내용 :
반도체 유통업체 에브넷 실리카(Avnet Silica)의 보고서에 따르면, 코로나의 여파가 가라앉고 있음에도 공급망 문제와 관련된 기업의 우려가 여전히 심각한 상태다.   ⓒThinkstock 에브넷의 컨설턴트 팀은 2018년 1월부터 2022년 4월까지 다양한 업계의 어닝콜 3만 111건을 분석했다. 보고서는 어닝콜 중 공급망 문제에 대한 논의 시간이 2022년에는 60%가 넘었다고 전했다. 2021년과 2020년에 각각 47%, 37%였다. 공급망 문제의 주된 원인으로는 반도체의 수급 불균형으로 꼽혔다. 반도체의 수요가 지속해서 공급을 초과하고 있기 때문이다. 팬데믹의 확산을 막으려 시행한 봉쇄 조치가 공급망 차질의 주요 원인이라는 일각의 분석과 대조된다.  에브넷 EMEA의 공급망 프로그램 책임자 맷 랜섬은 “팬데믹 기간에 시행된 봉쇄 조치가 항구와 공장의 문을 닫게 하는 등 공급망에 악영향을 끼친 것은 분명하다. 그러나 원인이 오로지 봉쇄 조치였다면 기업은 지금쯤 대부분 회복되었어야 한다. 현실은 그렇지 않다”라고 말했다. 그는 “오늘날 의류부터 자동차에 이르기까지 우리가 쓰는 제품에 점점 더 많은 전자 부품이 들어간다. 반도체 및 마이크로컨트롤러와 같은 전자 부품을 생산하는 속도가 소비자 수요가 증가하는 속도를 따라가기 힘든 것이 현재 상황이다”라고 덧붙였다. 반도체 제조업체의 더딘 생산 용량 증가 랜섬은 수요가 계속 공급을 초과하는 이유가 반도체 생산에 투입되는 연간 자본 투자 비율이 상대적으로 낮아 생산량 증대 유연성이 제한적이기 때문이라고 설명했다. 보고서에 따르면 반도체의 예상 투자 가치는 주요 반도체 제조업체에서 향후 4년 동안 발생할 수요의 약 15%로 책정된다.  랜섬은 “이로 인해 필수 전자 부품의 생산과 공급을 늘리는 과정이 느릴 수밖에 없다. 향후 5~6년 안에 새로운 반도체 공장이 여럿 가동될 예정이지만, 그동안 수요 역시 계속 증가할 것”이라고 말했다. 시장 조사 기관 IDC가 연초 발간한 별도의 보고서는 업계 전반적으로 재고가 정상 수준으로 회복되고 있음에도 반도체 공급 부족이 2022년 상반기까지 지속될 것으로 예상했다. 보고서가 조사한 20개 산업에는 가전제품, 자동차, 항공우주 및 국방, 통신, 패션, 소매, 대기업, 음료 및 농업 등이 포함된다. 또한 보고서는 반도체 품귀 현상이 계속되면서 자동차, 전자 부품, 컴퓨터 하드웨어 및 소비자 기술 등 12개 산업의  어닝콜에서 공급망 문제가 제기되었다고 밝혔다. 이외에도 어닝콜에서 많이 논의된 주제는 인플레이션과 채용 문제로 나타났다. ciokr@idg.co.kr
자료 출처 :
MarketsandMarket
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발행 날짜 :
2022년 05월 15일
주요 내용 :
2022년 13억 달러로 추정되는 5G 보안 시장 규모가 2027년에는 72억 달러로 성장할 전망이다. 2022년부터 2027년까지 41.6%의 초고속 성장세를 이어갈 것으로 예상된다. IoT와 고속 네트워크를 기반으로 한 통합 환경 구축을 통해 자동화를 채택하는 기업이 급증하면서, 이를 대상으로 한 사이버 공격과 보안 침해 사고가 급증하고 있기 때문이다. 마켓앤마켓(MarketsandMarket)이 '2027년까지 글로벌 5G 보안 시장 전망(5G Security Market - Global Forecast to 2027)' 보고서를 발표했다. 보고서는 5G 보안 시장이 자동화가 가진 보안 취약점 때문에 빠르게 성장할 것으로 진단했다. 자동화는 운영 효율성을 높이지만 동시에 시스템에 대한 사이버 공격을 취약하게 만들기 때문이라는 것이다. 마켓앤마켓(MarketsandMarket)이 '2027년까지 글로벌 5G 보안 시장 전망(5G Security Market - Global Forecast to 2027)'을 통해 5G 보안 시장이 2027년까지 41.6%의 연간 성장률을 기록할 것으로 전망했다. (자료:MarketsandMarkets) 자동화 과정에서 도입되는 각종 IoT 장치 및 센서는 네트워크를 통해 연결되고, 해커가 보안에 취약한 이러한 장치와 센서를 노리기 때문이다. IoT가 산업 및 기업 전반에 확산할 수록, 해커의 공격 대상은 그만큼 증가한다. 