2020년: 동향 및 예측

새해가 시작되었습니다. 이제 계획을 세울 시간입니다. 올해 우리를 기다리는 것은 무엇입니까? 어떤 새로운 제품과 변화를 준비해야 할까요? 우리는 IT 부문의 주요 동향과 예상되는 변화에 대한 예측을 정리했습니다. 그리고 연말에는 오늘의 기대와 성취된 사실을 기억하고 비교하는 것이 흥미로울 것입니다.

정보보안 사고 대응 프로세스 자동화

2020년에는 정보 보안 프로세스의 자동화가 더욱 발전할 것으로 예상됩니다. 우선, 정보보안 사고 대응 과정에 영향을 미치게 됩니다. 이는 보안 운영 센터(SOC)를 창설하려는 추세의 논리적 연속이 될 것입니다. 많은 조직에서는 이미 해당 센터의 기술적 핵심을 나타내는 이벤트 수집 및 연관 시스템(보안 정보 및 이벤트 관리 - SIEM)을 구현했습니다. 이제 이러한 시스템은 추가 기능을 획득하기 시작했습니다.

예를 들어 SOAR(보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응) 클래스 솔루션은 사고 대응을 자동화하는 데 사용됩니다. 정보 보안 시스템과의 엔드 투 엔드 통합을 통해 표준 작업이 XNUMX배 가속화됩니다. 예를 들어 서로 다른 정보 보안 시스템 간에 손상된 호스트 목록을 업로드/다운로드합니다.

물론 기술적 관점(모든 보안 도구에 이에 적합한 API가 있는 것은 아님)과 방법론적 관점(많은 작업에는 분석가의 신중한 고려가 필요함)에서 전체 대응 프로세스를 자동화하는 것은 불가능합니다. 자동화는 2019~2020년 정보 보안의 무조건적인 추세입니다.

컨테이너화 환경을 위한 보안 도구 개발 및 개발 보호

컨테이너화 환경을 보호하는 기술은 계속해서 인기를 얻을 것입니다. 이는 많은 조직에서 클라이언트 개발이 지속적으로 변화하고 컨테이너화 시스템 수준에서 작동할 수 있는 오버레이 보호를 사용해야 하는 마이크로서비스 아키텍처에서 수행된다는 사실 때문입니다. 점점 더 대중화되는 DevSecOps 접근 방식과 함께 개발 및 개발 도구에 대한 포괄적인 보호는 2020년의 주요 트렌드 중 하나입니다.

빅 데이터

지난 몇 년 동안 빅 데이터는 유행하는 주제였습니다. 전체 비즈니스는 이 방향을 바라보며 기술의 가능성을 탐구해 왔습니다. 결과적으로 프로젝트에서는 빅 데이터를 사용하여 데이터 레이크를 구현하기 시작했습니다. 그러나 이로 인한 실질적인 이점은 예상보다 낮은 것으로 나타났습니다. 호수에 들어오는 데이터는 품질이 낮거나, 위조되었거나, 호수가 생성된 작업과 일치하지 않습니다. 그리고 이제 마침내 이 문제가 일반 대중에게 분명해졌습니다.

2020년은 IT 도구와 조직적 조치의 도움으로 데이터의 순수성과 품질을 위해 싸우는 해가 될 것이라고 말할 수 있습니다. 동시에 빅데이터의 범위는 계속해서 발전할 것이며, 기술에 대한 태도는 더욱 실용적이 될 것입니다. 유행하기 때문이 아니라 특정 문제를 해결하기 위해 구현되고 개발될 것입니다.

소매업에서의 고객 상호작용

2019년 내내 소매업체가 다양한 채널을 통해 고객과 상호 작용하여 고객을 더 행복하게 만들고 더 부유하게 만드는 옴니채널을 활용했다면 이제 이 부문은 고객 경험(CX, 고객 경험) 관리를 위한 장기 전략을 구축하는 것을 목표로 합니다.

업계에서는 제공되는 제품/서비스와 고객의 실제 요구 사이의 격차를 찾는 데 다시 초점을 맞췄습니다. 기업은 이전에 소매업체에서 볼 수 없었던 서비스와 커뮤니케이션 채널을 개발할 준비가 되어 있으며, 이를 통해 고객 노력 지수(CES, Customer Effort Score)가 최적화되고, 장기적으로는 업계의 질적 변화와 매출 증가로 이어집니다. 고객 LTV.

Разработка

컨테이너화 기술과 마이크로서비스의 개발은 계속됩니다. 지난 몇 년 동안 이러한 기술을 사용하는 격리된 프로젝트만 있었다면 비록 꽤 주목할만한 프로젝트였지만 올해는 주류가 될 것입니다.

로드가 많은 비즈니스 크리티컬 시스템의 경우 보안, 안정성, 운영, 변경 유연성 및 업데이트 시장 출시 속도에 대한 요구 사항을 충족하기 위해 개발, 운영, 보안, 비즈니스 및 QA가 단일 팀에서 수행되어야 하는 경우가 점점 더 많아질 것입니다. 팀과 단일 DevSecOps 논리에서.

기계 학습

기계 학습의 대량 채택은 구현 프로세스에 수반되는 조직적 조치로 인해 가장 자주 방해를 받습니다. 여기서 주요 변경 사항이 발생합니다.

