칼럼/기고

칼럼 | 에어플로우 기여와 돈 버는 왕서방 문제 · · · 모두를 위한 데이터 파이프라인은?

아파치 에어플로우는 훌륭한 코드로서의 데이터 파이프라인이다. 그러나 기여자 대부분이 어스트로머에서 일한다는 점이 오픈소스의 태생적 문제를 일깨운다. Image Credit : Getty Images Bank 정치적 관점에 따라 다르겠지만, 로널드 레이건 대통령 시절의 미국에서는 낙수 경제학(trickle-down economics)이 그다지 잘 먹히지 않았다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에서는 이 원리가 그럭저럭 잘 작동해왔다 필자가 말하려는 것은 물론 경제 정책이 아니다. 소수의 엘리트 소프트웨어 엔지니어링 팀이 대중에 도움되는 코드를 공개하는 활동에 대해 말하고 있다. 예를 들어 인기 있는 엔보이(Envoy) 프로젝트를 출시한 리프트(Lyft)를 언급할 수 있겠다. 또는 전 세계에 쿠버네티스를 제공한 구글(사실 목표는 자선 활동이 아니라 지배적인 AWS를 앞지르기 위한 기업 전략이었다)도 마찬가지다. 그리고 에어비앤비는 배치 지향적 크론 스케줄링을 넘어서는 방법을 찾아내 공개했다. 아파치 에어플로우, 코드로서의 데이터 파이프라인(data pipelines-as-code)을 제공한 것이다. 오늘날 월마트에서 어도비, 메리어트에 이르는 다양한 기업이 에어플로우를 사용하고 있다. 에어플로우 커뮤니티에는 스노우플레이크, 클라우데라 등에서 근무하는 개발자들도 포함되어 있지만 대부분의 핵심 작업은 상위 25명의 기여자 중 16명을 고용하고 있는 어스트로머(Astronomer)의 엔지니어들이 수행해왔다. 어스트로머는 이러한 관리 능력과 전문성을 잘 활용하여 아스트로(Astro)라는 완전 관리형 에어플로우 서비스를 운영한다. 하지만 시중에는 다른 서비스들도 있다. 당연히 여러 클라우드 기업이 그에 상응하는 자체 서비스를 빠르게 만들어 왔다. 하지만 이들은 직접 개발한 코드를 커뮤니티에 반환하지 않고 있다. 여기서 상기할 점은 결국 코드란 누군가의 노력에 의해 작성되는 법이며, 노력에는 돈의 원리가 적용된다는 사실이다. 데이터 파이프라인이란? 오늘날 너도나도 대규모 언어 모델(LLM), 검색 증강 생성(RAG), 기타 생성형 AI(genAI) 용어를 언급하고 있다. 10년 전에는 아파치 하둡, MySQL 등에 대해 떠들썩했던 모습과 비슷하다. 용어는 바뀌었지만 데이터는 그대로이며, 시스템 간의 데이터 이동 방법에 대한 고민은 계속되고 있다. 바로 여기에서 에어플로우가 등장한다. 어떤 면에서 에어플로우는 크론 작업 스케줄러(cron job scheduler)를 대폭 업그레이드한 것과 비슷하다. 처음에는 고립된 시스템이 출현하지만 결국에는 서로 연결해야 한다. 또 데이터가 이들 시스템 간에 흘러야 한다. 업계에서는 이러한 데이터 파이프라인을 관리하기 위한 다양한 방법을 개발해 왔다. 하지만 데이터가 증가함에 따라 데이터를 관리하는 시스템도 급증하고 이러한 구성 요소 간의 상호 작용이 점점 더 복잡다단해지는 현상이 나타났다. 에어플로우를 오픈소스화할 때 에어비앤비 팀은 다음과 같이 기술했다: "데이터 인프라가 진화하는 가운데, 중간 규모의 데이터 팀이 몇 년 정도 빠르게 대응했다면, 또 엄청나게 복잡한 계산 작업 네트워크가 있다고 가정하면, 데이터 팀이 관리하기에 부담스러운 복잡성이 출현할 수 있다. 이해하기조차 부담스러울 수 있다.” 파이썬으로 작성된 에어플로우는 ‘데이터의 언어’를 다룬다. 개발자가 모든 시스템 간에 데이터가 어떻게 흐르는지 계획하고, 조율하고, 이해할 수 있도록 일관된 방법을 제공하는 도구라고 생각할 수 있다. 포춘 500대 기업 중 상당수가 데이터 파이프라인 오케스트레이션을 위해 에어플로우를 사용하고 있으며, 그 가치는 나날이 커지고 있다. 즉 에어플로우는 오늘날 엔터프라이즈 데이터 공급망에서 점점 더 중요해지고 있다. 