미리미리 단속하고 공격을 막아야 하는 대상이 계속 증가하는 것이다. 그래서 이러한 공격에 대한 취약성 증가는 기업을 넘어 정부 차원에서 대응해야 하는 주요 관심사가 되고 있다. 보고서는 "네트워크 공격이 증가함에 따라 많은 사업자가 통신 사업자 네트워크 보안에 집중해 왔다. 예를 들어 스페인 오투 텔레포니카(O2 Telefonica) 은행은 사이버 공격을 받은 이후, 전 세계 7개 보안 운영 센터(SOC)에 1,000명의 보안 직원과 650명의 분석가를 고용했다. 또한 영국 정부에서 사용할 수 있도록 시스템과 네트워크를 인증할 수 있는 BT(British Telecom)는 전 세계 15개 SOC에 3,000명의 보안 전문가를 보유하고 있다"고 업계 움직임을 전했다. 보고서는 5G 보안 시장을 구성 요소, 배포 모드, 조직 규모, 최종 사용자, 네트워크 구성 요소 보안, 아키텍처, 카테고리 등으로 구분해 조사와 분석을 진행했다. 구성 요소는 차세대 방화벽, 데이터 손실 방지, 샌드 박싱 등 7가지로 항목으로 구성된 솔루션과 컨설팅, 구현, 지원 및 유지 관리를 포함하는 서비스로 나눴다. 이렇게 구성 요소로 구분한 시장에서는 서비스 부문이 예측 기간 더 높은 성장세를 유지할 것으로 예측했다. 5G 보안 네트워크는 통신 사업자와 기업 고객에게 생소한 것으로 종단 간 관리가 필요하며, 이를 위해 5G 보안 네트워크를 구축하려면 전문 지식과 특별한 기술이 포함된 컨설팅, 구현, 지원 및 유지 관리 서비스에 대한 수요가 증가하기 때문이다. 온프레미스와 클라우드로 구분한 배포 모드에서는 클라우드가 예측 기간 시장을 지배할 것으로 분석했다. 클라우드의 비용 효율적인 면이 중소기업을 중심으로 빠르게 성장하고 있으며, 중소기업은 보안 인프라 투자보다 핵심 역량에 집중하기 위해 클라우드 서비스를 도입하고 있다는 것이 보고서의 설명이다. 5G 보안 시장의 주요 공급업체로는 에릭슨(Ericsson), 팔로 알토 네트웍스(Palo Alto Networks), 시스코(Cisco), 알토(Allot), 노키아(Nokia), F5 네트웍스, 주니퍼 네트웍스(Juniper Networks), 스파이런트(Spirent), 포티넷(Fortinet), 모빌륨(Mobileum), 트렌드 마이크로(Trend Micro), 아카마이(Akamai), 콜트 테크놀로지(Colt Technology), 라드웨어(Radware), AT&T 등이 있다. ciokr@idg.co.kr
자료 출처 :
MarketsandMarkets
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발행 날짜 :
2021년 09월 13일
주요 내용 :
전 세계 증강 현실 시장 규모가 2020년 147억 달러에서 2026년이 되면 884억 달러로 증가해, 연평균 31.5%의 성장률을 기록할 것으로 전망됐다. 의료와 자동차 분야에서 증강현실 기술 및 장치와 응용프로그램 수요가 급증하고, 코로나19(COVID-19) 펜데믹으로 인한 소매 및 전자 상거래 부문에서의 증강현실 수요 증가가 시장 성장을 주도하고 있는 것으로 나타났다. 마케앤마켓(MarketsandMarkets)이 '코로나19 영향 분석을 통한 2026년까지 증강현실 시장 분석(Augmented Reality Market with COVID-19 Impact Analysis - Global Forecast to 2026)' 보고서를 발표했다. 증강 현실 관련 시장을 장치 유형에 따라 헤드 마운트 디스플레이와 헤드업 디스플레이로 구분하고, 응용프로그램 분야를 소비자, 상업, 의료 시장으로 구분해 조사 분석을 진행했다. 증강현실 관련 시장은 2020년 147억 달러에서 2026년이 되면 884억 달러로 연평균 31.5%로 빠르게 성장할 전망이다. 하드웨어 분야의 시장 점유율이 가장 큰 폭으로 확대될 것으로 예측되며, 아태지역의 시장의 성장세가 두드러질 것으로 기대된다. (자료 : MarketsandMarkets) 의료 부문은 증강현실 관련 기술 채택이 가장 빠르게 증가하고 있는 분야다. 가상으로 시각화한 환자의 가상 현실 영상 자료를 활용해, 수술이 필요한 부위를 직접 절개하지 않고도 상태를 파악할 수 있기 때문이다. 