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기업의 85%가 경쟁우위를 확보하거나 유지하는 데 AI가 핵심 역할을 할 것으로 본다. 그러나 기대와 달리 AI 도입은 파일럿 이후 진행이 안 되거나 기대한 만큼의 성과를 내지 못하는 사례가 많다. 기업이 데이터 기반 AI 역량을 확보하기 위한 핵심...
2020.10.30
엔터프라이즈 워크로드가 빠르게 클라우드로 자리를 옮기고 있다. 이 과정에서 많은 기업이 가시성과 투명성 문제를 호소한다. 멀티 클라우드라는 큰 틀 안에서 레거시 이전과 애플리케이션 현대화를 추진하다 보니 복잡성의 늪에 빠지고 있다. 클라우드 기술의 궁...
2020.08.27
디지털 트랜스포메이션을 통한 혁신과 함께 기업의 소프트웨어 개발 역량은 핵심 경쟁력으로 부상했다. 특히 서비스를 위한 애플리케이션의 빠른 개발과 테스트는 비즈니스 성공의 중요한 요소가 됐다. 이로 인해 프라이빗과 퍼블릭 클라우드를 호환해 구성해야 하는...

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  1. 마이데이터 사업, 서비스 개인화+데이터 가상화에서 해법을··· 팁코가 제안하는 마이데이터 사업 경쟁력 고도화 전략
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  3. 오는 8월 국내에서 첫 마이데이터 서비스가 개시된다. 28곳의 마이데이터 사업자들은 정부 지침대로 표준 오픈 API 플랫폼을 기반으로 다양한 이기종 데이터를 수집한 다음 분석을 거쳐 고객에게 맞춤형 서비스를 제공할 예정이다. 이 과정에서 사업자들은 데이터 수집, 변환, 보안, 정제 등의 기술적 과제를 해결해야 하는 것은 물론, 실시간 데이터 처리를 기반으로

  4. “디지털 혁신의 성패를 결정한다” 하이브리드 클라우드를 위한 컨테이너 플랫폼 가이드 - IDG Tech Insight

  5. 2021.04.05
  6. 컨테이너의 확산과 함께 기업 IT 인프라가 하이브리드 클라우드 환경으로 빠르게 진화하고 있다. 컨테이너의 탁월한 효율성과 이동성이 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 클라우드 간의 매끄러운 연결을 위한 해법으로 부상하면서 한 가지 기술에 승부를 걸기 보다는 다양한 기술을 적재적소에 배치해 더 효과적인 환경을 구현할 수 있기 때문이다. IT 인프라의 최종 목적지로

  7. 기업 실무자를 위한 오픈소스 기반 3가지 핵심 데이터 통합 패턴의 이해와 구현 방법 - IDG Tech Insight

  8. 2021.05.03
  9. 데이터가 소프트웨어와 서비스를 포함한 모든 기업 활동의 핵심 가치로 부상하면서 기업 IT 인프라 곳곳에 흩어진 데이터를 통합하는 데이터 통합 패턴의 중요성이 커지고 있다. 특히 데이터 통합은 AI, 머신러닝의 세계에 진입하는 데도 필수적이다. 소프트웨어 개발자부터 데이터 엔지니어까지 기업의 모든 구성원이 데이터 통합 플랫폼을 이해해야 하는 이유를 살펴보고

  10. "과잉과 잉여를 잡으면 효율성이 보인다" 하이브리드 클라우드를 위한 소비 기반 IT 전략 - IDG Summary

  11. 2021.04.09
  12. 지금까지 기업의 IT 투자는 ‘과잉과 잉여’의 반복 속에 이어졌다. 현재 쓰지 않는 성능과 용량까지 확보하는 식으로 인프라에 투자했다. 클라우드는 소비 기반 IT로 과감히 불합리한 투자의 고리를 끊었지만, 하이브리드 클라우드 환경에서 현명하고 합리적인 소비를 하는 것은 생각처럼 쉬운 일이 아니다. 기업은 현재 인프라 현황과 하이브리드 로드맵을 고려해 가장

  13. 급부상하는 SASE, 도입 시 고려사항과 시작하는 방법 - IDG Summary

  14. 2021.04.27
  15. 코로나 19로 인한 재택근무의 급격한 시행과 클라우드로의 전환 등 업무 환경의 변화는 기업이나 사용자에게 많은 보안 과제를 부여하고 있다. 이에 2019년 가트너가 제시한 SASE(Secure Access Service Edge)라는 클라우드 환경 기반의 미래지향적 네트워크 모델이자 보안 개념이 급부상하고 있다. SASE가 바꾸어 갈 기업 보안 시장 현황과

  16. 데브옵스 전사적 확장 이끈다··· 성능·확장성·안정성 모두 갖춘 ‘퍼포스’에 주목할 이유 - IDG Summary

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  18. 데브옵스를 시작했고 이제 익숙해졌다고 판단한 기업이 전사적 확장을 고민하고 있다면? 형상 관리 측면에서 폭발적으로 증가하는 리포지토리, 버전 관리를 필요로 하는 수많은 파일을 어떻게 관리할 것인가? 여기에 파일 크기까지 엄청나다면? 글로벌로 분산된 팀이 함께 작업하는 대규모 프로젝트라면? 또 이에 부합하는 성능은 어떻게 지원할 것인가? 전사적으로 끊임없는

  1. 데이터로 그리는 새로운 세상, AI 라이프 사이클에 최적화된 통합 플랫폼이 필요한 이유 - IDG Summary

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