[아이티비즈] 가트너는 2016년 기업에 주요할 영향을 미칠 10대 전략 기술 동향을 발표했다. 가트너 애널리스트들은 지난 주 진행된 가트너 심포지움/ITxpo에서 이러한 조사 결과를 발표했다.
가트너는 전략 기술 동향에 대해 "조직에 상당한 영향을 미칠 수 있는 기술 트렌드"라고 정의하고 있다. 10대 전략 기술 동향에 포함된 기술들은 IT나 비즈니스에 혼란을 가져올 가능성이 높은지, 대대적인 금전 투자를 요하는지, 또는 늦은 채택이 위험을 초래할 수 있는 지 등을 고려해 선정됐다. 선정된 기술들은 기업의 장기적 계획이나 프로그램, 프로젝트에 영향을 미친다.
가트너 펠로우 겸 부사장인 데이비드 설리(David Cearley)는 "가트너의 10대 전략 기술 동향은 2020년까지 디지털 비즈니스 기회를 구체화하게 될 것"이라며, "첫 3가지 동향은 물리적 세계와 가상 세계의 결합, 디지털 메시(digital mesh)의 등장에 대한 것이다. 기업은 디지털 비즈니스에 중점을 두고 있지만 알고리즘 비즈니스가 새롭게 부상하고 있다. 알고리즘은 기업의 미래를 정의한다. 알고리즘 비즈니스에서는 사람들이 직접 개입하지 않는 배후에서 많은 일들이 이루어진다. 이는 스마트 머신에 의해 실행되며 다음 3가지 트렌드에서 이를 다루고 있다. 마지막 4가지 동향은 새로운 IT 현실과 아키텍처, 디지털과 알고리즘 비즈니스를 지원하는 데 필요한 플랫폼 동향 등에 대한 것"이라고 설명했다.
① 디바이스 메시(Device Mesh)
디바이스 메시는 지속적으로 증가하고 있는 단말 기기로 사람들이 애플리케이션과 정보에 접근하거나 다른 사람이나 소셜 커뮤니티, 정부, 기업과 소통할 때 사용된다. 디바이스 메시에는 모바일 디바이스, 웨어러블, 및 가전제품, 자동차 디바이스, 그리고 사물인터넷(IoT)용 센서와 같은 환경 디바이스 등이 포함된다.
설리는 "포스트 모바일 세계에서는 전통적인 모바일 디바이스 사용자보다 디바이스 메시를 사용하는 모바일 사용자에게로 관심이 옮겨가게 된다. 디바이스들이 다양한 네트워크를 통해 점차 백엔드 시스템으로 연결되고 있지만, 격리된 상태로 단독으로 작동하는 경우가 흔하다. 가트너는 디바이스 메시가 발전함에 따라 연결 모델이 증가하고 디바이스 간의 상호 작용이 강화될 것”이라고 전망했다.
② 앰비언트 사용자 경험(Ambient User Experience)
디바이스 메시는 새롭고 지속적인 앰비언트 사용자 경험을 위한 기반을 형성한다. 증강과 가상 현실을 제공하는 몰입형 환경(Immersive Environment)은 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, 이는 경험을 형성하는 하나의 요소에 불과하다. 앰비언트 사용자 경험은 디바이스 메시, 시간과 공간의 경계에서 지속성을 유지한다. 사용자가 한 장소에서 다른 장소로 이동하면 사용자 경험은 물리, 가상 및 전자 환경이 혼합되어 있으며 끊임 없이 변동하는 디바이스와 상호 작용 채널들 전반으로 원활하게 이어진다.
설리는 "모바일 앱의 설계는 여전히 기업들에게 전략적으로 주요한 핵심 부분으로 남아 있다. 하지만, 그 설계의 핵심 목표는 IoT 센서를 포함한 다양한 디바이스, 자동차와 같은 일반 사물과 공장 등을 활용하고 그 전반으로 이어지는 경험을 제공하는데 집중하고 있다. 2018년에 이르면서 이와 같은 진보적인 경험의 설계는 ISV(Independent Software Vendor)와 기업들의 주요 차별화 요인이 될 것"이라고 설명했다.
