2019.08.28

2020년 비즈니스 지형을 뒤흔들 8가지 기술

Paul Heltzel | CIO
기술 변화의 속도가 거의 모든 산업에 지대한 영향을 미쳤다. 최근에는 새롭게 부상하는 기술에 보조를 맞추는 것만으로 부족하다. 여기에 앞서 나가야 한다.

특히 앞으로는 새롭게 진화한 데이터 활용 방식이 기업의 중심 무대를 차지할 전망이다. 기업은 더 나은 비즈니스 의사결정을 내리기 위해 신속하면서도 효율적으로 데이터를 활용하는 방법을 찾으려 시도하고, 점점 더 많은 기업들이 인공지능과 엣지 컴퓨팅, 소프트웨어 로봇 분야의 혁신을 경쟁 우위로 활용하려 시도할 것이다. 이렇게 새롭게 부상하는 트렌드를 예상하지 못한 기업들은 빠르게 도태되는 위험을 직면하게 된다.

우리는 기업들이 투자해야 할 분야에 대한 이해를 돕기 위해, 여러 기술 전문가들에게 디지털 트랜스포메이션을 추진하는 다양한 기업들에 영향을 초래할 확률이 높은 기술에 대해 물었다. 이 분야의 전문가들은 주시해야 할 기술 분야를 선정했으며, 이런 파괴적 혁신 기술 도입이 갖는 의미에 대한 통찰력을 제시했다.
 
ⓒ Image Credit : Getty Images Bank

로봇 프로세스 자동화(RPA)
아주 단순한 개념이 기업에 큰 혜택을 전달하고 있다. 판에 박힌 비즈니스 프로세스를 소프트웨어 로봇에 맡겨 자동화한다는 개념이다. 로봇 프로세스 자동화(RPA)로 불리는 기술이며, 이미 조기 도입한 기업의 워크플로우 능률화에 긍정적인 영향을 끼쳤다. 많은 이들이 예상했던 것보다 빠른 시기에 이런 영향이 발생했다.  

보스턴 소재 앱네타(AppNeta)의 매트 스티븐스 CEO는 “로봇 프로세스 자동화의 발전 속도가 빠르고, 기능적인 효용도 우수하다. 이렇게 빨리 이 정도 수준의 인텔리전스와 기능이 구현될 것으로 예상하지 못했었다”라고 말했다.

가트너에 따르면, 전세계적으로 RPA 시장은 다른 엔터프라이즈 소프트웨어보다 훨씬 더 빠르게 성장하고 있다. 구체적으로 올해 RPA 시장의 매출은 13억 달러에 도달할 전망이다. 지난해의 경우, 63% 성장한 8억 4,600만 달러 시장이었다. 

레이저피체(Laserfiche)의 토마스 펠프스 CIO는 “RPA는 직원들의 일상 업무에서 판에 박힌 반복 작업을 없애, 더 가치가 높은 업무에 집중할 수 있도록 해준다. RPA를 사용하는 기업은 사람이 봇 같이 일을 할 필요가 없도록 만들고, 대신 비즈니스 혁신, 고객 경험 향상에 도움을 주는 일에 초점을 맞출 수 있도록 만든다. 이는 기업의 운영 효율성 향상, 품질 개선, 규제 준수 강화에 도움을 준다”라고 설명했다.

비즈니스 가치가 입증되어 있기 때문에, 향후 더 많은 수의 기업들이 RPA 이니셔티브를 추진할 것으로 예상된다.
 
인공지능(AI)  
이매젠(Imagen)의 팀 조블링 CTO는 기술, 비즈니스 담당 직원들이 불가능하거나 아주 힘든 문제를 다루는 데 AI가 이미 도움을 주고 있다. 그는 다음과 같이 말했다. 

“기계가 사람의 모든 일자리를 뺏을 것이라는 주장에는 아직 동의하지 않는다. 그러나 컴퓨터가 처음 주류 기술로 부상했을 때와 유사한 ‘대변혁’이 있을 것이다. 현재 AI와 머신러닝으로 많은 문제들에 도전하고 있지만, 주로 판에 박힌 워크로드 가운데 일부를 뺏아가거나, 사람은 불가능한 규모의 새로운 프로세싱을 구현 또는 강화하는 역할을 한다. 예를 들어, AI는 우리 고객들이 오디오로부터 검색이 가능한 메타데이터를 생성하고, 이후 대규모로 활용 및 평가하도록 도움을 주고 있다. AI가 없다면 수동으로 처리해야 하는 프로세스인 데, 아예 불가능할 수 있다.”

