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자동화

기업의 업무 연속성 관리 가이드

이 백서에서는 각종 기기와 네트워크 및 클라우드에서 데이터 및 애플리케이션에 안전하게 액세스할 수 있는 기술을 소개합니다. 뿐만 아니라 예정된 또는 예기치 않은 운영 중단 상황이 발생하더라도 직원들이 생산성을 유지할 수 있는 완벽한 접근방식을 모범 사례와 함께 제시합니다. 시트릭스 솔루션은 어떤 문제가 발생하더라도 업무의 연속성을 보장하여 금전적 손실과 평판 하락, 고객 및 파트너 관계 약화, 생산성 저하 등의 문제로부터 기업을 보호합니다. <9p> 주요 내용 - 업무 연속성의 중요성과 그에 수반되는 과제 - 전사적 업무 연속성 전략 - 위기 대응 커뮤니케이션 - 업무 연속성: 중단 없는 업무 리소스 액세스 환경 구현 - 데이터 센터 연속성: IT 운영 환경의 연속성 유지

시트릭스 자동화 업무연속성 2018.06.14

CI/CD 시작하기 : CI/CD 파이프라인으로 애플리케이션 딜리버리 자동화

CI/CD는 애플리케이션 통합 및 딜리버리 단계를 자동화하고 애플리케이션 구성을 표준화한다. 조직에서 CI/CD를 사용하는 방법을 알아보자. 건설 현장 옆을 지나가다 보면 여러 가지 유형의 작업을 볼 수 있다. 기반 공사, 프레임, 인테리어 등 실제 건축물을 짓는 작업이 있고, 크레인, 작업자용 엘리베이터, 비계 및 기타 안전 구조물 설치 등 건설이 가능하도록 지원하는 작업도 있다. 애플리케이션 개발도 비슷하다. 데이터베이스, 애플리케이션, 사용자 인터페이스를 개발하기 위해 필요한 작업이 있고, 건설과 마찬가지로 생산적이고 안정적인 고품질의 소프트웨어를 개발하고 전달하기 위한 툴 및 작업 방식에 대한 투자도 있다. 이러한 작업 방식은 데브옵스의 일부이며, 지속적 통합과 지속적 전달(Continuous Integration and Continuous Delivery, CI/CD)은 촉박한 일정에서 고품질의 소프트웨어를 제공하기 위한 기반이 되는 방식이다. CI/CD 파이프라인 및 작업 방식으로 생산성, 품질, 속도 향상 CI/CD는 애플리케이션 통합과 딜리버리 단계를 자동화하고 애플리케이션 구성을 표준화한다. 개발자가 새 코드를 체크인하면, CI/CD 파이프라인이 빌드, 테스트, 데이터 마이그레이션, 애플리케이션 배포, 서비스 호출 및 기타 스크립트화된 절차에 따라 대상 환경에서 코드 변경을 실행한다. 팀은 이러한 자동화를 통해 작업 방식을 조정해서 코드를 체크인하고 더 빈번하게 애플리케이션을 통합, 테스트, 제공한다. 완전한 성숙 단계까지 간 조직은 한 걸음 더 나아가 프로덕션 환경에 지속적 배포를 구현한다. 그러나 기업 및 제품 유형에 따라 이러한 지속적 배포가 최적의 방법이 아닐 수도 있다. 549명의 소프트웨어 전문가를 대상으로 한 최근 설문 결과에서 CI/CD 파이프라인과 함께 데브옵스를 실천하는 성숙한 조직이 얻는 이점을 알 수 있다. 응답자의 60%는 새 코드를 7일 이내에 프로덕션에 구현할 수 있다고 답했으...