또한, 응급 상황에서 수집된 데이터와 실시간 데이터를 활용해, 응급조치에 필요한 시간을 절약할 수 있다. 이 밖에도 의료 부문에 활용할 수 있는 다양한 증강현실 기술들이 연구되고 시장에 등장하고 있다. 이러한 이유로 증강현실 의료 분야에 뛰어든 신생 기업들이 적지 않다. 보고서는 파이오플라이트(BioflightVR), 에코픽셀(EchoPixel), 프록씨미(Proximie), 메디털 리얼리티(Medical Realities), 헬프 라이팅(Help Lightning)과 같은 스타트업이 수술용 AR 기술을 개발하고 혁신하고 있다고 전했다. 오르카 헬스(Orca Health), 아큐베인(AccuVein), 센티AR(SentiAR), 메타(Meta) 등은 진단 관련 제품을 개발하고 있다. 전미제조협회(NAM;National Association of Manufacturers)가 실시한 설문조사에 따르면, 조사 대상자의 35%가 코로나19가 공급망 운영에 영향을 미쳤다고 믿으며 53% 이상은 변화를 예상했다. 이렇게 제조업 분야가 코로나19로 인해 심각하게 영향을 받으면서, 전 세계 증강현실 장치의 공급 역시 축소되거나 중단되는 상황이 초래되기도 했다. 하지만 코로나19로 인한 재택근무나 원격 학습이 확산하면서, 가상 회의나 교육의 증가로 증강현실 솔루션에 대한 수요는 증가하고 있다고 보고서는 전했다. 그중에서도 증강 현실 하드웨어 부문의 시장 점유율 성장세가 소프트웨어보다 상대적으로 높을 것으로 예상했다. 응용 프로그램 부문에서는 소비자 애플리케이션 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 분석했다. 증강현실 소비자 부문은 증강현실 기술을 사용해 현실 세계에서 3D 시각적 개체를 만드는 게임 및 엔터테인먼트 애플리케이션으로 구성된다. 빠르게 성장하고 있는 게임, 스포츠 및 엔터테인먼트 분야가 소비자 애플리케이션에서 증강현실 기술의 사용을 촉진하고 있다. HMD(Head Mounted Display)에 대한 수요 역시 높은 편이다. 하지만 보안 및 개인 정보 보호 문제는 증강현실 산업이 해결해야 할 당면 과제라는 지적이다. 증강현실 생태계에서의 보안 및 개인 정보 보호 문제는 장치 또는 응용프로그램 개발자, 최종 사용자 모두가 이에 대한 경각심을 높이고 관련 규정을 준수해야 한다는 것이다. 일부 애플리케이션에서는 사용자 계정이나 정보를 보호하는 기능이 없고, 증강현실 산업과 활용 분야에 관한 규정이 필요하다고 보고서는 지적했다. ciokr@idg.co.kr  
자료 출처 :
Gartner
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발행 날짜 :
2021년 04월 06일
주요 내용 :
인공지능(Artificial Intelligence)과 머신러닝(Machine Learning)은 허위 경보의 수를 줄일 수 있고, 문제 해결 속도를 높일 수 있다. 또 신속히 변화 중인 클라우드 기반 IT 환경을 이해하고 관리하는 데 도움을 줄 수 있다. 그러나 CIO는 이른바 ‘마술적’ 결과를 기대해서는 안 된다. 인지할 수 있는 IT 문제라면 무엇이든 자동으로 예측하고 해결해줄 것을 기대하거나, 각종 로그 또는 이벤트 스트림 등을 수용해 손쉽게 분석하는 것을 기대해서는 안 된다.   Image Credit : Getty Images Bank AI옵스(AIops)는 인공지능을 이용해 IT시스템을 더 효율적이고 효과적으로 관리하고 최적화하고 방어할 수 있게 해준다. 시장조사회사인 가트너는 AI옵스의 시장 규모가 2020년 9억 ~ 15억 달러 범위였고, 2020년 ~ 2025년 사이의 연평균 성장률은 약 15%일 것이라고 예측했다. 독립형 AI옵스 플랫폼도 있고, AI옵스 플랫폼을 통합하거나 AI 기능을 추가한 IT관찰가능성, 관리 및 모니터링 툴도 많다.  고객과 전문가들에 따르면 AI옵스는 수백 또는 수천 곳의 출처에서 나온 대량의 데이터를 신속히 검사한다. 이를 통해 중요한 경보를 선별하거나 기저의 추세를 식별하는 데, 그리고 애플리케이션들을 연결하는 API 등의 새 요소를 신속하게 검출하는 데 지극히 탁월하다. 