AI는 또 보안 위협으로부터 기업을 방어하는 중요한 역할을 하고 있다. 발빅스(Balbix)의 비나이 스리다라 CTO는 앞으로 이런 트렌드가 한층 더 탄력을 받을 것으로 예상하며 다음과 같이 말했다.

“기업들은 AI를 활용해 사이버보안 팀에 도움을 주고 있다. 네트워크에서 수 많은 시변 신호들을 분석해 침해 위험을 정확히 파악할 수 있도록 도움을 준다. 최고 정보 보안 책임자는 양도 많고 속도도 빠른 사이버보안 데이터를 지속적으로 분석, 기업의 침해 위험에 대해 실시간으로 가시성을 획득할 수 있다. 여기에서 더 나아가, AI로 강화된 플랫폼은 전사적으로 사이버 위험을 경감하기 위해, 우선시해야 할 문제 해결 방법을 제시한다. 이를 통해 고객 정보를 더 효과적으로 보호한다.”

데이터옵스(DataOps)
히타치 반타라(Hitachi Vantara)의 르네 라흐티에 따르면, AI와 ML을 기반으로 하는 애자일 방식으로 데이터를 관리하는 기업들은 2020년에 경쟁력을 획득하게 될 것이다. 이렇게 협력적으로, 그리고 기능을 교차하는 방식으로 분석에 접근하는 것을 데이터옵스(DataOps)로 부른다. 그리고 이 데이터옵스를 도입하면 파괴적인 혁신을 창출할 수 있다. 

라흐티는 “기업들이 이에 대해 막 깨닫기 시작한 단계이다. 프로세스 도입보다는 사람이 더 중요한 문제이다. 가트너에 따르면, 현재 관련된 시장에서 데이터옵스 도입률은 1% 미만이다. 그러나 이 1%는 향후 엄청난 경쟁력을 획득하게 될 것이다”라고 말했다.

데이터키친(DataKitchen)의 크리스 버그 CEO는 데이터옵스에 대해 애자일 개발, 데브옵스, 제조 관련 교훈들이 반영된 개념이라고 설명했다. 

버그는 “현장에서 분석 기법을 배포해 유지하는 데 필요한 복잡성이 증가하고 있음에도 불구하고, 데이터 사이언스 팀이 성공을 거둘 수 있는 방법론이다. 데이터 사이언스 팀은 기술 부채와 계획에 없는 업무라는 부담 없이 자신의 전문 분야에 집중하면서, 기업이 사명을 실현시키도록 도움을 주는 새로운 AI 모델과 분석 기법을 구현할 수 있다”라고 말했다.

또 데이터 분석과 관련된 워크플로우를 통합하는 방법론을 이용하면 데이터에서 가치를 추출하는 조직 역량에 막대한 파급 효과를 가져올 수 있다고 그는 강조했다. 버그는 “이는 팀워크을 향상시키고, 생산성을 저하하는 수동 프로세스를 줄인다. 데이터옵스는 느리고 엉망인 데이터 조직을 고성과 팀으로 변화시킨다”라고 말했다.
 
비디오 및 통합 커뮤니케이션
직원들의 경험은 조직의 성공에 아주 중요한 요소가 되고 있다. 생산성은 물론, 인재 유치에도 아주 중요한 동인이다. MIT가 약 300개 회사를 조사한 결과에 따르면, 우수한 직원 경험을 구현하는 요소로 가장 많이 언급된 것이 비디오였다. MIT에 따르면, 비디오 기술에 대한 투자는 혁신과 협업 수준 향상, 생산성 향상으로 이어진다.

MIT 슬론 경영대학원 정보 시스템 연구소의 연구원인 크리스틴 데리는 “애자일 기법이 소프트웨어 개발 팀을 넘어 나머지 부서로 확산되어 사용되기 시작하면서, 기업들이 인터랙티브 비디오 기술에 크게 투자를 하고 있다. 매일 인터랙티브하게, 그리고 민첩하게 프로젝트를 전달하는 방식은 팀이 매일 대면 접촉을 하거나, 가능한 이에 비슷하게 친밀한 상황을 만들어 제시하는 기술을 활용해야 한다”라고 말했다.

데리는 특히 조직들이 분산된 팀의 스킬 갭을 해소하려 시도하면서, 비디오 기술에 도입되는 가상현실과 기타 몰입형 기술 같은 새로운 기술들이 ‘대면’ 커뮤니케이션을 계속 향상시키고, 이를 유도하는 동인 역할을 할 것이라고 예측했다.

