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"클라우드 데이터 관리에 기여"하는 SD-WAN 엣지 전문 플랫폼의 중요성

포스트 코로나 시대에 접어들면서 IT 인프라와 서비스도 빠르게 변화하고 있다. 특히 그 중심에는 클라우드의 부상이 있다. 기업에서 클라우드 기반 애플리케이션 채택을 가속화하면서, 광역 네트워크(WAN)는 사용자와 애플리케이션을 연결하기 위한 필수 요소로 자리 잡고 있다. 기존에 구축된 인프라는 클라우드로 이동 중인 기업의 네트워크 환경을 관리하는 데에 한계가 존재하기 때문이다. 기업 애플리케이션이 데이터센터에서 클라우드로 옮겨가면서 더 이상 MPLS 같은 사설 회선 연결은 현 상황에 적합하지 않고, 유연하지 않으며 비용효율적이지도 않는다는 평가를 받는다. 아루바는 실버피크 인수를 통한 전문지식을 확대해 아루바 엣지커넥트(Aruba EdgeConnect) SD-WAN 엣지 플랫폼을 선보였다. 아루바 엣지 커넥트 SD-WAN 엣지 플랫폼은 광대역으로 사용자와 애플리케이션을 연결할 때 낮은 비용으로 복잡성을 줄이면서 WAN을 구축하고, 애플리케이션의 성능은 높이고 자본비와 운영비를 최대 90%까지 절감한다.   Aruba EdgeConnect 플랫폼의 구성요소 - Aruba EdgeConnect, Aruba Orchestrator 및 Aruba Boost 아루바 엣지커넥트는 안전한 가상 네트워크 오버레이를 만들기 위해 지사에 배포되는 물리적 또는 가상 어플라이언스다. 이를 통해 기업은 MPLS 와 광대역 인터넷 연결을 이용하는 하이브리드 WAN 방식을 적용하고, 그리고 사이트별로 자사 속도에 따라 광대역 WAN으로 이동할 수 있다.  아루바 오케스트레이터(Aruba Orchestrator)는 레거시와 클라우드 애플리케이션에 기존 인프라에서는 볼 수 없었던 수준의 가시성을 보장한다. 그러므로 비즈니스 의도에 따라 중앙에서 정책을 할당하여 전체 WAN 트래픽을 보호하고 제어할 수 있다. 정책 자동화를 통해 여러 지사의 배포를 촉진하고 간소화하며 전체 애플리케이션에 일관된 정책을 지원한다. 결과적으로 기업은 비즈니스 의도에 따른 가상 W...

SD-WAN 아루바엣지커넥트 광대역WAN 2022.04.07

SD-WAN이 WAN 최적화를 통해 애플리케이션 성능을 개선하는 방법

디지털 전환이 가속화되면서 현대 사회는 불확실성과 빠른 변화라는 문제를 안게 되었다. 이러한 변화의 흐름 속에서 비즈니스 민첩성과 유연성을 최우선 과제로 여기며 네트워크 성능 강화에 주목하는 기업이 늘고 있다. 과거 기업은 완벽한 비즈니스 환경을 만들고자 지사 사무실 사이트를 중요한 비즈니스 애플리케이션이 호스팅 되는 데이터센터 사이트에 연결하는 MPLS과 같은 전용 회선 서비스만을 구축했다. 하지만 MPLS 연결 관리를 하기 위해서는 많은 시간과 비용이 소모되기 때문에, 기업들은 이를 절감하는 대안을 찾아 나섰다.  이후 많은 기업이 광대역 서비스를 낮은 비용으로 안전하게 안정적으로 활용할 수 있는 SD-WAN을 채택해 대역폭의 비용을 크게 줄였다. 지사의 데이터센터 연결 및 인터넷 직접 연결에 광대역 인터넷과 4G/LTE 연결을 사용하는 동시에, 전용 회선 연결의 모든 QoS(Quality of Service) 이점을 제공할 수 있었다. 하지만 데이터센터 통합과 퍼블릭 클라우드 옵션으로 사용자와 데이터 간의 거리도 증가하게 됐다. 결과적으로 파일 공유와 같은 특정 애플리케이션의 경우, 네트워크 지연시간 증가로 인해 애플리케이션 성능이 저하된 것이다.  Aruba Boost의 실시간 WAN 최적화 기법 SD-WAN에서 기업의 애플리케이션 성능 저하 문제를 해결하기 위해 고안된 것이 바로 WAN 최적화 기법이다. 흔히 SD-WAN이 WAN 최적화 기법의 필요성을 줄이거나 없앤다는 오해가 있다. 그러나 SD-WAN과 WAN 최적화는 근본적으로 서로 다른 문제를 해결하며, 오히려 함께 구축할 경우 상호 보완이 가능해 최근에는 WAN 최적화의 필요성이 강조되고 있다.  아루바 부스트(Aruba Boost)는 데이터센터, 지사 사무실 및 클라우드 간의 데이터 이동을 가속화하고 실시간 WAN 최적화 기법을 사용하여 네트워크 품질, 용량 및 거리 문제를 극복하기 때문에 전 세계 어디서나 빠르고 안정적으로 정보에 접근하는 데 도움을 준다.&...

