하이브리드 클라우드 강화:성능 격차를 해소하기 위한 입증된 단계

하이브리드 클라우드는 기존 인프라의 안정성을 보장하면서 현대화하는 기업을 위한 전략입니다. 온프레미스 시스템과 클라우드 환경을 결합함으로써 조직은 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고 민첩성을 향상하며 워크로드를 최적화할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 중요한 데이터에 대한 원활한 액세스가 가능하고 사일로가 제거되며 전반적인 운영 효율성이 향상됩니다. 데이터 양이 계속 증가함에 따라 솔루션은 현재 요구 사항을 해결할 뿐만 아니라 미래 요구 사항을 지원할 수 있는 유연성도 제공해야 합니다. 조직의 절반 이상이 통합을 효과적으로 관리하고 새로운 기술을 활용하기 위해 클라우드 기능을 사용 가능한 리소스에 맞추는 데 우선순위를 두고 있습니다.

GenAI(제너레이티브 AI)와 자동화는 데이터가 클라우드에 도달하면 적용되는 도구로 간주되는 경우가 많지만 오늘날의 환경에서는 조직의 광범위한 하이브리드 클라우드 전략에 필수적입니다. 메인프레임 데이터를 활용하든, 클라우드로 마이그레이션하든, 클라우드 기반 애플리케이션을 최적화하든, AI와 자동화는 더 이상 선택 사항이 아니라 필수입니다. 이제 이러한 도구는 채택 장벽을 만드는 격차를 메워 조직이 통합 및 보안과 같은 문제를 극복하는 데 도움이 됩니다. 마이그레이션 간소화, 민첩성 강화, 비용 효율성 향상, 혁신 추진을 통해 클라우드 투자가 완전히 실현되도록 보장합니다.

하이브리드 접근 방식으로 IT 전략을 현대화하려는 조직의 경우 원활한 데이터 통합, 스마트 챗봇 기능, 코드 분석 및 미래 보장 애플리케이션을 통해 GenAI 및 자동화를 활용해야 합니다. 이러한 영역에 투자함으로써 IT 경영진은 일반적인 하이브리드 IT 문제를 해결하고 미래를 위한 준비를 할 수 있습니다.

참조: 하이브리드 클라우드의 힘은 실제로 무엇을 의미하나요?

AI 및 자동화를 통한 원활한 데이터 통합

IT 리더의 주요 과제는 메인프레임 데이터에 액세스하고 클라우드 소스와 통합하는 것이 어렵다는 점입니다. 이러한 장벽으로 인해 조직은 역사적으로 신속하게 데이터를 활용하고 진행 속도를 늦추며 새로운 기회를 활용하는 능력을 방해했습니다. 하이브리드 IT 환경을 최적화하려면 조직은 AI 기반 자동화 도구를 활용하여 온프레미스와 클라우드 시스템 간의 데이터 이동을 원활하게 관리해야 합니다. 이러한 도구는 데이터 통합을 자동화하여 수동 개입을 제거하고 중요한 워크로드가 핵심 시스템에 유지되도록 하는 동시에 확장 가능한 스토리지, 고급 분석 및 AI 기반 통찰력을 위해 데이터를 클라우드 환경으로 라우팅합니다.

이것이 실제로 작동하는 방식은 다음과 같습니다. AI 기반 데이터 조정 도구는 데이터를 분석하여 사람의 개입 없이 적절한 환경(온프레미스 또는 클라우드)으로 라우팅합니다. 예를 들어 민감하거나 빠른 데이터는 온프레미스에 유지되고 다른 데이터는 비용 효율적인 저장 및 향상된 처리 기능을 위해 클라우드로 전송됩니다. AI는 지속적으로 데이터 흐름을 모니터링하여 데이터가 최신 상태로 유지되고 플랫폼 전반에 걸쳐 액세스할 수 있도록 보장하여 더 빠른 통찰력과 더 나은 의사 결정을 가능하게 합니다. 또한 이러한 도구는 데이터 정리, 변환 및 강화를 자동화하여 분석 또는 기계 학습 모델을 위한 데이터 준비를 단순화합니다.