유사하게, 앱네타의 스티븐스는 향후 통합 커뮤니케이션(UC)이 다시 입지를 강화할 것으로 내다봤다. 

스티븐스는 “고질적인 마찰과 신뢰도 문제가 초기 UC 솔루션의 비즈니스 활용에 방해가 되었다”라고 진단하며, 그러나 최근 등장한 도구에는 이런 단점이 없다고 설명했다.

그는 “최신 UC 도구에는 아주 중요한 비주얼 및 콘텐츠 공유 도구들이 도입되어 있다. 미팅의 효율성을 높이며, 오늘 날의 크게 분산된 업무 환경에서 더 광범위한 참여, 활발한 참여를 지원해 대면 접촉 이상의 효과를 전달한다”라고 강조했다.

5G
5G에 대한 과대 열풍 때문에, 이 기술이 전국적으로 배치되기까지 몇 년이 소요될 것이라는 사실이 간과되는 경향이 있다. 그러나 이것 때문에 기업들이 속도가 빠르고, 레이턴시가 낮은 무선 서비스에 대한 계획을 수립하는 노력을 중단하고 있는 것은 아니다.

텍시스템즈(TEKsystems)의 시장 조사 담당 매니저인 제이슨 헤이먼은 “기업들은 5G 네트워크가 광범위하게 보급되기 훨씬 이전부터 5G 전략을 발전시키고 있다”라고 말했다. 

한편 볼트DB의 데라즈 레멜라는 5G의 잠재력을 인정하면서, 동시에 이 기술에 대한 기대가 문제를 초래할 수 있다고 경고했다. 

레멜라는 “무선통신 사업자와 기업 모두 5G에 수반되는 데이터 폭증을 제대로 처리하지 못할 수도 있다. 그런데 직원이나 고객은 더 빠른 속도의 네트워크가 실시간 피드백을 제공할 것으로 기대한다. 이런 프로세스에 지연이 발생할 경우, 특정 브랜드나 기술에 대한 ‘반감’이 생길 수도 있다”라고 지적했다.

기업이 이런 문제를 극복하려면 확장성을 갖춘 실시간 데이터 아키텍처를 구현해야 한다. 단순히 데이터를 소화하는 것을 넘어, 여러 데이터 스트림에서 지능적, 동적으로 의사 결정을 내려 행동을 견인하는 그런 아키텍처이다.

레멜라는 또 5G가 파급 효과를 가져올 것으로 내다봤다. 그는 “5G의 잠재력이 기업으로 하여금 변화가 요구되는 프로세스를 파악하고, 기존 IT 스택이 새로운 네트워크의 요구사항을 충족하도록 만들 것이다 이런 이유 때문에 5G는 엣지 컴퓨팅과 VR, 스트림 프로세싱 등 다른 기술들의 도입을 유도할 것이다”라고 말했다.

콘테이너  
IoT나 클라우드를 중심으로 신속하게 코드를 개발 및 확장할 필요성이 있는 기업들이 콘테이너와 마이크로서비스에 큰 관심을 갖고 있다.
 
선가드AS의 리드 CTO 아키텍트인 토드 로페크는 “흥미롭게도 IoT 프로젝트가 엣지 컴퓨팅, 서버리스, 콘테이너 같은 ‘유행’ 기술과 데브옵스와 마이크로서비스에 중심을 둔 조직 구조 재편을 유도하고 있다“라고 말했다.  

많은 전문가들이 콘테이너 배포, 스케일링, 관리를 자동화할 수 있는 오픈 소스 콘테이너 오케스트레이션 시스템인 쿠버네티스가 광범위하게 도입되고 있다고 강조했다. 아말감 인사이트의 연구원인 톰 페트로첼리는 “신속하게 확장이 가능한 완전히 새로운 아키텍처가 구현되고 있다. 많은 벤더들이 쿠버네티스에 관심을 집중하고 있으며, 이는 다른 기술 플랫폼에 피해를 주고 있다. 쿠버네티스는 또 서비스 메시, 콘테이너 기반 CI/CD 파이프라인 자동화 제품 같은 여러 다양한 기술의 파생, 확산 및 강화에 도움을 줬다”라고 설명했다.

SUSE의 글로벌 제품 및 마케팅 담당 매니저인 제프 레서는 “온프레미스와 클라우드 환경에서 가동되는 콘테이너화 애플리케이션과 서비스, 여러 다양한 장치에 가장 많이 활용되는 것이 쿠버네티스이다. 관리할 대상이 증가하면서, 소프트웨어 정의 인프라에 자동으로 인프라와 애플리케이션을 배포, 오케스트레이션하는 기능이 통합되고 있다”라고 설명했다.     