자동화 표준화 데브옵스 2018.05.02

글로벌 칼럼 | 인프라를 안정화하는 11가지 방법

인프라 안정성 문제로 어려움을 겪을 때 무엇을 해야 할까? 인프라에 신경 쓸 시간이 없는 신생 기업도 있고 메우기 어려운 IT 간극이 있지만 투자를 주저하는 기업도 있다. 스트레스와 걱정, 지원 요청 전화에 밤잠을 설치고 다음 날 기진맥진한 상태가 되기도 한다. 균형을 되찾으려면 가장 먼저 심호흡을 하라. 그리고 다음에 소개하는 11가지 단계를 통해 IT 인프라를 중심으로 사람, 프로세스, 기술을 더 효과적으로 정렬해 보자. 1. IT 복잡성 감소. 최근 800명의 CIO를 대상으로 한 설문에서 4명 중 3명 이상이 IT 복잡성 증대가 디지털 성능 관리를 불가능하게 할 수 있다고 말했다. 실제로 지금은 하나의 웹 트랜잭션이 평균 35개의 서로 다른 기술 시스템을 거친다. 5년 전 22개에 비해 더 늘었다. 이 상황이 지속 가능한가? 현재 수준의 복잡성을 처리할 수 없다면, 운영 환경을 검토하고 겹겹이 쌓인 층을 걷어내고 견고한 기반 위에 구축하도록 해야 한다. 2. 위임. 팀원들에게 주요 활동을 할당한다. 팀원에게 권한을 주고 자신에게 문제를 해결할 권한이 있음을 인식하도록 하라. 말로는 간단하지만 많은 초급 IT 전문가들은 SOP만 따라야 한다고 생각하고 창의성을 발휘하기를 주저한다. 이왕 똑똑한 인재를 채용했다면, 운신의 폭을 제공하라. 창의적인 문제 해결은 팀장은 물론 팀 모두의 효율성을 높여준다. 3. 간소화와 능률화. 시간이 어디에 소비되는가? 정확히 알고는 있는가? 아젠다에 너무 많은 시간을 소비하면 하루 중 상당 시간을 복잡한 작업 사이를 이리저리 건너뛰면서 소비하게 된다. 8가지 프로젝트에 동시에 참여하는 엔지니어가 과연 효과적으로 일할 수 있을까? 하루 8시간 동안 1시간마다 다른 프로젝트 작업을 한다는 의미인가? 관리자이고 리더라면 프로젝트 수를 줄여 팀이 작업 사이에 소비하는 시간을 줄여야 한다. 4. 우선 순위. ROI가 가장 큰 문제를 해결하는 데 자원을 집중하라. 먼저 전체적인 로드맵 목표 관점에서 중요한 기...

인프라 안정화 자동화 2018.03.22

클라우드 시대를 준비하는 엔터프라이즈 데이터센터 설계

애플리케이션과 워크로드가 퍼블릭/프라이빗/호스티드 프라이빗 클라우드로 마이그레이션 되고 있다. 여기에 발 맞추어 네트워크 인프라도 새로운 하이브리드 IT와 멀티 클라우드 모델을 지원하도록 진화해야 한다. 최근 PwC가 대기업과 중간 규모 기업에서 근무하는 235명의 IT 의사 결정권자를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 응답자의 64%가 가장 까다로운 문제로 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 환경 간의 안전한 연결 보장을 꼽았다. 또한, 기업은 내부 고객을 위해 “서비스형(as-a-service)” 기능 제공이 가능한 데이터센터 설계 방법을 지속적으로 모색하고 있는 것으로 나타났다. 현재 기업은 분산된 워크로드, 사물 인터넷, 구매 프로세스의 변화 등 문제를 두고 깊은 고민에 빠져 있다. IT 의사 결정권자는 자사 데이터센터의 워크로드 대부분이 향후 3년 내에 온프레미스에서 퍼블릭 클라우드로 이동할 것으로 전망했다. 아울러 프라이빗 클라우드의 워크로드는 안정화 단계에 도달해 앞으로 3년 동안 큰 변화 없이 유지될 것이라고 예상했다. 퍼블릭 클라우드로 이동하는 워크로드 비율은 모든 부문에서 향후 3년 동안 급등할 것으로 보인다. 예를 들어 재해복구 부문의 경우 15%에서 28%로, 백업은 15%에서 28%로, ERP는 12%에서 25%로, 마케팅은 22%에서 39%로 퍼블릭 클라우드로의 이동 비율이 늘어날 전망이다. 따라서 모든 환경에 대한 가시성과 제어가 더 강화되어야 할 것으로 점쳐진다. 사물 인터넷(IoT)의 빠른 확대로 인해 무수한 데이터가 늘어나면서 스토리지 공간 수요도 증가할 것으로 예측된다. 데이터센터 확산과 서버 업그레이드 및 최신 압축 기술을 통한 스토리지 용량 최적화는 활발하게 발전하고, 개인 기기에서 데이터센터로 유입되는 수많은 소규모 데이터 패킷 때문에 인바운드 데이터 대역폭 확장을 요구하는 목소리도 높아지고 있다. 커넥티드 디바이스의 증가는 고스란히 사이버 공격 활성화로 이어진다. 이를 대비하기 위해 I...