핵심 기술 과제는 변화하는 데이터에 빠르게 적응하는 것입니다. 과거 데이터가 오래되었거나 새로운 데이터 유형이 나타난 경우 모델을 사용하여 작업하는 방법은 무엇입니까? 새로운 센서가 장착된 새로운 기계가 공장에 도착했고, 소매점에서는 새로운 제품 카테고리를 추가했다고 가정해 보겠습니다. 따라서 AutoML 분야의 연구 작업과 합성 데이터 작업에 많은 노력을 기울일 것입니다.

스마트소싱

몇 년 동안 많은 대규모 조직은 팀 확장 및 스마트 소싱의 프레임워크 내에서만 계약업체를 참여시키면서 독립적으로 솔루션을 개발하는 방향으로 전환해 왔습니다. 이 접근 방식은 잘 알려진 장점 외에도 단점도 있습니다. 계약자는 T&M 논리에서 급여를 받는 전문가의 품질에 대해서만 책임을 지며 조직 측면에서는 팀의 관리 부분이 다른 작업으로 인해 주의가 산만해질 수 있습니다. 일부 역량이 부족합니다. 이는 프로젝트의 효율성을 감소시키고 결과에 대한 책임을 모호하게 만듭니다. 이제 문제가 가시화되었으므로 이 분야는 변화를 겪을 예정입니다. 점차적으로 계약업체 팀은 프로젝트의 최종 결과에 대한 책임의 일부를 공유하고 조직의 비즈니스 프로세스에 더 많이 참여하게 됩니다.

5G

전 세계가 XNUMX세대 네트워크의 글로벌 출시를 기다리고 있습니다. 최대 수십 Gbit/s의 빠른 속도와 최소한의 신호 전송 지연을 제공하며 IoT 및 기계 간 통신의 모든 측면에서 발전을 촉진할 것입니다.

인구가 백만 명이 넘는 러시아 도시에서는 2020년까지 새로운 셀룰러 통신 표준이 출시될 예정입니다. 통신매스컴부에 따르면 러시아의 최소 9개 도시가 대상 지역이 될 예정이다. 모스크바에는 이미 5개의 XNUMXG 시범 지원 구역이 개설되었습니다.

그런데 이 기술을 사용한 첫 번째 성공적인 사례는 MegaFon과 Huawei가 2018G 네트워크에서 원격 초음파 및 유전자 시퀀싱 기술을 시연했던 5년이었습니다. 그리고 2019년에는 최초의 5G e스포츠 토너먼트가 열렸습니다. 이는 지금까지 디지털 엔터테인먼트 분야에서 5G 및 클라우드 게임 기술을 실제로 사용하는 유일한 파일럿 프로젝트입니다. 이 이벤트는 Dota2 슈퍼 토너먼트 The International 2019 방송의 일부로 진행되었습니다.

Wi-Fi (은) 6

새로운 Wi-Fi 6 표준은 연결 밀도를 크게 높여 각 액세스 포인트가 더 많은 가입자를 지원할 수 있음을 의미합니다. 이는 일반적으로 대형 쇼핑 센터, 공항 및 도시에서 무선 액세스를 구성하는 데 특히 중요합니다. 그러나 러시아에서는 Wi-Fi 6 기반 솔루션이 주로 계획 기간이 긴 외국 공급업체에 의해 설계되기 때문에 Wi-Fi 6에 대한 수요가 해외보다 느리게 형성될 것입니다. 새로운 표준을 시행하는 데 장애물이 될 수 있는 점은 개인과 일부 사업 부문에 대한 명백한 이점이 부족하다는 점입니다. 하지만 스마트 시티와 IIoT 개념을 구현하려면 Wi-Fi 6가 반드시 필요합니다. 새로운 표준으로의 전환의 실질적인 결과는 모든 네트워크 장치가 Wi-Fi 6을 지원하는 경우에만 눈에 띄게 될 것입니다. 우리는 이 프로세스가 2020년에 개발될 것으로 예상합니다.

코드형 인프라

프로그래밍 가능 인프라라고도 불리는 코드형 인프라는 인프라 설정 프로세스가 소프트웨어 프로그래밍 프로세스와 유사한 모델입니다. 본질적으로 애플리케이션 작성과 해당 애플리케이션을 위한 환경 생성 간의 경계가 허물어지기 시작했습니다. 애플리케이션에는 자체 가상 머신을 생성하고 관리하는 스크립트가 포함될 수 있습니다. 이는 클라우드 컴퓨팅의 기초이자 DevOps의 필수적인 부분입니다.

코드형 인프라를 사용하면 소프트웨어 수준에서 가상 머신을 관리할 수 있습니다. 이렇게 하면 개별 하드웨어 구성 요소를 수동으로 구성하고 업데이트할 필요가 없습니다.

인프라는 매우 탄력적입니다. 즉, 재현 및 확장이 가능해집니다. 동일한 코드 세트를 사용하는 단일 운영자는 하나 또는 천 개의 시스템을 배포하고 관리할 수 있습니다. 이 접근 방식의 장점에는 속도, 비용 효율성 및 위험 감소가 포함됩니다.

모든 것을 스마트하게

엔지니어링 시스템과 장치에는 "마음"이 부여되어 외부에서 들어오는 데이터를 분석하기 시작합니다. 스마트 토스터, 스마트 CCTV, 기업용 스마트 안전모 등이 개선된 품목이다. 이 접근 방식은 장치의 제어 가능성과 효율성을 높이고 오프라인 세계의 기계와 사물이 서로 및 소유자와 온라인으로 통신할 수 있는 생태계를 생성할 수 있게 해줍니다.

출처 : habr.com