몰입형 환경(AR, VR, 혼합현실)
몰입형 환경에 대한 열풍이 거셌지만, 그 구현은 지지부진한 상태이다. 그렇지만 여전히 그 잠재력이 매력적이다. 엔터프라이즈 앱 개발사인 코니(Kony)의 빌 보딘 CTO는 “특히 증강현실(AR)이 오프라인 소매점부터 산업용 애플리케이션, 트레이닝에 이르기까지 여러 산업의 비즈니스에 혜택을 제공할 것”이라고 강조했다. 

그에 따르면 AR을 이용, 소매점 매장 진열대와 제품을 실시간으로 ‘증강’ 할 수 있다. 유지관리, 수리, 기타 여러 수 많은 산업 애플리케이션의 경우, 기계나 전자 장치 자체에 정보 오버레이를 생성해 제공할 수 있다. 이를 통해, 현장의 서비스 담당자에게 직접 중요한 매트릭스를 전달하게 된다. 

여행 및 관광 산업에서도 AR이 활용된다. 예를 들어, 공항은 여행자에게 맞춤화 된 가상 디스플레이를 제공할 수 있다. 그는 “은행도 증강현실을 활용할 수 있다. 고객에게 서비스가 제공되는 지역을 안내하고, 지점 직원의 담당 업무와 이름 등을 동적으로 알려줄 수 있다. ATM 같은 금융 서비스 장치의 경우, 내부 부품의 문제를 알려주고, 정확한 수리 및 문제 해결에 도움을 줄 수 있다.”고 설명했다.

아말감 인사이트에서 뇌 과학 연구를 담당하고 있는 토드 매독스는 트레이닝 프로그램 분야에서 몰입형 환경이 활용될 것으로 예측했다. 

그는 “공감과 커뮤니케이션 같은 ‘대인’ 스킬을 중심으로 트레이닝과 소프트 스킬 분야에서 VR은 큰 잠재력을 갖고 있다. VR과 AR은 아주 효과적이다. 경험 학습에 기반을 두고 있고, 인지 및 행동, 감성, 경험 체계 등 두뇌의 여러 학습 및 행동 중추를 광범위하게 관여시키기 때문이다”라고 설명했다. 

IoT 및 엣지 컴퓨팅
컴티아(CompTIA)가 2019년 발표한 보고서에 따르면, 미국 기업의 약 1/3은 IoT가 생산을 증대 시키고, 데이터를 수익화하고, 서비스를 하나의 제품으로 판매하도록 도움을 줘서 매출과 수익을 견인할 것으로 판단하고 있다. 

선가드의 로페크는 IoT 엣지 컴퓨팅이 크게 발전할 것으로 내다봤다. 또 AI와 ML 도구로 데이터를 처리, 기업이 이를 더 효과적으로 활용하도록 만들 필요가 있다고 강조했다. 

로페크는 “빅데이터가 등장한지 10년이 지났다. 빅데이터에 있어 가장 큰 도전과제 중 하나는 이를 합리화하는 방법, 비즈니스 목적에 부합하도록 활용하는 방법을 찾는 것이다. 그런데 전통적인 도구들을 통해서는 제한적인 성과만 일궈낼 수 있었다. ML 기술에 대한 접근성을 높이면, 더 많은 기업들이 고객 경험을 향상시킬 수 있게 된다. 또 장기간 축적한 데이터를 수익화 할 수 있는 확률도 높아진다”라고 설명했다.

몇몇 전문가들은 클라우드에 업로드하기 전, 엣지에서의 ‘스마트 프로세싱’의 이점에 대해 이야기를 했다. 데이터를 줄이는 것 또한 여기에 포함된다.

1E를 창업한 수미르 카라이 CEO는 “사람들은 실제 세상과의 상호작용을 정말 중요하게 생각한다. 여기에 필요한 것이 엔드포인트의 인텔리전스이다. 개인적으로 엣지 컴퓨팅이 IoT를 대체할 것으로 판단하는 이유가 여기에 있다. 사람들은 IoT를 클라우드에 연결된 ‘멍청한’ 장치라고 생각한다. 그 자체가 지능적이기보다, 클라우드에 인텔리전스를 효과적으로 제공하는 역할을 할 뿐이다. 이렇게 생각하는 것이 맞다. 연결된 장치는 통제할 수 없는 수 많은 데이터를 ‘산란’ 시키기 때문이다. 반면 엣지 컴퓨팅은 로컬 수준에서의 의사결정 역량을 제공하고, 개인 데이터도 더 효과적으로 통제한다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr



2019.08.28

2020년 비즈니스 지형을 뒤흔들 8가지 기술

Paul Heltzel | CIO
기술 변화의 속도가 거의 모든 산업에 지대한 영향을 미쳤다. 최근에는 새롭게 부상하는 기술에 보조를 맞추는 것만으로 부족하다. 여기에 앞서 나가야 한다.

