전기전자/정보통신

[ Nikkei System_2016. 01. 특집 (p36~66) ]

신기술 주역 교대
2016~2020년에 석권하는 신기술

Part 1. 테크놀로지 재고
기술을 잘 알아야 목적달성을 위한 좋은 발상이 가능
 

IT 의 진화가 견인하는 것에 따라, Life Style도 업무 Process도 크게 변하여 가고 있다. 기술에 따라서는 ‘편리한 도구’에서 ‘전략적인 도구’로 인식을 새롭게 할 필요가 있다. 주요 영역의 기술 Trend를 잘 파악하여, 장래로 이어가는 효과적인 기술전략을 그려가자.
 

--산업혁명 정도의 사회변화가 일어남--
5년 단위로 보면 2016년은 2020년까지의 첫해가 된다. 2020년에는 동경올림픽이 개최되는 해인 동시에 2015년 10월에 개최되었던 ‘동경 Motor Show 2015’에서 복수의 회사가 전시한 자동운전의 실용화가 기대되는 해이기도 하다. 자동운전은 지금까지 운전자가 행하던 ‘인지’를 카메라와 센서가 대체하고 ‘판단’을 컴퓨터가 내린다. IT의 진화가 견인하는 것에 따라 모든 것이 현재와 크게 달라져 갈 것이다. 산업혁명에 필적하는 커다란 사회변화가 일어나려고 하고 있다. IT 엔지니어는 좋든 싫든 그 커다란 파도에 휩쓸려 갈 수 밖에 없다. 중요한 것은 디지털 비즈니스를 리드하는 엔지니어가 되어야 한다는 것이다. 그렇지 않으면 AI 기술에 의한 자동화의 진전으로 자신의 지위가 로봇으로 대체될 수도 있다. 이러한 번혁을 맞아 IT엔지니어는 지금 Technology의 의미를 재고해야만 한다.

지금까지 Technology는 업무담당자가 제시한 요건을 만족하는 시스템을 만들기 위한 ‘편리한 도구’에 지나지 않았으나, Cloud나 IoT (Internet of Things)를 시작으로 Big Data와 AI 등, 지금 주목을 받고 있는 기술은 그 범주에 담을 수가 없다. 예로서 Cloud는 방대한 Resource를 갖고, 지구 규모의 서비스를 제공하는 기밀기지와 같은 것이라고 할 수 있다. 거기서 계속하여 새로운 Technology가 생겨나고, 훌륭한 Application이라도 있으면 자사의 규모에 관계없이 지구규모의 효율 좋은 비즈니스가 가능하도록 되었다. 따라서 Cloud는 더 이상 단순한 도구가 아닌, 지구규모의 목적실현을 달성하는 ‘전략적 도구’라는 인식을 새롭게 할 필요가 있다.

--투자선의 시스템이 변화해 간다--
IoT도 Innovation과 비즈니스 강화에 따라 시장이 급속하게 확대되어 가고 있어, 2018년 까지는 반 수 이상의 대기업이 IoT를 비즈니스에 활용하는 것으로 예측되며, 2020년 까지는 대기업의 반 수 이상이 분석용으로 RDBM과 SQL Database를 병용할 것이다. 기계학습으로 시작된 AI기술의 진화에 따른 변화도 극심할 것이다. 이러한 기술발전의 의미를 참작하고 나서, 빠질 수 없는 것이 기업경영층의 자세의 변화다. 경영층은 이익율이나 매출증대를 위한 신규사업을 지지할 새로운 서비스의 개발에 투자하기를 원한다. 그 비용을 염출하기 위해, 지금까지 IT 투자의 주된 방향이었던 내부통제나 철벽 Security 등을 실현하는 Enterprise System 중시의 자세를 바꾸기 시작했다.

--기술전략을 머리 속에 그린다--   
이러한 격동의 시대이기 때문에 IT엔지니어는 주요영역의 기술 트렌드를 확실히 파악해둘 필요가 있고, 그것을 장래로 이어갈 효과적인 기술전략을 자신의 머리 속에 그려놓기를 바란다.

Part 2. 기술 트렌드 : Big Data /다양한 데이터를 고속처리가능
 

♦ Database : 분산처리로 확장성을 확보 [ RDBMS →→→ NoSQL, Cloud RDB ]
- RDBMS는 기본적으로 집중형으로, 대량의 데이터 처리에는 대응이 쉽지 않음
- Cloud나 분산형 DB, 분산처리기반 (Hadoop) 등의 대규모분산 시스템의 등장으로 변하고 있다. 대량 데이터를 수집·분석하여 유익한 정보로 유도하는 시스템의 저 코스트 실현이 가능. 시스템명도 ‘Big Data’로 바뀌었다.
- Big Data에의 대응요구가 높아지는 가운데, 분산처리로 확장성을 확보한 NoSQL Database가 출현, 개발의 진전에 따라 안정도가 높고, 활용노하우가 늘어남에 따라 기업시스템으로 보급되기 시작
- Cloud에 최적화 되어 실장된 RDB엔진 ‘Amazon Aurora’도 등장, 이용이 시작, RDBMS의 장점은 그대로, Cloud에 준비된 충실한 Resource를 살려 고속과 가용성을 실현하여, 패러다임 시프트를 일으킬 힘을 비축하고 있다.