다시 돈의 문제로 돌아가본다. 코드는 저절로 작성되지 않는다 에어플로우에는 탄탄한 커뮤니티가 있지만, 코드의 55% 이상은 어스트로머에서 일하는 사람들에 의해 작성되는 것으로 추정된다. 어스트로머는 덕분에 관리형 아스트로 서비스를 통해 고객의 에어플로우를 지원할 수 있는 유리한 위치에 있다. 그런데 이로 인해 프로젝트가 위험에 처할 수도 있다. 어스트로머가 프로젝트에 부당한 영향력을 행사해서가 아니다. 아파치 소프트웨어 재단 프로젝트는 정의상 결코 단일 회사의 프로젝트가 아니다. 위험해질 수 있는 이유가 어스트로머가 재정적으로 투자 수준을 정당화할 수 없다고 판단할 가능성이 있기 때문이다. 바로 이 지점에서 '오픈소스 먹튀'(open source rug pulling) 관련 문제가 대두될 수 있다. 필자가 최근에 주장했듯이, 오픈소스에는 1조 달러 규모의 무임승차자 문제가 있다. 이 문제는 항상 존재해 왔다. 어떤 회사도 자선 차원에서 기여하지 않는다. 항상 스스로의 이익을 위해 기여(영문)한다. 한 가지 문제는 기업이 자기 이익을 위해 기여해야 함을 이해하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있다는 것이다(엘라스틱이 라이선스를 변경하고 AWS가 엘라스틱서치를 포크하여 수십억 달러의 수익을 보호해야 한다는 것을 알게 되었을 때를 떠올릴 수 있다). 이러한 인식 지연 문제는 다른 주체가 개발 비용을 부담할 때 더욱 악화된다. 반대로 자신이 수익을 챙길 수 있다면 다른 사람이 일을 하도록 내버려두는 것은 너무 쉽다. 쿠버네티스를 예로 든다. 커뮤니티의 얼굴마담으로 간주되곤 하지만 막상 커뮤니티의 기여 비율은 꽤나 소수에게 집중돼 있다. 초창기부터 구글은 코드의 28%를 기여했다. 다음으로 많은 기여를 한 곳은 11%를 기여한 레드햇이고, 이후 8%를 기여한 VM웨어와 5%를 기여한 마이크로소프트가 뒤를 이었다. 그러나 반올림을 감안해 1%를 기여한 AWS가 쿠버네티스에서 얻은 수익은 다른 기업들을 압도한다. 라이선스 규약 하에서는 결코 부당하지 않다. 하지만 구글이 다른 사람들의 이익을 위해 그렇게 많은 개발 노력을 투입하는 것이 이익에 부합하지 않는다고 판단하면 어떻게 될까? 한 가지 가능성은 기업들이 투자를 재조정하는 것이다. 실제로 지난 2년 동안 구글의 기여자 비율은 20%로 떨어졌고 레드햇은 8%로 떨어졌다. 반면, 마이크로소프트는 8%로 상대적으로 기여 비중이 증가했고, AWS는 여전히 상대적으로 작지만 2%로 증가했다. 커뮤니티의 자정 작용일까? 이제 다시 데이터에 대한 질문으로 돌아와본다. 파이썬의 세계 에어플로우는 파이썬으로 구축됐다. 파이썬은 개발자들이 쉽게 시작할 수 있는 언어이기 때문이다. 모국어는 아닐지언정 제2외국어 정도는 된다. 더 중요한 것은 아마도 개발자들에게 데이터 파이프라인에 대한 고민을 줄여줄 수 있다는 점이다. 데이터 엔지니어는 데이터 파이프라인을 유지 관리하고자 하지 않는다. 그들은 그 배관이 배경 속으로 사라지기를 원할 뿐이다. 이를 실현하는 방법이 명확하지 않다. 퍼스트마크 캐피탈이 포착한 오늘날 데이터/AI 환경의 절대적인 혼란을 고려할 때 더욱 그렇다. 어스트로머의 아스트로 아스트로와 같은 관리형 서비스를 사용하면 시스템 간 파이프라인의 유지 관리를 간소화하면서 각종 옵션(퍼스트마크 차트 내의 많은 선택 사항)을 간단하게 보존할 수 있다. 앞으로 데이터 소스가 급증함에 따라 점점 더 커질 수 있는 ‘빅 딜’이다. 이 '빅 딜'이 기여자 표에 더 많이 나타나야 할 것이다. 오늘 에어플로우 릴리즈의 원동력은 어스트로머의 개발자들이다. 다른 회사들도 에어플로우를 통해 얻을 수 있는 수익에 걸맞게 기여하기를 기대한다. * Matt Asay는 몽고DB의 개발자 관계 업무를 담당하고 있다. 그러나 본 글은 몽고DB의 입장이 아니다. ciokr@idg.co.kr