SD-WAN WAN최적화 아루바엣지커넥트 2022.04.07

SD-WAN 아키텍처로 전환할 때의 경제적 이점과 효과

전세계적인 펜데믹으로 기업의 디지털 트랜스포메이션이 가속화되면서 애플리케이션의 클라우드 전환도 피할 수 없게 됐다. 국내 기업도 애플리케이션과 IT 인프라를 클라우드로 이전 중이다. 한국IDC가 발표한 ‘2021년 클라우드 IT 인프라 시장 전망 보고서’에 따르면, 지난 2021년 국내 클라우드 IT인프라가 전체 IT인프라 시장의 50%를 돌파하면서 오는 2025년에는 60%가 클라우드 환경이 될 것이라고 전망했다. 그럼에도 불구하고 클라우드의 이점을 제대로 파악하지 못한 채, 현재도 클라우드 이전을 고민하는 기업이 많다. 하지만 기존의 라우터 기반 네트워킹 방식은 애플리케이션 연결 작업이 복잡하여 고객이 빠른 변화에 대응하는데 어려움을 준다. 네트워크에 대한 가시성도 없으므로 문제를 해결하는 운영상의 효율에도 한계가 있어 결과적으로 경제적 손실이 불가피하다. 대다수 기업들은 대역폭이 낮은 고가의 전용회선 MPLS WAN 회로에 의존하고, 수명이 다한 네트워크 장비 그리고 관리가 어려운 WAN 아키텍처를 함께 사용하고 있다. 기업이 애플리케이션의 성능을 높이고 양질의 일관된 사용자 경험을 얻기 위해서는 민첩성과 복원력이 우수하고 복잡성은 낮으며 처리량이 많은 네트워크가 필요할 것이다. 라우터 중심의 기존 네트워킹 한계를 보완한 Aruba EdgeConnect SD-WAN 엣지 플랫폼 아루바는 이러한 문제를 해결하기 위해 아루바 엣지커넥트(Aruba EdgeConnect) SD-WAN 엣지 플랫폼을 출시했다. 비용은 더 낮고 처리량은 더 많은 광대역 연결로 MPLS를 보다 유연하게 교체하여 모든 가용 링크를 적극 활용할 수 있도록 했다. 즉, 가용 대역폭은 늘어나고 네트워크 전송 비용을 절감시킬 수 있으며 애플리케이션 성능은 향상된다.  아루바는 솔루션을 도입하기 이전에 자사의 고객 가치 평가를 통해 기존의 라우터 중심 네트워크에서 공통적으로 나타나는 문제점을 확실하게 분석하고, 이를 바탕으로 기업 중심 WAN 아키텍처가 필요한 근거를 제...

SD-WAN 아루바엣지커넥트 기업용WAN 2022.04.07

가치와 속도에 중점 둔 글로벌 클라우드 3사의 데이터 복제 기술

최근 기업은 의사결정에 필요한 전체적인 그림 확보를 위한 민첩성과 탄력성을 높이고자 조직의 데이터를 클라우드 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스로 이동시키고 있다. 그 과정에서 기존의 데이터 통합 솔루션은 수동적이고 복잡한 프로세스로 인해 효율성이 떨어지며, 진행한다 하더라도 정작 데이터를 적용해야 하는 비즈니스 단계에 적합한 데이터가 아닌 경우가 발생한다. 따라서 이런 기존 솔루션의 한계를 보완한 모던 CDC 솔루션(Change Data Capture)이 주목받고 있다.  대표적인 모던 CDC 솔루션인 ‘클릭 리플리케이트(Qlik Replicate)’는 효율적인 데이터 전송 및 자동화된 데이터 변환 생성을 통해 소스 시스템 데이터 스트림 생성부터 분석 준비 데이터 세트 생성에 이르기까지 데이터 파이프라인을 가속화하는 솔루션으로 기존 데이터 통합 솔루션의 문제를 해결한다.    전 세계 수백 개의 기업이 사용하는 ‘클릭 리플리케이트(Qlik Replicate)’ 클릭 리플리케이트의 특징을 알아보면, 시스템의 중지 없이 데이터를 복제해 클라우드로 이동해(zero-time) 클라우드 환경의 데이터에서 보다 쉽고, 안전하며, 효율적으로 가치를 얻어낼 수 있게 지원한다.  또한, 소스에서 대상으로 실시간으로 데이터를 이동하며, 모든 데이터는 엔드 투 엔드 복제를 완전히 자동화하는 간단한 그래픽 인터페이스를 통해 관리된다. 데이터 엔지니어는 간소화되고 에이전트가 없는 구성을 통해, 선도적인 변경 데이터 캡처(CDC) 기술을 기반으로, 데이터 파이프라인을 쉽게 설정, 제어 및 모니터링할 수 있다.  아래 화면과 같이 수동으로 정보를 입력할 필요 없이 필터, 단일 테이블/뷰에 대한 변환 정의 및 전역 변환을 정의하는 GUI 대화 상자를 제공하는 Expression Builder 기능을 통해 규칙을 쉽게 작성할 수 있는 특징을 가진다.      클라우드별 베스트 프랙티스 제공, 어떤 클라우드 선...