주니퍼 자동화 민첩성 2018.02.19

2018년 소프트웨어 개발 전망 10가지

2018년은 개발자들에게 설렘과 걱정이 줄다리기를 하는 한 해가 될 것이다. 한편으로는 블록체인, 챗봇, 서버리스 기술, 머신러닝 등 신기술 관련 제품과 툴이 실용화될 수 있을 만큼 성숙해지겠지만, 다른 한편으로는 더 빠르고 안전하게 코드와 기능을 제공할 수 있어야 한다는 기대치 및 압력이 개발자를 짓누를 것이다. 하지만 이러한 압박 속에서도 희소식은 있을 것이다. 2018년은 개발자들에게 있어 새로운 기회에 대한 희망과 더 나은 퀄리티의 작업을 해내야 한다는 압박 간의 팽팽한 줄다리기로 포문을 열 것으로 기대된다. 이러한 상반된 힘들이 어떤 식으로 작용하며 개발자들에게 어떤 영향을 미칠 것인지 살펴 보자. 1. 블록체인을 활용한 B2B 거래의 상용화. 블록체인 기반 거래가 갖는 보안, 신뢰성, 효율성 측면의 강점에 대한 기업의 관심이 커지고 있다. 올 한해는 금융 서비스, 제조 공급망 등 다양한 영역에서 블록체인 활용 사례가 등장할 것이다. 블록체인은 상호 신뢰성을 보장할 수 없는 기관들 간에 매개자 없이도 안전하고 효율적이며, 항시적이고 신용할 수 있는 거래를 가능하게 하는 기술이다. 한 기업이 해외의 제조업체로부터 특정 제품을 주문하는 상황을 가정해보자. 이때 주문한 상품은 별도의 운송 업체를 통해 운반되고, 세관을 거친 뒤, 다시 국내 배송업체를 통해 주문 기업에 도착한다. 오늘날 이메일과 스프레드시트를 통해 이 모든 과정들을 증명, 조정하고 있으며, 그와 관련해 요구되는 인력 및 절차 역시 상당하다. 이와 달리 블록체인은 최소한의 관련자가 ‘이 거래를 증명한다’는 사실에 동의할 경우 해당 내용을 블록체인 원부에 영구적 기록으로 업데이트하는 방식으로 기존의 수동 프로세스, 조정 과정을 생략해준다. 블록체인 클라우드 서비스는 확장성과 탄력성, 보안의 새로운 관점을 제시하며, 기업 시스템과의 높은 사전 구축 통합 수준을 보장한다. 더불어 이를 통해 개발자들에겐 기반이 하이퍼레저 패브릭(hyperledge...

전망 자동화 인공지능 2018.01.05

자동화 테스트 전망 2018 : 스마트 테스트 트렌드 가이드

5G 기술의 상용화부터 자율 주행 자동차의 발전 가속화까지, 경쟁에서 앞서 나가려면 기업은 더욱 스마트한 테스트 전략이 필요합니다. NI는 10년이 넘는 시간 동안 최고의 테스트 리더들로부터 인사이트를 수집하여, 매년 자동화 테스트 전망 보고서를 고객에게 제공해 왔습니다. 본 가이드에서 다루는 트렌드, 기술 및 정보는 현재와 미래의 품질 및 출시기간, 비용의 요구사항을 충족하는 데 많은 도움이 될 것입니다. 주요 내용 - 테스트 시스템 보안 - 성공하는 테스트의 비밀 - 자율 주행 자동차를 위한 센서 융합 테스트 - 테스트 랩 표준화/비표준화 기술 테스트 - 패키징 혁신이 테스트에 미치는 영향

