2022 IT 신기술 - 2022 IT singisul

인공 지능 (AI)은 지난 10년 동안 이미 많은 관심을 받았지만 우리가 살고, 일하고, 생활하는 방식에 대한 주목할 만한 영향이 초기 단계에 불과하기 때문에 계속해서 새로운 기술 트렌드 로 떠오르고 있다. AI는 이미 이미지 및 음성 인식, 자율주행, 내비게이션 앱, 스마트폰 개인 비서, 차량 공유 앱 등에서 탁월한 것으로 알려져 있다.

그 외에도 AI는 상호 작용을 분석하여 기본 연결 및 통찰력을 결정하고, 리소스(Resource)사용에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 병원 과 같은 서비스에 대한 수요를 예측 하고, 가까운 거리에 있는 데이터를 분석 하여 변화하는 고객 행동 패턴을 감지하는 데 추가로 사용될 것으로 예상되며 실시간으로 수익을 창출하고 개인화된 경험을 향상시킨다.

AI 시장은 2025년까지 1,900억 달러 규모 로 성장할 것이며, 인지 및 AI 시스템에 대한 전 세계 지출은 2022년에는 570억 달러에 달할 것으로 예상한다. AI가 여러 부문에 걸쳐 날개를 펼치면서 개발, 프로그래밍, 테스트, 지원 및 유지 관리 분야에서 새로운 일자리가 창출될 것입니다. AI는 오늘날 $1,25,000 (기계 학습 엔지니어) 이상부터 연간 $145,000 (AI 설계자)에 이르는 가장 높은 급여를 제공하므로 주목해야 하는 최고의 신기술 트렌드 기술로 떠오르고 있다.

AI의 하위 집합인 머신러닝(Machine Learning) 도 모든 종류의 산업에 배포되어 숙련된 전문가에 대한 엄청난 수요를 창출하고 있다. 포레스터 리서치(Forrester Research)는 AI, 기계 학습 및 자동화가 2025년까지 새로운 미국 일자리의 9%를 창출할 것으로 예측한다. 여기에는 로봇 모니터링 전문가, 데이터 과학자 , 자동화 전문가, 콘텐츠 큐레이터가 포함되며, AI와 머신 러닝을 마스터하면 △AI 연구 과학자 △AI 엔지니어 △기계 학습 엔지니어 △AI 아키텍트 와 같은 직업을 확보하는 데 도움을 준다.

◇로봇 프로세스 자동화(Robotic Process Automation/RPA)

AI 및 기계 학습과 마찬가지로 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 작업을 자동화하는 또 다른 기술이다. RPA는 소프트웨어를 사용하여 애플리케이션 해석, 트랜잭션 처리, 데이터 처리, 이메일 회신과 같은 비즈니스 프로세스를 자동화하는 것입니다. RPA는 사람들이 하던 반복적인 작업을 자동화 프로세스 기술이다.

포레스터 리서치(Forrester Research)는 RPA 자동화가 2억 3천만 명 이상의 지식 근로자 또는 전 세계 노동력의 약 9%의 생계를 위협할 것으로 예상하지만 RPA는 기존 일자리를 변경하면서 새로운 일자리도 창출하고 있다. 맥킨지(McKinsey)는 직업의 5% 미만이 완전히 자동화될 수 있지만 약 60%가 부분적으로 자동화될 수 있다는 것을 발표했다.

미래를 내다보고 최신 기술 동향을 이해하고자 하는 IT 전문가를 위해 RPA는 개발자, 프로젝트 관리자, 비즈니스 분석가, 솔루션 설계자 및 컨설턴트를 비롯한 다양한 직업 기회를 제공한다. RPA를 마스터하면 △RPA 개발자 △RPA 분석가 △RPA 아키텍트 같은 직업을 확보하는 데 도움을 준다.

◇엣지 컴퓨팅(Edge Computing)

이전에 주목해야 할 새로운 기술 트렌드였던 클라우드 컴퓨팅은 주요 업체인 AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure 및 Google Cloud Platform이 시장을 지배하면서 주류가 되었다. 점점 더 많은 기업이 클라우드 솔루션으로 마이그레이션(Migration)함에 따라 클라우드 컴퓨팅의 채택은 여전히 ??증가하고 있다.

엣지컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)으로 인한 대기 시간을 우회하고 처리를 위해 데이터 센터로 데이터를 가져오는 방법으로 이러한 문제 중 일부를 해결하는 데 도움이 되도록 설계되었다.