GTPlus Qlik 데이터레이크 2022.02.10

AIoT가 협동로봇 산업에 가치를 부여하는 방법

2016년 WEF(World Economic Forum)에서 IoT는 4차 산업혁명의 주축이 될 것으로 예측됐다. 이후 컴퓨팅 성능 향상, 클라우드의 출현, 빅데이터 분석, 새로운 머신러닝 기능, 센서 및 스토리지 비용 절감과 같은 기술적 진보로 인해 IoT는 새로운 시대를 여는 ‘게임 체인저’로 발돋움했다. 나아가 데이터를 학습하고 처리하여 결과를 예측하는 지능형 사물인터넷, AIoT는 기존 비즈니스 모델을 근본적으로 변화시키고 전례 없는 가치를 창출할 것으로 예상된다. 디지털 트랜스포메이션을 주도하는 AIoT  기업은 빠르게 변화하고 경쟁이 격화되는 비즈니스 환경에서 경쟁우위를 확보해야 한다. 특히 디지털 경쟁력이 차지하는 비중은 점점 커지고 있다. AIoT는 기업이 고객과 상호작용하는 방식과 업무 방식, 비즈니스 운영 방식을 획기적으로 변화시킬 가능성이 있는 기술로 평가된다. 디지털 프랜스포메이션과 AIoT의 핵심은 데이터다. 디지털 트랜스포메이션은 물리적 설비의 데이터를 디지털 환경으로 전환해 실시간으로 모니터링하고, 설비 운영 및 데이터 제어 통합 관리뿐 아니라 데이터 분석으로 프로세스를 디지털화하며 데이터 통합 서비스를 구축하는 것이다. 그리고 이런 프로세스를 AIoT 플랫폼이 수행하며 디지털 트랜스포메이션을 주도한다. 기업과 제품, 고객 간의 디지털 연결을 제공하고 운영 효율성을 높일 수 있으며, 비즈니스 프로세스의 완전한 디지털화를 통해 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있다.   협동로봇 원격 관리를 위한 AIoT 서비스, 인디케어 협동로봇 산업은 기업과 고객의 관계가 긴밀하다. 협동로봇 도입 이후에도 운용, 유지보수, 관련 인력 교육을 위한 지속적인 상호작용이 필요하기 때문이다. 따라서 이런 서비스의 효율성을 높여 처리량을 증대시키고 고객 만족도를 제고할 수 있는 기술이 필요하다. 씽플러스는 로봇을 실시간으로 모니터링하고 원격으로 관리하는 AIoT 기술을 그 해답으로 제시한다.   인디케어(IndyCAR...

협동로봇 AIoT 달리웍스 2022.01.28

확산하는 ESG 경영, 그 중심에 ‘IoT’가 있다

오늘날 모든 기업이 ESG(Environmental, Social and Governance) 경영에 주목하고 있다. 국내 주요 기업의 2022년 신년사의 공통 키워드는 ESG였으며, 정부는 대기업을 대상으로 오는 2025년부터 ESG 공시를 의무화했다. 기업이 ESG 경영을 해야 하는 이유가 규제에만 있는 것이 아니다. 앞으로 ESG는 기업 가치 및 평가에 더욱 중요한 역할을 담당하게 될 전망이다. 투자 업계에서는 이미 ESG를 우선순위 투자 지표로 삼았다. 2020년 기준 ESG 기반 자산의 가치는 45조 원에 달한다. 또한 ESG는 전 세계적인 트렌드이기 때문에 GVC(Global Value Chain)에서 낙오하지 않으려면 협력 업체 및 이해관계 그룹도 ‘ESG’라는 흐름에 발맞추어야 한다.    ESG는 환경(Environmental), 사회(Social), 지배구조(Governance)의 약자로, 기업이 매출이나 이익 같은 재무적인 지표에만 관심을 두는 것이 아니라 환경과 사회를 생각하고 기업 지배구조의 투명성을 추구하는 패러다임을 의미한다. 기본적으로 ESG는 3가지 요소를 원칙으로 지속가능성을 추구한다는 ‘가치’이지만, 의무 공시를 해야 하는 기업의 입장에서는 일종의 ‘기준’이다. 여러 전문가는 ESG가 규제보다는 비즈니스 관점에서 잘 조율된 시스템으로 이어질 때 좋은 결과를 얻을 수 있다고 조언한다. 결국 장기적으로 ESG를 비즈니스 전략에 얼마나 잘 구현하느냐가 관건이다. 각 기업은 저마다의 방식으로 ESG 경쟁력을 높이기 위해 노력하고 있으며, 대표적인 방법으로 IoT 기술을 선택하고 있다. ESG 추진을 위한 전략적 방안으로서의 IoT 투자 지표로 삼든, 규제를 위한 기준이든, 경영 전략으로 쓰이든 ESG는 정량화되고 계량화된 수치를 요구한다. 때문에 ESG를 실현하려는 기업에는 디지털 트랜스포메이션이 필수적이고 IoT가 필요하다. IoT는 ESG 지표의 수집 및 보고를 보다 정확하고 간소화하는 데 도움이 된다...

