2020: 추세 및 예측

새해가 시작되었습니다. 계획을 세울 때가 왔습니다. 올해는 무슨 일이 우리를 기다리고 있을까요? 우리는 어떤 새로운 발전과 변화에 대비해야 할까? 우리는 IT 부문의 주요 추세와 예상되는 변화에 대한 예측을 정리했습니다. 그리고 연말에 오늘의 기대와 실현된 사실을 기억하고 비교하는 것도 흥미로울 것입니다.

정보 보안 사고 대응 프로세스 자동화

2020년에는 정보 보안 프로세스 자동화가 더욱 발전할 것으로 예상됩니다. 첫째, 정보보안 사고 대응 프로세스에 영향을 미칠 것입니다. 이는 보안 운영 센터(SOC)를 만드는 추세의 논리적인 연속이 될 것입니다. 많은 조직에서는 이미 이벤트를 수집하고 상관관계를 분석하는 시스템(보안 정보 및 이벤트 관리 - SIEM)을 구현했으며, 이는 해당 센터의 기술적 핵심이 됩니다. 이제 이러한 시스템에는 추가적인 기능이 추가되기 시작했습니다.

예를 들어, SOAR(보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응) 클래스 솔루션은 인시던트 대응을 자동화하는 데 사용됩니다. 정보 보안 시스템과의 종단 간 통합을 통해, 예를 들어 여러 정보 보안 시스템 간에 손상된 호스트 목록을 업로드/다운로드하는 등의 일반적인 작업이 수십 배나 빨라졌습니다.

물론 기술적 관점(모든 보안 도구가 이에 적합한 API를 갖고 있는 것은 아님)이나 방법론적 관점(많은 작업에는 분석가의 신중한 고려가 필요함)에서 전체 대응 프로세스를 자동화하는 것은 불가능합니다. 하지만 대응 자동화는 2019~2020년 정보 보안 분야에서 절대적인 추세입니다.

컨테이너화 환경 보호 수단의 개발 및 보호

컨테이너 환경을 보호하는 기술 또한 계속해서 인기를 얻을 것입니다. 많은 조직에서 끊임없이 변화하는 마이크로서비스 아키텍처에서 실행되는 클라이언트 개발을 진행하고 컨테이너화 시스템 수준에서 작동할 수 있는 계층화된 보안 제어를 사용해야 하기 때문입니다. 점점 더 인기를 얻고 있는 DevSecOps 접근 방식과 결합하여 개발 및 개발 도구의 포괄적인 보호는 2020년의 주요 트렌드 중 하나입니다.

빅데이터

빅데이터는 지난 몇 년 동안 뜨거운 이슈였고, 기업들은 이 방향으로 관심을 돌리고 이 기술의 가능성을 모색하고 있습니다. 이를 통해 빅데이터를 활용한 데이터 레이크 구축 프로젝트가 시작됐습니다. 그러나 실제적인 혜택은 예상보다 낮은 경우가 많았습니다. 호수에 유입되는 데이터는 품질이 좋지 않거나, 위조되었거나, 호수가 만들어진 목적에 부합하지 않습니다. 그리고 마침내 이 문제가 일반 대중에게도 분명해졌습니다.

2020년은 IT 도구와 조직적 대책의 도움을 받아 데이터의 순수성과 품질을 위해 노력하는 해가 될 것이라고 할 수 있습니다. 동시에 빅데이터의 응용 분야는 계속해서 발전할 것이고, 기술에 대한 태도는 더욱 실용적이 될 것입니다. 그것은 특정 문제를 해결하기 위해 구현되고 개발될 것이지, 유행이기 때문에 구현되고 개발될 것입니다.

소매업에서의 고객과의 상호작용

2019년 내내 소매업계는 다양한 채널을 통해 고객과 상호 작용해 고객을 더욱 행복하게 하고 기업을 더욱 부유하게 만드는 옴니채널을 활용해 왔지만, 이제 이 부문은 고객 경험(CX)을 관리하기 위한 장기 전략 수립에 주력하고 있습니다.

업계는 제공되는 제품/서비스와 고객의 실제 요구 사이의 차이를 찾는 데 주력하고 있습니다. 기업들은 이전에는 소매업에서 특징적이지 않았던 서비스와 커뮤니케이션 채널을 개발할 준비가 되었으며, 이를 통해 고객 노력 점수(CES) 지수가 최적화되고, 장기적으로는 업계의 질적 변화와 구매자 LTV(Lifetime Value)가 증가합니다.

Разработка

컨테이너화와 마이크로서비스 기술은 계속해서 발전하고 있습니다. 지난 몇 년 동안은 이 기술을 사용한 개별 프로젝트만 있었지만, 그 프로젝트마다 규모가 상당히 큰 프로젝트가 있었고, 올해는 이 기술을 사용하는 프로젝트가 주류가 될 것입니다.

업무에 매우 중요한 시스템의 경우 보안, 안정성, 운영, 변화에 대한 유연성, 출시 시간 단축에 대한 요구가 커지면서 개발자, 운영, 보안, 비즈니스 및 QA는 단일 팀으로, 단일 DevSecOps 논리에 따라 작업할 것을 요구받게 됩니다.

기계 학습

머신 러닝의 대량 도입은 구현 과정에 수반되는 조직적 조치로 인해 방해받는 경우가 가장 많습니다. 주요 변화는 바로 여기에서 일어날 것입니다.