세계적인 연구 및 교육 단체인 와일리(Wiley)의 CIO 겸 CISO인 션 맥은 한마디로 인간의 지성이 감당할 수 있는 수준을 넘어선다고 말했다. 그는 “시스템과 서비스의 복잡성이 기하급수적으로 커지는 와중에 IT 문제에 대한 통찰을 제공하는 데 이상적이다”라고 말했다. 그러나 AI옵스를 제대로 활용하기 위해서는 먼저 AI옵스의 한계를 이해할 필요가 있다. AI옵스가 탁월한 분야  패턴 식별. AI옵스의 효과적인 이용 분야 중 하나는 다른 경고를 복제한 중복 경고, IT 인프라의 정상적 변경에 반응하는 경고, 또는 중대한 비즈니스 프로세스에 영향을 주지 않는 경고에 따른 ‘잡음(noise)’를 줄이는 것이다.  운영 데이터를 지능적으로 분석하면 공통 패턴, 예를 들어 이용자가 로그인하는 아침 시간이나 분기 회계 마감 시의 트래픽 급증을 분석해 어떤 패턴이 정상이고 어떤 패턴이 문제 신호인지를 파악할 수 있다고 시장조사기관인 IDC의 부사장인 스티븐 엘리엇은 말했다. 또한 서버의 과부하 등 반복적 문제를 식별할 수 있어서 운영 담당자는 이용자에게 영향을 주기 전에 치유책을 적용할 수 있다. 또한 다수의 경고를 하나의 근본 문제로 상관시켜 운영 담당자의 부담을 줄일 수 있고, 문제의 근본 원인 분석의 속도를 높일 수 있다고 그는 설명했다.  약품 유통 업체인 아메리소스버겐(AmerisourceBergen)은 AI옵스를 도입한 이후 의미 없는 경보가 2/3로 줄어드는 것을 목격했다. 뉴 렐릭(New Relic)의 관찰성 플랫폼을 이용해서였다. 덕분에 회사의 엔지니어들은 중요한 문제에 집중할 수 있었고, 사건의 우선순위를 한층 적절하게 정할 수 있었고, 근본 원인 분석의 속도를 높일 수 있었고, 애플리케이션의 이용성을 높일 수 있었다고 IT 사업부 부사장인 폴 스튜어트는 말했다.  와일리에서도 맥의 직원들은 다이나트레이스(Dynatrace)의 AI옵스 기능을 이용해 허위 긍정의 수를 50% 이상 줄일 수 있었다. 또 문제가 정말 발생했을 때 해결까지의 시간이 평균 37% 이상 줄었다. 맥은 이를 ‘거대한 개선’이라고 평가했다. 이들 덕분에 그의 팀은 고객 경험을 향상시키고 혁신적인 신규 서비스를 전달하는 데 더 많은 시간을 할애한다고 그는 말했다.  모니터링 및 추적. 또한 AI옵스는 운영 담당자의 일을 더 수월하게 해줄 수 있다. IT 환경 내의 변경을 추적하고, 성능을 모니터하고, 대규모 환경을 비용 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는 것이다. 스튜어트는 ‘현재 대형 인수 건이 진행 중이다. 그러나 AI옵스를 활용해 인원 수를 크게 늘리지 않고 추가 모니터링 업무량을 감당할 수 있다”라고 말했다. 공항 주차장 사업체인 파크 엔 플라이(Park ‘N Fly)는 다이나트레이스 AI옵스 플랫폼을 이용해 자사 IT 인프라를 모니터하고, 아울러 파트너로부터 나온 정보를 제공하는 API를 모니터한다고 수석 IT 디렉터인 켄 슈마커는 말했다.  예를 들어 고객은 셔틀 버스의 위치를 추적할 수 있고, 여행 기간 중 차량의 유지 관리를 구매할 수 있다.  또한 다이너트레이스는 파크 엔 플라이가 클라우드에서 호스팅하는 서버 등 신규 컴포넌트를 자동으로 발견하고, 서버가 액세스 중인 데이터, 서버가 데이터를 전송하는 애플리케이션 등 서버의 거동을 분석하기도 한다. 이에 기반해 웹 토폴리지(web topology)를 생성해 IT 인프라의 컴포넌트들이 어떻게 통합되어 있는 지를 추적한다고 그는 설명했다. 맥은 와일리에서 단지 관찰하기 위해서 뿐 아니라 시스템의 가용성과 신뢰성 뒤에 놓인 이유를 이해하기 위해 이벤트 로그 관리 분야에 AI 옵스를 이용하고 있다고 말했다. 그는 “모니터링은 과거의 것이 되었다”라고 말했다.  그는 자신에게 필요한 것은 ‘관찰가능성’이고, 이는 질문을 하고 대답을 얻는 특성이라고 설명했다. 모니터링은 시스템 지연을 매 순간 보여줄 수 있지만, 맥이 하고 싶은 질문은 ‘이용자에게 왜 문제가 있는가?’이다.  근본 원인에 접근. AI옵스는 문제의 근본 원인을 빠르게 분석하는 데에도 유용하다. “어떤 서비스 계층에 문제가 존재하는가, 브라우저인가, 데이터베이스인가, 코드인가, 아니라면 온-프레미스 네트워크가 문제인가?”