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자동화

"업무 자동화, 직원 무시하면 위험 요소로 작용할 것"

액센츄어(Accenture)의 전 세계 자동화 부문 책임자 겸 오토메이션 어드밴티지(The Automation Advantage)의 공동 저자 라젠드라 프라사스에 따르면 직장에서의 자동화는 새로운 게 아니다. 지난 수십 년 동안 기업들은 RPA에 몰려들어 일상적인 비즈니스 작업을 자동화했다. 이를 통해 운영을 간소화하고, 오류를 줄이며, 비용을 절감했다.  이제 기업들은 지능형 자동화로 눈을 돌려 핵심 비즈니스 프로세스를 자동화해 수익을 높이고, 효율적으로 운영하며, 탁월한 고객 환경을 제공하려고 하고 있다. 지능형 자동화는 머신러닝, 인공지능, 인지 기술(예: NLP 등)을 사용하여 더 복잡한 프로세스를 처리하고, 더 나은 비즈니스 의사결정을 안내하며, 새로운 기회를 제공하는 스마트한 버전의 RPA라고 프라사스는 말했다.    뉴스위크의 소셜 미디어 부문 책임자 마크 뮤어는 소셜 미디어 관리를 자동화했다며 “이전에는 소셜 미디어 게시물을 모두 수동으로 관리했다. 이를테면 ‘수동으로’ 소셜 페이지에 새로운 이야기를 공유하고, 재활용할 콘텐츠를 파악하며, 다양한 전략을 테스트했다. 자동화된 접근 방식으로 전환한 결과 이러한 프로세스에 훨씬 더 적은 시간을 할애한다”라고 설명했다.  이어 뮤어는 “에코박스(Echobox)의 자동화를 사용하여 어떤 콘텐츠를 소셜 미디어에 공유할지 결정하고, 아울러 게시 방법과 시기를 최적화해 최대한 많은 사용자가 볼 수 있도록 한다. 이를 통해 독자에게 집중하고, 독자를 참여시키는 새로운 방법을 찾는 데 더 많은 시간을 투자하고 있다”라고 전했다. 자동화에 적합한 비즈니스 프로세스 IT 서비스 제공업체 엠파시스(Mphasis)의 글로벌 딜리버리 책임자 라비 베산트라지는 자동화에 적합한 비즈니스 프로세스의 특징을 다음과 같이 소개했다.    • 명확한 단계가 있으며 정형 데이터, 디지털 또는 비디지털 데이터를 처리하는 프로세스  • 수동 인력으...

IT 전략 커리어 IT 스킬 2022.11.22

블로그 | 클라우드 운영에서 관찰 가능성의 의미

관찰 가능성(Observability)은 최근 IT 미디어나 클라우드 컴퓨팅 컨퍼런스에서 자주 거론되는 개념 중 하나이다. 모두가 관찰 가능성이 무엇인지 정의를 가지고 있으며, 어떻게 사용하는지 안다. 하지만 같은 정의와 같은 사용법은 하나도 없다.  관찰 가능성은 많은 양의 데이터에서 핵심 인사이트를 파악할 수 있는 역량으로 정의되는 것 같다. 클라우드 운영과 관련해서 관찰 가능성은 보통 구동 중인 시스템에서 추출한 데이터를 사용한다. 우리는 이 데이터를 뭔가 잘못된 것이 있는지를 알아낼 때 사용할 뿐만 아니라 잘못된 이유와 잘못을 바로잡는 방법을 파악하는 데도 사용한다.   과연 개념으로서 관찰 가능성의 가치는 무엇이고, 클라우드옵스에서 어떤 가치를 발휘하는가? 이 개념을 여러 구성요소로 분해해 관찰 가능성이 비즈니스에 가치를 가져다주는 방식을 살펴보자. 트렌드. 어떤 패턴이 반복적으로 일어나고 이런 패턴이 앞으로는 운영에 어떤 의미를 갖는가? 예를 들어, 성능 트렌드가 하향 곡선을 그리면, 데이터베이스의 증가로 발생하는 I/O 문제를 가리킬 가능성이 크다. 이는 이력 데이터와 현재 데이터를 기반으로 하며, 이들 데이터는 AI옵스 같은 인공지능 시스템을 위한 학습 데이터로 사용된다. 분석. 데이터는 무엇을 의미하며, 추출할 수 있는 인사이트가 있는가? 관찰 가능성은 어떤 데이터가 의미하는 바를 분석할 수 있는 역량을 제공한다. 다른 데이터 모니터링과 구분되는 핵심 기능이다. 인사이트. 데이터로부터 알 수 있는 것 또는 알아야 할 것은 무엇인가? 여기에는 데이터에서 쉽게 이해되지 않거나 드러나지 않는 의미를 찾는 작업이 필요하다. 예를 들어, 영업 매출 증가와 전반적인 시스템 성능 저하 간에 상관관계가 있는가? 추적. 시스템 활동 데이터를 실시간 또는 거의 실시간으로 모니터링하고, 이 데이터를 이용해 현재 진행 중인 문제를 찾아 진단하고 바로잡을 수 있는가? 전통적인 추적은 클라우드와 데이터센터의 여러 시스템 활동을 모니터링한다...