ESG경영 AIoT IoT 2022.01.28

디지털 트랜스포메이션 가속화하는 AIoT 플랫폼

IoT 통합 솔루션 업체 달리웍스가 AI 기반 기업 맞춤형 기능을 강화한 AIoT 플랫폼 씽플러스 2.0(Thingplus 2.0)을 출시했다.  씽플러스는 데이터를 생성/수집/통합/분석/활용하는 SaaS 방식의 플랫폼이다. 대시보드 구성기(Dashboard Organizer), 위젯 작성기(Widget Composer), 규칙 편집기(Rule Editor)와 같은 차별화된 화이트 레이블링 기능을 통해 맞춤형 AIoT 서비스를 제공한다. 씽플러스는 디지털 트랜스포메이션의 선결 과제인 데이터의 디지털화(Digitization)를 통해 주요 설비 및 시스템 데이터를 물리적 환경에서 디지털 환경으로 전환한다. 실시간 데이터 모니터링뿐 아니라 설비 및 장비 운영, 데이터 제어 통합 관리 서비스를 제공해 업무 리스크를 관리하고, AI 분석으로 비즈니스 효율을 높일 수 있다.    씽플러스 플랫폼은 시스템의 안정성과 확장성을 보장하는 데 강점이 있다. 마이크로서비스 기반의 시스템 구조로 수평적 확장이 가능하며, Kafka 기반의 다중 메시지 큐 방식을 적용해 상호 시스템간 처리하는 실시간 데이터 스트림의 안정성을 보장한다. 또한 IoT 디바이스의 데이터 전송 및 사용자의 웹 접속 같은 대용량 트래픽을 분산하기 위한 로드 밸런싱을 적용해 시스템 신뢰성을 높였다.   디지털 트랜스포메이션을 추진하고자 하는 기업은 비즈니스 환경에 맞는 AIoT 기술을 씽플러스 플랫폼으로 쉽고 빠르게 적용할 수 있다. 씽플러스 플랫폼은 각 기업이 직면한 문제를 해결할 수 있도록 IoT 디바이스와 비즈니스 환경에 적합한 네트워크 기술을 지원한다. 또한 SaaS(Software-as-a-Service) 방식이기 때문에 기업 사용자는 별도의 시스템을 구축하지 않고 시간과 공간의 제약 없이 언제나 웹 기반으로 서비스를 이용할 수 있다. 도입 용이성으로 인해 디지털 트랜스포메이션 실현 기간도 단축된다.  씽플러스 2.0은 AI 기반 분석/예측 모델을...

AIoT 달리웍스 디지털트랜스포메이션 2022.01.28

특화된 모듈과 편리한 GUI로 복잡한 SAP 데이터에 쉽게 접근하기    

글로벌 ERP 시장 점유율 1위이자 시장의 31.6%(2019년 기준)를 차지하고 있는 SAP는 영업, 제조 및 재무 프로세스의 중요한 정보를 저장하는 핵심 비즈니스 애플리케이션이다. 기업 SAP  ERP 데이터를 다양한 비즈니스 라인에서 수집한 기타 데이터와 함께 분석하고 그 결과를 실시간으로 가시화해 비즈니스 의사결정에 활용한다.  빠르게 변화하는 데이터를 더욱 심도있게 활용하라는 요구는 하둡(Hadoop), 카프카(Kafka) 및 클라우드 같은 새로운 플랫폼에서 실시간 분석용 데이터를 복제하라는 과제로 이어진다. 그러나 SAP 데이터는 여러 SAP 모듈이나 애플리케이션과 복잡하게 얽혀 동작하므로 분석을 위한 접근과 통합이 어렵다는 평가를 받는다. 복잡한 SAP 데이터를 쉽게 이동시키는 2가지 핵심 그렇다면 오늘날 기업이 SAP 데이터를 활용할 때 필요한 것은 무엇일까? 바로, 복잡한 SAP 데이터에 쉽게 접근할 수 있는 특화된 모듈과 직관적인 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 수작업을 최소화할 수 있는 복제 솔루션이다.  대표적인 복제 솔루션 ‘클릭 리플리케이트(Qlik Replicate)’는 엔터프라이즈 데이터 복제 및 SAP 통합 분야에서의 오랜 경험을 바탕으로 실제 운영 중인 SAP 데이터에 쉽게 접근해 다양한 플랫폼과 하이브리드 환경에서 중단 없이(real-time) 데이터를 사용할 수 있다. 또한, SAP HANA 시스템 또는 클라우드 환경의 모든 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크로의 SAP 데이터 복제가 가능하다.  가장 주목해야 할 점은 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 플랫폼 같은 클라우드 업체와 협력해, 검증된 데이터 및 분석 플랫폼을 기반으로 재무관리, 재고관리, OTC(Order to Cash) SAP 데이터에 대한 특화된 모듈을 제공한다는 것이다.    2021년 국내 한 대기업이 자사 데이터의 구글 클라우드 전환을 발표하고, 대대적인...

ERP 하둡 카프카 2022.01.27

모던 CDC 솔루션으로 우리 회사 데이터 모던하게 관리하기

오랫동안 기업은 데이터 수집, 저장, 데이터 중앙 집중화에 초점을 맞춰왔다. 그러나 빅데이터 시대를 맞아 폭발적으로 늘어난 데이터는 기업에 새로운 과제를 안겼다.  그 결과 현재 다수의 기업은 비용, 관리 측면을 고려하여 데이터 통합 인프라를 클라우드로 전환하고 있으며, 비즈니스의 중단없이 데이터 이관을 수행할 수 있는 CDC솔루션이 재부상하고 있다. CDC(Change Data Capture)는 소스 데이터에 변경이 발생하면 캡처하여 타겟 데이터에 반영하는 기술이다. 기업 내 데이터의 중요성이 부각되면서 실시간 데이터 분석 요건이 늘어나고, 기업이 다양한 DBMS로의 전환 및 클라우드 기반의 서비스로 이동하면서 CDC 솔루션의 중요성이 함께 커지고 있는 것이다. 그러나 기존 CDC 솔루션은 정형 RDBMS에 특화된 솔루션이므로 비정형 데이터 수집이나 전송에 한계를 안고 있다.   기존 CDC 솔루션의 한계를 보완한 ‘모던 CDC 솔루션’  모던 CDC 솔루션의 핵심은 세 가지로 요약할 수 있다. 데이터의 실시간(real-time) 복제, 확장 가능하고 효율적이며 광범위한 데이터 소스 복제, NO 스크립팅이다.    대표적인 모던 CDC 솔루션인 클릭 레플리케이트(Qlik Replicate)는 다양한 데이터 시스템 간의 실시간 데이터 복제가 가능하다. 현대적이고 효율적인 데이터 파이프라인의 기반이 되며 모든 주요 데이터 레이크, 스트리밍 시스템, 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 및 메인프레임 시스템에서 자동화된 실시간 범용 데이터 통합을 제공한다.  또한 데이터 원본을 최초로 타켓 시스템으로 전송하고, 그동안 실시간으로 발생하는 변경 내역을 수 초에서 수 분 안에 반영할 수 있어 무중단 마이그레이션이 가능하다. 가트너(Gartner)의 데이터 통합 도구(Data Integration tool) 부문에서 2019년과 2020년, 2년 연속 성장률 1위로 평가된 클릭 레플리케이트는 여타 솔루션과 차별...