를 판단하는 데 도움을 준다고 엘리엇은 말했다.  설명에 따르면 그는 데이터베이스 등 모든 응용 계층에서 나온 데이터, 애플리케이션 성능, 그리고 애플리케이션 및 서비스에 대한 이용자 경험을 상관시키고, 다이나트레이스 등을 이용함으로써 문제 해결까지의 평균 시간을 40% 단축시켰다. 그는 “이는 우리 고객에게 유의미한 성능 개선을 의미한다”라고 말했다. 그러나 몇몇 고객은 AI옵스가 구성 작업을 필요로 하고 단기적인 비용 효과를 기대하기 어려울 수 있다고 경고했다. 셔마커는 “초기 투자 비용이 빠르게 회수되지는 않을 가능성이 높다. 구현 후 이용하면서 혜택이 나타나는 것이 보통이다. 최적으로 관리 및 운영하는 데 더 적은 수의 직원이 필요하고, 늦은 저녁의 업데이트에 직원을 배정하거나 중단을 해결하거나 휴일 중 업데이트 일정을 정할 필요가 더 이상 없다”라고 말했다. AI옵스가 부적합한 분야  데이터 결함의 처리. 데이터가 많을수록, 데이터의 품질이 높을수록, 머신러닝 알고리즘이 복잡한 IT 인프라의 작용을 더욱 잘 분석할 수 있다. 이런 데이터가 부족하거나, AI옵스가 이용할 수 있는 데이터가 제한적이라면 AI옵스의 효과 역시 제한적일 수 있다. 따라서 AI옵스가 성공하려면 적절한 데이터 관리가 결정적이다. 단스케 방크(Danske Bank)의 서비스 신뢰성 및 관찰가능성 책임자인 빌리어스 엘리카스는 “처음 AI옵스를 할 때 꽤 힘들었다. 벤더들은 자신들이 ‘엉망인’ 기존 데이터를 감당할 수 있다고 약속했다. 이를 이용해 IT 인프라 내의 비정상과 문제를 식별할 수 있다는 자신했던 것이다. 그러나 이는 지켜지지 않았다”라고 말했다.  이어서 그는 “다행히 스택스테이트(StackStare)의 관찰가능성 플랫폼을 이용해 자동으로 데이터를 취합하고 상관시키고 태그를 다는 데서 가능성이 보인다. 그렇다면 시스템은 어떤 인프라 컴포넌트가 어떤 애플리케이션 및 서비스를 지원하는 지를 파악할 수 있다”면서 “이는 은행이 머신러닝이라는 마술에 이르기 전에 기본을 바로 세우는 데 도움을 준다”라고 말했다. 노티파이드(Notified)는 클라우드 기반 인프라를 통해 연결을 제공하고, 기업 행사 및 통신을 호스팅한다. 회사는 스플렁크(Splunk)와 뉴 릴릭(New Relic) 내의 AI옵스 기능을 이용해 최초의 AI옵스 개념 증명을 진행 중이라고 CTO인 토마스 스퀘오는 말했다.  AI옵스는 근본 원인 분석과 이벤트 취합의 속도를 높이는 데 유용하지만, 노티파이드는 IR 컨퍼런스 등 대규모 행사에 필요한 클라우드 리소스의 양을 예측하기 위해 아직도 역사적 성능 데이터를 취합하고 있다고 그는 말했다. 인프라에 관한 필수 운영 데이터를 취합하는 일은 아메리소스버겐(AmerisourceBergen)에게 중요한 작업이다. 스튜어트는 “큰 곤란 가운데 하나는 격리된 환경들이, 종합적인 시야가 아니라, 각자 지원하는 툴 및 분야의 집합을 바라보도록 하는 일이었다”라고 전했다. 그는 이어 “이제 우리의 데이터는 모두 중앙에 위치하기 때문에 AI옵스 엔진은 여러 출처에서 나온 경고를 상관시킬 수 있다. 따라서 아메리소스버겐의 팀 구성원은 핵심 문제에 신속히 집중할 수 있다. 모든 데이터를 한 장소로 상관시킴으로써 문제의 발생을 조기에 경고하는 패턴을 식별하는 일을 시작할 수 있다”라고 말했다.  자동화된 교정. 보안, 성능 및 여타 문제를 완전히 자동으로 교정하는 일은 AI옵스에 대한 약속이 깨지도록 하는 또 하나의 분야이다. 가트너의 상임 리서치 디렉터인 그레고리 머레이는 “고객이 즉시 그리고 지속적으로 문제를 발견할 수 있고 이상적인 해법을 제안할 수 있는 ‘마술 상자’를 원한다면 AI옵스는 기대에 크게 미치지 못한다”라고 말했다. 예를 들어 이전에 알려지지 않은 보안 취약점의 악용 등 몇몇 위험은 예측하기가 어렵거나 불가능하다. 그는 “AI 시스템이 IT 인프라에 이루어진 모든 변경의 조합을 평가하고 변경의 효과를 신뢰성 있게 예측하는 것 또한 불가능하다”라고 덧붙였다. 엘리엇은 “몇몇 IT 조직은 무난히 자동 교정할 수 있는 것을 떼어 내기 시작하고 있다. 어떤 경우 이는 새 서비스 또는 새 인프라의 분출이고 트랜잭션 로드나 니즈가 급증할 때 성능 저하를 막을 수 있다. 