기술적 측면에서 가장 중요한 과제는 변화하는 데이터에 빠르게 적응하는 것입니다. 과거 데이터가 오래되었거나 새로운 데이터 유형이 나타난 경우 모델을 어떻게 사용해야 합니까? 예를 들어, 새로운 센서가 장착된 새로운 기계가 공장에 도착했다거나, 소매업체가 새로운 제품 카테고리를 추가했다고 가정해 보겠습니다. 따라서 AutoML 분야 연구 작업과 합성 데이터 작업에 많은 노력이 투자될 것입니다.

스마트소싱

지난 몇 년 동안 많은 대규모 조직에서는 팀 확장과 스마트소싱의 틀 안에서만 계약자를 참여시켜 자체적으로 솔루션을 개발하는 방향으로 나아가고 있습니다. 잘 알려진 장점 외에도 이 접근 방식에는 단점도 있습니다. 계약자는 T&M 논리에 따라 지불되는 전문가의 품질에 대해서만 책임을 지는 반면, 조직 측에서는 관리 팀이 다른 업무에 주의가 산만해져 일부 역량이 부족할 수 있습니다. 이로 인해 프로젝트의 효율성이 떨어지고 결과에 대한 책임이 모호해집니다. 이제 문제가 눈에 띄게 되면서 이 지역은 변화에 직면해 있습니다. 점차적으로 계약자 팀은 프로젝트의 최종 결과에 대한 책임 중 일부를 최소한 공유하고 조직의 비즈니스 프로세스에 더 많이 참여하게 될 것입니다.

5G

전 세계가 5세대 네트워크의 글로벌 출시를 기다리고 있습니다. 이는 수십 Gbit/s에 달하는 높은 속도와 최소한의 신호 전송 지연을 제공하고, 모든 형태의 사물 인터넷(IoT)과 기계 간 통신 개발을 촉진할 것입니다.

인구가 백만 명이 넘는 러시아 도시에서는 2020년까지 새로운 셀룰러 통신 표준이 출시될 예정입니다. 통신부에 따르면 최소 9개의 러시아 도시가 포함될 예정입니다. 모스크바에서는 이미 5개의 XNUMXG 지원 시범 구역이 출범했습니다.

그런데 이 기술을 사용한 최초의 성공 사례는 2018년으로 거슬러 올라가는데, 당시 MegaFon과 Huawei가 5G 네트워크에서 원격 초음파 및 유전자 시퀀싱 기술을 시연했습니다. 2019년에는 최초의 5G e스포츠 토너먼트가 열렸습니다. 지금까지 이는 디지털 엔터테인먼트 분야에서 5G와 클라우드 게임 기술을 실제로 사용하는 유일한 시범 프로젝트입니다. 이 행사는 Dota2 슈퍼 토너먼트 The International 2019 방송의 일환으로 진행되었습니다.

Wi-Fi (은) 6

새로운 Wi-Fi 6 표준은 연결 밀도를 크게 높여 각 액세스 포인트가 더 많은 가입자를 지원할 수 있게 됐습니다. 이는 대형 쇼핑센터, 공항 및 일반 도시에서 무선 접속을 구성하는 데 특히 중요합니다. 그러나 러시아에서는 해외에 비해 Wi-Fi 6에 대한 수요가 느리게 형성될 것으로 보인다. Wi-Fi 6 기반 솔루션은 주로 먼 미래에 대한 계획이 있는 해외 공급업체가 설계하기 때문이다. 새로운 표준을 구현하는 데 있어 잠재적인 장애물은 개인과 일부 기업 부문에 확실한 이점이 부족하다는 점입니다. 그러나 Wi-Fi 6는 스마트 시티와 IIoT 개념을 구현하는 데 필수적입니다. 새로운 표준으로의 전환의 구체적인 결과는 모든 네트워크 장치가 Wi-Fi 6를 지원하는 경우에만 느낄 수 있습니다. 우리는 2020년에 이러한 프로세스가 개발될 것으로 예상합니다.

코드형 인프라

"코드형 인프라(Infrastructure as Code)", 또는 "프로그래밍 가능한 인프라(Programmable Infrastructure)"라고도 불리는 이 모델은 인프라 구축 과정을 소프트웨어 프로그래밍 과정에 비유합니다. 본질적으로, 이는 애플리케이션 작성과 해당 애플리케이션을 위한 환경 생성 사이의 경계를 허물기 시작했습니다. 애플리케이션은 자체적으로 인프라를 구축하는 스크립트를 포함할 수 있습니다. 가상 기기 그리고 그것들을 관리합니다. 이것이 클라우드 컴퓨팅의 기반이며 DevOps의 필수적인 부분입니다.

코드로서의 인프라를 사용하면 소프트웨어 수준에서 가상 머신을 관리할 수 있습니다. 이렇게 하면 개별 하드웨어 구성 요소에 대한 수동 구성 및 업데이트가 필요 없게 됩니다.

인프라는 매우 탄력적이어서 재현 가능하고 확장 가능합니다. 동일한 코드 세트를 사용하는 단 한 명의 운영자가 하나의 기계 또는 수천 대의 기계를 배포하고 관리할 수 있습니다. 이 접근 방식의 장점으로는 속도, 비용 효율성, 위험 감소 등이 있습니다.

모든 것이 스마트하다

엔지니어링 시스템과 가젯에는 "지능"이 부여되어 들어오는 데이터를 분석하기 시작합니다. 스마트 토스터, 스마트 비디오 감시, 사업장용 스마트 헬멧 등은 개선된 품목의 몇 가지 예일 뿐입니다. 이러한 접근 방식은 장치의 제어성과 효율성을 높이고, 오프라인 세계의 기계와 사물의 생태계를 구축하여 서로 그리고 소유자와 온라인으로 통신할 수 있게 합니다.

출처 : habr.com