델 테크놀로지스, 2023 IT 기술 전망 발표

델 테크놀로지스(Dell Technologies)가 트렌드 전망을 발표하며, 전 세계 기업 및 기관들이 예측할 수 없는 변화에 맞서 단기적인 장애물을 극복하고, 장기적인 기회를 실현시키는데 기술이 중요하다는 것을 체감한 2022년이었다고 진단했다.
 
1. 장기적인 관점에서의 클라우드 비용 전략

최근 여러 곳의 서로 다른 클라우드 공급업체를 사용하는 기업들이 IT 역량과 자원을 여러 클라우드에 어떻게 분배할 것인지 전략적인 고민 없이 사용한 결과, 계획했던 예산을 초과하는 일이 발생하고 있다.

델 테크놀로지스의 글로벌 CTO인 존 로즈(John Roese)는 기존 모델의 경제성을 검토하고, 여러 클라우드에 분산된 데이터와 워크로드의 관리 및 오케스트레이션을 어떻게 개선할 것인지, 이 과정에서 복잡성을 줄이고 숨겨진 비용을 제거할 수 있는 방법은 무엇인지 고민해야 할 시점이라고 강조했다.


2. 제로트러스트 구현을 위한 제어

사이버 위협을 관리하는 프레임워크와 신뢰성을 높이는 기술의 중요성이 높아진다. 미 정부가 제로트러스트 보안 원칙에 관련된 지침 및 행정명령을 발표한 바와 같이, 기업들 사이에서도 제로트러스트 프레임워크에 대한 수요가 증가하고 있다. 안전한 제로트러스트 시작을 위해서는 멀티 클라우드 환경을 정확하게 정의하고, 신뢰성을 보장하는 통제력을 확보해야 한다.

이를 통해 계정, 정책, 위협을 관리하는 데 있어서 전사적인 일관성을 유지할 수 있다. 멀티 클라우드에서의 보안에 가장 중요한 점은 지속성과 일관성이며, 사일로(silo. 부서나 조직 단위로 서로 다른 IT 인프라나 솔루션을 사용하는 현상)는 진정한 제로트러스트의 가장 큰 위험 요소이다.


3. 양자 기술 활용의 본격화

양자 기술이 본격적으로 현실화되며 이를 활용할 수 있는 스킬 확보 경쟁이 시작됐다. 관련 조직, 툴, 업무에 대해 이해하고 양자 시뮬레이션에 투자하여 데이터 과학 및 AI 부서에서 양자 기술에 대한 언어를 익히고 기능을 습득하는 것이 중요해질 전망이다.

특히 2023년에는 상용 도입이 가능한 양자 보안 암호화 알고리즘이 등장할 것으로 예측되는 만큼, 퍼블릭 네트워크로 유입되는 중요 데이터를 살펴보고, 이를 새로운 알고리즘으로 보호하는데 집중해야 한다.


4. 멀티클라우드 엣지 플랫폼을 위한 준비

공장에서 처리하는 실시간 데이터에서부터 로봇 제어 시스템을 구동하는 등 엣지 데이터가 멀티 클라우드 환경에서 빠르게 확산되고 있다. 2023년에는 장기적으로 어떤 엣지 아케틱처를 선택할지에 대Forecast한 결정이 필요하게 될 것이다.

첫 번째 옵션은 엣지를 클라우드의 연장선에서 관리하는 것이다. 예를 들어 구글 GCP와 안토스(Anthos), 애저(Azure)와 아크(Arc), AWS와 EKS 등 각각의 클라우드에 상응하는 엣지를 운영하는 모델로, 이 경우 하나 혹은 몇 개 정도의 클라우드만 사용한다면 효과적일 수 있다. 두 번째 옵션은 모든 클라우드를 공유하는 플랫폼으로서 엣지를 관리하는 것이다.


5. 하이브리드 업무 환경 수준을 향상시켜라

어디에서 무엇이든 할 수 있는(do-anything-from-anywhere) 하이브리드 환경이 확장될수록 물리적 작업 공간 보다 기술적인 요인이 직원들의 업무 경험을 좌우한다.

코로나 팬데믹 초기에는 “어디에서든”에 초점을 맞춰, 이동 가능한 기기를 사용하는데 집중해왔다면, 앞으로는 “무엇이든 할 수 있는”에 초점을 맞춰 적절한 툴과, 디바이스를 통해 협업 환경을 마련하고 하이브리드 기업 문화 구축에 집증하게 될 전망이다. 사용자들은 사람과 사람이 더 원활하게 연결되고, 각자 필요한 데이터, 애플리케이션, 서비스에 더 쉽게 접근할 수 있는 환경을 원하게 될 것이다.


6. 변곡점에 도달한 AI

2023년은 인공지능과 머신 러닝의 실제 사용이 가속화될 것으로 전망된다. 그동안 축적해 온 도구와 소프트웨어 시스템, 막대한 데이터 세트를 바탕으로 이제 실험 단계를 벗어나 실제 프로젝트 단계로의 진입이 이루어질 것이다.

AI를 위한 지능형 서버와 스토리지를 비롯해, 2023년에는 훨씬 더 광범위한 가속 프로세서가 시장에 출시되고 이를 통해 성능과 효율성의 향상이 이루어질 것이다. 또한 AI의 ‘학습(training)’과 ‘추론(inferencing)’ 활동이 분산될 수 있도록 클라우드 간 데이터 공유가 간소화되어야 한다.