클라우드옵스 관찰가능성 observability 2022.11.14

"무엇이 두려운가?" 자동화 도입을 꺼리는 클라우드 업계

오토메이션은 새로운 현상이 아니지만 클라우드 컴퓨팅에서의 활용은 비교적 최근의 일이다. 원리는 지금까지 사람이 진행했던 업무를 자동화하는 것이다. 예를 들면 과포화된 연산 서버를 클라우드 서비스에서 자동으로 재시작해 자가 복구하거나 재무운영 자동화로 비싼 클라우드 서비스의 과사용을 제한하고, 새벽 3시에 발생하는 클라우드 기반 데이터 유출 시도를 막는 보안 자동화 시스템을 갖추는 것 등이 있다.   사실 클라우드 컴퓨팅에서 자동화가 맡는 역할이 매우 중요하다고 여러 번 주장했다. 그러나 실전에서는 클라우드 배포 시스템 안에서 자동화 수준을 높이고 설정하는 것을 머뭇거리는 기업이 많았다. 원인은 최적화되지 않은 클라우드 배포로 이어지는 시스템적 문제일 수도 있다. 그러나 더 안전하고 안정적이며 추적 가능한 클라우드를 운영하는 기회를 놓칠 수 있다는 것이 중요하다. 자율주행 자동차를 예로 드는 것이 가장 적절할 것이다. 운전자가 운전석에 앉아있는데 자동차가 스스로 복잡한 상황을 해결하고 알아서 주행하는 것은 어찌 보면 당황스러운 일이다. 고속도로 수준으로 속도를 낼 때에도 자율주행 자동차가 중앙선을 넘지나 않을지 늘 노심초사하게 된다. 그러나 극히 일부 예외를 제외하면 자동화는 사람이 특정 업무를 믿음직하게 수행하기를 기대하는 것보다 훨씬 낫다. 자율주행 자동차를 생각해보자. 속도 센서, 방향 센서, 엔진과 타이어 상태를 감지하고 360도로 주변을 주시하는 수백 개의 센서가 달려 있다. 자율 주행을 수행하면 시스템이 거의 완벽하게, 사람보다 더 잘 주변 지형과 지물을 파악한다. 여기에 더해 인공지능 기능이 강화되어 반응 시간이 제로에 가깝다. 결코 지치지 않고, 음주도 하지 않으며 흥분하지도 않는 운전자가 생기는 셈이다. 사람은 사실 그리 뛰어나지 않다. 자동차를 운전한 경험이 있고 전면을 주시할 수도 있지만, 현재 데이터, 과거 데이터, 데이터가 차량 운영과 주행에 의미하는 바를 완전히 이해하지는 못한다. 그러나 적절하게 조정된 자동화 시스템은...

자동화 클라우드옵스 클라우드컴퓨팅 2022.11.09

기술 동향 2022 : 딜로이트 인사이트

Deloitte와 SAS는 수십년 동안 긴밀히 협력하면서 전 세계 클라이언트를 대상으로 기술과 분석 분야의 최신 동향을 찾아내고 있습니다. Deloitte의 산업 실무 경험에 세계 최고를 자랑하는 SAS의 분석 기술이 더해져 전 세계 기업들에게 확실한 성과를 선사합니다. Deloitte의 연례 기술 동향 보고서는 차세대 기술에 관한 인사이트를 도출하는 기준을 제시합니다. SAS는 Deloitte와 함께 미래의 기술 동향을 앞당겨 실현합니다. <25p> 주요 내용 - 더욱 간편해진 데이터 공유 - 클라우드의 산업화 - 블록체인: 비즈니스를 위한 준비 - 대규모 자동화: 분석에 관한 3가지 핵심 질문 - 사이버 AI: 실질적인 방어 수단 - 기술 스택의 물리화 - 미래에서 보내는 현장 노트

딜로이트 블록체인 자동화 2022.10.28

How-To : 윈도우 ‘작업 스케쥴러’로 앱 자동 실행하는 법

윈도우는 내부 프로그램이 최적화되도록 업데이트를 주기적으로 진행하고, 임시파일을 정리한다. 그리고 그 모든 과정은 '작업 스케쥴러(Task Scheduler)'라는 프로그램으로 자동화된다. 사용자가 원한다면 윈도우에서 설정한 앱 말고도 특정 앱을 자동 실행할 수 있다. 예를 들어, 아침 9시에 파일 탐색기 앱을 무조건 실행하도록 설정하는 식이다. 윈도우 파워쉘(Windows PowerShell)까지 결합하면 더 다양한 기능을 수행할 수 있다. 아래는 윈도우 11에서 작업 스케쥴러를 설정하는 법을 소개한 내용이다. 사진 예시는 윈도우 11 환경이지만, 윈도우 10에서도 동일하게 활용할 수 있다.      윈도우 작업 스케쥴러 기본 사용법 1. 작업 스케쥴러 앱을 검색하고 실행한다   2. 가장 왼쪽에서 있는 패널에서 ‘작업 스케줄러 라이브러리’ 폴더를 누르고 마우스 오른쪽 버튼을 클릭한다. 그다음 ‘새 폴더’를 클릭하고 원하는 폴더명을 지정하고 ‘확인’을 누른다.    3. 작업 스케줄러 라이브러리 폴더를 더블 클릭해서 하위 폴더 중 2번에서 만든 새로 만든 폴더를 클릭한다. 오른쪽에 생긴 흰 영역에서 오른쪽 버튼을 클릭하고 ‘기본 작업 만들기’를 선택한다.    4. 원하는 이름을 지정한다. 가령 파일 탐색기를 자동으로 실행하겠다는 뜻으로 ‘파일 탐색기 런처(File Explorer launcher)’라고 입력하고 하단에서 ‘다음’을 선택한다.    5. 작업의 실행 주기를 선택하고 ‘다음’을 선택한다.    6. 작업의 실행 시간과 날짜를 지정하고, 반복 주기를 입력하고 ‘다음’ 버튼을 선택한다.    7. 그다음 화면에서 ‘프로그램 시작’ 버튼을 선택하고 ‘다음’을 선택한다. 참고로 다른 옵션은 더 이상 마이크로소프트가 지원하지 않는다.    8. 우측에 위치한 ‘찾아보기’ 버튼을 클릭한...