정철환 칼럼 | 그룹웨어 유감(有感)

기업 내부에 구축되어 있는 ERP, CRM, MES, SCM등 다양한 정보시스템 중에서 가장 사용자가 많고 사용률이 높은 시스템은 무엇일까? 칼럼의 제목에서 짐작할 수 있듯 그 주인공은 그룹웨어다. 그렇다면 그룹웨어라는 용어는 누가 처음으로 사용하기 시작했을까? 한국정보통신기술협회의 용어사전에 따르면 1988년에 ‘그룹웨어’라는 로버트 요한센의 저서가 출판되면서부터 널리 보급되었다고 한다. 그리고 본격적으로 국내 기업에 그룹웨어가 소개되기 시작한 시점은 1990년대이다. 그러니 현재 기준으로 보면 30년 이상의 역사를 가진 시스템이다. 오늘날 대부분의 기업들은 어떠한 형태로든 그룹웨어를 사용한다. 그룹 회장님부터 신입사원까지 모두 자신의 계정을 가지고 있으며 출근하면 로그인하고 퇴근할 때 로그아웃 한다. 그룹웨어의 대표적인 기능으로는 게시판, 메일, 메신저, 일정관리, 커뮤니티 등이 있으나 가장 중요한 기능은 전자결재라고 할 수 있다. 전자결재는 그룹웨어의 도입 목적이자 30년 이상의 세월이 흐르는 동안 그 고유의 개념을 훼손하지 않고 지금까지 유지되는 기업의 업무 의사결정 방식이다. 모든 기업의 의사결정은 전자결재 문서의 상신으로 시작되어 결재, 합의, 협조, 수신, 참조, 회람 등의 다양한 단계를 거쳐 최종 완결되면 종결된다. 그리고 완결된 문서는 기업의 문서 보존기간 원칙에 따라 최소10년이상 시스템에 보관되며 조직이나 인력의 변동에 따라 체계적으로 관리된다. 이러한 그룹웨어를 중심으로 한 기업의 사무 업무 수행 형태는 최근 빠르게 변화하고 있다. 스마트폰의 등장과 소셜 네트워크 및 온라인 협업 환경의 발전에 따라 메일과 메신저 중심의 의사소통에서 확장되어 업무에 따른 독립된 협업 환경을 구축하고 참여자들 사이에서 일정 및 태스크 관리와 결과물 공유 등의 효율적인 업무 수행 환경을 구축할 수 있는 모습으로 발전하고 있다. 그리고 오늘날 모든 분야에서 미래 IT 시스템 중심이 되어가는 인공지능 특히 생성형 인공지능의 막강한 기능을 접목하여 사무직의 업무 생산성을 한단계 높일 수 있는 업무 수행환경을 제공하는 방향으로 협업 도구가 진화하고 있으며 이러한 추세에 따라 글로벌 기업인 구글이나 마이크로소프트는 물론 국내에서도 다양한 협업 솔루션들을 시장에 출시하고 있다. 이런 추세를 감안하면 대부분의 기업들이 조만간 전통적인 개념의 그룹웨어 중심 업무 수행환경에서 보다 업무 높은 업무 생산성과 효율을 얻을 수 있는 협업 환경 중심으로 빠르게 이전할 것으로 자연스럽게 예상된다. 그런데 대기업의 현실은 여전이 기존의 그룹웨어 특히 전통적인 올인원 스타일의 그룹웨어 패키지를 사용하는 기업들이 대부분이다. 결재, 메일, 게시판, 메신저, 일정관리 등의 기능을 하나의 그룹웨어 패키지에 담아 공급하는 솔루션을 대부분 사용하고 있는 것이다. 왜 기업들은 사무직 근로자의 업무 생산성을 한단계 향상할 수 있는 협업환경으로 빠르게 전환하지 않는 것일까? 바로 전자결재 때문이다. 우리가 사용하고 있는 정형화된 양식 기반의 결재문서 및 결재/합의/협조/수신/참조/회람 등의 다양한 승인 개념을 가진 결재시스템은 어쩌면 대한민국에만 있는 고유의 의사결정 방식이다. 