다른 경우 이는 다른 AWS 지역이나 다른 리소스 집합으로 서비스를 자동으로 이동시키는 것일 수 있다”라고 말했다.  스퀘오는 노티파이드가 현재 전체 애플리케이션의 불과 20% ~ 25%만을 자동으로 교정하고 있고, “이는 위험을 보정한 비율이다”라고 전했다.  앞으로의 문화 변화  어떤 경우 AI옵스는 독립적 분야라기보다 애자일한 IT 및 비즈니스 프로세스를 위한 추가 도구의 성격을 가진다. IDC는 이를 ‘IT 운영 애널리틱스’라고 부른다.  스퀘오에 따르면 노티파이드는 AI옵스라는 용어를 사용하지 않는다. 스퀘오는 “우리는 ‘데브섹옵스(devsecops)’라는 용어를 사용한다. 데브섹옵스는 우수한 모니터링, 통지, 이벤트 실무의 존재를 전제하고, 개발, 운영, 보안 사이의 전체적 협업의 일부로서 AI옵스를 이용한다”라고 말했다. 와일리의 경우 AI옵스는 애플리케이션 및 서비스 품질에 대해 개발 팀의 책임을 늘리려는 거시적 움직임의 일부이다. 맥은 “우리는 신뢰성 및 관리에 있어 데브옵스 접근법을 취한다. 최종적으로, 책임은 시스템 개발 팀에게 있다. 이들은 시스템이 실제로 어떻게 기능하는지에 관해 가장 많은 부담을 진다”라고 말했다.  스튜어트는 AI옵스가 궁극적으로 ‘팀 전체에 걸친 문화 변화’를 촉진할 것으로 예상한다. “문제가 발생할 때 수동으로 대응하는 것이 아닌 자동화가 초점이다. 앞으로 성숙해지면서 서비스 관점으로부터 환경을 바라보는 일이 초점이 될 것이다. 이 관점 하에서 애플리케이션 및 인프라 컴포넌트와 비즈니스 촉매가 서로 조합된다”라고 그는 말했다. ciokr@idg.co.kr
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MarketsandMarkets
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발행 날짜 :
2020년 09월 01일
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디지털 트윈(digital twin)은 객체, 프로세스, 시스템의 실시간 가상 재현물이다. 디지털 트윈은 물리적 및 디지털 영역 사이의 가교 역할을 한다. 예를 들어 공장의 가동, 통신 네트워크, 또는 물류 시스템을 거치는 소포의 흐름에 대한 디지털 시각을 제공할 수 있다. 가트너는 “디지털 트윈 구현물이란 개별 물리적 객체, 프로세스, 조직, 사람, 또는 다른 추상물을 반영하는 캡슐형 소프트웨어 객체 또는 모델이다. 여러 디지털 트윈에서 나오는 데이터는 취합되어 예를 들어 발전소, 도시 등 수많은 현실 세계의 개체와 연관 프로세스에 대한 복합적 시각을 얻을 수 있다”라고 정의한다.   Image Credit : Getty Images Bank 혜택  이들 물리적 운영의 가상 복제물은 운영을 모니터하고, 예방 정비를 수행하고, 중대한 구매 결정을 위한 통찰을 제공할 수 있다. 또한 물리적 자산을 가지고 시험하기에는 너무 시간이 많이 걸리거나 값비싼 시나리오를 가상으로 시험하고, 장기적 사업 계획을 생성하고, 새 발명품을 식별하고, 프로세스를 개선하는 데에도 유익하다.  디지털 제품 엔지니어링 회사인 글로벌로직(GlobalLogic)에 따르면 디지털 트윈은 아래와 같이 5가지 핵심 혜택을 제공한다.  1. 위험 평가 및 생산 시간의 단축. 디지털 트윈은 제품이 현실에 존재하기 전에 이를 가상으로 시험하고 검증하는 데 도움을 줄 수 있다. 이는 엔지니어가 프로세스 실패를 규명하는 데 쓰일 수 있다.  2. 예방 정비. 디지털 트윈을 이용해 장비와 시스템을 선제적으로 모니터해 이들이 고장 나기 전에 예방 일정을 정해 생산 효율을 높일 수 있다.  3. 실시간 원격 모니터링. 시스템을 원격으로 모니터하고 제어할 수 있다.  4. 팀 협업 향상. 글로벌로직은 공정 자동화와 시스템 정보로의 24시간 액세스에 의해 기술 전문가는 협업에 더 많은 시간을 집중할 수 있다.  5. 재무적 의사 결정 개선. 재무 데이터를 통합함으로써 디지털 트윈을 이용해 조정에 대한 한층 우수하고 신속한 결정을 내릴 수 있다. 기술  시스템 통합 업체인 SL 컨트롤즈(SL Controls)에 따르면 디지털 트윈은 아래와 같이 3가지 주요 요소로 구성된다.  1. 