작업스케쥴러 윈도우 자동화 2022.10.25

자동화로 네트워크 전체 스위치 업그레이드를 효율화하는 방법

자동화는 반복적인 네트워킹 작업에서 큰 차이를 만들어낼 수 있다. 파이썬 스크립트와 오픈소스 툴을 사용해 엔터프라이즈 스위치 업그레이드를 효율화하기 위해 필자가 채택한 방식이 바로 자동화다.  이 프로젝트에서 여러 혜택을 얻었는데 그 중 대표적인 것이 수작업에서 필연적으로 발생하는 사람의 실수가 대부분 제거되었다는 점, 전체적으로 더 빨라진 배포 속도, 그리고 상당한 수준의 비용 절감이다.    대규모 스위치 네트워크의 업그레이드는 언제나 어려운 일이다. 일반적인 방법은 이전 스위치 구성과 패치 패널의 배선을 세밀하게 문서화한 다음 수동으로 새 스위치를 구성하고 배선을 옮기는 것이다. 엔드포인트를 신중하게 추적해서 적절한 VLAN에 할당되도록 하고 정확한 인터페이스 구성이 이뤄지도록 해야 한다.  여기서 끝이 아니다. 새 스위치에 새로운 기능이 있다면 인터페이스 레이아웃은 이전 스위치와 다를 수밖에 없기 때문이다.  여기서는 필자가 속한 넷크래프트멘(NetCraftsmen)이 고객의 의뢰로 수행한 프로젝트, 스위치 솔루션 업체가 제안한 수동 프로세스, 그리고 우리가 직접 구성한 자동화된 프로세스에 대해 설명한다. 이 프로젝트는 업그레이드를 누적된 기술 부채를 해소할 기회로 활용하는 좋은 사례였다.    노후화된 기가비트 스위치 100대를 교체하라 고객사는 100개의 사업장에서 2만 명의 직원이 일하는 기업이다. 이 회사의 네트워크는 100대 이상의 노후화된 기가비트 스위치로 구성된 라우터/스위치 설계를 사용했는데, 이 스위치 중 일부는 솔루션 업체가 더 이상 소프트웨어 업데이트를 제공하지 않는 수명 종료 시점에 도달한 상태였다.  배선실을 점검하면서 패치 베이로 가는 연결을 정리해야 할 필요가 있음을 파악했다. 랙 배선을 Cat5e 케이블로 교체해야 했지만 다행히 패치 패널에서 벽면 잭으로 가는 배선은 바꿀 필요가 없었다. 또한 향후 활용할 수 있는 미사용 인터페이스도 파악해야 ...

스위치 업그레이드 수작업 2022.10.24

‘10배 늘어나는 인시던트, AI 기반 서비스 운영 자동화로 해결하라’ 서비스나우의 하이퍼 AIOps 제안

“단일 데이터 모델을 기반으로 IT 운영을 IT 서비스와 통합하면 다양한 시너지를 누릴 수 있습니다. 서비스나우 하이퍼 AIOps가 시중의 수많은 AIOps 포인트 솔루션과 차별화되는 근본 이유입니다.”   디지털 서비스가 폭발적으로 증가하면서 모니터링 및 로깅, 가시성 툴과 같은 소스로부터의 데이터 볼륨이 급증하고 있다. 이와 함께 머신이나 애플리케이션에서 생성되는, 고객 및 직원들로부터 생성되는 인시던트(Incident) 또한 지금보다 10배 이상 증가할 전망이다. 그러나 종전처럼 인력을 투입하는 방식으로는 이러한 인시던트 증가에 대응할 수 없다. 인력을 찾기도 어려울뿐더러 인력 투여는 본질적인 해법일 수 없다. 그렇다고 사용자 및 직원, 나아가 비즈니스에 영향을 미치는 각종 인시던트를 방치할 수도 없는 노릇이다. 오늘날 기업들이 인시던트에 대해 자동화 방안을 모색하는 배경이다. 한국 IDG가 주최한 ‘비즈니스 임팩트 & 데이터+ 2022’ (Business Impact & Data+ 2022)’ 컨퍼런스에서 서비스나우의 오희정 상무는 하이퍼 AIOps가 인시던트 가능성을 감지하고 선제적으로 조치할 수 있는 이유와 이를 통해 얻을 수 있는 비즈니스 가치, 하이퍼 AIOps를 이용해 일궈낸 기업들의 성공 사례에 대해 공유했다.  AI 기반의 ‘셀프 힐링’을 구현한다 가트너와 포레스터가 함께 구축한 모델에 따르면, 기업의 디지털 전환 성숙 단계는 4가지로 분류할 수 있다. 인시던트에 대해 사후 또는 즉시로 대응하는 모델이 1단계와 2단계이며, 데이터를 통합 관리하고 IT 프로세스 자동화율이 약 70%에 이르는 운영 지능화 단계가 뒤를 잇는다. 마지막 4단계는 머신 기반 운영 및 셀프 러닝을 통해 비즈니스 전반의 예측, 조치, 자동화가 가능한 셀프 힐링 단계다.  오희정 상무는 서비스나우의 하이퍼 AIOps가 바로 셀프 힐링을 구현하는 솔루션이라는 점을 언급하며 이야기를 시작했다. 그에 따르면 하이퍼 AIOps...