전망 테스트 패키징 2018.01.05

IDC가 말하는 2020년 데이터센터의 변화 10가지

데이터센터의 수명은 통상 수십 년이지만, 그 안의 기술은 끊임 없이 변한다. IDC 데이터센터 트렌드 및 전략 리서치 담당 디렉터 제니퍼 쿠크는 “현재 데이터센터 그 자체와 그 안에 위치한 장비가 서로 어울리지 않는다. 1984년 맥킨토시 케이스 안에 최신 아이맥이 장착되어 있는 셈이다. 한 마디로 부자연스럽다. 전력, 냉각, 공간과 관련된 요구사항이 모두 변했다”고 지적했다. 이런 ‘불일치’가 기업의 데이터센터 쇄신을 촉진하고 있다. 비즈니스 운영과 보조를 맞추고 나아가 비즈니스의 가속화를 지원하기 위해서이다. IDC에 따르면, 2020년까지 기업의 55%는 차세대 앱과 새로운 IT 인프라 요구에 부응하기 위해 기존 데이터센터를 업그레이드 하거나 새로운 시설을 구축할 전망이다. IDC는 향후 3년 간 글로벌 데이터센터 시장에 대한 10대 전망 중 하나로 ‘현대화’를 강조했다. 또한 업계가 지속적으로 소프트웨어 정의 인프라로 마이그레이션하고, 자율 운영 IT 인프라를 도입하고, 소비에 기반을 둔 지불 모델을 도입할 것으로 전망했다. 쿠크는 “데이터센터에도 더 빠른 변화에 보조를 맞출 수 있는 기술과 운영 모델이 도입되고 있다. 이런 기술들은 물리적 시설, 즉 데이터센터에 큰 영향을 미치고 있다. IT 조직은 혁신이 필요하고, 더 많은 비즈니스를 견인할 수 있는 자원을 제공해야 한다는 점을 인식하고 있다. 또한 전통적인 IT의 속도가 아닌 비즈니스 속도에 맞춰 움직여야 한다는 점도 잘 알고 있다. 이는 사용할 데이터센터의 소유주, 현대화, 데이터센터 자원에 대한 대가 지불 방법 등 데이터센터와 관련된 의사결정에 큰 영향을 미친다”고 설명했다. 다음은 IDC가 향후 1~3년 간 데이터센터와 관련해 발생할 변화 10가지를 전망한 내용이다. 데이터센터 현대화 2020년까지 새로운 IT 아키텍처와 차세대 애플리케이션의 막대한 워크로드 수요로 대...

전망 자동화 idc 2017.12.22

자율 운영 프라이빗 클라우드를 구축하는 5단계

몇 년 전, 자동차 엔지니어 협회는 자율 주행 자동차의 5단계를 개괄적으로 제시한 바 있다. 실제로는 6단계이지만, 0단계는 자동화가 전혀 적용되지 않았기 때문에 제외했다. 이들 서로 다른 단계의 기반이 되는 개념은 합리적이고 단계적인 접근을 통해 자율 주행 자동차에 도달할 수 있도록 해준다. 자동차 회사가 현재 상태에서 바로 운전자는 물론 아무런 제어도 없는 완전 무인 자동차를 만든다는 것은 현실적이지 않다. 자동차 업계가 무인 자동차를 만들 수 있다고 해도 이런 차를 안심하고 아무런 통제없이 믿고 타는 사람은 극소수일 것이다. 이런 식의 대대적인 변화에 대해서는 ‘기고 걷고 뛰는’ 단계적 접근법이 적합하며, 앞서 설명한 5단계는 이를 위한 것이다. 마찬가지로 클라우드 컴퓨팅에서도 최고의 이상향은 클라우드가 스스로 돌아가는 것이다. 사람의 개입없이 자원이 프로비저닝되고 소프트웨어는 업그레이드되고 인프라는 최적화된다. 분명 멋진 비전이지만, 아직 완전 자동화된 클라우드를 전적으로 신뢰할 IT 전문가는 없을 것이다. 자동차와 마찬가지로 완전 자동화된 클라우드로 가는 여정은 점진적이어야 하고, 서로 다른 단계를 거쳐야 한다. 하지만 이런 작업을 하는 클라우드 전문가 협회가 없기 때문에 IT 전문가는 지도 없이 이런 여정을 떠나야 하는 상황이다. 자율 운영 프라이빗 클라우드로 가는 5단계 최근 프라이빗 클라우드 솔루션 업체인 제로스택(ZeroStack)은 자율 운영 클라우드를 향한 자사의 다섯 단계 여정을 발표했다. 제로스택은 기업이 실현 가능하고 위험도 최소화할 수 있는 방식으로 목표에 도달할 수 있도록 지원하기 위한 것이라고 밝혔다. 다섯 단계는 다음과 같다. 1단계 : 설치와 환경 설정의 자동화. 자동화된 업데이트가 진행되면 고객이 제어한다. 2단계 : 다른 클라우드와 내부 시스템과의 통합. 고객이 AWS와 VM웨어 통합을 제어한다. 3단계 : 셀프서비스 방식으로 애플리케이션 배치. 마스터 관리자가 ...