역사적 데이터. 기계, 공정, 시스템의 과거 성적에 관한 데이터  2. 실시간 데이터. 디지털 트윈은 장비 센서로부터 최신 정보를 지속적으로 수신하고 플랫폼과 시스템으로부터 출력을 입수한다. 예를 들어 제조 장비, 고객 서비스, 구매 등이다.  3. 미래 데이터. 이는 머신 러닝과 엔지니어 입력을 포함한다.  IBM에 따르면 오늘날 사용되는 디지털 트윈은 주로 이들의 응용 분야에 따라 유형이 구분된다. • 컴포넌트 트윈/부속품 트윈. 이들은 디지털 트윈의 기본 단위이다. 여기서 트윈은 컴포넌트나 부속품의 물리적, 기계적 또는 전기적 특성을 상징한다.   • 자산 트윈. 자산은 함께 작동하는 둘 이상의 컴포넌트이다. 이들 트윈은 컴포넌트의 상호작용을 나타내고 성능 데이터를 생성한다.  • 시스템 또는 유닛 트윈. 이들 트윈은 시스템이나 유닛을 형성하는 자산의 상호 작용을 반영한다.  • 프로세스 트윈. 이들 트윈은 시스템이 어떻게 서로 작용하는지를 나타낸다. 예를 들어 한 프로세스 트윈은 전체 생산 설비를 표현할 수 있다. 디지털 트윈과 가상 실험의 비교  디지털 트윈은 물리적 객체와 공정의 가상 실험물이라고도 볼 수 있지만 디지털 트윈이 다른 점은 실시간 정보 갱신이다. 시스템 통합 업체인 SL 컨트롤즈는 가상 시험도 물리적 자산의 테스트를 시행하고 평가할 수 있지만, 가상 시험이 정적이라고 말했다. 이는 엔지니어의 신규 매개변수 입력에 의존한다. 디지털 트윈은 물리적 자산, 공정, 또는 시스템으로부터 최신 정보를 실시간으로 수신해 현실 세계 조건에서 테스트, 평가, 분석 작업을 수행할 수 있다. 실례  조직들은 이미 디지털 트윈을 이용해 자신의 비즈니스를 개선하고 있다.  롤스로이스의 제트 엔진 효율 개선. 다국적 항공우주 및 국방 기업인 롤스로이스는 디지털 트윈 기술을 통해 자사 생산 엔진을 모니터한다. 회사는 각 엔진이 어떻게 가동되는지, 어떤 조건에서 가동되는지, 조종사가 이를 어떻게 이용하는지를 모니터할 수 있다. 롤스로이스는 디지털 트윈에 의해 특정 엔진에 맞춘 정비 계획을 제시한다. 마즈의 공급망 최적화. 과자류, 펫케어, 및 식품 회사인 마즈(Mars)는 제조 공급망의 디지털 트윈을 제작해 사업을 지원한다. 이를 이용해 생산 능력 및 공정의 제어를 향상시킨다. 예를 들어 예방 정비를 통해 기계 가동 시간을 늘리고, 기계가 불일치한 제품 수량을 포장하는 데 따른 낭비를 줄인다.  TIAA의 고객 서비스 복잡성 축소. 미국 대학 은퇴 주식 기금의 교사보험 및 연금협회(The Teachers Insurance and Annuity Association of America-College Retirement Equities Fund, TIAA)는 디지털 트윈을 이용해 신규 기관 고객의 가입에 따른 복잡성을 줄이고 있다. TIAA의 트윈은 제품 메타데이터, 업무 흐름, 중복된 상호 의존, 업무 규칙을 이용해 플랜 운영자의 서비스 플랜 선택을 검증한다.  바이엘 크롭 사이언스(Bayer Crop Science)의 가상 공장에 의한 전략 개편. 바이엘 크롭 사이언스는 북미에 있는 9곳의 옥수수 종자 생산 설비의 가상 공장을 제작하였다. 이들 가상 공장은 각 공장의 장비, 공정 및 제품 흐름 특성, 재료 명세, 운영 규칙의 동적 디지털 복제물이다. 가상 공장은 업무의 실시간 뷰를 제공할 뿐 아니라 가정 분석(what-if analysis)을 시행해 새 전략을 분석하고, 대규모 구매 결정을 내리고, 장기 사업 계획을 수립하고, 공정을 개선한다. 소프트웨어  디지털 트윈 소프트웨어 플랫폼은 사물인터넷(IoT) 센서 데이터와 여타 데이터를 융합해 자산 성과를 모니터하고 가상 시험을 실행한다. 컨설턴트인 이안 스케렛은 확장성 있는 트윈 플랫폼은 아래와 같이 6가지 핵심 기능을 갖는다고 말했다. 1. 디지털 트윈 수명주기 관리. 스케렛은 디지털 트윈이 물리적 자산을 구성하는 요건, 부분, 제어 시스템, 다시 말해 ‘디지털 스레드( digital threads), 디지털 마스터(digital maters)의 예시라고 설명했다. 예를 들어 풍차(windmill)의 디지털 마스터는 엔지니어링 다이어그램, 재료 명세, 소프트웨어 버전, 그리고 풍차 제작에 쓰이는 여타 인공물로 구성된다. 