③ 3D 프린팅 소재
3D 프린팅의 발전으로 이미 첨단 니켈 합금, 탄소 섬유, 유리, 전도 잉크, 전자기기, 제약 및 생물학적 소재와 같은 다양한 재료를 3D 프린팅에 활용할 수 있게 됐다. 항공, 의료, 자동차, 에너지 및 군대와 같이 다양한 분야로 3D 프린터의 실용적인 용도가 확장되면서 이와 같은 기술적 혁신은 사용자 수요를 끌어 올리고 있다. 2019년에 이르러 3D로 인쇄할 수 있는 소재의 범위가 확대됨에 따라 기업용 3D 프린터의 선적 대수가 64.1%의 연평균 성장률을 기록할 전망이다. 이와 같은 발전은 3D 프린팅의 제조 라인과 공급망 프로세스에 활용에 재검토를 필요로 할 것이다.
설리는 "3D 프린팅 분야는 향후 20년 간 인쇄 가능한 소재의 확장, 해당 아이템이 인쇄될 수 있는 속도의 향상, 그리고 복합 파트의 인쇄 및 조립을 위한 새로운 모델의 등장 등이 예상된다"고 밝혔다.
④ 사물 정보(Information of Everything: IoE)
디지털 메시 내의 모든 사물은 정보를 생산, 사용, 전송한다. 이러한 정보는 텍스트, 오디오 및 비디오 정보뿐만 아니라 센서나 맥락 정보도 포함한다. 사물 정보는 다양한 모든 데이터 소스에서 보낸 데이터를 연결하는 전략과 기술들을 통해 이와 같이 쇄도하는 데이터를 처리한다. 정보는 항상 모든 곳에 있지만 격리된 상태거나, 완전하지 않거나, 이용할 수 없거나, 이해할 수 없는 경우가 많다. 그래프 데이터베이스와 같은 의미론 툴은 물론, 여타 새로운 데이터 분류 및 정보 분석 기법들의 발전은 혼란스러운 정보의 홍수에 의미를 부여하게 될 것이다.
⑤ 첨단 기계 학습(Advanced Machine Learning)
첨단 기계 학습에서 DNN(Deep Neural Net)은 기존 컴퓨팅 및 정보 관리의 한계를 넘어 세계를 스스로 인식하기 위해 자율적으로 학습할 수 있는 시스템을 생성한다. 데이터 소스의 폭발적인 증가와 정보의 복잡성으로 인해 수작업 분류와 분석은 불가능해지고 경제적이지도 않게 됐다. DNN은 이들 작업을 자동화하고 모든 것의 정보 트렌드와 관련된 주요 과제를 해결하는 것을 가능하게 만든다.
DNN(특히 복잡한 대형 데이터에 적용 가능한 기계 학습의 첨단 형태)는 지능형 기계들이 "지능적"으로 보이도록 만든다. DNN은 하드웨어 또는 소프트웨어 기반 기계가 스스로 가장 자세한 세부 사항에서 콘텐츠의 광범위한 추상 클래스에 이르기까지 자체 환경의 모든 요소들을 학습할 수 있도록 한다. 이 영역은 빠르게 발전하고 있으며 조직들은 경쟁 우위를 확보하는 데 이들 기술을 어떻게 적용할 것인지를 평가해야 한다.
⑥ 자율 에이전트와 사물
머신 러닝은 자율적인 방식으로 작동하는 로봇, 무인 자동차, VPA(Virtual Personal Assistants)와 지능형 어드바이저(smart advisor) 등을 비롯한 다양한 지능형 기계의 구현을 가능하게 한다. 로봇과 같은 물리적 지능형 기계의 발전이 많은 주목을 끌고 있지만, 소프트웨어 기반 지능형 기계는 보다 단기적이고 광범위한 영향을 미친다. 구글 나우(Google Now), 마이크로소프트의 코타나(Cortana), 애플의 시리(Siri)와 같은 VPA는 더욱 지능화되고 있으며 자율 에이전트의 원조로 평가된다. 자율 에이전트가 주 사용자 인터페이스 되는 앰비언트 사용자 경험으로 어시스턴스의 새로운 개념이 도입되고 있다. 진정한 지능형 에이전트는 스마트폰의 메뉴, 양식이나 버튼을 사용하는 것이 아니라, 사용자가 앱에 음성으로 명령하는 것이다.
설리는 "향후 5년 간 동적이고 맥락에 따른 실행과 인터페이스를 제공하는 지능형 에이전트를 통해 포스트앱 세계를 발전시키게 될 것이다. IT 리더들은 자율적인 사물과 에이전트를 이용하여 인간의 활동을 확대하고 오직 인간만 할 수 있는 작업에 집중할 수 있도록 하는 방법을 검토해야 한다. 하지만, 이들은 지능형 에이전트와 사물이 장기적인 현상이며 향후 20년 간 그 사용이 지속적으로 발전하고 확장될 것이라는 점을 인식해야 한다"고 밝혔다.