특히 앞으로는 새롭게 진화한 데이터 활용 방식이 기업의 중심 무대를 차지할 전망이다. 기업은 더 나은 비즈니스 의사결정을 내리기 위해 신속하면서도 효율적으로 데이터를 활용하는 방법을 찾으려 시도하고, 점점 더 많은 기업들이 인공지능과 엣지 컴퓨팅, 소프트웨어 로봇 분야의 혁신을 경쟁 우위로 활용하려 시도할 것이다. 이렇게 새롭게 부상하는 트렌드를 예상하지 못한 기업들은 빠르게 도태되는 위험을 직면하게 된다.

우리는 기업들이 투자해야 할 분야에 대한 이해를 돕기 위해, 여러 기술 전문가들에게 디지털 트랜스포메이션을 추진하는 다양한 기업들에 영향을 초래할 확률이 높은 기술에 대해 물었다. 이 분야의 전문가들은 주시해야 할 기술 분야를 선정했으며, 이런 파괴적 혁신 기술 도입이 갖는 의미에 대한 통찰력을 제시했다.
 
ⓒ Image Credit : Getty Images Bank

로봇 프로세스 자동화(RPA)
아주 단순한 개념이 기업에 큰 혜택을 전달하고 있다. 판에 박힌 비즈니스 프로세스를 소프트웨어 로봇에 맡겨 자동화한다는 개념이다. 로봇 프로세스 자동화(RPA)로 불리는 기술이며, 이미 조기 도입한 기업의 워크플로우 능률화에 긍정적인 영향을 끼쳤다. 많은 이들이 예상했던 것보다 빠른 시기에 이런 영향이 발생했다.  

보스턴 소재 앱네타(AppNeta)의 매트 스티븐스 CEO는 “로봇 프로세스 자동화의 발전 속도가 빠르고, 기능적인 효용도 우수하다. 이렇게 빨리 이 정도 수준의 인텔리전스와 기능이 구현될 것으로 예상하지 못했었다”라고 말했다.

가트너에 따르면, 전세계적으로 RPA 시장은 다른 엔터프라이즈 소프트웨어보다 훨씬 더 빠르게 성장하고 있다. 구체적으로 올해 RPA 시장의 매출은 13억 달러에 도달할 전망이다. 지난해의 경우, 63% 성장한 8억 4,600만 달러 시장이었다. 

레이저피체(Laserfiche)의 토마스 펠프스 CIO는 “RPA는 직원들의 일상 업무에서 판에 박힌 반복 작업을 없애, 더 가치가 높은 업무에 집중할 수 있도록 해준다. RPA를 사용하는 기업은 사람이 봇 같이 일을 할 필요가 없도록 만들고, 대신 비즈니스 혁신, 고객 경험 향상에 도움을 주는 일에 초점을 맞출 수 있도록 만든다. 이는 기업의 운영 효율성 향상, 품질 개선, 규제 준수 강화에 도움을 준다”라고 설명했다.

비즈니스 가치가 입증되어 있기 때문에, 향후 더 많은 수의 기업들이 RPA 이니셔티브를 추진할 것으로 예상된다.
 
인공지능(AI)  
이매젠(Imagen)의 팀 조블링 CTO는 기술, 비즈니스 담당 직원들이 불가능하거나 아주 힘든 문제를 다루는 데 AI가 이미 도움을 주고 있다. 그는 다음과 같이 말했다. 

“기계가 사람의 모든 일자리를 뺏을 것이라는 주장에는 아직 동의하지 않는다. 그러나 컴퓨터가 처음 주류 기술로 부상했을 때와 유사한 ‘대변혁’이 있을 것이다. 현재 AI와 머신러닝으로 많은 문제들에 도전하고 있지만, 주로 판에 박힌 워크로드 가운데 일부를 뺏아가거나, 사람은 불가능한 규모의 새로운 프로세싱을 구현 또는 강화하는 역할을 한다. 예를 들어, AI는 우리 고객들이 오디오로부터 검색이 가능한 메타데이터를 생성하고, 이후 대규모로 활용 및 평가하도록 도움을 주고 있다. AI가 없다면 수동으로 처리해야 하는 프로세스인 데, 아예 불가능할 수 있다.”