온프레미스와 클라우드 시스템 간의 데이터 이동을 자동화함으로써 조직은 수동 개입 없이 중요한 데이터에 대한 실시간 액세스를 보장할 수 있습니다. 핵심 시스템에서 고속 처리를 유지하든 확장 가능한 저장 및 분석을 위해 데이터를 클라우드로 라우팅하든 Rocket의 솔루션은 데이터 흐름을 최적화하고 데이터 품질을 개선하며 중단을 최소화하면서 지속적인 혁신을 지원합니다.

참조: 차세대 하이브리드 클라우드 채택 시대 탐색

하이브리드 환경으로 스마트 챗봇 기능 활성화

AI 기반 스마트 챗봇은 하이브리드 IT 환경이 기업 요구 사항을 충족하는 데 부족하지 않도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 많은 챗봇이 전체 문서를 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있지만 조직에서는 신뢰, 보안 및 적절한 액세스 제어에 대한 우려로 인해 민감한 데이터에 대한 배포를 주저하는 경우가 많습니다. 기본 키워드 검색이나 제목 및 태그와 같은 구조화된 데이터에만 의존하면 주요 통찰력을 활용하지 못해 기회를 놓치고 사용자를 실망시킬 수 있습니다.

하이브리드 IT 설정에서 엔터프라이즈 시스템과의 긴밀한 통합이 부족한 챗봇은 사용자 쿼리를 올바른 API(응용 프로그래밍 인터페이스) 호출로 정확하게 변환할 수 없습니다. API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 애플리케이션이 다른 시스템의 데이터에 액세스하고 검색하여 계약, 임상 기록 또는 정책과 같은 중요한 소스에서 정보를 가져올 수 있도록 하는 프로토콜 세트입니다. 이러한 연결성 부족으로 인해 답변이 불완전하거나 부정확해집니다. 하이브리드 솔루션이 완전히 효과적이도록 하려면 챗봇이 온프레미스 및 클라우드 환경 모두에서 다양한 데이터 유형에 원활하게 액세스하고 처리할 수 있어야 합니다.

강력한 하이브리드 IT 시스템을 유지하려면 기업은 구조화되지 않은 데이터를 탐색하고 기존 인프라와 원활하게 통합하며 보안 및 규정 준수 표준을 준수할 수 있는 챗봇에 우선순위를 두어야 합니다. 주문형 벡터화, 다중 대형 언어 모델(LLM) 및 사용자 친화적인 인터페이스와 같은 기술을 활용함으로써 기업은 AI 기반 챗봇이 정확하고 실행 가능한 통찰력을 제공하는 동시에 생산성을 향상하고 비용을 절감하며 거버넌스를 유지하도록 보장할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 하이브리드 IT 시스템의 격차를 피하고 AI의 잠재력을 완전히 실현하는 데 핵심입니다.

에이전트 AI와 내부 지능의 부상

에이전트 AI와 내부 데이터 인텔리전스로의 전환으로 정의되는 하이브리드 IT의 새로운 장이 떠오르고 있습니다. MCP(현대화 클라우드 플랫폼)를 사용하면 애플리케이션과 데이터가 AI와 직접 상호 운용되는 것이 훨씬 쉬워졌습니다. 이러한 개발은 기업 현대화의 가장 고질적인 장애물 중 하나인 비용이 많이 들고 복잡한 데이터 변환 노력의 필요성을 제거합니다. AI 모델에 맞게 데이터를 재구성하는 대신 AI는 이제 데이터가 있는 곳에서 만날 수 있습니다. 이러한 아키텍처 변화는 기존 형식, 모델 및 운영 프레임워크를 사용하여 이기종 시스템 전반에서 작동할 수 있는 새로운 종류의 지능형 에이전트를 위한 길을 열어줍니다.