예를 들면 구글 워크스페이스를 사용하고 있는 외국 기업의 경우 워크스페이스에서 제공하는 기능 만으로 모든 기업의 업무를 수행할 수 있다. 그런데 국내 기업의 경우 전자결재 기능이 없어 그룹웨어를 대체할 수 없다. 전자결재의 목적은 기업의 의사결정과정을 투명하게 하고 완료된 의사결정 정보를 체계적으로 관리할 수 있도록 지원하는 것이다. 그리고 이러한 기능은 메일과 문서관리 및 일부 워크플로우 기능 등으로 완벽하게 대체할 수 있다. 그리고 이 경우에도 글로벌 감사 및 회계 기준 등에 전혀 부족함이 없다. 세계 경제를 주도하고 있는 미국의 글로벌 기업들은 전자결재를 사용하지 않는다. 그러하면 왜 우리나라는 유독 전자결재 시스템이 의사결정을 위한 중심 시스템으로 자리잡고 있는 것일까? 이유는 다양할 것이다. 기업의 의사결정 방식, 의사결정 단계, 최종 의사결정권자의 직위, 의사결정에 따른 역할과 책임 등이 다르기 때문일 것이다. 하지만 국내 기업들도 기존의 전자결재 체계가 가지는 문제점을 이미 오래전부터 알고 있었다. 너무 많은 단계의 승인을 거치면서 지연되는 의사결정, 굳이 승인을 받지 않아도 되는 단계의 존재, 의사결정권자가 승인을 지연함에 따른 비효율 등 많은 문제점을 개선하기 위해 최고 경영자가 중심이 되어 무조건 3단계 결재만 하게 하거나 일정 시간이 지나면 자동 승인되게 하는 등의 극단적인 조치를 시도한 경우들도 있었다. 하지면 오늘날에도 여전히 대부분의 기업은 1990년대의 그룹웨어에서 제공하는 전자결재 시스템과 거의 유사한 시스템을 기업의 핵심 의사결정 수단으로 사용하고 있다. 그리고 이러한 이슈로 여전히 올인원 패키지 형태의 그룹웨어 솔루션이 시장의 중심으로 자리잡고 있다. 1990년대 중반 그룹에 소속된 임직원으로 그룹웨어를 처음 접한 경험과 지금 사용하고 있는 그룹웨어를 비교해 보면 가장 큰 변화는 메신저이다. 메신저의 등장 이후 사무실은 매우 조용해졌다. 메신저 이전의 사무실은 여기저기서 울리는 전화벨 소리와 통화 소리로 늘 시끌시끌했기 때문이다. 이러한 메신저가 처음 등장한 시기가 1990년대 말이니 벌써 25년전의 일이다. 이젠 오래된 그룹웨어 중심 업무 수행환경에도 변화가 필요하지 않을까? 생성형 인공지능의 막강한 능력을 사무직 업무 환경에 도입하지 않는다면 미래 업무 경쟁력을 확보할 수 있을까? 기존의 조직체계와 승인 체계도 이러한 미래 변화에 대응하여 진화해야 하지 않을까? 그러려면 결재시스템에 대한 변화가 있어야 할 것이다. 이를 통해 조만간 미래 사무직 업무 수행 환경을 위한 차세대 업무 수행 인프라의 등장을 기대해 본다. * 정철환 상무는 삼성SDS, 한양대학교 겸임교수를 거쳐 현재 그룹 IT 계열사의 사업부를 이끌고 있다. 저서로는 <SI 프로젝트 전문가로 가는 길>과 <알아두면 쓸모 있는 IT 상식>이 있으며, 삼성SDS 사보에 1년 동안 원고를 쓴 경력이 있다. 한국IDG가 주관하는 CIO 어워드 2012에서 올해의 CIO로 선정됐다. ciokr@idg.co.kr