AI는 또 보안 위협으로부터 기업을 방어하는 중요한 역할을 하고 있다. 발빅스(Balbix)의 비나이 스리다라 CTO는 앞으로 이런 트렌드가 한층 더 탄력을 받을 것으로 예상하며 다음과 같이 말했다.

“기업들은 AI를 활용해 사이버보안 팀에 도움을 주고 있다. 네트워크에서 수 많은 시변 신호들을 분석해 침해 위험을 정확히 파악할 수 있도록 도움을 준다. 최고 정보 보안 책임자는 양도 많고 속도도 빠른 사이버보안 데이터를 지속적으로 분석, 기업의 침해 위험에 대해 실시간으로 가시성을 획득할 수 있다. 여기에서 더 나아가, AI로 강화된 플랫폼은 전사적으로 사이버 위험을 경감하기 위해, 우선시해야 할 문제 해결 방법을 제시한다. 이를 통해 고객 정보를 더 효과적으로 보호한다.”

데이터옵스(DataOps)
히타치 반타라(Hitachi Vantara)의 르네 라흐티에 따르면, AI와 ML을 기반으로 하는 애자일 방식으로 데이터를 관리하는 기업들은 2020년에 경쟁력을 획득하게 될 것이다. 이렇게 협력적으로, 그리고 기능을 교차하는 방식으로 분석에 접근하는 것을 데이터옵스(DataOps)로 부른다. 그리고 이 데이터옵스를 도입하면 파괴적인 혁신을 창출할 수 있다. 

라흐티는 “기업들이 이에 대해 막 깨닫기 시작한 단계이다. 프로세스 도입보다는 사람이 더 중요한 문제이다. 가트너에 따르면, 현재 관련된 시장에서 데이터옵스 도입률은 1% 미만이다. 그러나 이 1%는 향후 엄청난 경쟁력을 획득하게 될 것이다”라고 말했다.

데이터키친(DataKitchen)의 크리스 버그 CEO는 데이터옵스에 대해 애자일 개발, 데브옵스, 제조 관련 교훈들이 반영된 개념이라고 설명했다. 

버그는 “현장에서 분석 기법을 배포해 유지하는 데 필요한 복잡성이 증가하고 있음에도 불구하고, 데이터 사이언스 팀이 성공을 거둘 수 있는 방법론이다. 데이터 사이언스 팀은 기술 부채와 계획에 없는 업무라는 부담 없이 자신의 전문 분야에 집중하면서, 기업이 사명을 실현시키도록 도움을 주는 새로운 AI 모델과 분석 기법을 구현할 수 있다”라고 말했다.

또 데이터 분석과 관련된 워크플로우를 통합하는 방법론을 이용하면 데이터에서 가치를 추출하는 조직 역량에 막대한 파급 효과를 가져올 수 있다고 그는 강조했다. 버그는 “이는 팀워크을 향상시키고, 생산성을 저하하는 수동 프로세스를 줄인다. 데이터옵스는 느리고 엉망인 데이터 조직을 고성과 팀으로 변화시킨다”라고 말했다.
 
비디오 및 통합 커뮤니케이션
직원들의 경험은 조직의 성공에 아주 중요한 요소가 되고 있다. 생산성은 물론, 인재 유치에도 아주 중요한 동인이다. MIT가 약 300개 회사를 조사한 결과에 따르면, 우수한 직원 경험을 구현하는 요소로 가장 많이 언급된 것이 비디오였다. MIT에 따르면, 비디오 기술에 대한 투자는 혁신과 협업 수준 향상, 생산성 향상으로 이어진다.

MIT 슬론 경영대학원 정보 시스템 연구소의 연구원인 크리스틴 데리는 “애자일 기법이 소프트웨어 개발 팀을 넘어 나머지 부서로 확산되어 사용되기 시작하면서, 기업들이 인터랙티브 비디오 기술에 크게 투자를 하고 있다. 매일 인터랙티브하게, 그리고 민첩하게 프로젝트를 전달하는 방식은 팀이 매일 대면 접촉을 하거나, 가능한 이에 비슷하게 친밀한 상황을 만들어 제시하는 기술을 활용해야 한다”라고 말했다.

데리는 특히 조직들이 분산된 팀의 스킬 갭을 해소하려 시도하면서, 비디오 기술에 도입되는 가상현실과 기타 몰입형 기술 같은 새로운 기술들이 ‘대면’ 커뮤니케이션을 계속 향상시키고, 이를 유도하는 동인 역할을 할 것이라고 예측했다.