모던CDC솔루션 Qlik GTPlus 2022.01.21

비대면 시대에 최적화된 디지털 직원 '챗봇과 RPA'

코로나19가 발병한 이후 인류의 생활에는 큰 변화가 일어났다. 직접 접촉을 피하고 비대면 형태로 이뤄지는 생활 패턴도 그중 하나다. 물론 코로나19 이전에도 이미 비대면 서비스는 존재하고 있었다. 매장 내 키오스크, 온라인 스트리밍, 챗봇 상담, 스마트오더 서비스 등이 여기에 속한다. 하지만 이번 코로나19 대유행은 그동안 많은 기업들이 망설여왔던 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이하 DT)과 인공지능(AI) 도입에 있어 중요한 갈림길이 될 전망이다. 실제 각 기업은 경쟁력 제고를 위해 변화한 삶과 업무 방식, 급변하는 경영 환경 등 다방면에서의 디지털 트랜스포메이션이 필수라는 점을 인식하기 시작했다.   RPA Vs. 챗봇 뉴욕 디지털워크포스 전문업체 IP소프트에는 아밀리아(Amelia)라는 가상 직원이 근무하고 있다. 아밀리아는 기업 시스템 접속 및 정보 조회와 메일 전송, 시스템 운영 등 15개 분야 수백 가지 업무를 담당하고 있다. 아밀리아와는 사람 비서와 대화하듯 업무를 지시할 수 있고, 업무 수는 한 달에 1,000가지에 이르면서도 급여는 200만 원 수준에 지나지 않는다.  아밀리아 같은 디지털 직원(Digital Employee)의 등장은 AI 기술로 피상적 혁신이 아닌, 기업의 디지털화가 가능해진다는 점을 실감하게 한다. 이러한 변화의 중심에는 AI 기술이 존재하는데, 구체적으로 프론트엔드에서는 챗봇(Chatbot)이, 백엔드에서는 RPA라는 AI 기술이 작동한다. 이에 따라 본격적으로 기업의 업무 수행이 디지털화되는 것이다. 오늘날 디지털 트랜스포메이션과 관련된 최신 AI 기술을 논할 때, 챗봇과 RPA는 아마도 광범위하게 AI가 적용된, 가장 흔하게 언급되는 분야일 것이다. RPA와 챗봇은 기본적으로 다른 기술 아키텍처와 역할을 가지고 등장했다. RPA는 반복적이고 규칙적이면서 예측가능한 업무를 수행하는 노동을 보완하기 위해 등장했으며, 챗봇은 말 그대로 고객과 직원 관점의 다양한 비정...

코로나19 챗봇 디지털워크포스 2022.01.20

2022 업무혁신, AI에 RPA 접목한 하이퍼오토메이션 시대가 온다

2022년 새해를 맞이하여 여러 기업과 기관에서는 클라우드, AI, RPA 기술을 활용해 혁신을 준비하고 있다. AI에 RPA를 접목한 하이퍼오토메이션이 조직에서 한 차원 높은 자동화 단계를 구현하는 과정을 알아보자.   하이퍼오토메이션(Hyper-automation) 조직마다 고유의 업무 프로세스가 존재하기 마련이다. 이때의 업무 프로세스는 조직의 일하는 방법 또는 일의 흐름을 의미한다. 조직이 성장하고 더욱 중요한 목표를 성취하려면, 끊임없이 업무 프로세스를 개선하고 혁신할 필요가 있다. 업무 프로세스 일부를 자동화해 생산성을 높이고, 기존 인력의 남는 시간을 부가가치가 더 높은 분야에 투입해 조직을 고도화하는 것은 RPA를 도입할 때 가장 먼저 고민하는 내용이기도 하다. 하이퍼오토메이션은 현업이 실행하는 거의 모든 반복작업을 자동화할 뿐만 아니라, 업무 프로세스를 동적으로 탐색하고 자동화하는 봇을 생성하는 수준까지 확장된 디지털 트랜스포메이션 기술이다. 2020년 12월 가트너 보고서에 따르면 비즈니스 중심 하이퍼오토메이션은 현업과 IT 프로세스를 신속하게 식별, 진단, 자동화하는데 사용하는 체계적인 접근법으로 다양한 기술, 도구, 플랫폼 조율이 필요하다. 하이퍼오토메이션에는 AI/ML, RPA, 자연어 처리, 로우 코드, SaaS형 통합 플랫폼, ERP 연동과 같은 다양한 기술이 포함된다. 하이퍼오토메이션의 주요 구성 요소는 크게 4가지로 나뉜다.   지능형 프로세스 디스커버리 : 자동으로 업무 프로세스를 찾아서 봇을 배치하는 기술 로보틱 프로세스 자동화 : 소프트웨어 로봇을 이용해 구조화된 비즈니스를 오류 없이 반복적으로 수행하는 RPA 기술 지능형 문서 처리 : 컴퓨터 비전과 광학 문자 인식(OCR) 기술을 활용해 비정형 정보를 캡처해서 추출한 다음에 이를 분류하는 기술 분석과 통찰력 : 봇이 수행하는 작업과 작업 중 발생하는 여러 활동에 대한 정보를 토대로 미래를 예측하는 기술 하이퍼오토메이션을 통해 얻는 장점은...