⑦ 능동형 보안 아키텍처(Adaptive Security Architecture)
디지털 비즈니스와 알고리즘 경제의 복합성이 새로운 "해커 산업"과 결합됨에 따라 기업에 대한 보안 위협 크게 증가하고 있다. 기업들이 고객과 파트너들을 위해 자체 시스템을 통합하며 클라우드 기반 서비스와 개방형 API의 사용을 확대하고 있기 때문에 경계선 방어와 규칙 기반 보안에 의존하는 것은 적합하지 않다.
IT 책임자들은 위협을 감지하고 대응하는 것은 물론이고, 공격을 방지하는 전통적인 차단과 기타 방안들에 중점을 두어야 한다. 애플리케이션 자가 보호(self-protection)는 물론, 사용자와 기업 활동 분석 기능은 능동형 보안 아키텍처를 완성하는데 도움이 될 것이다.
⑧ 첨단 시스템 아키텍처(Advanced System Architecture)
디지털 메시와 지능형 기계는 조직에서 실행 가능성을 확보할 수 있도록 하기 위해 엄격한 컴퓨팅 아키텍처 요건을 제시하고 있다 이와 같이 필요한 요건을 제공하는 것이 바로 매우 강력하고 효율적인 뉴로모픽(neuromorphic) 아키텍처이다. 뉴로모픽 아키텍처를 위한 기반 기술로서 FPGA(Field-Programmable Gate Array)를 통해 작동하며 테라플롭(teraflop) 이상의 속도와 높은 에너지 효율성으로 운영될 수 있는 등 이 아키텍처에 대한 상당한 개선이 이루어졌다.
설리는 "GPU와 FPGA를 기반으로 개발된 시스템은 마치 사람의 뇌와 같이 작동한다. 특히 지능형 기계가 사용하는 심층 학습과 기타 패턴 매칭 알고리즘에 적용하는데 적합하다. FPGA 기반 아키텍처는 알고리즘을 소형 폼 팩터에 배치할 수 있도록 하며 디바이스 메시에서 훨씬 적은 전력을 사용하기 때문에 첨단 기계 학습 기능들이 가정, 자동차, 손목 시계 및 심지어 인류 등과 같은 초소형 IoT 엔드포인트로 확산될 수 있다"고 설명했다.
⑨ 매시 앱 및 서비스 아키텍처(Mash app and service Architecture)
획일적인 선형 애플리케이션 디자인은 보다 느슨하게 연결된 통합 접근 방식, 다시 말해 앱과 서비스 아키텍처를 위한 길을 열고 있다. 소프트웨어 정의 애플리케이션 서비스를 통해 가능한 이 새로운 접근 방식은 웹 스케일 확장, 유연성과 민첩성을 지원한다. 마이크로서비스 아키텍처는 온 프레미스와 클라우드 환경에서 기민한 딜리버리와 확장 구축을 지원하는 분산 애플리케이션을 개발하기 위한 새로운 패턴이다.
컨테이너는 신속한 개발과 마이크로서비스 아키텍처의 실현을 위한 핵심 기술로 부상하고 있다. 모바일과 IoT 요소들을 앱과 서비스 아키텍처에 추가함으로써 백엔드 클라우드 확장성과 프론트 엔드 디바이스 메시 경험을 지원하는 포괄적인 모델을 생성한다. 애플리케이션 팀은 새로운 모던 아키텍처를 통해 유연하며 민첩한 동적인 사용자 경험을 제공하는 클라우드 애플리케이션을 개발해야 한다.
⑩ 사물인터넷 플랫폼
IoT 플랫폼은 매시 앱과 서비스 아키텍처를 보완한다. IoT 플랫폼의 표준과 관리, 보안, 통합 및 기타 기술들은 사물 인터넷의 요소들을 개발, 관리, 보호하기 위한 기본 기능들이다. IoT 플랫폼은 IT 부서가 IoT를 현실화하기 위해 아키텍처와 기술의 관점에서 보이지 않게 수행한 작업으로 이루어져 있다. IoT는 디지털 메시와 앰비언트 사용자 경험의 핵심이고 새롭게 부상하는 역동적인 IoT 플랫폼의 세계는 이를 가능하게 만든다.
설리는 "IoT를 도입할 계획을 가진 기업은 IoT 플랫폼 전략을 개발해야 하지만, 불완전한 경쟁 벤더 접근 방식으로 인해 2018년까지 IoT를 표준화하는데 어려움을 겪게 될 것"이라고 전망했다.