원하는 경우 컴퓨팅이 필요한 위치에 더 가까운 "가장자리"에 존재할 수 있다. 이러한 이유로 에지 컴퓨팅은 중앙 위치에 대한 연결이 제한적이거나 전혀 없는 원격 위치에서 시간에 민감한 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있다. 이러한 상황에서 에지 컴퓨팅은 미니 데이터 센터처럼 작동할 수 있는 프로세스 기술이다.

사물 인터넷(IoT) 장치의 사용이 증가함에 따라 엣지컴퓨팅도 증가한다. 2022년까지 전 세계 엣지 컴퓨팅 시장 은 67억 2천만 달러에 이를 것으로 예상된다. 기술 트렌드는 주로 소프트웨어 엔지니어를 위한 다양한 일자리를 창출하면서 성장을 의미한다.

클라우드 컴퓨팅(뉴에이지 에지 및 양자 컴퓨팅 포함)과 보조를 맞추면 △클라우드 안정성 엔지니어 △클라우드 인프라 엔지니어 △클라우드 아키텍트 및 보안 아키텍트 △DevOps 클라우드 엔지니어등 작업을 수행하는 데 도움이 된다.

◇양자 컴퓨터(quantum computer)

기술 트렌드는 중첩 및 양자 얽힘과 같은 양자 현상을 이용하는 컴퓨팅의 한 형태인 양자 컴퓨팅 기술 동향은 출처에 관계없이 데이터를 쉽게 쿼리, 모니터링, 분석 및 조치할 수 있는 능력 덕분에 코로나바이러스의 확산을 방지하고 잠재적인 백신을 개발하는 데에도 관여했다. 양자 컴퓨팅이 응용 프로그램을 찾는 또 다른 분야는 빈번한 거래 및 사기 탐지를 위해 신용 위험을 관리하기 위한 은행 및 금융업에서 인기있는 직종이다.

양자 컴퓨터는 이제 일반 컴퓨터보다 몇 배나 빠르며 Splunk, Honeywell, Microsoft, AWS, Google 및 기타 많은 브랜드와 같은 거대 브랜드는 이제 양자 컴퓨팅 분야의 혁신에 참여하고 있다. 전 세계 양자 컴퓨팅 시장의 수익은 2029년까지 25억 달러 를 초과할 것으로 예상되며 트렌드 기술에 주목하려면 양자 역학, 선형 대수학, 확률, 정보 이론 및 기계 학습에 대한 경험이 필요하다.

[기고]2022년 주목해야 할 세 가지 기술 트렌드

코로나19 팬데믹은 업무 방식, 생활 방식, 서비스 소비 방식을 바꿔 놓았다. 기업은 빠르게 적응해야 했으며, 그렇지 못한 기업은 사업을 접어야 했다. 기업의 원격 근무가 확산했고, 고객에게 다가갈 수 있는 디지털 서비스가 출시됐다. 기존 인프라는 필요에 맞춰 민첩하게 개선됐다.

우리는 지금 갈림길에 서 있다. 최고정보책임자(CIO)는 새로운 시대에서 번영하기 위해 고객 가치를 더욱 자기 충족적이고 자율적이며 확장 가능한 방식으로 전달할 수 있어야 한다는 사실을 깨닫고 있다. 그러려면 기업은 데이터, 기술, 프로세스를 전략적으로 발전시키고 활용하는 방법을 재고해야 한다. 이처럼 '자율적'(self-driving) 기업으로의 변화를 지원하기 위해서는 본질적으로 다양한 역량이 필요하다. 성공적으로 변화할 계획 수립에 필요한 세 가지 트렌드를 소개한다.

첫째 분산된 데이터 중심 아키텍처로 전환 속도를 높이고 에지로의 데이터 프로세싱 이동 속도를 높이는 데이터 그래비티 메가트렌드다.

5G와 사물인터넷 기기 같은 신기술이 지원하는 디지털 방식의 상호작용이 보편화함에 따라 기업이 생성하는 데이터가 늘고 있다.

이러한 데이터는 대부분 데이터센터나 퍼블릭 클라우드 외부의 지연에 민감한 시스템을 통해 생성되고 있다.

분석 기술과 머신러닝 기술이 발전하며 기업은 디지털 솔루션에 워크플로 인텔리전스를 추가했다. 이 덕분에 데이터 보강, 데이터 집계, 데이터 통합을 통해 더 많은 데이터가 생성되고 있다.