유사하게, 앱네타의 스티븐스는 향후 통합 커뮤니케이션(UC)이 다시 입지를 강화할 것으로 내다봤다. 

스티븐스는 “고질적인 마찰과 신뢰도 문제가 초기 UC 솔루션의 비즈니스 활용에 방해가 되었다”라고 진단하며, 그러나 최근 등장한 도구에는 이런 단점이 없다고 설명했다.

그는 “최신 UC 도구에는 아주 중요한 비주얼 및 콘텐츠 공유 도구들이 도입되어 있다. 미팅의 효율성을 높이며, 오늘 날의 크게 분산된 업무 환경에서 더 광범위한 참여, 활발한 참여를 지원해 대면 접촉 이상의 효과를 전달한다”라고 강조했다.

5G
5G에 대한 과대 열풍 때문에, 이 기술이 전국적으로 배치되기까지 몇 년이 소요될 것이라는 사실이 간과되는 경향이 있다. 그러나 이것 때문에 기업들이 속도가 빠르고, 레이턴시가 낮은 무선 서비스에 대한 계획을 수립하는 노력을 중단하고 있는 것은 아니다.

텍시스템즈(TEKsystems)의 시장 조사 담당 매니저인 제이슨 헤이먼은 “기업들은 5G 네트워크가 광범위하게 보급되기 훨씬 이전부터 5G 전략을 발전시키고 있다”라고 말했다. 

한편 볼트DB의 데라즈 레멜라는 5G의 잠재력을 인정하면서, 동시에 이 기술에 대한 기대가 문제를 초래할 수 있다고 경고했다. 

레멜라는 “무선통신 사업자와 기업 모두 5G에 수반되는 데이터 폭증을 제대로 처리하지 못할 수도 있다. 그런데 직원이나 고객은 더 빠른 속도의 네트워크가 실시간 피드백을 제공할 것으로 기대한다. 이런 프로세스에 지연이 발생할 경우, 특정 브랜드나 기술에 대한 ‘반감’이 생길 수도 있다”라고 지적했다.

기업이 이런 문제를 극복하려면 확장성을 갖춘 실시간 데이터 아키텍처를 구현해야 한다. 단순히 데이터를 소화하는 것을 넘어, 여러 데이터 스트림에서 지능적, 동적으로 의사 결정을 내려 행동을 견인하는 그런 아키텍처이다.

레멜라는 또 5G가 파급 효과를 가져올 것으로 내다봤다. 그는 “5G의 잠재력이 기업으로 하여금 변화가 요구되는 프로세스를 파악하고, 기존 IT 스택이 새로운 네트워크의 요구사항을 충족하도록 만들 것이다 이런 이유 때문에 5G는 엣지 컴퓨팅과 VR, 스트림 프로세싱 등 다른 기술들의 도입을 유도할 것이다”라고 말했다.

콘테이너  
IoT나 클라우드를 중심으로 신속하게 코드를 개발 및 확장할 필요성이 있는 기업들이 콘테이너와 마이크로서비스에 큰 관심을 갖고 있다.
 
선가드AS의 리드 CTO 아키텍트인 토드 로페크는 “흥미롭게도 IoT 프로젝트가 엣지 컴퓨팅, 서버리스, 콘테이너 같은 ‘유행’ 기술과 데브옵스와 마이크로서비스에 중심을 둔 조직 구조 재편을 유도하고 있다“라고 말했다.  

많은 전문가들이 콘테이너 배포, 스케일링, 관리를 자동화할 수 있는 오픈 소스 콘테이너 오케스트레이션 시스템인 쿠버네티스가 광범위하게 도입되고 있다고 강조했다. 아말감 인사이트의 연구원인 톰 페트로첼리는 “신속하게 확장이 가능한 완전히 새로운 아키텍처가 구현되고 있다. 많은 벤더들이 쿠버네티스에 관심을 집중하고 있으며, 이는 다른 기술 플랫폼에 피해를 주고 있다. 쿠버네티스는 또 서비스 메시, 콘테이너 기반 CI/CD 파이프라인 자동화 제품 같은 여러 다양한 기술의 파생, 확산 및 강화에 도움을 줬다”라고 설명했다.

SUSE의 글로벌 제품 및 마케팅 담당 매니저인 제프 레서는 “온프레미스와 클라우드 환경에서 가동되는 콘테이너화 애플리케이션과 서비스, 여러 다양한 장치에 가장 많이 활용되는 것이 쿠버네티스이다. 관리할 대상이 증가하면서, 소프트웨어 정의 인프라에 자동으로 인프라와 애플리케이션을 배포, 오케스트레이션하는 기능이 통합되고 있다”라고 설명했다.     