서비스나우 AI옵스 AIOps 2022.10.11

"팬데믹 이후 계속된 강행군" 보안팀 스트레스 관리법 4가지

기업이 팬데믹으로 인한 봉쇄 조치에 대비하기 위해 서두르면서, 이미 부족한 예산과 인프라로 고군분투하고 있던 IT 및 보안팀은 신속하게 전환해야 했다. IT 및 보안팀에겐 상당한 스트레스가 됐다. 실제로 2020년 발표된 보안회사 노미넷(Nominet)의 ‘CISO 스트레스 보고서(THE CISO STRESS REPORT)’에 따르면 약 90%의 CISO가 중간 또는 높은 수준의 스트레스를 받고 있다고 답했다. 마찬가지로 클럽CISO(ClubCISO)의 ‘2021 보안 성숙도 보고서(Security Maturity Report)’에 의하면 전체 응답자의 21%가 지난 12개월 동안 스트레스 수준이 많이 증가했다고 밝혔다.   코로나19 팬데믹이 시작된 지 2년이 지났지만 전 세계적인 (기술) 인력 부족, 예산 제한, 점점 더 빠르게 커지는 보안 위협 환경으로 인해 기술 및 보안 경영진의 스트레스 수준은 계속해서 높아지고 있다. 보다콤(Vodacom)의 사이버 보안 부문 책임자 케리사 바르마는 “모든 사이버 보안팀에서 스트레스 관리는 공통적인 관심사다. 그래서 어떻게 이 일을 오랫동안 해왔냐는 질문을 많이 받는다”라고 말했다. 보안 전문가 557명을 대상으로 실시한 설문조사 결과를 담은 CIISec의 보고서(2020/21 State of the Profession Report)에 따르면 전체 응답자의 절반에 가까운 47%가 주당 41시간 근무하고, 심지어는 90시간까지 일하는 사례도 있는 등 스트레스와 번아웃이 큰 문제가 되고 있다.  그렇다면 CIO들은 인력과 자금이 부족한 상황에서 장시간 근로, 과중한 업무량, 불확실성을 줄이기 위해 무엇을 할 수 있을까? 보안 전문가들의 이야기를 들어봤다.    1. 속도를 늦추도록 격려하라  스탠다드 은행(Standard Bank)의 정보보안 책임자 이투멜렝 막가티는 해커가 9시부터 5시까지, 즉 일반적인 근무 시간에 활동하지 않기 때문에 IT 및 정보보안 전문가...

스트레스 번아웃 스트레스 관리법 2022.09.26

'하이퍼'오토메이션의 진짜 가치는 인간을 보조하는 것

2020년 가트너 전략 기술 트렌드에서 1위로 선정된 하이퍼오토메이션의 올해 시장 규모는 무려 6,000억 달러에 육박할 것으로 예측된다. 자동화에 추가되는 '하이퍼'의 의미와 조건을 더욱 자세히 알아보자.    기존 자동화 워크플로우는 정형 데이터를 철저히 규정된 방식으로 처리하는 데 중점을 뒀다. 그러나 전 세계 데이터의 80~90%는 비정형 데이터다. 지금까지는 이 방대한 데이터의 잠재력이 발휘되지 못했다. 단지 인간의 뇌가 수고를 들여 해석했을 뿐이다.  하이퍼오토메이션은 바로 이 비정형 데이터의 처리를 대규모로 확장할 수 있는 기술이다.     ‘하이퍼’의 진짜 가치 데이터 분야에서 비정형 데이터는 잘못 이해되고 있다. 이미지, 문서, 오디오 파일은 보통 비정형 데이터로 분류되지만 사실 모두 고도로 구조화되어 있다. 이런 데이터 유형의 진짜 한계는 해석이 어렵다는 점이다. 기존 시스템은 들어오는 데이터를 분류하는 데 그치지 않고 해석해야 한다. 하지만 비정형 데이터는 해석을 내재하지 않는다. 예컨대 이미지 파일을 이루는 비트는 구조화되어 있지만, 그 이미지 파일이 고양이 사진인지 강아지 사진인지에 대한 정보는 포함하고 있지 않다. 따라서 인간의 추정과 인지가 필요한데, 이것은 비효율적이며 대규모로 확장될 수 없다.  가트너에 따르면 하이퍼오토메이션은 여러 기술을 포괄하는 상위 개념이다. 그 중 한 가지 핵심을 뽑자면 바로 애널리틱스를 뜻하는 ‘하이퍼’다. 데이터 애널리틱스는 인간과 유사한 인지 능력을 대신해 비정형 데이터를 IT 시스템이 이해할 수 있도록 통역한다. 가령 이미지 인식, 자연어 처리가 모두 인공지능 기반의 데이터 애널리틱스 기술이다. 데이터에 의미와 맥락을 부여하는 셈이다.  자동화 기술이 데이터 추출을 넘어 더 유용해지려면 아직 인간과 유사한 분석 기능이 더 필요하다. 복잡한 논리력과 인지 능력을 갖춰 모호한 주관식 문제에 답할 정도의 수준으로 발전할 수도 있다....