가트너는 이처럼 중앙 집중화된 시설의 외부에서 기업이 생산·처리하는 데이터는 현재 10%에 불과하지만 2025년에는 75%로 상승할 것이라고 추산하고 있다. 그 결과 데이터 이동은 점점 어려워지고, 비용도 상승할 것이다. 이와 함께 데이터 트래픽 흐름은 반전할 것이고, 에지에서 처리되고 저장되는 데이터는 늘 것이다.

데이터 그래비티 트렌드에는 현대화한 하이브리드 IT 인프라 전략의 지원을 받는 데이터 중심 아키텍처가 필요하다. 데이터 중심 아키텍처는 클라우드를 에지에서 연결된 데이터 교환으로 확장하고, 클라우드가 데이터가 있는 지점에 가까워지도록 만드는 동시에 일관적인 운영 모델을 활용해 신속한 전환을 지원한다.

특히 아시아태평양 지역의 경우 향후 몇 년간 에지 컴퓨팅을 대규모로 도입할 것으로 예상된다. 에지 컴퓨팅 도입률은 매년 31.1% 빠르게 성장해 2021년에서 2030년 사이 시장 규모는 453억2000만달러(약 54조 9278억원)에 이를 것으로 예상된다. 주로 제조업 부문의 현대화와 금융 서비스의 첨단 디지털화가 이러한 성장을 뒷받침하게 될 것이다.

둘째 AIOps를 통한 스마트 하이퍼 자동화로의 전환을 지원하는 빠른 데이터 및 인공지능(AI)·머신러닝(ML)이다.

비즈니스 운영이 에지로 이동함에 따라 원시 스트리밍 데이터에서 많은 가치를 실시간으로 추출해서 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있다. 워크플로와 프로세스를 재설계하려는 기업은 AI와 ML 등 첨단 기술을 적용해 많은 프로세스를 자동화하고, 사람의 역량을 증대시킬 수 있다. 이러한 기술은 혁신적인 고객 참여 및 제공 프로세스에 적용할 수 있을 뿐만 아니라 기업 내 IT 운영, 재무, 인사, 법무·컴플라이언스 같은 주요 부서도 지원한다.

특히 IT 운영 부문의 경우 부서간 자동화 통합을 지원하는 AI 구동 단일 플랫폼으로 정교하게 통합된 자기 학습 자동화를 지원할 수 있다. 이를 통해 처리할 수 있는 과제는 역량 관리, 저장 및 백업, 보안 관리, 애플리케이션 구성 관리, 코드 개발 등이 있다. 그럼으로써 인적 상호작용을 줄이고 서비스 품질 수준을 개선할 뿐 아니라 프로세스를 확장하여 점점 더 복잡해지고 분산되는 IT 환경을 관리할 수 있다.

마지막으로 스스로 진화하는 지속적인 규정 준수를 실현하도록 지원하는 '코드로서의 모든 것'이다.

기존에는 사람이 주도하는 프로세스를 통해 외부 규제 및 내부 정책을 복잡한 방식으로 준수했다. 여기에는 가이드라인, 체크리스트, 운영 플레이북, 구성 관리 및 데브옵스 파이프라인을 통한 자동화가 부분 혼재돼 있고 기업 전반에 걸쳐 다양한 부서가 수반됐다.

'코드로서의 모든 것'을 채택하는 기업은 인프라, 소프트웨어 제공 파이프라인, 애플리케이션 서비스 관리를 정의하고 코드화함으로써 애플리케이션 개발 접근법을 기술 운영의 모든 측면으로 확장할 방법을 모색한다.

향후 몇 년은 하이브리드 클라우드 생태계의 전환점이 될 것이다. 기업이 데이터 중심 아키텍처 접근법을 활용해 기술 환경을 에지로 확장하고 있기 때문이다. 오픈소스 기술과 표준이 등장해서 관리형 접근법, 지속적인 규정 준수를 통한 지능형 하이퍼 자동화를 실현하고 있다. 이 덕분에 CIO는 표준화 방식으로 어디에나 기술을 배포해서 디지털 혁신을 실현하고 확장할 수 있으며, 비즈니스 사용자는 내부 시스템으로부터 운영에 대한 엔드 투 엔드 가시성을 실시간 확보할 수 있는 단계에 이를 수 있다.

이러한 단계는 성공적인 자율적 기업이 운영 관련 의사결정을 점점 자동화하고 데이터로 증대된 전략적인 기업 의사결정에 집중하도록 지원할 것이다. 이 덕분에 기업은 더 나은 운영 효율성을 달성해서 고객에게 우수한 서비스를 제공하게 될 것이다.

빈센트 칼데이라 레드햇 금융부문 최고기술책임자(CTO) [email protected]

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