2018.01.19

미래 IT를 읽는 3가지 키워드 '탈코드화, 분산형 기술, 하이브리드'

Otto Berkes | CIO Australia
우리는 매년 IT업계의 미래 또는 최소한 내년의 방향성을 점치기 위해 전문가의 의견을 들어 본다. 의견을 취합해 보면, 점진주의가 승리하는 경우가 많다. 우리는 기존에 나와 있는 기술이나 동향이 점점 더 발전하고 확대되리라 예측한다. 사실 기술은 우리 생각만큼 진보적이지 않을 때가 많으며 점진적인 변화에 관해서만 이야기하는 것은 우리가 앞날을 예측하는 데 도움이 되지 않을 수 있다.



가까운 미래의 기술 예측과 함께 조직, 프로세스, 문화와 관련한 변화 몇 가지를 전망하고자 한다. 필자는 이렇게 전망한다. 2030년 즈음에는 우리가 지금까지 알고 있는 ‘IT’를 인지하지 못하게 될 것이다.

노 코드 소프트웨어가 진정한 분산형 기술을 주도
2030년 즈음에는 노 코드(No Code) 또는 로우 코드(Low Code) 플랫폼 사용을 의미하는 ‘코딩의 탈코드화’가 실현될 것이다. 기본 코드 자체를 조작하지 않고 코드 블록을 조합하여 새 애플리케이션을 만드는 것이 가능해질 것이다. 그리고 ‘학습을 위해 학습하는’ 소프트웨어가 학습을 통해 진화하는 자기 작성 소프트웨어의 꿈을 실현할 것이다.

분산형 기술은 혁신의 민주화를 가속화
무게와 의사 결정의 중심이 하향식 IT관료주의에서 상향식 도입으로 바뀌고 있다. 단일 중앙 집중 애플리케이션은 분산형 애자일 솔루션 개발에 자리를 내주게 될 것이다. 전용 기술 조직뿐 아니라 모든 곳에서 기술 지향적인 혁신을 보게 될 것이다.

내일의 생태계는 사람과 기계의 하이브리드로
내일의 기술은 사람과 기계의 생태계가 될 것이다. 이런 기술과 사람으로 구성된 수평적인 생태계는 기존의 부문과 새로운 비즈니스 모델을 제공하여 실시간 확장/축소를 통해 경쟁우위를 유발할 것이다.

이 3가지 요소는 기술을 통해 개인이 비즈니스 목표를 달성하고 전통적인 기업 구조에 압박을 가하는 미래를 구성할 것이다. ‘긱 경제(Gig Economy)’는 비즈니스뿐 아니라 경제와 국가 전체를 조직화하는 데 도움이 되는 이런 초기 방식의 첫 실현에 불과하다.

장기적인 미래를 볼 때 내년에는 어떤 트렌드가 증폭될까? 필자는 최근의 기조연설에서 일부 주요 영역을 개괄적으로 설명했다.

여기에는 다음이 포함된다:

애자일
우리가 알고 있듯이 데이터와 분석을 통해 애자일이 혁신할 것이다. 연속 제공 모델이 확장되고 가속화되면서 애자일은 데이터 지향적인 통찰에 대한 욕구가 증가할 것이다. 데이터 통찰은 점차 조립적이고 신속한 프로세스에 통합되어 새로운 가치를 창출할 것이다. 실시간 비즈니스 및 금융 지표에 연계된 복잡한 통찰 생성 엔진이 이를 주도할 것이다.

결론: 소프트웨어 경험과 투자의 건전성 및 활력이 이제 과거에 불가능했던 방식으로 측정되고 예측될 것이다.

자동화
현재 자동화는 연속 시험, 배포, 비즈니스 프로세스 자동화 등을 통해 이뤄진다. 하지만 정말로 자동화를 통해 이익을 얻으려면 데브옵스 프로세스와 툴 체인(Tool Chain) 전반에 걸쳐 워크플로우를 매끄럽게 표준화하고 통합해야 한다. 분석은 자동화된 소프트웨어 흐름의 병목이나 취약점을 찾는 데 도움이 될 것이다.