자동화 프라이빗클라우드 무인 2017.12.14

IDG 블로그 | 인공지능이 데이터센터를 관리하는 방법

스스로 관리하는 데이터센터가 한발 더 현실로 다가왔다. 지난 주 HPE는 데이터센터의 장애를 찾아내는 인공지능 예측 엔진을 발표했다. HPE는 내년에 스토리지와 범용 인프라의 장애를 예측하고 문제가 생기기 전에 중단하는 인공지능 추천 엔진 애드온을 출시할 예정이다. 앞으로 여러 솔루션 업체들이 내놓을 것으로 예상되는 무인 데이터센터의 여러 구성 요소 중 하나이다. 이외에 데이터센터를 노리는 인공지능과 머신러닝 시스템 업체로는 릿비트나 오라클 등이 있다. HPE는 백서를 통해 “인프라 솔루션은 데이터 과학과 머신러닝을 활용해야 한다”며, AI와 머신러닝이 인간보다 데이터센터 다운타임을 더 잘 막을 수 있는 이유를 설명했다. 현재 IT 관리자는 데이터가 애플리케이션에 전달되는 과정에 영향을 미치는 미로를 풀기 위해 복잡한 포렌식 작업을 끊임없이 수행해야 하는데, 여기서 병목현상이 발생한다는 것. 하지만 머신러닝 형태를 통하면 상태가 나쁜 요소를 자동으로 인식할 수 있으며, 이 과정에 어떤 수작업도 필요없다. 조기에 수행되기 때문에 사용자는 문제를 눈치채지도 못한다. 기본적으로 이 작업은 IT 인프라 전반에서 수집한 대규모 데이터를 계산하고 분석한다. HPE가 제시하는 개념은 “탐지를 통해 근본 원인을 신속하게 파악”하고, 이후 “데이터 수집을 통해 문제를 해소”한다는 것이다. 그 이후 영향을 미칠 수 있는 사용자나 요소, 고객를 파악하기 위해 서명을 만든다. 그리고 해법을 위해 규칙을 개발하는데, 해법은 자동화할 수 있다. 더 나아가 사용자가 큰 실수를 하면, 새로운 서명과 규칙을 갖춘 인공지능 머신러닝 솔루션이 전체 시스템에 개입해 다른 시스템에서 동일한 문제가 이어지는 것을 막는다. 미래의 소프트웨어 업데이트는 이런 인공지능을 통해 학습한 것을 기반으로 최적화된다. HPE의 인공지능 솔루션에는 올해 초 인수한 플래시 스토리지 및 예측 분석 전문업체 님블 스토...