이러한 발전은 여전히 메인프레임과 핵심 시스템 데이터에 의존하는 기업에 강력한 영향을 미칩니다. 수십 년 동안 이 데이터는 복잡한 추출이나 복제 워크플로 없이는 실시간으로 액세스하기가 어려웠습니다. 이제 조직은 기록 시스템에서 민감하거나 규제된 정보를 이동하지 않고도 데이터에 AI를 직접 활용하여 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그 결과 거버넌스, 보안 또는 제어를 희생하지 않고도 데이터 활용도를 높이는 현대화 전략이 탄생했습니다.

또한 Agentic AI를 사용하면 비즈니스 분석가가 단편화된 환경에서 더 쉽게 작업할 수 있습니다. 분석가는 이제 기술 팀에 의존하여 서로 다른 시스템에서 데이터를 가져오는 대신 지능형 인터페이스를 통해 메인프레임, 애플리케이션 원격 측정, 성능 로그 및 운영 지표의 정보에 액세스하고 작업할 수 있습니다. 이러한 AI 기반 인터페이스는 시스템 수준의 복잡성을 추상화하여 분석가가 각 데이터 소스에 대한 깊은 전문 지식 없이도 현대화 목표를 지원하는 고품질 통찰력을 생성할 수 있도록 해줍니다.

AI가 여러 시스템의 데이터를 처리함에 따라 에이전트 플랫폼은 소스에서 출력까지 전체 계보 가시성을 유지할 수 있습니다. 이러한 엔드투엔드 투명성을 통해 기업은 어떤 데이터가 사용되었는지뿐만 아니라 해당 데이터가 애플리케이션 전반에 걸쳐 어떻게 이동했는지, 어떤 변화가 발생했는지, 어떤 결정이 전달되었는지 이해할 수 있습니다. 규제가 심한 환경에서는 이러한 수준의 추적성이 감사 및 규정 준수에 필수적이며 지속적인 최적화를 위한 기반도 마련됩니다.

아마도 가장 중요한 것은 에이전트 인터페이스가 AI 채택에 대한 진입 장벽을 낮추는 것입니다. 맞춤형 파이프라인을 구축하거나 복잡한 데이터 인프라를 배포하는 대신 지능형 에이전트가 백그라운드에서 무거운 작업을 수행하는 동안 팀은 친숙한 애플리케이션 및 시스템과 상호 작용할 수 있습니다. 이는 하이브리드 데이터 환경에서 가치를 추출하는 데 일반적으로 필요한 시간, 비용, 기술을 줄여 하이브리드 IT를 구조적 필요성에서 전략적 이점으로 전환합니다.

AI 기반 코드 분석

모든 현대화 프로젝트는 다릅니다. 플랫폼 변경, 재호스팅, 리프트 앤 시프트 등 핵심 시스템 인프라를 업데이트하는 데는 다양한 옵션이 있으며 조직은 모든 ​​개별 애플리케이션에 대해 서로 다른 경로를 택할 수 있습니다. 마이그레이션과 현대화에도 위험이 따릅니다. 전환 중에 모든 종속성을 예측하고 가동 시간을 보장하는 것은 어렵습니다. 또한 시간이 지남에 따라 팀이 전환됨에 따라 현대화와 관련된 위험의 정도가 높아집니다. 현재 실패율이 높은 애플리케이션을 교체하거나 다시 작성하는 것은 훨씬 덜 매력적일 것입니다.

메인프레임 시스템을 활용하는 산업은 고유한 현대화 문제를 다루고 있습니다. 현재 코드베이스와 효과적인 클라우드 성능을 위해 필요한 위치 사이의 거리는 조직이 내부적으로 처리하기에는 너무 클 수 있습니다. 다행히 현대화 프로세스의 이 부분을 간소화하는 AI 기술이 현재 존재합니다.

최근 Forrester 설문조사에 따르면 응답자의 3분의 2가 AI가 IT 현대화 효율성을 높인다고 답했습니다. 또한 59%는 직원과 고객의 역량이 향상되었다고 답했습니다. 리더들이 IT 조직에 대대적인 변화를 가져오면서 속도, 비용, 성능의 균형을 맞추려고 노력하고 있기 때문에 이는 마이그레이션 및 현대화 측면에서 좋은 소식입니다.