결론: 자동화의 미래는 시스템 전체를 학습하고 조정하며 스스로 최적화하는 지능이다. 우리는 점차 때에 따라 소프트웨어가 인간 대신에 개발을 진행하는 모습을 보게 될 것이다.

통찰력
AI를 수단으로 이용하는 측면에서 볼 때 통찰력은 올해 더 발전할 것이다. 아직 지각 있는 수준의 로봇은 아니지만 기본적으로 데이터를 연산하는 코드로 표현되는 일련의 알고리즘이다. 고급 분석 엔진은 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 나타나는 AI의 ‘일부분’에 지나지 않는다.

AI와 머신러닝은 소프트웨어 개발에 대한 근본적으로 다른 접근방식을 유도하고 있다. 머신 인텔리전스는 결국 빅데이터의 비전을 실현하며 학습 기반 시스템의 힘이 더 나은 소프트웨어를 더욱 신속하게 구축하고 제공하는 데 도움이 될 것이다.

결론: 기술 관리와 보안의 핵심 활동이 사라지지는 않겠지만 더욱 효율적이고 자동화되며 지능적이게 될 것이다. 그 과정에서 중요한 것에 더 많은 에너지를 집중하여 비즈니스를 발전시키기 위한 새로운 가치 창출에 도움이 될 것이다.

---------------------------------------------------------------
2018년 전망 인기기사
->2018년 가장 '핫'하게 될 IoT 애플리케이션
->2018년 아이패드, 페이스 ID 가져오고 OLED는 빠진다?
->2018년 WAN 시장 전망··· SD-WAN, 주류 기술로 부상
->2018년 IoT 기술 트렌드 방향은?
->전문가들이 예측한 2018년 와이파이 트렌드
->2018년을 지배할 보안 위협 5가지
->가트너, 2018년 10대 전략 기술 트렌드 발표··· "지능, 디지털, 메시"
->미리 보는 2018년 IT 채용·임금 트렌드 7가지
->2018년 대비해야 할 클라우드 컴퓨팅 트렌드 5가지
->"2018년 기업 디지털 변혁을 주도할 3가지 기술은?" 가트너 발표
->“AI·DB·챗봇까지, 2018년 더 스마트한 디지털 마케팅이 뜬다” DMC미디어
---------------------------------------------------------------

보안
소프트웨어가 고객들이 브랜드와 소통하는 주된 수단으로 자리 잡으면서 보안이 ‘신뢰’의 동의어로 자리 잡고 있다. 즉, 이제 데이터 자체뿐만이 아니라 브랜드를 포함하여 기업의 가치 체인 전체를 보호하게 된다.

우리가 신원 정보를 개선하고 더욱 복잡한 분석을 유도하여 위협 벡터를 줄이는 능력이 개선되겠지만 머신러닝과 AI가 보안 위협 분야에서 활용되면서 해커들의 능력도 향상될 것이다.

결론: 데이터와 비즈니스 연속성 등 현재 기업에서 위험에 처한 것들은 내일도 위험에 처할 것이다. 기업은 AI로 인한 새로운 위협에 대응해야 할 것이며 AI를 통해 AI를 물리쳐야 할 것이다.

단기적인 기술 전망은 자원 계획을 유도하는 데 도움이 될 수 있지만 장기적인 전망은 기술을 전략적인 자산으로 활용하는 역량의 발전에 도움이 될 수 있다. 적절한 애자일 전문지식이나 자동화 노하우가 있는 사람이 없다면 이제 이런 자원에 투자해야 한다. 예측 분석과 머신러닝을 활용하는 방법을 연구하고 있지 않다면 이제 시작해야 한다. 더 늦기 전에 기술의 분산성과 중앙 집중도가 높은 시대에 대비하여 IT조직 정비를 고려해야 한다.