자동화 초자동화 하이퍼오토메이션 2022.09.20

블로그 | 클라우드 보안 궁극의 해법은 자동화다

최근 한 조사 결과를 보면 데이터 유출 사고의 19%가 클라우드 서버의 잘못된 설정에서 비롯됐다고 한다. 매일 이런 위협에 맞서는 퍼블릭 클라우드 업체의 자료에서도 비슷한 흐름을 확인할 수 있다. 마이크로소프트가 실제 사이버위협 활동 데이터를 분석한 사이버 시그널 보고서에 따르면, 랜섬웨어 공격의 80% 이상에서 소프트웨어 혹은 기기의 잘못된 설정이 발견됐다. 복잡한 기술적 이야기를 걷어 내면, 사람의 실수가 보안 사고의 위험을 높이고 있다는 뜻이다.   그렇다면 기업 보안 문제를 해결하는 방법은 이런 작업에서 사람을 역할을 없애는 것이라는 결론에 다다른다. 실제로 제대로 구현하기만 하면 보안 자동화는 해킹이 발생할 수 있는 위험 대부분을 제거한다. 이처럼 자동화는 보안의 자연스러운 진화지만, 많은 기업이 여전히 보안 상황이 발생했을 때 대응하는 수준으로 인프라를 운영하고 있다. "우리 공격 받았어. 누군가 뭐든 해줘!"라고 외치는 것이다. 반면 점점 더 많은 기업이 선제적으로 대응하는 방식으로 전환하고 있다. 이런 기업에서 보안 팀의 하루는 매일 아침 메일을 읽는 것으로 시작한다. 이 메일에는 지난 밤 얼마나 많은 공격이 있었는지, 이에 대응해 인공지능, 보안 오케스트레이션, 크로스 클라우드 보안 관리 등과 같은 자동화된 보안 시스템을 통해 어떻게 방어했는지에 대한 내용이 담겨 있다 일반적으로 보안 자동화는 모든 잘못된 설정을 사전에 막고 지속적인 보안 대응을 제공하는 자동화 레이어를 확보하는 것을 목표로 한다. 랜섬웨어든 분산 서비스 거부든 상관없이 모든 공격을 자동화를 통해 막는 것이다. 누군가 새벽 3시에 긴급 문자를 받아 노트북을 켜는 방식이 아니다. 자동화된 보안의 많은 장점에도 불구하고, 왜 이렇게 많은 기업이 여전히 수작업으로 처리하는 보안 시스템을 고집하는 것일까? 사람의 수작업이 클라우드와 비 클라우드 시스템 모두에서 위험 요소라는 것이 여러 차례 판명됐는데도 말이다. 필자의 경험에 따르면, 이는 이해의 부족과 투자...

클라우드 보안 자동화 2022.08.31

2022년 RPA 시장 “여전히 20% 성장 전망” : 가트너 매직쿼드런트

RPA(Robotic Process Automation)가 성장과 확산 단계에 들어선 지는 몇 년 됐지만, 여전히 기업의 관심이 높은 기술이자 솔루션이다. 가트너에 따르면, 2021년 전 세계 RPA 소프트웨어 판매는 31% 증가했는데, 16%인 전체 소프트웨어 시장보다 확연히 높은 성장률이다. 가트너 애널리스트 케이시 톤봄은 “기업이 RPA를 사용해 비즈니스 프로세스 자동화 이니셔티브와 디지털 트랜스포메이션 계획을 가속화하고 운영 효율성을 개선하고자 한다”고 이유를 분석했다. 가트너는 RPA의 성장세가 올해와 내년에도 이어져 각각 19.5%, 17.5%의 두 자릿수 성장세를 기록할 것으로 전망했다.   이런 성장세를 고려하면, RPA 소프트웨어 시장의 경쟁이 매우 치열하고 솔루션 업체 지형도 역시 계속 진화하는 것은 당연한 일이다. 이미 인접 시장의 솔루션 업체, 즉 SI 업체나 대형 소프트웨어 업체가 API 우선 접근 전략에 더해 RPA 기능을 제공하기 시작했다. 이에 대응해 전문 RPA 솔루션 업체 역시 API 통합 역량을 지속적으로 확장해 UI 통합과 API 우선 자동화 접근 방식을 모두 지원하고자 한다. 가트너는 2024년까지 RPA 솔루션 업체의 95%가 API와 UI 통합을 통해 자동화 기능을 제공할 것으로 예상한다. RPA 제품의 기능 역시 확장되어 초자동화를 위한 포괄적인 기술 플랫폼으로 발전하고 있다. RPA에 더해 로우코드 애플리케이션 플랫폼, 프로세스 마이닝, 작업 마이닝, 의사결정 모델링, iPaaS, 컴퓨터 비전, IDP(Intelligent Document Processing) 역량 등이 모두 RPA 플랫폼에 통합되고 있다. 하지만 기술적인 관점에서 시장 지형에 급격한 변화를 일으키는 것은 IBM이나 마이크로소프트, 세일즈소프트(뮬소프트), SAP 같은 대형 솔루션 업체의 진출만이 아니다. 가트너의 보고서에 따르면, 대형 업체는 주로 공격적인 제안과 낮은 가격으로 기존 고객 기반을 공략한다. 이는 상대적으로 매출 규모...