하이퍼오토메이션 지능형자동화 RPA 2022.01.20

ESG 경영에 나선 기업의 생존 전략 '자동화'

ESG는 환경(Environmental), 사회(Social), 지배구조(Governance)를 아우르는 개념으로 성장 중심 경영에서 지속 가능 경영을 추진하는 패러다임을 의미한다. 기업 경영 과정에서 환경과 사회의 기반을 해치는 의사 결정을 하지 않고 지속 가능성을 높일 수 있도록, 사회적으로 책임 있는 투자와 경영을 가능하게 한다는 측면에서 ESG 개념의 본질적인 가치를 찾을 수 있다. 환경과 사회, 그리고 사람을 중시하는 방식으로 가치를 창출하기 위해 범세계적 표준으로 확립된 ESG는 기업이 고객/주주/직원의 성장과 지속에 얼마나 기여하는지, 기업이 환경에 대해 어떤 책임을 지는지, 기업의 지배구조가 투명한지를 다각적으로 평가하는 지표가 된다.   ESG 경영의 긍정적 측면 환경적 측면 : 기후 변화 대응, 탄소 배출 저감, 재활용, 자원 절약 사회적 측면 : 노동 환경 개선, 고용 평등, 인권 존중, 차별 철폐와 다양성 지향 지배 구조 측면 : 투명한 기업 운영, 윤리 준수, 반부패와 공정성 강화 ESG는 기존의 CSR(Corporate Social Responsibility, 사회 공헌 활동)과는 차이를 보인다. CSR이 기업 이미지 개선을 위해 사회적 책임을 완수하는 활동인 기부나 후원 등을 간접적으로 경영에 통합하는 ‘비용’이라면, ESG는 투자자와 자본 시장의 관점에서 사회적인 책임을 다하면서도 수익률을 높이는 경영을 촉진하는 내재적 ‘가치’로 볼 수 있다. 장기간 투자 관점에서 접근하는 연기금이나 보험회사 등 기관 투자자는 리스크가 낮은 장기 수익성을 중요하게 여긴다. 따라서 몇 개월이나 몇 년이 아닌 몇 십 년 동안 꾸준히 수익률을 유지할 수 있는 ESG에 관심을 보이는 것이 지극히 당연하다. ESG 경영은 착하고 선한 사회적 기업이 아니라, 불확실한 시대에서 복합적인 리스크에 대응해서 지속적인 경영이 가능한, 수익성 높은 기업이 더욱 지향해야 할 목표다.   IT가 ESG에 미치는 영향 그렇다면 IT가 ESG...

ESG경영 비대면환경 RPA 2022.01.20

엔터프라이즈 데이터 클라우드의 진화를 촉진하는 하이브리드 클라우드의 ‘무한 확장’

디지털 혁신은 선택 사항이 아니다. 업종과 조직의 규모를 떠나 모두 반드시 가야 하는 길이다. 기업, 정부 등 가릴 것 없이 모든 조직은 보다 더 민첩하게 움직여야 하고, 나날이 높아지는 사용자의 눈높이와도 맞춰야 한다. 그러나 실행에 옮길 때 조직 간 차이를 만드는 요소가 있다면 바로 데이터다. 혁신의 재료인 데이터를 어떻게 다루느냐에 따라 일등과 이등이 갈린다는 사실에는 모든 조직이 공감하지만, 데이터 관리와 활용은 실상 만만한 과제가 아니다. 전략이 허술하면 자칫 비용과 복잡성 증가라는 문제를 마주할 수 있다. 그렇다면 시행착오를 줄이는 방법은 무엇일까? 클라우데라가 제시하는 5가지의 팁을 살펴보자.   데이터 주도적 혁신을 성공으로 이끄는 다섯 가지 팁  첫 번째는 사람에 집중하는 것이다. 기술과 조직 측면의 효율만 따지다 보면 핵심을 놓치기 쉽다. 데이터 속에서 가치를 찾는 것은 결국 사람이다. 따라서 더 많은 이가 더 편하게 데이터에 접근하고 활용할 수 있게 하는 것이 중요하다. 두 번째는 작게 시작해서 크게 키우는 것이다. 처음부터 너무 거창한 목표를 잡고 프로젝트를 시작하면 십중팔구 프로덕션까지 살아남지 못한다. 눈에 띄는 문제이면서 동시에 해결하기 쉬운 과제를 먼저 선정해 시작해야 한다. 작은 성공을 반복하는 가운데 더 큰 목표를 잡는 것이 현실적이다.  세 번째는 데이터와 파이프라인을 깨끗하게 유지하는 것이다. 쓰레기가 들어가면 쓰레기를 얻는 것은 당연한 결과다. 데이터를 잘 정제하고, 데이터 파이프라인을 깔끔하게 정리하는 것은 기본이다. 네 번째는 작은 데이터까지 놓치지 않고 보관하는 것이다. 고객 여정을 따라가다 보면 작은 데이터가 무수히 발생한다. 작은 것 하나까지 잘 챙기는 버릇은 데이터 분석, 머신러닝(ML) 모델 훈련 더 나아가 각종 규정 준수를 위한 거버넌스 정립에도 도움이 된다. 다섯 번째 팁은 하이브리드로 나아가는 것이다. 유연하고, 안전하고, 강력한 통합 플랫폼을 확보하는 가장 현실적이고 효...