*Otto Berkes는 CA테크놀로지스의 글로벌 CTO다. ciokr@idg.co.kr
 



2018.01.19

미래 IT를 읽는 3가지 키워드 '탈코드화, 분산형 기술, 하이브리드'

Otto Berkes | CIO Australia
우리는 매년 IT업계의 미래 또는 최소한 내년의 방향성을 점치기 위해 전문가의 의견을 들어 본다. 의견을 취합해 보면, 점진주의가 승리하는 경우가 많다. 우리는 기존에 나와 있는 기술이나 동향이 점점 더 발전하고 확대되리라 예측한다. 사실 기술은 우리 생각만큼 진보적이지 않을 때가 많으며 점진적인 변화에 관해서만 이야기하는 것은 우리가 앞날을 예측하는 데 도움이 되지 않을 수 있다.



가까운 미래의 기술 예측과 함께 조직, 프로세스, 문화와 관련한 변화 몇 가지를 전망하고자 한다. 필자는 이렇게 전망한다. 2030년 즈음에는 우리가 지금까지 알고 있는 ‘IT’를 인지하지 못하게 될 것이다.

노 코드 소프트웨어가 진정한 분산형 기술을 주도
2030년 즈음에는 노 코드(No Code) 또는 로우 코드(Low Code) 플랫폼 사용을 의미하는 ‘코딩의 탈코드화’가 실현될 것이다. 기본 코드 자체를 조작하지 않고 코드 블록을 조합하여 새 애플리케이션을 만드는 것이 가능해질 것이다. 그리고 ‘학습을 위해 학습하는’ 소프트웨어가 학습을 통해 진화하는 자기 작성 소프트웨어의 꿈을 실현할 것이다.

분산형 기술은 혁신의 민주화를 가속화
무게와 의사 결정의 중심이 하향식 IT관료주의에서 상향식 도입으로 바뀌고 있다. 단일 중앙 집중 애플리케이션은 분산형 애자일 솔루션 개발에 자리를 내주게 될 것이다. 전용 기술 조직뿐 아니라 모든 곳에서 기술 지향적인 혁신을 보게 될 것이다.

내일의 생태계는 사람과 기계의 하이브리드로
내일의 기술은 사람과 기계의 생태계가 될 것이다. 이런 기술과 사람으로 구성된 수평적인 생태계는 기존의 부문과 새로운 비즈니스 모델을 제공하여 실시간 확장/축소를 통해 경쟁우위를 유발할 것이다.

이 3가지 요소는 기술을 통해 개인이 비즈니스 목표를 달성하고 전통적인 기업 구조에 압박을 가하는 미래를 구성할 것이다. ‘긱 경제(Gig Economy)’는 비즈니스뿐 아니라 경제와 국가 전체를 조직화하는 데 도움이 되는 이런 초기 방식의 첫 실현에 불과하다.

장기적인 미래를 볼 때 내년에는 어떤 트렌드가 증폭될까? 필자는 최근의 기조연설에서 일부 주요 영역을 개괄적으로 설명했다.

여기에는 다음이 포함된다:

애자일
우리가 알고 있듯이 데이터와 분석을 통해 애자일이 혁신할 것이다. 연속 제공 모델이 확장되고 가속화되면서 애자일은 데이터 지향적인 통찰에 대한 욕구가 증가할 것이다. 데이터 통찰은 점차 조립적이고 신속한 프로세스에 통합되어 새로운 가치를 창출할 것이다. 실시간 비즈니스 및 금융 지표에 연계된 복잡한 통찰 생성 엔진이 이를 주도할 것이다.

결론: 소프트웨어 경험과 투자의 건전성 및 활력이 이제 과거에 불가능했던 방식으로 측정되고 예측될 것이다.

자동화
현재 자동화는 연속 시험, 배포, 비즈니스 프로세스 자동화 등을 통해 이뤄진다. 하지만 정말로 자동화를 통해 이익을 얻으려면 데브옵스 프로세스와 툴 체인(Tool Chain) 전반에 걸쳐 워크플로우를 매끄럽게 표준화하고 통합해야 한다. 분석은 자동화된 소프트웨어 흐름의 병목이나 취약점을 찾는 데 도움이 될 것이다.