RPA 자동화 매직쿼드런트 2022.08.30

가트너, 2022년 이머징 테크놀로지 하이프 사이클 보고서 발표..."몰입형 경험·AI 자동화 관련 기술 포함"

가트너가 ‘2022년 이머징 테크놀로지 하이프 사이클(Hype Cycle for Emerging Technologies, 2022)’ 보고서를 발표했다. 보고서에서 가트너는 주목해야 할 이머징 테크놀로지 25가지를 소개하고, 해당 기술들이 ▲몰입형 경험의 진화 및 확장 ▲AI 자동화 가속화 그리고 ▲기술 전문가 역량 최적화 등을 가능케 할 것이라고 전망했다.  가트너의 애널리스트 겸 부사장인 멜리사 데이비스는 “이머징 테크놀로지들은 기업에 혁신적인 잠재력을 제공하지만, 기술 혁신 총괄 및 CIO들은 리소스 제한이 심화되고 있는 상황에서 기업의 디지털 역량을 확장하는 동시에 지속가능성을 개선해야 하는 과제에 직면해 있다”며, “조직들은 이러한 이머징 테크놀로지들을 둘러싼 혼란을 헤치고 나아가, 경쟁적 차별성 및 효율성을 이끄는 기술 혁신을 활용해 변화를 가속화하는 것이 중요하다”고 말했다. 가트너가 발표하는 다양한 하이프 사이클 중에서도 이머징 테크놀로지 하이프 사이클은 더욱 특별하다고 업체 측은 설명했다. 가트너가 매년 프로파일링하는 2,000개 이상의 기술 및 응용 프레임워크들을 기반으로 한 핵심적인 통찰력을 간결하게 정리하여 ‘반드시 알아야 할’ 이머징 테크놀로지 및 트렌드의 형태로 제시하기 때문이다. 해당 기술 및 트렌드들은 향후 2년에서 10년간 고도의 경쟁 우위를 제공할 수 있는 잠재력을 지닌 것으로 평가된다.   가트너는 디지털 경험의 미래는 몰입적 요소에 있다고 밝혔다. 이머징 테크놀로지들은 동적 가상 표현, 고객과 사람들의 환경 및 생태계, 새로운 형식의 사용자 참여 등을 통해 이러한 몰입형 경험을 지원한다. 이러한 기술들을 통해, 사용자들은 자신의 정체성과 데이터를 제어하고, 디지털 화폐와 통합될 수 있는 가상 생태계를 경험할 수 있다. 또한, 이러한 기술들은 새로운 고객 접근 방식을 지원함으로써 수익의 흐름을 강화하거나 새롭게 창출하는 데 도움을 준다. 몰입형 경험의 진화 및 확장을 이끌, 주목해야 할 기술에는 메타...

가트너 하이프사이클보고서 몰입형 2022.08.11

“코드형 인프라를 완성하는 네트워크 운영 자동화” 넷데브옵스의 이해

대부분 IT 책임자는 데브옵스(DevOps), 데브섹옵스(DevSecOps) 개념에 익숙할 것이다. 여기에 넷데브옵스(NetDevOps)라는 모델이 새로 등장해 특히 네트워킹 전문가와 관련해 상당한 반향을 일으키고 있다. 새로 떠오르는 기술이 그렇듯이 넷데브옵스도 누가 정의하는가에 따라 다양하다. 그러나 기본적인 수준에서 이 용어는 데브옵스 원칙을 컴퓨터 네트워킹에 적용하는 것을 나타낸다. 가트너의 네트워킹 부문 리서치 부사장인 앤드류 러너는 “넷데브옵스가 현재 뜨거운 화두”라며, “그러나 여러 정의와 관점이 있는 만큼 가장 먼저 해야 할 질문은 넷데브옵스가 무엇이냐는 것”이라고 말했다.     넷데브옵스의 정의와 개념 가트너의 정의에 따르면 넷데브옵스는 데브옵스의 지속적 통합/지속적 제공(CI/CD) 개념을 네트워킹 작업에 적용하는 것을 의미한다. 러너는 이 모델을 나타내는 다른 용어로 넷옵스(NetOps) 2.0, 코드형 네트워크(Network as Code), 깃옵스(GitOps) 네트워킹 등이 있다고 설명했다. 시장조사 업체 기가옴(GigaOm)은 “넷데브옵스는 환경 구성 드리프트를 제거하고 이를 통해 네트워크 내에 품질과 복원력을 내장하기 위한 프로그램되고 자동화된 워크플로우를 사용한 코드형 네트워크 인프라(IaC)의 추상화, 코드화, 구현을 포괄한다”고 설명했다. 기업이 조직이 넷데브옵스를 활용하려면 스테이징, 사전/사후 검증, 프로비저닝과 같은 네트워킹 작업 테스트가 포함된 자동화된 파이프라인이 있어야 한다. 기가옴은 넷데브옵스 파이프라인은 다양한 개발 환경의 코드를 프로덕션으로 전달하고, 이 과정에서 종합적인 검증과 규정 준수 테스트를 촉발한다고 덧붙였다. 또한 기가옴은 넷데브옵스에는 지속적 모니터링, 측정, 대응도 포함되어야 하며, 이를 통해 정상 상태로부터의 구성 드리프트가 탐지되는 경우 자동으로 교정 알림이 트리거되어야 한다.   넷데브옵스의 이점 데브옵스에 뿌리를 두고 있는 만큼 데브옵스의 많은 목표를...