디지털혁신 하이브리드데이터클라우드 CDP 2022.01.19

엔터프라이즈 데이터 플랫폼으로 발견한 ‘데이터의 혁신’

많은 조직이 오랜 기간 투자한 온프레미스 중심의 IT 환경을 하이브리드 멀티 클라우드로 전환하고 있다. 최근 주요 조직의 IT 프로젝트를 관통하는 키워드로 ‘현대화’가 꼽히는 것도 이런 이유다. 현대화는 크게 두 측면에서 바라볼 수 있다. 하나는 플랫폼이고 다른 하나는 애플리케이션이다.    클라우데라가 걸어온 길과 나아갈 방향  클라우데라가 걸어온 길을 예로 플랫폼과 애플리케이션 현대화의 방향을 알아보자. 클라우데라는 모놀리식 아키텍처가 주를 이루던 시절부터 빅데이터 플랫폼 비즈니스를 해왔다. 당시 클라우데라는 일반적인 베어 메탈로 클러스터를 구성해 데이터 레이크를 구축해 운영하는 데 필요한 성능, 유연성, 확장성, 보안성 등에 대한 해답을 제시했다. 그렇다면 클라우드가 주도적인 아키텍처인 지금에 와서는 어떤 방향을 제안하고 있을까? 클라우데라는 기존 모놀리식 아키텍처에서 벗어나 모듈 기반 아키텍처를 통해 혁신을 주도하고 있다.    클라우데라의 모듈 기반 접근은 기업이 어떤 방법을 선택하건 일관성 있는 빅데이터 플랫폼 현대화를 가능하게 한다. 일반적으로 빅데이터 플랫폼의 현대화 여정은 두 가지 길로 고려할 수 있다. 하나는 기존 환경에 큰 변화를 주지 않는 선에서 모놀리식 아키텍처 기반 클러스터 및 플랫폼 환경을 CDP(Cloudera Data Platform) 프라이빗 클라우드로 마이그레이션 하는 것이다. 클라우데라 고객사의 75% 이상이 이 방법으로 빅데이터 플랫폼의 현대화를 추진한다. 플랫폼과 애플리케이션 변경을 최소화하므로 마이그레이션에 따른 위험이 적고 운영 역시 친숙한 이점이 있다.  큰 차이가 없어 보일지 모르지만, 운영 측면에서 보면 인프라와 플랫폼 모두 대대적인 혁신이 자리하고 있다. 인프라는 컴퓨트와 스토리지가 분리된 구조를 띤다. 따라서 자원 효율이 매우 높고, 성능 보장과 확장이 매우 용이하다. 클라우드 인프라가 갖는 이점을 고스란히 제공하는 것이다. 데이터 플랫폼의 경우 데이...

애플리케이션현대화 하이브리드데이터클라우드 하이브리드클라우드 2022.01.19

최신 하이브리드 데이터 클라우드 시장 동향

디지털 혁신의 핵심으로 데이터를 꼽는다. 실제로 주요 IT 기업과 시장 조사기관 모두가 데이터를 가장 중요한 자산이자 동력이라 말한다. IDC의 경우 미래의 고객과 소비자, 운영, 업무, 인텔리전스 등 9개의 축으로 구성된 디지털 트랜스포메이션 2.0을 정의하고 있는데, 미래의 인텔리전스 즉, 데이터 기반 비즈니스 통찰력의 확장은 디지털 트랜스포메이션 2.0의 9개 축을 관통하는 공통 주제이자 핵심이다.   데이터 경제 시대  그렇다면 데이터가 중요한 이유는 무엇일까? 공급 측면에서 바로 답을 찾을 수 있다. 데이터의 중요성뿐 아니라 양에 대한 인식도 달라졌다. 데이터 증가를 주도하는 것은 IoT, 엣지 컴퓨팅 등 새로운 위치에서 데이터를 생성하는 요소다. 이들 요소는 현재 엔터프라이즈 컴퓨팅 영역에서 중요한 미래 투자 영역으로 주목받고 있다. 동시에 공공 영역의 방대한 데이터 개방과 민간 영역에서 기업이 예전보다 고객, 제품, 시장 데이터를 더 많이 수집하는 현상도 데이터 증가를 가속하고 있다.  이처럼 데이터 공급 증가 속에서 정부가 데이터 경제를 새로운 국가경쟁력으로 바라보면서, 규제를 완화하는 움직임까지 이어지고 있는 것이 최근의 시장 동향이다. 모든 산업에 걸쳐 데이터 산업을 활성화할 수 있는 제도적 기반이 갖춰지면서 산업계는 그 어떤 때보다 활발히 대규모 데이터 분석, 인텔리전스 확보, AI 기술 사용 등에 관심을 보인다.    클라우드와 데이터의 상관 관계 데이터 경제 시대로 접어드는 데 있어 중요한 역할을 하는 것이 있다. 바로 클라우드다. 기업의 클라우드 전환은 해를 거듭할수록 그 폭과 범위 그리고 속도가 달라지고 있다. 시범 영역에서 일부 적용하다가 이제는 점점 중요한 업무와 서비스까지 클라우드 사용을 고려하는 곳이 늘고 있다.  클라우드 전환 이유도 확장성, 유연성 같은 기술적 목표를 넘어 이제는 디지털 혁신 및 신규 기술 도입을 위한 수단으로 바라본다. 즉, 빅데이터 분석, AI 같...