♦ Data Warehouse : 가볍게 도입하여 시도해 본다 [ DWH전용기 →→→ Cloud DWH서비스 ]
- 현재까지, 경영층이나 담당자의 요청에 따라 정형화된 화면 참조
- 최근, 정형화 화면 준비 없이 데이터 활용자가 셀프서비스 BI툴로 자유자재로      
- DWH전용기 도입에 수백만~수천만엔으로 효과가 확실하지 않으면 도입어려움. Cloud DWH서비스는 가볍게 도입해서 효과를 확인해보기 용이.
- DWH전용기의 교체가 임박한 기업에게도 유력한 선택 조건으로 가능
- Cloud Service시장에서 존재감을 높이고 있는 Google, Microsoft, IBM, SAP 등도 Cloud DWH 서비스 제공을 시작, 전용vender인 Teradata도 우선은 AWS 상에서 서비스를 제공 예정

♦ Data 처리 : Hadoop와 Spark가 통합 [ Hadoop MapReduce →→→ Apache Spark ]
- Spark는 지금 주목되고 있는 분산처리를 위한 Framework, Hadoop의 MapReduce 가 Spark의 데이터 처리엔진으로 변경 중     
- Spark는 Hadoop의 약점을 보완해 설계되고, Streaming, Graph데이터, 기계 학습에 대한 분석 needs등이 커버 가능하여 고속으로 다용도의 엔진을 필요로 하는 비즈니스 User의 요건에 잘 맞아 급격하게 확대 중
- Spark에도 약간의 과제가 남아 있다. Security과제와 확장성, 관리, Streaming의 영역인데, Spark가 가진 가능성을 충분히 발휘하기에는 개선이 필요.
- 여러 개의 IT기업이 Spark에의 투자계획 중으로 개선의 성과가 나면, Spark는 앞으로 10년간 확고한 지위를 점할 것이다.

Part 3. 기술 트렌드 : Cloud / 다양한 레벨로 추상화가 진행

♦ Cloud 종류별 : API를 활용한 서비스 제공 [ laaS →→→ PaaS (Platform as a Service) ]
- IoT 시대의 도래가 임박한 시점에서, 신규 서비스를 신속히 개발 가능한 서비스화 플랫홈의 정비가 시급하다. 이 기반이 되는 Cloud의 기술동향을 장악하는 것은, 기업영역의  IT엔지니어에게 무엇보다 중요하다.
- Cloud 활용이라면 종래에는 거의 IaaS였다. 이러한 사례의 주요한 목표는 서버를 시간 과금으로 이용하여 비용절감효과를 보기 위해서 였지만, 과거의 아키텍처를 그대로 Cloud (IaaS)오 가져가는 단순이행으로는 Lifecycle 전체의 비용절감효과를 얻기 힘들다. 그 이유는 일시적으로 비용절감이 되어도, 신 서비스 제공 등에 의한 시스템가치를 높이기는 어렵기 때문이다.   
- 신규서비스를 신속하게 제공하기 위해서는 이미 Cloud상에서 제공되고 있는 Managed 서비스의 활용이 필수이다. 그 위에 기간계 시스템의 제 기능을 중개의 창구가 되는 API경유로 불러낼 수 있도록 하는 것이, 지속 가능한 고속개발을 유지하는 필수 어프로치이다.

♦ Server : Overhaed를 저감한다 [ 가상 Machine →→→ Cotainer ]
- 종래에는 Cloud든 자사운영이든 Server 가상화라면 Hyper Cyber를 이용한 가상 Machine을 말하고, 집약에 의한 비용절감, 필요한 Machine을 유연하게배치 및 폐기가능 등의 장점으로 많이 보급
- 최근 화제가 되는 것이 콘테이너 기술이다. Public Cloud 서비스도 지원이 시작 되는 등 사용환경이 급속히 정리되어 가고 있다.
- Docker의 등장과 함께 주목 받게 되었다.

♦ Storage : 확장성과 유연성이 높아짐 [ 통합 Storage →→→ Object Storage ]
- 어떠한 환경에서도 가동하는 시스템디자인이 중요하게 되었고, 시스템의 제 기능을 중개창구인 API경유로 불러내기 위한 유연성과 확장성 확보가 관건
- 이러한 새로운 형태의 시스템에 종래와는 다른 스토리지가 필요하다는 인식
- Amazon S3 (Simple Storage Service)와 같은 ‘Object Storage’이다

♦ Network : 신속성과 운영 용이성도 실현 [ 전용기기에의 개별설정 →→→ SDN (Software Define Network) ]
- 데이터 센터의 네트워크기술이 진화되어 40Gbp나 100Gbps에의 대역증가, 성능과 운영성을 높이기 위한 경로의 루프구성을 허용하는 기술의 활용움직임도 활발한 가운데, 새로운 IT 인프라의 열쇠를 푸는 기술의 한가지로, 신속성과 자동화를 실현하는 SDN이 있다.    
- 관리가 간단하여 개별의 기기설정이 불필요하고, 하드웨어에 의존하지 않고 자유로운 구성변경 및 Resource추가 가능한 네트워크를 S/W로 실현하는 개념 


