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블로그ㅣDBaaS부터 라이선스 표준화까지··· 2021년 오픈소스 전망은?

오픈소스 코드에 기반을 둔 제품 및 서비스의 시장 가치는 2026년까지 668억 4,000만 달러에 달할 전망이다. 하지만 성공에는 대가가 따르기 마련이고 균열은 나타나기 시작했다. 이 과제를 어떻게 해결하느냐에 따라 2021년 그리고 그 이후의 오픈소스 미래가 결정될 것이다.    예측 #1 – 오픈소스와 클라우드를 중심으로 한 단편화가 가치 경쟁으로 이어질 것 첫 번째 예측은 오픈소스 솔루션을 제공하고 사용하는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 성장으로 인해, 오픈소스의 세계에서 두 개의 진영이 등장하고 있다는 상황을 인지하는 것부터 시작된다. 한 진영은 AWS나 다른 클라우드 제공업체의 행위를 오픈소스 소프트웨어 개발을 위협하는 것으로 본다. 다른 진영은 이 경쟁을 오픈소스의 자연스러운 발전으로 받아들인다.  오픈소스 연구 및 개발(R&D)은 강력하고 건강한 커뮤니티를 통해 이뤄진다. 그러나 널리 알려진 오픈소스 프로젝트는 주요 클라우드 제공업체들에게 인기가 있다. 이 프로젝트를 자사 고객을 위한 클라우드 기반 서비스로 리패키징할 수 있어서다. 이로 인해 클라우드 제공업체들은 상당한 수익을 거둔 반면에, 해당 프로젝트를 주도했던 오픈소스 회사의 수익은 감소하게 됐다.  두 진영은 오픈소스의 ‘정신’을 위한 싸움을 나타낸다. 필자는 이 싸움이 궁극적으로는 가치를 둘러싼 싸움이 되리라 본다. 고객에게 가장 좋은 것이 편리할 수도 있고 그렇지 않을 수 있다. 또는 오픈소스 회사가 원하는 만큼의 비즈니스를 제공하지 않을 수도 있다.  만약 오픈소스 회사라면, 일반적인 의미에서 ‘무료로 식사하는’, 즉 개발 비용을 부담하지 않고 소프트웨어를 쓰는 사용자와 조직이 있을 것이다. 장기적으로 봤을 때 기업들은 자신이 사용하고 있는 오픈소스 프로젝트가 잘 지원받길 원할 것이다. 이는 이를 지원하는 커뮤니티가 얼마나 건강한지, 컨트리뷰션이 어디서 오는지 살펴보는 것을 의미한다.  단일 컨트리뷰터나 기업에 지나치...

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2020.12.31

오픈소스 코드에 기반을 둔 제품 및 서비스의 시장 가치는 2026년까지 668억 4,000만 달러에 달할 전망이다. 하지만 성공에는 대가가 따르기 마련이고 균열은 나타나기 시작했다. 이 과제를 어떻게 해결하느냐에 따라 2021년 그리고 그 이후의 오픈소스 미래가 결정될 것이다.    예측 #1 – 오픈소스와 클라우드를 중심으로 한 단편화가 가치 경쟁으로 이어질 것 첫 번째 예측은 오픈소스 솔루션을 제공하고 사용하는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 성장으로 인해, 오픈소스의 세계에서 두 개의 진영이 등장하고 있다는 상황을 인지하는 것부터 시작된다. 한 진영은 AWS나 다른 클라우드 제공업체의 행위를 오픈소스 소프트웨어 개발을 위협하는 것으로 본다. 다른 진영은 이 경쟁을 오픈소스의 자연스러운 발전으로 받아들인다.  오픈소스 연구 및 개발(R&D)은 강력하고 건강한 커뮤니티를 통해 이뤄진다. 그러나 널리 알려진 오픈소스 프로젝트는 주요 클라우드 제공업체들에게 인기가 있다. 이 프로젝트를 자사 고객을 위한 클라우드 기반 서비스로 리패키징할 수 있어서다. 이로 인해 클라우드 제공업체들은 상당한 수익을 거둔 반면에, 해당 프로젝트를 주도했던 오픈소스 회사의 수익은 감소하게 됐다.  두 진영은 오픈소스의 ‘정신’을 위한 싸움을 나타낸다. 필자는 이 싸움이 궁극적으로는 가치를 둘러싼 싸움이 되리라 본다. 고객에게 가장 좋은 것이 편리할 수도 있고 그렇지 않을 수 있다. 또는 오픈소스 회사가 원하는 만큼의 비즈니스를 제공하지 않을 수도 있다.  만약 오픈소스 회사라면, 일반적인 의미에서 ‘무료로 식사하는’, 즉 개발 비용을 부담하지 않고 소프트웨어를 쓰는 사용자와 조직이 있을 것이다. 장기적으로 봤을 때 기업들은 자신이 사용하고 있는 오픈소스 프로젝트가 잘 지원받길 원할 것이다. 이는 이를 지원하는 커뮤니티가 얼마나 건강한지, 컨트리뷰션이 어디서 오는지 살펴보는 것을 의미한다.  단일 컨트리뷰터나 기업에 지나치...