하이브리드클라우드 데이터클라우드 데이터경제 2022.01.19

제조산업에서의 데이터 레이크 구축 방안

인더스트리 4.0 시대를 맞아 많은 제조 기업이 디지털 혁신을 서두르고 있다. 제조업의 디지털 혁신 전략의 핵심은 ‘데이터 활용’이다. 제조업계는 자동화 설비와 공정 전반에서 생성되는 데이터의 가치를 높게 인정한다. 그렇다면 인더스트리 4.0 시대의 데이터 수집과 활용은 이전 세대와 비교해 무엇이 다를까? 더 많은 관계자가 더 많은 데이터에 더 쉽고 편하게 접근할 수 있어야 한다는 것이 차이점이다.   데이터 레이크의 가치 재발견  제조 기업의 현장에 가보면 품질관리, 설비관리, 생산관리, 경영정보 등 수많은 데이터가 쏟아지고 있다는 것을 알 수 있다. 이들 데이터를 활용해 엔지니어는 품질 문제를 찾고, 수율을 개선하고, 공정을 혁신한다. 이처럼 중요한 데이터를 활용할 때 아직 많은 현장이 전통적인 수집과 분석 방법에 의존한다. 즉, 현장을 잘 아는 엔지니어가 스스로 필요한 정보에 접근해 데이터 속에서 통찰력을 찾는 것이 아니라, IT 부서에 요청해 필요 데이터를 받아 분석하는 방식이 사용된다. 이런 식의 접근은 데이터 준비에 오랜 시간이 걸리기 때문에, 엔지니어가 필요 데이터를 적시에 활용하기가 쉽지 않다. 그렇다면 엔지니어가 더 빠르고 편리하게 데이터를 활용하려면 어떻게 접근해야 할까? 그 첫걸음이 바로 데이터 레이크 구축이다. 여러 시스템에서 데이터를 수집해, 이를 정형화하고, 마스터 데이터와 결합하는 등의 전처리 작업을 마친 데이터를 데이터 레이크에 적재하면 접근성이 크게 높아진다. 따라서 엔지니어들은 더 쉽고 빠르게 업무에 필요한 데이터를 활용할 수 있다. 데이터 레이크로 접근성과 편의성을 높이는 것이 중요한 이유는 제조업의 경우 시계열 데이터 처리 비중이 높기 때문이다. 문제는 이 데이터의 양이 상당하다는 것이다. 센서 데이터 수집 주기를 짧게 만들 경우 양이 더욱 커진다. 그렇다면 이처럼 방대한 데이터를 어떻게 더 빠르게 적재하고 추출할 것인가? 데이터 레이크에 품질, 설비, 생산관리, 경영정보 등의 원시 데이터를 모아 놓으...

데이터레이크 제조업 인더스트리4.0 2022.01.19

AWS의 데이터 및 퍼블릭 클라우드를 통한 디지털 혁신 실현

최근 엔터프라이즈 컴퓨팅 환경은 경계를 확장하는 시기를 맞이하고 있다. 이는 모든 영역에서 목격되는 현상이다. 데이터 플랫폼 역시 지금껏 경험하지 못한 수준의 확장이 이뤄지고 있다. 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드 그리고 최근 관심이 커지고 있는 엣지 컴퓨팅 환경까지 데이터가 있는 곳이라면 어디라도 서비스할 수 있는 쪽으로 확장되고 있다. 이런 변화를 가장 발 빠르게 반영하는 곳이 바로 클라우데라다.    클라우데라 데이터 플랫폼  클라우데라는 하이브리드와 멀티 클라우드를 하나의 환경에서 관리할 수 있도록 CDP(Cloudera Data Platform) 아키텍처의 핵심 요소로 SDX(Shared Data Experience)를 제공한다. 이를 통해 조직은 다양한 위치에서 보안과 거버넌스에 대한 일관성을 갖고 CDP를 기반으로 수 페타바이트 규모의 데이터 및 수천 사용자를 지원할 수 있다. 또한, 클라우드 아키텍처의 이점을 살려 필요할 때만 데이터 플랫폼을 시작하거나 확장해 비용을 절감할 수도 있다.      AWS 환경에서 CDP 사용하기  국내에서도 많은 조직이 사용하는 AWS를 통해 퍼블릭 클라우드 환경에서 CDP 기반 서비스를 제공하는 방법을 알아보자. 참고로 클라우데라는 AWS와 다년간 파트너십을 통해 데이터 측면에서 하이브리드 클라우드를 가속하는 방안을 제시해 왔다. 그 결과 CDP는 18개 이상의 AWS 서비스와 긴밀히 통합을 지원한다. 이에 따라 조직은 더 경제적이고 민첩한 방식으로 하이브리드 클라우드 환경에서 CDP를 이용할 수 있다. 가령 AWS에서 CDP를 이용할 경우 기업은 EKS(Elastic Kubernetes Service)를 기반으로 자동 확장, 일시 중지, 재시작을 자유롭게 할 수 있어 클라우드 비용을 효과적으로 제어할 수 있다.  또한, EC2 스팟 인스턴스 요금을 활용할 경우 온디맨드 요금 대비 90%까지 비용을 절감할 수도 있다...

클라우데라 데이터플랫폼 CDP 2022.01.19

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