칼럼 | 발전 속도 빠르지만… AI 과대 광고와 미성숙에는 '주의'

생성형 AI의 마케팅 과대 광고에 지쳤는가? 잠재력은 많은 기술이지만 아직 갈 길은 멀다. ⓒ Getty Images Bank AI를 둘러싼 마케팅, 특히 생성형 AI의 과대 광고가 쏟아지고 있다. 기사를 열거나 뉴스 동영상을 시청할 때 인공지능이 언급되지 않는 경우도 드물다. 이제 AI의 장점을 숨 가쁘게 찬양하기를 멈출 시점이 온 걸지도 모른다. 최근 과열된 AI 과대 광고를 보면 가트너가 하이프 사이클(hype cycle)에서 '환멸 단계'라고 설명하는 하락세가 올해 불가피할 것처럼 보인다. 이는 생성형 AI의 급성장을 보여주는 증거이자 기술의 미성숙을 보여주는 신호다. 예측 모델을 위한 딥러닝, 커뮤니케이션 및 콘텐츠 생성을 위한 생성형 AI 활용은 분명 전망이 밝다. 하지만 최근 몇 달 간의 마케팅 공세 속에서 거의 언급되지 않은 사실은 향후 과제 또한 만만치 않다는 점이다. 머신러닝 도구는 학습된 데이터만큼만 성능이 향상된다. 기업들은 데이터가 모순, 부정확성, 누락으로 가득하기 때문에 생성형 AI에 수백만 달러를 투자하고도 ROI가 저조하다는 사실을 깨닫고 있다. 또한 과대 광고가 주장하는 이점이 현재 또는 미래에 실현될 수 있다는 확신도 없다. 특히 생성형 AI 기반 챗봇의 경우 반복적으로 '환각'을 일으키거나 충돌하는 경향이 있는 등 아직 완성 단계에 이르지 못했다. 많은 생성형 AI 챗봇이 최근에야 발표됐으며, 베타 버전 같은 일반 버전을 내놓고 개발을 서두르는 일도 비일비재하다. 시장에서는 챗봇의 기반이 되는 대규모 언어 모델(LLM)을 잘 활용할 방법을 여전히 찾는 중이다. 구글, 마이크로소프트, 오픈AI가 서둘러 생성형 AI 툴을 개발하고 출시했지만, 출시를 서두른 탓에 많은 툴이 매우 미숙한 수준에 머물러 있다. 지금 당장 생성할 수 있는 콘텐츠에 회사의 평판을 걸다간 성장에 문제가 생길 수도 있다. 생성형 AI 챗봇이 직면한 몇 가지 문제는 다음과 같다. · 잘못된 정보 및 허위 정보 · 딥페이크(사진, 동영상, 음성 복제), 사칭, 합성 음란물, 피싱 사기 · 챗봇 환각 및 기타 오작동 · 편견 및 의도치 않은 부정확성 · 저작권 문제 · 생성형 AI 시장을 잠재적으로 뒤흔들 수 있는 정부 규제 · 기대만큼 큰 성과를 거두지 못하는 투자 · 생산성 향상이 과대 평가돼 결과물에 대한 기업의 요구가 충족되지 못하는 경우 기업과 비즈니스 기술 종사자들은 최소한 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI를 실험하고 있을 테지만, 2024년이 올인할 시기는 아닐 수도 있다. 가짜 뉴스와 선거 관련 허위 정보가 사라질 때까지 기다릴 필요가 있다. 거친 부분이 매끄럽게 다듬어지고 추가 교육이 이뤄질 때까지 기다리고, 정부 규제가 구체화될 때까지 기다릴 필요가 있다. 생산성 향상이 목표라면 생성형 AI 기업이 약속한 대로 실현될 때까지 기다려야 한다. 생성형 AI는 여전히 대세지만, 과대 광고되는 것만큼 발전하지는 않았다. 아직 AI, 생성형 AI, 머신러닝, LLM의 차이점에 대해 혼란스럽다면 아래 정의를 통해 빠르게 이해할 수 있다. AI 지식 쌓기 코세라에서 정의한 인공지능(AI)은 인간의 인지를 모방해 복잡한 작업을 수행하고 학습하는 컴퓨터 소프트웨어를 포괄한다. AI, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI는 때때로 같은 의미로 사용되기도 하지만, 각각은 별개의 의미를 갖고 있다. 머신러닝(ML)은 데이터에 대해 학습된 알고리즘을 사용해 다양하고 복잡한 작업을 수행할 수 있는 적응형 모델을 생성하는 AI의 하위 영역이다. 딥러닝은 신경망 내의 여러 계층을 사용해 인간의 개입 없이 복잡한 머신러닝 작업을 수행하는 머신러닝의 하위 집합이다. 생성형 AI는 챗봇 및 기타 도구의 기반이 되는 기술이다. 입력된 프롬프트에 응답해 이미지, 텍스트, 동영상 및 기타 미디어를 생성하는 AI의 한 유형이다. LLM은 오픈AI의 챗GPT나 구글의 제미나이 같은 챗봇의 알고리즘 기반이 되는 용어다. 이는 컴퓨터 알고리즘으로, 자연어 입력을 처리하고 이미 본 것을 바탕으로 다음 단어를 예측한다. 그리고 다음 단어와 그다음 단어를 예측해 답변이 완성될 때까지 반복한다. * Scot Finnie는 컴퓨터월드 전 편집장이다. 현재는 프리랜서 작가로 활동 중이다. ciokr@idg.co.kr

칼럼니스트 목록

칼럼 | 생성형 AI, 헤드라인이 현실을 앞서고 있다

생성형 AI와 관련한 이야기가 무성하다. 뒤쳐지고 있는 듯한 불안감이 들 수 있다. 그러나 어쩌면 호들갑을 떨 일이 아닐 수 있다. 자녀를 키우고 있다면, 아이가 갑자기 성장했다고 느낀 적이 있을 터다. 생성형 AI가 자녀라면 몇 달 ...