자동화 인공지능 예측 2017.12.01

데브옵스 도입을 가로막는 5가지 장애물과 극복 방안

데브옵스의 여정에는 조직 문화, 프로세스 그리고 기술의 커다란 변화를 수반한다. 다음은 그 과정에서 가정 일반적인 과제를 극복하기 위한 방법이다. 2018년에는 데브옵스(DevOps)란 개념이 10살이 된다. 이렇게 성숙했음에도 불구하고, 대부분의 조직은 아직도 개발, 운영 그리고 테스트 담당자들을 IT 서비스 딜리버리의 민첩성을 개선하는 것을 목표로 하는 교차 기능 팀으로 뒤섞어 놓는, 이 IT 프랙티스를 완벽하게 수용하지 못하고 있다. 포레스터 리서치에 따르면, 겨우 13%의 조직만이 데브옵스를 구현했으며, 50%는 파일럿 중이거나 개념 증명(PoC: Proof Of Concept)을 진행하고 있는 중이다. 나머지 27%는 1년 안에 데브옵스를 구현할 계획이며, 9%는 관심을 가지고 있지만 향후 12개월 안에 데브옵스를 도입할 계획이 전혀 없다. 데브옵스 활용이 더딘 데는 여러 가지 이유가 있다. 미국 켄터키 주 기술 평가국(OTA: Office of Technology)의 애플리케이션 개발 담당 국장인 롭 C 구켄버거는 주 정부가 데브옵스 도입을 어떻게 추진해야 할지를 고민하면서 과제를 안게 된 IT 책임자 중 한 명이다. 구켄버거의 설명에 따르면, IT 인프라는 주 기술 평가국이 소유하고 있지만, 애플리케이션 개발에 대한 소유권은 수 많은 부서에 흩어져 있다. 이는 데브옵스가 제대로 동작하기 위해서 반드시 허물어야 할 사일로를 만들어 냈다. 또한, 주 정부는 광범위한 시스템에 의존하고 있어서 자동화와 연속적인 프로세스가 조직 전반에 걸쳐 동작하도록 하는데 장애요소를 만들어 내고 있다. 자동화와 연속 프로세스는 데브옵스의 2가지 핵심 요소이다. 게다가, 주 정부는 완전히 진행된 데브옵스를 지원하기 위해 필요한 적절한 기술도 아직 보유하고 있지 않다. 구케버거는 “그 방향으로 가는 것은 확실하다. 다만 어떻게 갈지가 문제다”라고 덧붙였다. 기업 IT 부서에서 데브옵스를 도입하고 확장하는 데 장애기...

프로세스 IT문화 자동화 2017.11.07

"누구나 할 수 있는 머신러닝" 6가지 AML 프로젝트

머신러닝은 강력하지만 그만한 대가를 치러야 한다. 기술과 도구, 하드웨어, 데이터를 갖춘다 해도 머신러닝 모델을 만들고 세밀하게 조정하는 데는 복잡함이 따른다. 그러나 머신러닝의 핵심이 과거 사람이 직접 해야 했던 일을 자동화하는 데 있다면 머신러닝 자체의 단조로운 작업을 머신러닝을 사용해서 해결하는 것도 가능하지 않을까? 짧게 답한다면 조건부로 가능하다. “AML(Autimated Machine Learning, 자동화된 머신러닝)”로 통용되는 몇 가지 기술은 모델을 준비하고 정확성을 개선하기 위해 점진적으로 다듬는 데 필요한 작업을 줄여줄 수 있다. AML은 아직 초기 단계다. 현재는 여러 가지 개별적인 조각과 상호 단절된 기술들의 모음이지만 빠른 속도로 상용화되고 있으며, 머신러닝 전문가가 아닌 일반적인 비즈니스 사용자도 이용할 수 있을 만큼 발전했다. 그 길을 이끌고 있는 6가지 AML 툴을 소개한다. Auto-sklearn과 Auto-Weka 이미 보급된 AML의 두 가지 예는 일반적인 머신러닝 기능 패키지로 폭넓게 사용되는 Scikit-learn 프로젝트를 강화하는 형태의 툴이다. Scikit-learn에는 여러 가지 “추정자(estimator)” 기능, 즉 제공된 데이터로 학습하기 위한 방법론이 제공된다. 적절한 추정자를 선택하는 일은 지루한 과정이 될 수 있는데, Auto-sklearn 프로젝트는 이러한 지루함을 일부 없애는 것을 목표로 한다. Auto-sklearn은 자체 분석을 수행해 주어진 Scikit-learn 작업을 위한 최적의 알고리즘과 하이퍼 매개변수 집합을 결정하는 보편적 추정자 기능을 제공한다. Auto-sklearn에도 여전히 일부 수작업이 필요하다. 최종 사용자는 튜닝 프로세스에서 사용할 수 있는 메모리와 시간 제한을 설정해야 한다. 그러나 이 정도만 선택하고 나머지를 머신에 맡기는 편이 모델 선택과 하이퍼 매개변수를 붙잡고 씨름하는 것보...