몰입형 환경(AR, VR, 혼합현실)
몰입형 환경에 대한 열풍이 거셌지만, 그 구현은 지지부진한 상태이다. 그렇지만 여전히 그 잠재력이 매력적이다. 엔터프라이즈 앱 개발사인 코니(Kony)의 빌 보딘 CTO는 “특히 증강현실(AR)이 오프라인 소매점부터 산업용 애플리케이션, 트레이닝에 이르기까지 여러 산업의 비즈니스에 혜택을 제공할 것”이라고 강조했다. 

그에 따르면 AR을 이용, 소매점 매장 진열대와 제품을 실시간으로 ‘증강’ 할 수 있다. 유지관리, 수리, 기타 여러 수 많은 산업 애플리케이션의 경우, 기계나 전자 장치 자체에 정보 오버레이를 생성해 제공할 수 있다. 이를 통해, 현장의 서비스 담당자에게 직접 중요한 매트릭스를 전달하게 된다. 

여행 및 관광 산업에서도 AR이 활용된다. 예를 들어, 공항은 여행자에게 맞춤화 된 가상 디스플레이를 제공할 수 있다. 그는 “은행도 증강현실을 활용할 수 있다. 고객에게 서비스가 제공되는 지역을 안내하고, 지점 직원의 담당 업무와 이름 등을 동적으로 알려줄 수 있다. ATM 같은 금융 서비스 장치의 경우, 내부 부품의 문제를 알려주고, 정확한 수리 및 문제 해결에 도움을 줄 수 있다.”고 설명했다.

아말감 인사이트에서 뇌 과학 연구를 담당하고 있는 토드 매독스는 트레이닝 프로그램 분야에서 몰입형 환경이 활용될 것으로 예측했다. 

그는 “공감과 커뮤니케이션 같은 ‘대인’ 스킬을 중심으로 트레이닝과 소프트 스킬 분야에서 VR은 큰 잠재력을 갖고 있다. VR과 AR은 아주 효과적이다. 경험 학습에 기반을 두고 있고, 인지 및 행동, 감성, 경험 체계 등 두뇌의 여러 학습 및 행동 중추를 광범위하게 관여시키기 때문이다”라고 설명했다. 

IoT 및 엣지 컴퓨팅
컴티아(CompTIA)가 2019년 발표한 보고서에 따르면, 미국 기업의 약 1/3은 IoT가 생산을 증대 시키고, 데이터를 수익화하고, 서비스를 하나의 제품으로 판매하도록 도움을 줘서 매출과 수익을 견인할 것으로 판단하고 있다. 

선가드의 로페크는 IoT 엣지 컴퓨팅이 크게 발전할 것으로 내다봤다. 또 AI와 ML 도구로 데이터를 처리, 기업이 이를 더 효과적으로 활용하도록 만들 필요가 있다고 강조했다. 

로페크는 “빅데이터가 등장한지 10년이 지났다. 빅데이터에 있어 가장 큰 도전과제 중 하나는 이를 합리화하는 방법, 비즈니스 목적에 부합하도록 활용하는 방법을 찾는 것이다. 그런데 전통적인 도구들을 통해서는 제한적인 성과만 일궈낼 수 있었다. ML 기술에 대한 접근성을 높이면, 더 많은 기업들이 고객 경험을 향상시킬 수 있게 된다. 또 장기간 축적한 데이터를 수익화 할 수 있는 확률도 높아진다”라고 설명했다.

몇몇 전문가들은 클라우드에 업로드하기 전, 엣지에서의 ‘스마트 프로세싱’의 이점에 대해 이야기를 했다. 데이터를 줄이는 것 또한 여기에 포함된다.

1E를 창업한 수미르 카라이 CEO는 “사람들은 실제 세상과의 상호작용을 정말 중요하게 생각한다. 여기에 필요한 것이 엔드포인트의 인텔리전스이다. 개인적으로 엣지 컴퓨팅이 IoT를 대체할 것으로 판단하는 이유가 여기에 있다. 사람들은 IoT를 클라우드에 연결된 ‘멍청한’ 장치라고 생각한다. 그 자체가 지능적이기보다, 클라우드에 인텔리전스를 효과적으로 제공하는 역할을 할 뿐이다. 이렇게 생각하는 것이 맞다. 연결된 장치는 통제할 수 없는 수 많은 데이터를 ‘산란’ 시키기 때문이다. 반면 엣지 컴퓨팅은 로컬 수준에서의 의사결정 역량을 제공하고, 개인 데이터도 더 효과적으로 통제한다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

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