생성형 AI 호들갑 FOMO AI 혁신

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2023.06.29

블로그 | 위대한 CIO의 특징에 대해 생각해보기

준수한 CIO와 위대한 CIO는 무엇이 다를까? 리더십 자질, 기술적 지식, 비즈니스 감각? 이들 모두? 성과, 리더십 등에 대해 이야기할 때면 목록이 나열되는 경향이 있다. 예를 들어 야구 스카우트들은 힘과, 타율, 수비, 송구, ...

CIO 자질 CIO 요건 CIO 특징 품성 지도자 관리자 리더

2023.06.28

블로그 | 위대한 CIO의 특징에 대해 생각해보기

2023.06.28

블로그 | 클라우드 컴퓨팅, 더 이상 '대박' 아니다

데이터센터 하드웨어가 저렴해지고 클라우드 비용은 비싸지면서 퍼블릭 클라우드 사용에 대한 비즈니스 케이스가 복잡해졌다. 선택지를 평가하는 방법을 알아보자. 미국 노동통계국 생산자물가지수(PPI)는 호스트 컴퓨터 및 서버 비용이 전월 대비 3.9% 하락...

퍼블릭클라우드 송환 온프레미스 선택지

2023.06.27

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2023.06.27

칼럼 | 생성형 AI는 제2의 PC, 사용법 모르면 도태된다

IT 변화를 항상 추적하는 필자조차 지난 해 말까지 생성형 AI에 대해 크게 신경쓰지 않았다. 하지만 이제는 대부분 사람이 하루종일 이 기술에 대해 이야기하고 있다. 중요한 교훈은 기술이 빠르게 변한다는 것이다. 현재 우리가 생성형 AI에 대해 너무 ...

생성형 AI 인공지능 AI

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2023.06.27

칼럼 | SW 개발 ‘속도’ 집착이 모든 것을 망치고 있다

지속적 배포(Continuous Delivery, CD)가 지배하는 세계에서 빈번한 개발 버전 릴리스는 일상이 됐고, 대부분 기업은 거의 매일 제품을 업데이트한다. CI/CD 파이프라인은 클라우드와 첨단 자동화 기술의 도움과 보안 및 품질에 대한 우려...

속도 개발팀 성과평가

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2023.06.26

최형광 칼럼 | AI, 생각에 관한 생각

많은 것들이 시간이 지나면 해결된다. 그 과정을 보고 싶다면 오래 살아야 한다. 전제 조건은 기술이 더 빠르게 발전해야 볼 수 있다는 것이다. 인공지능이 빠르게 발전하고 있다. 기계가 노동을 대체하던 시대가 있었다. 이제는 소프트웨어가 노동을 대체하고...

최형광 호모 사피엔스 생각 트랜스포머 딥러닝 언어모델 파운데이션 모델

2023.06.23

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기고 | 생성형 AI는 ‘비즈니스 혁신’ 항해사가 될 수 없다

생성형 AI가 어느덧 업무 세계를 바꿔나가고 있다. 고객 서비스, 직원 경험, IT 및 기타 분야를 간소화하는 AI 기반 워크플로우가 속속 등장한다. 이제 우리가 ‘GPT’라는 글자를 붙이기만 한다면, 모든 것이 혁신적으로 작동할 것이다, 그렇지 않은...

생성형 AI 비즈니스 혁신 비즈니스 모델 미래 전략 인간 사람

2023.06.23

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요즘 CIO의 주요 책무 중 하나는 데이터 무결성이다. 전략적 비즈니스 결정을 내리기 위해 사용하는 데이터가 안전하고 정확해야 한다. IT 부서와 CIO가 궁극적으로 이에 대한 책임을 지는 조직이 많다. 하지만 데이터 무결성 확보는 벅찬 과업이다. ...

셰도우 IT 비승인 IT IT 관리 데이터 보안

2023.06.22

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기고 | ‘MSP와의 공동 관리’라는 난제 해결법

기업 IT 팀과 MSP는 다양한 이유로 ‘공동 관리’해야 할 상황에 처한다. 그러나 두 주체가 원활히 공동 관리한다는 것은 으레 쉽지 않기 마련이다. 공동 관리는 엔터프라이즈 IT 팀과 관리형 서비스 공급업체(MSP) 간의 여러 합의 중 핵심적인 부...

MSP 관리형 서비스 계약 협업 파트너 외주

2023.06.21

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블로그 | SMB가 경기 침체를 걱정해야 할 상황일까?

결론부터 말하자면 ‘아니오’다. 투자와 직원을 줄여야 한다고 생각하는 기업은 잘못된 길을 걷고 있을 수 있다. 지난 몇 달 동안 경기 침체가 올 것이라는 전망이 종종 있었다. 필자는 경제학자는 아니지만 수십 년 동안 소규모 비즈니스를...