자동화 프로디지 AML 2017.09.22

현대적인 데이터센터의 초석 “차세대 서버의 재정의”- IDG Summary

가상화가 IT 장비의 하드웨어와 소프트웨어를 분리하면서 모든 IT 장비가 범용 x86 서버로 통일되고 있다. 이 때문에 가장 기본적인 장비인 서버는 현대적인 데이터센터의 초석과 같은 장비로 그 중요성이 커지고 있다. 특히 서버는 이제 모든 IT 인프라의 근간으로 한층 더 유연하고 지능적이며 안전하게 비즈니스를 지원해야 한다. 소프트웨어 정의 데이터센터를 위한 서버의 조건과 델 EMC의 최신 14세대 파워에지 서버가 제안하는 차세대 서버의 새로운 정의를 살펴본다. 주요 내용 - 대세는 서버 중심의 소프트웨어 정의 데이터센터 - 현대적인 IT 인프라 구축의 3가지 조건 - 모든 워크로드에 최적화된 서버 포트폴리오 - 애플리케이션 중심의 서버 기술 - 극한의 유연성을 지원하는 엔지니어링 혁신 - 자동화와 통합 보안으로 차세대 인프라 완성

엔지니어링 자동화 PowerEdge 2017.08.01

“데브옵스의 속도와 컨테이너의 효율성” 디지털 변혁을 지원하는 IT 운영 관리의 조건 - IDG Summary

애플리케이션의 중요성과 수요가 높아지고 애자일이나 데브옵스 등의 새로운 개발 방법론이 등장하면서 개발팀은 물론 IT 운영팀 역시 새로운 과제를 안게 되었다. 여기에 인프라 역시 전통적인 온프레미스 환경 은 물론 클라우드 기반의 유연하면서도 고성능을 제공하는 인프라에 대한 요구가 커졌다. 가상머신을 넘어 컨테이너까지 이어지고 있는 인프라의 변화로 IT 운영 관리 환경의 변화도 가속화되고 있다. 데브옵스의 속도와 최신 컨테이너 기술의 효율성을 IT 운영 관리에도 그대로 구현하는 방법을 살펴본다. 주요 내용 - 데브옵스의 속도를 만족하는 지속적인 IT 운영 - 지속적인 운영을 위한 핵심 요구사항 - 자동화와 오케스트레이션을 완성하는 ITOM 스위트 - 컨테이너 기반의 유연하고 확장성 높은 모듈식 구성 - IT 운영 방식을 바꾸는 혁신

자동화 컨테이너 오케스트레이션 2017.07.25

차세대 인프라를 위한 IT 관리 환경의 4대 조건 : 단순성, 자동화, 가용성, 보안 - IDG Summary

IT 인프라 관리의 패러다임이 변하고 있다. 인프라 구축 방식이 업무별로 장비를 도입하는 방식에서 통합된 인프라 상에서 여러 워크로드를 운영하는 방식으로 변화하고 있기 때문이다. 이 때문에 단위 장비 중심 관리 환경의 주요 지표가 안정성이나 가용성이었다면, 인프라를 하나의 거대한 공용 자원으로 보는 관리 환경의 주요 지표는 단순성과 효율성이 더 큰 비중을 차지한다. 차세대 인프라를 위한 IT 관리의 핵심 지표와 인프라 관리 자동화의 미래를 짚어본다. 주요 내용 - “서버는 다운될 수 있지만, IT 관리는 그럴 수 없다!” - 관행과 혁신의 갈림길 - 절차, 시간, 반복 작업의 단순화 - 궁극의 효율성을 구현하는 자동화 - 선제적 대응으로 다운타임 사전 방지 - 보안을 전제로 설계한 안전한 관리 프레임워크

자동화 시스템관리 OpenManage 2017.07.19

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

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