데브옵스 넷데브옵스 자동화 2022.07.11

블로그 | 클라우드에 살아 있는 전통적인 아키텍처의 문제

많은 기업의 클라우드 컴퓨팅 경험이 해를 거듭하면서 일부 전통적인 IT 아키텍처 개념이 다시 튀어나오기 시작했다. 이들 개념이 클라우드 배치를 가능하게 만들 수도 있고, 아니면 망가뜨릴 수도 있지만, 오늘날 클라우드 컴퓨팅 시스템을 설계하고 구축하고 배치하는 사람들은 까맣게 잊어버린 것들이다. 어떻게 이런 일이 일어나는 것일까?   두 가지 요인이 있다. 첫째, 특정 클라우드 서비스 업체가 진행하는 아키텍처 자격 인증 과정이 일반적이고 기본적인 아키텍처 교육의 많은 부분을 빼먹는다. 둘째, 많은 현대적인 툴이 클라우드 아키텍처 솔루션을 둘러싼 세부 사항에 대해 생각할 필요가 없게 만들기 때문이다. 모든 클라우드 아키텍트는 가장 최적화된 클라우드 컴퓨팅 아키텍처를 만들기 위해 핵심 IT 아키텍처 개념을 온전하게 이해할 필요가 있다. 단일 클라우드이든 멀티클라우드이든 마찬가지다. 많은 사람이 쉽게 간과하는 개념 세 가지를 소개한다. 추상화. 추상화는 매우 복잡한 것들을 다룬다. 엉성하게 설계된 데이터베이스나 과도하게 복잡한 네트워크 설계, 지나치게 까다롭게 만든 애플리케이션 같은 것들이다. 추상화는 이런 자원을 사용하는 사람이나 애플리케이션을 위해 한층 더 단순화된 시야를 그 위에 올려준다. 클라우드 시스템에서 추상화의 가장 좋은 예는 데이터 가상화일 것이다. 어떤 종류의 물리 데이터 스토리지 시스템이라도 그 위에 추상화 계층이나 가상 데이터 구조를 배치하면, 데이터베이스가 얼마나 엉망으로 설계되었든지, 얼마나 많은 애플리케이션이 실제 데이터베이스와 밀접하게 연결되어 있든지 관계없이 자체 정의한 구조를 사용해 데이터를 이용할 수 있다. 자체 정의한 구조는 어떤 백엔드 데이터베이스 구조라도 매핑할 수 있다. 결론적으로 어떤 복잡한 혹은 대충 설계한 데이터베이스라도 물리 데이터 구조 위에 추상화 계층을 사용하는 자체 액세스 구조를 이용해 처리할 수 있다. 물리 데이터베이스를 변경하지 않고, 해당 데이터베이스와 연결된 모든 애플리케이션도 변경하지 않...

자동화 추상화 오케스트레이션 2022.07.04

글로벌 칼럼 | 자동화와 변화 관리의 보조를 맞추어야 하는 이유

네트워크 운영 자동화를 추진하는 것은 좋은 일이다. 하지만 더 많은 네트워크 운영이 자동화될수록 네트워크팀의 변경 관리 프로세스는 반드시 적절하게 수행되어야 한다.   제로 트러스트 보안 아키텍처와 엔드 투 엔드 엔터프라이즈 최적화 노력에서 네트워크가 수행하는 역할이 많아지면서 네트워크는 점차 필수적인 요소가 되어가고 있다. 오늘날 네트워크는 그 어느 때보다 많은 것을 연결한다. 데이터센터 및 IaaS 환경 외부에서는 모바일 기기와 IoT 노드가, 기업 내부에서는 VM과 컨테이너가 계속 증가하고 있으며, 보안을 위해 이들 그룹을 서로 분리하는 별도의 환경도 많아지고 있다.  그러나 네트워크팀은 네트워크의 발자국이나 기능 범위가 확장하는 속도를 따라가지 못하고 있다. 깊이 내장된 ‘자율 네트워킹’ 기능부터 직접 작성하는 애드혹 네트워크까지 모든 수준의 자동화는 네트워크 전문가들이 따라가야만 하는 일종의 생명줄이 됐다. 자동화가 필수적이고 불가피한 상황에서 네트워크팀은 자동화를 통해 얻을 수 있는 모든 이점이 엔터프라이즈 IT의 또 다른 요소인 변화 관리(change management)와 상충하거나 이를 훼손하지 않도록 주의해야 한다. 네트워크팀은 변화 관리로 자동화를 제어할 수 있는지, 변화 관리 프로세스가 자동화에 대한 높아진 의존도와 보조를 맞추고 있는지 확인해야 한다. 한 가지 측면은 네트워크 관리에 사용되는 스크립트, 구성 파일 및 플레이북을 포함한 자동화에 변경 관리를 구현하는 것이다. 코드 관리 툴을 사용하면 이벤트 체크아웃/체크인 시 팀원들이 적절한 프로세스의 다른 부분을 따르도록 도와준다. 이런 수준에서 변화 관리를 적용하는 것은 곧 자동화에 대한 의도된 수정 사항을 설명하고, 이를 테스트하고, 배치를 계획하고, 이전에 알려진 적용할 수 있는 코드로 롤백 계획을 수립하고, 변경 성공이나 롤백 여부를 판단할 수 있는 구체적인 기준을 결정한다는 의미다.  또 다른 측면은 변화 관리 프로세스에서 자동화의 존속과 운...