침체 위기 인플레이션 해고 구조조정

2023.06.21

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칼럼 | 클라우드 운영에 생성형 AI 도입 시 주의점 3가지

현재 AI의 힘을 의심하는 사람은 거의 없을 것이다. 하지만 기업이 클라우드 운영 과정에서 AI를 무턱대고 도입할 경우 애플리케이션 배포, 인프라 확장, 비용 관리 영역에서 문제를 경험할 수 있다. 필자는 인공지능 개발 경험이 있다. ...

생성형AI 클라우드 비용

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칼럼 | 애플은 왜 AI를 내세우지 않을까?

애플이 AI 기술 개발을 등한시했던 기업인 것은 아니다. 그러나 이 기업은 사용자 경험 측면의 ‘마법’에 초점을 맞추곤 한다. 기술 자체가 아니다. 이러한 태도가 시사하는 교훈이 있다. 생성형 AI가 늘 바람직한 도구가 아니라는 점에서 특히 그렇다.&...

애플 경영 사용자 경험 마법 LLM 생성형 AI 과장 광고 과대

2023.06.20

칼럼 | 애플은 왜 AI를 내세우지 않을까?

2023.06.20

블로그ㅣ스마트폰·태블릿·PC 대체할까, ‘HMD’의 장단점

필자는 시장에서 스마트폰, 태블릿, PC를 대체할 혁신적인 제품(최근 발표된 애플의 ‘비전 프로’ 같은)을 찾고 있다고 확신한다. 비전 프로가 그렇게 될 것이라고 확신하기는 섣부르지만, 적절한 방향으로 가고 있다고 생각한다. 아울러 애플이 움직이기 시...

애플 비전 프로 혼합현실 헤드셋 가상현실 증강현실 HMD

2023.06.20

블로그ㅣ스마트폰·태블릿·PC 대체할까, ‘HMD’의 장단점

2023.06.20

칼럼ㅣ‘조심스러운 낙관’ 2023년 하반기 네트워크 지출 전망

최종 사용자부터 공급업체, 제공업체까지 많은 기업에게 상반기는 그다지 좋지 않은 시기였다. 좋은 소식은 이제 그동안의 많은 경제적, 정치적 문제가 적어도 어느 정도는 해결됐다고 믿는 분위기라는 점이다. 기술 업계에는 여전히 불확실성이 남아...

네트워크 네트워크 투자 네트워크 지출 SD-WAN 화이트박스

2023.06.19

칼럼ㅣ‘조심스러운 낙관’ 2023년 하반기 네트워크 지출 전망

2023.06.19

트렐릭스 기고 | 단순 대응에서 사전 예방으로··· 지금이 XDR 도입 적기

2023년 1월 5일 트위터 사용자 2억 3,500만 명의 이용기록과 이메일 주소가 유출되어 다크웹 해커 포럼에 무료로 풀렸다. 총 59GB 용량의 유출 데이터는 6개의 텍스트 파일로 구성된 RAR 번들로 배포됐다. 이 대형 소셜 미디어 기업...

트렐릭스 XDR 임현호 확장 탐지 EDR

2023.06.16

트렐릭스 기고 | 단순 대응에서 사전 예방으로··· 지금이 XDR 도입 적기

2023.06.16

칼럼 | IT 컨설팅으로 돈을 낭비하는 확실한 방법

컨설팅을 정치적 명분을 쌓기 위한 도구로 바라보고 있는가? 컨설팅 작업 대다수에 정치가 관련된 것은 현실이지만, 정치가 핵심이 되어서는 안 된다. 조직 내부에 문제가 있을 때 이를 파악하고 해결하기 위해 컨설턴트를 영입하는 것은 CIO로서 취할 수 ...

정치 컨설팅 컨설턴트 명분

2023.06.15

칼럼 | IT 컨설팅으로 돈을 낭비하는 확실한 방법

2023.06.15

블로그ㅣAI 탑재되는 윈도우, 기업의 ‘보안 정책’을 검토해야 할 때다

요즘 거의 모든 것에 ‘AI’가 들어가고 있다. 마이크로소프트 윈도우에도 AI가 통합될 예정이다. AI가 가져올 변화 그리고 위험에 적절하게 대응할 보안 정책이 있는지 확인해야 할 때다. 윈도우 보안 정책에 뭐가 있는가? 정책 설정을 매...

