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클라우드 컴퓨팅

도커와 젠킨스로 시작하는 실전 CI/CD 구현 가이드 - IDG DeepDive

ABM은 효율적인 B2B 마케팅 전략으로 주목받고 있다. 얼핏 보면 전형적인 B2B 마케팅 캠페인과 비슷해 보이지만, 리드(leads)가 아닌 어카운트(accounts)를 중심으로 한다는 점에서 근본적인 차이가 있다. 이 때문에 마케팅에 대한 사고방식부터 데이터의 활용, 성과 지표까지 기존과는 다른 전략이 필요하다. <ABM 기초 가이드>에서는 ABM의 개념부터 성공적인 프로그램을 위해 계획, 실행, 성과 측정 등 모든 단계에서 적용할 수 있는 실용적인 팁을 알아본다.  주요 내용 - 이륙 준비를 마친 ABM(Account Based Marketing) - IT 마케터를 위한 ABM : 전문가에게 듣는 성공 기법 - 성공적인 ABM을 위해 바꿔야 할 4가지 - ABM 파일럿 진행을 위한 팁  

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클라우드 컴퓨팅

“IT 혁신의 목적지, 비즈니스 혁신의 출발점” 애플리케이션 현대화의 4대 요소와 실행 전략 - IDG Tech Dossier

비즈니스 혁신을 뒷받침해야 하는 기업의 IT 환경은 개발부터 인프라, 심지어 조직 문화까지 전방위적인 변화가 일어나고 있다. 변화의 핵심은 애플리케이션 개발을 더욱 신속하게 진행하고 업데이트 빈도를 늘리는 동시에 품질을 높이고 비즈니스 요구에 더욱 민첩하게 대응하는 것, 즉 애플리케이션 현대화이다. 애플리케이션 현대화의 4가지 핵심 요소인 컨테이너와 컨테이너 오케스트레이션, 클라우드 네이티브와 마이크로 서비스 아키텍처, 데브옵스과 CI/CD, 서버리스 컴퓨팅의 개념과 기본 구성 및 방법론을 살펴보고, 레드햇이 제안하는 구축 방안과 핵심 솔루션을 소개한다. 주요 내용 - 애플리케이션 현대화 기반 다지기 - 클라우드만큼의 민첩성과 효율성 구현하기 - 개발과 운영의 융합으로 지연없는 앱 개발 - 극한의 자원 최적화 구현하기 - 준비된 애플리케이션 현대화 솔루션 레드햇 오픈시프트

Red Hat 2021.09.15

클라우드 컴퓨팅

“인프라리스 쿠버네티스로 극한의 비용 최적화” 쿠버네티스의 가치를 극대화하는 애플리케이션 중심 인프라 전략 - IDG Tech Dossier

클라우드 네이티브 환경은 탁월한 민첩성과 효율성으로 기업 IT 환경을 빠르게 잠식하고 있다. 하지만 이 가볍고 빠른 애플리케이션을 지원하는 인프라를 구현하는 것은 간단하지 않다. 퍼블릭 클라우드의 유연성을 이용하는 것도 좋은 방법이지만, 한순간의 방심으로 엄청난 요금고지서를 받을 수 있다. 쿠버네티스 환경을 원활하게 지원하는 서버와 스토리지 인프라를 구현하는 것이 왜 어려운지 살펴보고, 넷앱이 제시하는 애플리케이션 중심 인프라를 통해 성능과 가용성, 비용까지 모든 요소를 최적화하는 인프라 전략을 알아본다. 주요 내용 - ADI가 보장하는 인프라 걱정 없는 쿠버네티스 환경 - 쿠버네티스 환경을 위한 엔터프라이즈급 데이터 서비스 ‘프로젝트 아스트라’ - 독보적인 기능으로 클라우드 비용 최대 90% 절감 - 티켓마스터, 스팟으로 비용 줄이며 AWS 도입 가속화 - 근본 원인 파악을 위한 풀스택 모니터링

NetApp 2020.12.31

클라우드 컴퓨팅

“빅데이터 분석부터 인공지능까지” 클라우드 기반 빅데이터 분석 가이드 - IDG Summary

데이터 기반의 의사결정을 통한 비즈니스 혁신은 오늘날 모든 기업의 지상 과제라고 해도 과언이 아니다. 하지만 이를 위한 빅데이터 분석 실전은 그리 녹록지 않아 데이터의 수집과 저장부터 난관에 부딪히는 경우가 적지 않다. 물론 해법은 있다. 데이터의 수집과 저장, 분석, 시각화까지 일련의 데이터 분석 과정을 일일이 구축하고 관리하지 않아도 되는 클라우드 기반 빅데이터 분석 서비스가 그 주인공이다. 빅데이터 분석 시장이 클라우드 중심으로 재편되고 있는 흐름을 짚어보고, 기업이 클라우드 기반 빅데이터 분석 환경을 도입하는 주요 패턴을 살펴본다. 특히 기업의 요구사항에 맞는 AWS 분석 플랫폼 선택 가이드도 제시한다. 주요 내용 - 빅데이터 분석 지형의 변화와 클라우드의 부상 - 기존 데이터 분석 플랫폼의 클라우드 마이그레이션 - 첫 구축에 유용한 서버리스 아키텍처와 데이터 레이크 - 실시간 데이터 처리를 위한 빅데이터 분석 아키텍처 - 모든 개발자를 위한 인공 지능 서비스의 출현 - AI 서비스를 이용한 새로운 데이터 분석 가능성 - “폭과 깊이 모두 중요한” 클라우드 기반 데이터 분석 서비스

Amazon Web Services 2018.11.09

데이터센터

빠르게 배워 보는 서버리스, FaaS(Function As A Service)의 시대

클라우드 시대의 인프라 설계나 서버 구축은 무척 편리해졌지만, 시스템 관리는 여전히 IT의 부담으로 남아 있습니다. 여기에 더해 비용과 속도 문제까지 모두 개선하는 새로운 해결책으로, 클라우드 공급 업체는 새롭게 ‘서버리스(Serverless)’라는 기능 위주의 서비스를 제공하게 됩니다. 인프라의 부담을 줄이고 기업에 꼭 필요한 비즈니스 기능을 제공하는 서버리스 패러다임은 더욱 경제적인 IT 서비스를 제공한다는 확실한 이점을 가집니다. 본 백서에서는 마이크로소프트 애저 기능의 이점과 주요 기능을 실제 사례와 함께 소개하고, 서버리스 컴퓨팅 개발 방법, 문제를 모니터링하고 해결하는 방법 등 Azure Functions의 핵심 요소를 살펴봅니다. 마지막으로 Azure Functions를 관리하는 방법을 살펴보고 서버 수준의 코드 아키텍처를 활용하여 엔터프라이즈 수준의 보안 및 규정 준수를 수행하는 과정을 알아봅니다. <43P> <주요 내용> - Preface - 서버리스의 개념 - 애저 상에서의 서버리스 테스트 - 데모 만들기 - FaaS 모니터링 - Summary  

지티플러스 2018.10.19

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