오늘날 팀은 '레거시' 코드를 자동으로 분석하고 리팩터링할 수 있는 AI 기반 코드 분석 도구를 사용할 수 있습니다. 기업은 점점 부족해지는 온프레미스 엔지니어링 기술을 채용할 필요 없이 이러한 솔루션을 사용하여 위험을 증가시키지 않고 현대화 여정을 가속화할 수 있습니다. 리팩터링 외에도 AI는 마이그레이션된 아티팩트의 유효성을 검사하고 원래 시스템과 변환된 시스템 간의 동작과 결과를 비교하여 기능적 동등성을 보장하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 변환 프로세스의 효율성과 신뢰성을 극적으로 향상시키며, 이는 복잡한 기업 시스템으로 작업할 때 매우 중요합니다.

최고의 솔루션은 더 나아가 유연한 코드를 작성하여 메인프레임을 클라우드 서비스와 통합하고 시스템 간에 데이터를 자동으로 동기화할 수 있는 도구를 활성화합니다. 이 동기화 기능은 환경 전반에 걸쳐 일관성을 보장하고 데이터 정렬과 관련된 수동 오버헤드를 줄여 마이그레이션 프로세스를 단순화합니다.

결과적으로 개발자는 마이그레이션 실행보다는 혁신에 더 집중할 수 있어 IT 조직을 위한 더 많은 역량을 창출하고 현대화된 환경이 성능을 발휘하고 비즈니스 요구 사항에 부합하도록 보장할 수 있습니다.

하이브리드 IT 환경에서 AI 통합을 통한 미래 보장

IT 현대화는 지속적인 프로세스입니다. 특정 워크로드를 클라우드로 이동하는 것은 가치와 하이브리드 IT 성능을 극대화하기 위한 첫 번째 단계일 뿐입니다. 기술은 놀라운 속도로 변화하고 있으므로 기업이 온프레미스 인프라를 미래에 대비하는 것이 중요합니다. 하이브리드 IT 설정에서 온프레미스 애플리케이션과 워크로드는 클라우드에 있는 애플리케이션과 함께 확장하고 적응할 수 있어야 합니다. 클라우드 혁신이 가속화되고 경쟁이 치열해짐에 따라 이를 달성하는 것은 더욱 어려워질 것입니다.

AI를 사용하여 일회성 현대화를 지원하는 것 외에도 AI는 하이브리드 운영을 위해 메인프레임 및 온프레미스 기술을 최신 상태로 유지하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 핵심 시스템에서 실행되는 애플리케이션에 의존하는 회사에는 시간이 지남에 따라 코드를 자동으로 식별하고 지속적으로 업데이트할 수 있는 방법이 필요합니다. 앞으로 나아갈 리더의 모델은 대대적인 변화를 이루기 전에 10~20년을 더 기다리는 것이 아닙니다. 더 나은 전략은 온프레미스 환경을 클라우드 및 클라우드 기반 서비스와 동기화된 상태로 유지하는 것입니다. AI 기반의 미래 보장 도구는 기업의 위험과 전문 기술에 대한 의존도를 줄여줍니다.

하이브리드 클라우드를 수용하는 것은 더 이상 온프레미스와 클라우드 환경의 균형을 맞추는 것이 아니라 장기적인 비즈니스 성공을 촉진하는 효율성, 확장성 및 보안을 위한 기반을 마련하는 것입니다. GenAI, 자동화, 이제 에이전트 AI 기능을 하이브리드 IT 전략에 통합함으로써 조직은 주요 채택 장벽을 제거하고 데이터의 잠재력을 최대한 활용하며 인프라의 미래 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 이는 IT 운영을 최적화할 뿐만 아니라 광범위한 비즈니스 혁신을 촉진하여 기업이 급변하는 디지털 세계에서 경쟁력과 민첩성을 유지할 수 있도록 해줍니다.