풍차의 디지털 트윈 플랫폼은 이 디지털 마스터를 활용하고, 시험 도구를 제공하고, 디지털 마스터에 기반해 디지털 트윈을 관리해야 한다. 이들 툴은 수백 개의 디지털 마스터와 수천 개의 디지털 트윈으로 확장될 수 있어야 한다.  2. 단일의 진실 공급원. 플랫폼은 각 디지털 트윈의 정확한 상태를 업데이트해 제공할 수 있어야 한다. 예를 들어 정기 정비 시 한 자산이 다른 자산과 다른 부품 또는 펌웨어 버전을 갖게 될 수 있다. 플랫폼은 각 객체와 자산이 변경되는 순간 정확한 상태를 업데이트할 수 있어야 한다.  3. 오픈 API. 플랫폼은 산업 사물인터넷(IIoT) 솔루션의 인터페이스 및 통합 지점이기 때문에 어떤 시스템이든지 이와 상호작용할 수 있도록 오픈 API를 제공해야 한다.  4. 시각화 및 분석. 플랫폼은 디지털 트윈으로부터 나온 라이브 데이터의 시각화, 대시보드, 심층 분석을 생성할 수 있어야 한다. 라이브 데이터는 디지털 마스터와 연결되어야 한다.   5. 이벤트 및 프로세스 관리. 플랫폼은 플랫폼의 데이터를 바탕으로 실행될 수 있는 이벤트와 비즈니스 프로세스를 생성할 수 있어야 한다.  6. 고객 및 이용자 관점. 플랫폼은 디지털 트윈 관계자 사이의 협업을 지원해야 한다. 이는 어떤 조직이 각 디지털 트윈을 소유하거나 운영하는지, 그리고 어떤 이용자에게 데이터 액세스가 허용되는지를 반영해야 한다.  벤더 여러 조직이 자체적으로 디지털 트윈을 구축하고 있지만, 몇몇 인기 있는 플랫폼 사업자가 없지 않다. 아래와 같은 솔루션들이 있다. • 아프리오리 디지털 매뉴팩추어링 시뮬레이션 소프트웨어(aPriori Digital Manufacturing Simulation Software) • 오토데스크 디지털 트윈(Autodesk Digital Twin) • 아일라 IoT 플랫폼(Ayla IoT Platform) • AWS IoT • 인터페이싱 테크놀로지(Interfacing Technologies)의 엔터프라이즈 프로세스 센터(Enterprise Process Center(EPC)) • 오라클 IoT 프로덕션 모니터링 클라우드(Oracle IoT Production Monitoring Cloud) • GE의 프리딕스 플랫폼(Predix Platform) • SAP 레오나르도 인터넷 오브 씽즈(SAP Leonardo Internet of Things)   --------------------------------------------------------------- 디지털 트윈 인기기사 ->IoT, AI와 융합 중··· '디지털 트윈' 따라잡기 -> 운동 선수의 디지털 트윈··· 스포츠 분야의 미개척지? ->블로그 | '또 다른 나'··· 디지털 도플갱어 서비스 개념의 이해 ->'디지털 트윈'으로 하루에 10만 번 시뮬레이션··· 바이엘크롭사이언스 사례 ->블로그 | '또 다른 나'··· 디지털 도플갱어 서비스 개념의 이해 ->블로그 | 디지털 트윈이 ‘쌍둥이 악마’가 된다면? ->칼럼ㅣ’평행우주’ 디지털 트윈, '2.0'으로 나아가다 --------------------------------------------------------------- 시장  디지털 트윈 시장은 급속한 속도로 성장 중이다. 마켓앤마켓(MarketsandMarkets)은 세계 디지털 트윈 시장 규모가 2020년 31억 달러였고, 2027년 635억 달러에 이를 것으로 전망했다. 이 시장조사기업은 디지털 트윈이 4차 산업 혁명의 (또는 인더스트리 4.0) 핵심 요소라고 생각한다. 마켓앤마켓은 자사 보고서에서 “인더스트리 4.0에서 디지털 트윈은 상호 연결된 제조 시스템을 개발하는 데 기여하는 사물 인터넷 등의 첨단 기술과 제조 기법을 통합할 것이다”면서 “따라서 디지털 트윈 기술은 기업이 인더스트리 4.0 표준을 구현하는 데 도움을 주는 이상적 해법인 듯하다”라고 말했다.  이 회사는 자동차 및 운송 수단, 에너지 및 전력, 우주항공, 방위 연관 기업이 디지털 트윈 기술의 대표적인 최종 이용자라고 제시했다. ciokr@idg.co.kr

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