네트워크 자동화 변화관리 2022.07.04

CI/CD에서 한 단계 더 나아간 '지속적 배포 자동화' 5가지 준비

많은 기업이 소프트웨어 개발 워크플로우의 효율성을 높이기 위해 지속적 통합/지속적 제공(Continuous integration/Continuous Delivery, CI/CD) 파이프라인을 앞다퉈 구축했다. 그런데 여기서 더 나아가서 CI/CD 파이프라인을 사용해서 지속적으로 프로덕션에 변경 사항을 반영하는 지속적 배포(Continuous Deployment)를 자동화한 기업은 극소수다. 여기에는 그럴 만한 이유가 있다.   사실 매일 또는 매시간 프로덕션으로 코드를 프로덕션으로 푸시한다고 생각하면 오싹한 느낌이 든다. 실제로 몇 년 전에 지속적 배포의 단점에 대한 기사를 쓴 적도 있다. “책임감 있는 데브옵스 팀이 배포 빈도를 높여야 할 때”라는 기사에서는 배포 빈도가 높을수록 좋다는 전제가 과연 옳은 전제인지를 질문했다.   그러나 지난 몇 년 사이 많은 변화가 있었고, 이제 고품질의 안정적인 배포를 자동화하기 위한 기술과 방식, 툴을 채택하는 데브옵스 팀은 점점 늘어나고 있다. 지속적 제공과 지속적 배포 간의 차이점을 설명하고, 데브옵스 팀이 CI/CD 파이프라인의 지속적 배포를 자동화하기 전에 해야 할 5가지를 살펴본다.   지속적 제공 vs. 지속적 배포 캡제미니(Capgemini)의 애자일 및 데브옵스 리더인 쿨버 라이나는 지속적 제공과 지속적 배포의 차이점에 대해 “지속적 제공은 프로덕션에 이르기까지 소프트웨어 릴리즈의 종단 간 자동화 흐름이고, 지속적 배포는 지속적 통합 이후 이 흐름에서 사전에 테스트된 프로세스를 통해 프로덕션으로 소프트웨어 패키지를 푸시하는 자동화된 프로세스”라고 설명했다.   프로덕션 배포 자동화는 그 결과가 비즈니스, 고객, 최종 사용자에게 영향을 미치는 만큼 위험도 크다. 그래서 데브옵스 팀이 배포를 자동화하기로 결정하는 경우 배포 프로세스에는 지속적 테스트와 철저한 오류 처리가 포함되어야 한다. 그렇지 않으면 배포로 인해 프로덕션에서 성능 문제, 불안정한 시스템, 보안 틈새 및 ...

CI/CD 지속적배포 지속적제공 2022.06.23

"공정 사용 논란에도⋯" 깃허브, AI 코딩 비서 '코파일럿' 출시

깃허브가 (아직 논란의 여지가 있긴 하지만) AI 기반 코딩 비서 ‘코파일럿’을 GA(Generally Available) 버전으로 출시했다. 깃허브 코파일럿의 비용은 월 10달러 또는 연간 100달러다. 하지만 인기 있는 오픈소스 프로젝트의 유지관리자와 학생에게는 무료로 제공되고 60일 무료 평가판도 있다.  2021년까지 기술 프리뷰 상태였던 이 도구는 사용자의 프로그래밍 편집기에 연결해 현재 맥락을 기반으로 코드와 함수를 제안한다. 업체에 따르면 코파일럿은 완전한 메소드, 상용구 코드, 단위 테스트, 심지어는 복잡한 알고리즘까지 제안할 수 있다. 이 ‘AI 페어 프로그래머’ 도구는 깃허브의 퍼블릭 리포지토리에 있는 코드를 포함해 공개적으로 사용 가능한 수십억 줄의 소스코드와 자연어를 학습한 언어 모델 오픈AI 코덱스(OpenAI Codex)를 기반으로 한다. 한편 자유 소프트웨어 재단(Free Software Foundation)은 코파일럿에 대해 “용납할 수 없고 부당하다”라고 지적했다. 재단은 무료 라이선스 소스코드로 AI 모델을 학습시킨 것이 공정 사용에 해당하는지 의문을 표했으며, 해당 도구를 쓰려면 무료가 아닌 소프트웨어를 실행해야 하기 때문에 “소프트웨어 대체 서비스”라고 비판했다.  편집기 확장 프로그램인 코파일럿은 네오빔(Neovim), 비주얼 스튜디오(Visual Studio), 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code), 젯브레인 IDE(JetBrains IDE)를 비롯한 편집기와 통합된다. 기술 프리뷰에는 지난 12개월 동안 120만 명의 개발자가 참여했다. 깃허브는 AI 기반 코딩이 개발자로 하여금 코드를 더 쉽게 작성할 수 있도록 해 소프트웨어 개발의 성격을 근본적으로 바꿀 것이라고 주장했다. ciokr@idg.co.kr

깃허브 AI 코딩 비서 코딩 2022.06.23

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