결론: 자동화의 미래는 시스템 전체를 학습하고 조정하며 스스로 최적화하는 지능이다. 우리는 점차 때에 따라 소프트웨어가 인간 대신에 개발을 진행하는 모습을 보게 될 것이다.

통찰력
AI를 수단으로 이용하는 측면에서 볼 때 통찰력은 올해 더 발전할 것이다. 아직 지각 있는 수준의 로봇은 아니지만 기본적으로 데이터를 연산하는 코드로 표현되는 일련의 알고리즘이다. 고급 분석 엔진은 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 나타나는 AI의 ‘일부분’에 지나지 않는다.

AI와 머신러닝은 소프트웨어 개발에 대한 근본적으로 다른 접근방식을 유도하고 있다. 머신 인텔리전스는 결국 빅데이터의 비전을 실현하며 학습 기반 시스템의 힘이 더 나은 소프트웨어를 더욱 신속하게 구축하고 제공하는 데 도움이 될 것이다.

결론: 기술 관리와 보안의 핵심 활동이 사라지지는 않겠지만 더욱 효율적이고 자동화되며 지능적이게 될 것이다. 그 과정에서 중요한 것에 더 많은 에너지를 집중하여 비즈니스를 발전시키기 위한 새로운 가치 창출에 도움이 될 것이다.

---------------------------------------------------------------
2018년 전망 인기기사
->2018년 가장 '핫'하게 될 IoT 애플리케이션
->2018년 아이패드, 페이스 ID 가져오고 OLED는 빠진다?
->2018년 WAN 시장 전망··· SD-WAN, 주류 기술로 부상
->2018년 IoT 기술 트렌드 방향은?
->전문가들이 예측한 2018년 와이파이 트렌드
->2018년을 지배할 보안 위협 5가지
->가트너, 2018년 10대 전략 기술 트렌드 발표··· "지능, 디지털, 메시"
->미리 보는 2018년 IT 채용·임금 트렌드 7가지
->2018년 대비해야 할 클라우드 컴퓨팅 트렌드 5가지
->"2018년 기업 디지털 변혁을 주도할 3가지 기술은?" 가트너 발표
->“AI·DB·챗봇까지, 2018년 더 스마트한 디지털 마케팅이 뜬다” DMC미디어
---------------------------------------------------------------

보안
소프트웨어가 고객들이 브랜드와 소통하는 주된 수단으로 자리 잡으면서 보안이 ‘신뢰’의 동의어로 자리 잡고 있다. 즉, 이제 데이터 자체뿐만이 아니라 브랜드를 포함하여 기업의 가치 체인 전체를 보호하게 된다.

우리가 신원 정보를 개선하고 더욱 복잡한 분석을 유도하여 위협 벡터를 줄이는 능력이 개선되겠지만 머신러닝과 AI가 보안 위협 분야에서 활용되면서 해커들의 능력도 향상될 것이다.

결론: 데이터와 비즈니스 연속성 등 현재 기업에서 위험에 처한 것들은 내일도 위험에 처할 것이다. 기업은 AI로 인한 새로운 위협에 대응해야 할 것이며 AI를 통해 AI를 물리쳐야 할 것이다.

단기적인 기술 전망은 자원 계획을 유도하는 데 도움이 될 수 있지만 장기적인 전망은 기술을 전략적인 자산으로 활용하는 역량의 발전에 도움이 될 수 있다. 적절한 애자일 전문지식이나 자동화 노하우가 있는 사람이 없다면 이제 이런 자원에 투자해야 한다. 예측 분석과 머신러닝을 활용하는 방법을 연구하고 있지 않다면 이제 시작해야 한다. 더 늦기 전에 기술의 분산성과 중앙 집중도가 높은 시대에 대비하여 IT조직 정비를 고려해야 한다.

*Otto Berkes는 CA테크놀로지스의 글로벌 CTO다. ciokr@idg.co.kr
 

X