윈도우 생성형 AI 마이크로소프트 인공지능 AI 보안 정책 윈도우 11 IT 관리

2023.06.15

블로그ㅣAI 탑재되는 윈도우, 기업의 ‘보안 정책’을 검토해야 할 때다

2023.06.15

기고 | 관찰가능성을 재정의하다··· 그라파나 10주년을 축하하며

‘관찰가능성’을 오픈소스화하고 구성 가능하게 만들어낸 그라파나(Grafana)의 프로젝트가 어느덧 10년 차에 접어들었다. 이 오픈소스 프로젝트는 지금도 개발자의 삶을 점점 더 간결화하고 있다. 관찰가능성 분야는 이미 대규모 시장이다. 또 전문 플랫...

그라파나 관찰가능성 토켈 외데고르 그래파이트 데이터 시각화

2023.06.14

기고 | 관찰가능성을 재정의하다··· 그라파나 10주년을 축하하며

2023.06.14

EVP

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인터뷰 | “‘친환경+AI’ 앞세워 데이터센터 새바람 이끌 것”··· 엠피리온 디지털 최고전략책임자 최용석

B2B 영역이 으레 그러하겠지만 데이터센터 시장은 특히 신규 기업이 진출하기 쉽지 않은 분야다. 막대한 자본, 탄탄한 기술력이 필요한 것은 물론이고 센터 건물 자체가 완공되기까지 통상 2년 이상 걸리기 때문이다. 2021년 만들어진 신생 데이터센터 기업 엠피리온 디지털(구 엠피리온 DC)에 눈길이 가는 이유다. 이 싱가포르 기업은 한국을 아시아 시장의 주요 거점지로 삼고 있기도 하다. 엠피리온 디지털의 기술 전략은 최용석 최고 전략...

EVP

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일문일답 | “AI 기반 옵저버빌리티, IT 넘어 기업 전반에서 중요해질 것” 다이나트레이스 이효은 지사장

많은 기업이 클라우드 컴퓨팅 아키텍처로 이동하면서 성장, 민첩성, 혁신을 확실하게 경험했다. 하지만 클라우드 복잡성과 폭발적인 데이터 증가로 인해 클라우드 환경을 효과적으로 관리하지 못하는 문제도 함께 나타난 것이 사실이다. 클라우드 옵저버빌리티에 대해 관심이 증가한 배경이다. IT 환경 내에서 클라우드 복잡성을 억제하고 애플리케이션, 인프라 및 데이터에 대한 관리 효율성을 높이려면 시스템에서 생성되는 데이터를 기반으로 시스템의 현...

EVP

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인터뷰 | “위기에서 기회를 보다’ 아이브릭스 채종현 대표가 전하는 ‘비즈니스 AI’ 이야기

“이제 우리는 어떡하나 싶은 당혹감이 들었습니다. 1년 내에 저 정도 수준의 서비스를 만들어낼 방법이 솔직히 보이지 않았습니다. 지난 1년 여의 기간은 그에 대한 해법을 찾는 시기였습니다. 마침내 나름의 활로를 찾았다고 봅니다.“ 2022년 11월 등장한 챗GPT는 업계와 사용자로부터 순식간에 갈채를 이끌어냈다. 나선형 발전 중에서도 ‘비약’, ‘도약’에 해당하는 진전이라고 평하기에 부족함이 없었다. 그러나 인공지능 전문 기업 아이브릭스의 채...

EVP

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인터뷰 | 빠른 대용량 편집기 ‘엠에디터’를 아시나요? ··· 40년 경력의 개발자 에무라 유타카 대표

개인용 컴퓨터를 다루는 사람이라면 이른바 ‘취향’이 있기 마련이다. 수십 년 동안 컴퓨터로 만져온 이라면 더욱 그렇다. 간단하게는 워드 프로세서나 스프레드 시트와 같은 오피스 소프트웨어부터 이미지 편집, 메신저, 인터넷 브라우저, 일정 관리나 협업 도구에 이르기까지 개인적으로 선호하는 소프트웨어가 있고, 저마다의 설정 값이 존재한다. 사람에 따라서는 소프트웨어를 넘어 키보드나 마우스, 모니터의 배치와 설정 등에 정성을 쏟는 이들도 흔하다. 이...

EVP

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일문일답 | 브로드컴 앤디 날라판 CIO·CTO·CSO가 말하는 클라우드 성공 노하우

클라우드로 이동하는 기업들이 이전 여정 가운데에서 흔히 깨닫는 현실이 있다. 예상다 더 많은 금액을 지출하고 기대보다 성과가 적다는 현실이다. 속한 IT 조직이 클라우드 활용에 필요한 문화, 사고방식, 스킬이 부족하기 때문인 경우가 많다. 브로드컴의 앤디 날라판은 다양한 역할을 맡고 있다. CIO 역할을 포함하여 여러 소프트웨어 사업부에 걸쳐 회사의 외부 클라우드 플랫폼, 데브옵스, SaaS 운영까지도 관리한다. 그 과정에서 그는 클라우드 성...

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