Part. 4 기술 트렌드 : Mobile / 새로운 가치창조의 기반이 확립

♦ 단말 : 방대한 대수를 비즈니스에 활용 [ PC나 스마트폰 →→→ IoT에서 이용하는 Device ]
- 현재, 단말이라면 PC나 스마트폰. 2020년에는 IoT에 사용되는 500억 ~1,000억개의 device가 인터넷에 접속되어 단말의 주역이 될 것이다.
- 실제 네트가전으로 시작한 주택의 스마트화가 진행되고 있다. 미국의 GE와 같이 IoT로 제조업에서 서비스업(S/W)으로 중심이동을 하고 있다.
- Device가 단말의 주역이 되는 시대에는 PC나 스마트폰을 사용한 시스템과는 다른 무수의 단말로부터 데이터를 받고 그 것을 처리·가공하여 비즈니스에 연결하는 Architecture와 Security Model이 추구된다.

♦ Mobile Application : 표준사양의 Multi OS 대응 [ HTML4 + Flash →→→ HTML5 ]
- HTML4 사양의 권고로부터 15년 후인 2014년 12월에 HTML5 사양이 권고됨 
- Flash 등의 플러그인이 Web기술을 견인하여 왔지만, HRML4+Flash의 가능범위 제한으로 업무시스템이 주로 데스크탑 베이스로 개발되어 옴
- HTML5 의 변화로 크게 주목되는 것이 Multi Media관련의 요소와 함께, 기술면에서 크게 세 가지의 포인트가 있다.
   - 첫째, Web Brouser 베이스의 Web Application에의 시프트
   - 둘째, 프로그래밍 언어의 변화로 JavaScript에의 시프트, Multi OS에의 대응
   - 셋째, 화면처리 방법으로, 기존의 모바일과 동등하게 SPA (Single page Appl)가 주목을 받는다. 페이지를 바꾸는 방식이 아닌 한 페이지 위에서 변화하는 콘텐츠의 일부분만 갱신하는 방법 

Part. 5 기술 트렌드 : Application개발과 Security

♦ 실장 패러다임 : 상태관리는 처리계에 맡김 [ Object 지향 프로그래밍 →→→ 函數型 프로그래밍 ]
- Cloud의 보급과 Big Data에의 대응요구 증대에 따라, 병렬처리의 중요성이 커지고 있어, 함수형 프로그래밍이라면 병렬처리를 간단히 하며 분산처리의 자동화에도 유효.
- 함수형 프로그래밍의 습득에 어느 정도의 시간이 걸리고, 발상의 전환이 필요.

♦ 실장 형태 : 신속 CI/ CD의 요구에 대응 [ Monorithic (일체구조) 구축 →→→ Micro Service ]
- 대규모 시스템은 S/W 구성요소(Component)가 밀도 높게 결합한 일체형으로 구축되면, 구조가 복잡하게 된다. 일반 소비자용의 Web service와 같이 계속하여 새로운 기능을 추가하거나 짧은 사이클로 기능확장·변경을 반복하는 경우에는, 내부구조의 복잡성이 CI/ CD (계속적인 Integration/ Delivery)의 커다란 저해요인이 된다.   
- 이러한 문제의 해소를 겨냥한 Micro Service라고 불리는 설계방법이 주목되고 있다. 이것은 SOA (서비스 지향 아키텍처)를 진화시킨 것으로 Component화 된 서비스와 최소한의 관리기구로 된 Application의 구축 방법의 하나.

♦ 개발 방법 : 조직의 체질전환의 열쇠 [ Water Fall 형 →→→ Agile 형 ]
- 개발 중에 요구가 발생할 것을 전제로 짧은 사이클로 반복개발을 반복해서 개발을 진행하는 Agile형 개발이 제창 된지 벌써 15년. Agile형 개발에 적합한 개발 툴도 충실해 졌고, 일반 기업시스템에도 채용이 많아져 오고 있다.
- 종전의 Water Fall형태를 바꾸는 것이 아닌 새로운 선택방법으로 프로젝트 특성에 맞게 최적 방법을 찾는 것. 프로젝트 개시할 때 정도가 높은 계획입안이 곤란한 ‘불확실성이 높은 개발 프로젝트’에 채용

♦ Security : 한가지 기술만으로 대응 어려움 [ Anti Virus S/W →→→ 연계형 Solution ]
- Security공격은 점점 더 고도화되고 교묘해지고 있다. 공격에 대처하는 방법도 당연히 유효성을 높이는 방향으로 변화가 계속되고 있다.
- 종래의 대책은 Anti Virus S/W에 의한 스캔과 구제에서 현재는 Gateway에 설치한 샌드 Box와 End Point에서 활동하는 감시 Agent 연계 Solution처리

     --  끝  --