2020.12.31

선택 아닌 필수··· ‘통합 데이터 생명주기 솔루션’이 필요한 이유 

데이터가 21세기의 원유(原油)라고 할지라도 이를 시추하는 방법을 모른다면 말짱 도루묵이다. ‘데이터 생명주기(Data Lifecycle)’에는 여러 단계가 있다. 이 때문에 시추부터 생산까지 전체 생명주기를 다룰 수 있는 방법이 필요하다.  디지털 트랜스포메이션을 경험한 거의 모든 기업이 수집된 방대한 양의 데이터를 최대한 활용하고자 고군분투한다. 실제로, 대부분의 기업에서 무려 85~95%의 데이터가 충분히 활용되지 않고 낭비되는 것으로 추정된다.  ‘데이터 생명주기’에는 여러 단계가 있다. ▲데이터 수집, ▲데이터 엔지니어링 및 데이터세트 생성, ▲추가적인 사용 및 애널리틱스를 위한 데이터 대량 저장, ▲데이터 탐색을 위한 데이터베이스 생성, ▲데이터 보안 및 규제를 준수하면서 고급 애널리틱스 또는 머신러닝을 통한 인사이트 도출이다.    많은 기업이 어려움을 겪는 부분은 비용은 합리적으로 그리고 구축 및 운영 시간은 최소한으로 유지하면서 이러한 시스템을 최적으로 통합하는 것이다. 또한 데이터로부터 실질적인 인사이트를 얻을 수 있도록 이를 유의미한 방식으로 제시하는 데 따르는 어려움도 있다.  따라서 데이터 수집부터 인사이트 도출을 위한 분석까지 데이터 생명주기를 전체적으로 관리하는 방법이 필요하다. 오픈소스의 이점은 물론이고 온프레미스, 하이브리드, 클라우드 네이티브 컴퓨팅을 활용할 수 있는 역량을 유지하면서 말이다.  이에 대한 해결책으로 한동안 데이터 웨어하우스가 스토리지 및 전송을 처리하는 데 사용됐지만 완전한 해답은 아니었다. 또 많은 기업이 순수 오픈소스(예: 아파치 하둡) 또는 상용 제품(예: 탈렌드, 인포메티카, 아마존 레드시프트, IBM, SAP, 오라클 등)을 통해 데이터 클라우드를 구축하기도 했지만 이 역시 전체 데이터 생명주기 문제를 해결하진 못했다. 오히려 통합하기 쉽지 않은 이질적인 추가 제품을 다수 사용해야 하는 결과를 낳기도 했다.  특히 비용 측면에서...

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2020.11.27

데이터가 21세기의 원유(原油)라고 할지라도 이를 시추하는 방법을 모른다면 말짱 도루묵이다. ‘데이터 생명주기(Data Lifecycle)’에는 여러 단계가 있다. 이 때문에 시추부터 생산까지 전체 생명주기를 다룰 수 있는 방법이 필요하다.  디지털 트랜스포메이션을 경험한 거의 모든 기업이 수집된 방대한 양의 데이터를 최대한 활용하고자 고군분투한다. 실제로, 대부분의 기업에서 무려 85~95%의 데이터가 충분히 활용되지 않고 낭비되는 것으로 추정된다.  ‘데이터 생명주기’에는 여러 단계가 있다. ▲데이터 수집, ▲데이터 엔지니어링 및 데이터세트 생성, ▲추가적인 사용 및 애널리틱스를 위한 데이터 대량 저장, ▲데이터 탐색을 위한 데이터베이스 생성, ▲데이터 보안 및 규제를 준수하면서 고급 애널리틱스 또는 머신러닝을 통한 인사이트 도출이다.    많은 기업이 어려움을 겪는 부분은 비용은 합리적으로 그리고 구축 및 운영 시간은 최소한으로 유지하면서 이러한 시스템을 최적으로 통합하는 것이다. 또한 데이터로부터 실질적인 인사이트를 얻을 수 있도록 이를 유의미한 방식으로 제시하는 데 따르는 어려움도 있다.  따라서 데이터 수집부터 인사이트 도출을 위한 분석까지 데이터 생명주기를 전체적으로 관리하는 방법이 필요하다. 오픈소스의 이점은 물론이고 온프레미스, 하이브리드, 클라우드 네이티브 컴퓨팅을 활용할 수 있는 역량을 유지하면서 말이다.  이에 대한 해결책으로 한동안 데이터 웨어하우스가 스토리지 및 전송을 처리하는 데 사용됐지만 완전한 해답은 아니었다. 또 많은 기업이 순수 오픈소스(예: 아파치 하둡) 또는 상용 제품(예: 탈렌드, 인포메티카, 아마존 레드시프트, IBM, SAP, 오라클 등)을 통해 데이터 클라우드를 구축하기도 했지만 이 역시 전체 데이터 생명주기 문제를 해결하진 못했다. 오히려 통합하기 쉽지 않은 이질적인 추가 제품을 다수 사용해야 하는 결과를 낳기도 했다.  특히 비용 측면에서...

2020.11.27

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