장비 제조사와 사용자는 IoT 및 센서 데이터 분석과 모델링에서 얻은 통찰력을 활용하여 수동적 운영에서 선제적 운영으로 전환하려 합니다. 장비 제조사들의 IoT 및 임베디드 스마트 센서 급속한 채택과 새로운 연결 옵션이 풍부한 운영 데이터에 쉽게 접근할 수 있게 해주고 있습니다. 점점 더 많은 장비 제조사와 사용자가 해당 데이터를 분석하고 모델링하여 얻은 통찰력을 활용해 수동적 운영에서 선제적 운영으로 전환하려 합니다. 최근 RTInsights는 PTC의 디지털 전환 솔루션 AI 및 분석 책임자 크리스 맥도날드(Chris MacDo

DevOps는 더 많은 애플리케이션과 새로운 기능을 더 짧은 시간에 제공해야 하는 임베디드 소프트웨어 시장 수요를 충족하는 최선의 방법으로 여겨집니다. 임베디드 기기 소프트웨어 개발에 완벽한 폭풍이 불어오고 있습니다. 5G 같은 새로운 연결 옵션으로 혁신적인 커넥티드 기기 애플리케이션이 가능해지면서 임베디드 기기가 확산되고 있으며, 새로운 분석 및 AI 기능을 활용하는 용도도 확대되고 있습니다. 동시에 진화하는 사이버 공격 대응 같은 기기 수명주기 요구사항으로 소프트웨어 변경을 신속하게 생성하고 배포해야 합니다. 이러한 상황은 개발

NASA와 같은 조직은 AI 및 AIOps 도입을 시작한 이들과 경험을 공유하고 있습니다. AIOps 구현에 관심 있는 조직은 이미 운영 및 DevOps 그룹에서 인공지능 활용을 시작한 선배들의 조언을 통해 혜택을 얻을 수 있습니다. 이러한 혁신가 중 하나인 NASA는 최근 재무, 조달 등 우주 기관의 비즈니스 애플리케이션, 특히 AIOps 환경에서 AI를 도입할 때 전체적인 접근 방식의 중요성을 강조했습니다. AI 운영 그룹 ATARC 발표에서 NASA 데이터 과학 그룹 리더들은 AIOps 이니셔티브에 필요한 세 가지 핵심 요소를

AIOps 관측 가능성은 IT가 다운타임을 줄이고, 애플리케이션 성능을 개선하며, 고객을 만족시키는 데 도움을 줍니다. 2016년 가트너가 AIOps(IT 운영을 위한 인공지능)라는 약어를 만들었지만, 그 수년 전부터 IT 전문가들은 이미 자율 컴퓨팅의 요소들에 대해 듣고 경험하고 있었습니다. 그런 자동화 기술은 메인프레임과 서버가 운영 전반에 내장된 센서가 성능에 대해 알리는 것에 대응하여 자동적이고 적응적인 결정과 조정을 내릴 수 있게 했습니다. AIOps 관측 가능성 소개 AIOps든 자율 컴퓨팅이든 목표는 항상 IT가 성능을

가속화된 디지털 트랜스포메이션과 클라우드 이동의 한 해 후, 사기 탐지 전략에 클라우드 기술을 채택하지 않을 핑계는 더 이상 없습니다. 지난해 발생한 무수한 사회적, 경제적 장애물은 모든 산업 전반에 개선 기회를 노출했습니다. 사기 방지와 위험 감소를 맡은 금융 서비스 종사자들은 경제 침체와 불확실성 시기에 증가하는 경향이 있는 사기를 해결하는 과제에 직면했습니다. 지난해는 금융 기관과 그들을 사기치려는 악당 양쪽 모두에서 디지털 트랜스포메이션과 기술 채택의 가속화를 보았습니다. 2021년에는 금융 기관이 안전하고 경쟁력을 유지하기

IoT 인프라는 엣지 컴퓨팅 환경을 구축하는 한 가지 가능한 방법입니다. 사물인터넷(IoT)과 엣지 컴퓨팅은 오늘날 가장 뜨거운 유행어 중 하나입니다. 그리고 반드시 함께 가야 하는 것은 아니지만, IoT를 엣지 컴퓨팅과 결합하는 것은 두 기술 범주에서 최대한의 가치를 얻기 위한 일반적인 전략입니다. IoT는 어떤 방식으로든 인터넷에 연결된 비전통적 장치의 네트워크입니다. 이 맥락에서 비전통적 장치는 기존 장치인 PC와 서버와 반대되는 센서, 의료 기기, 스마트 홈 시스템 같은 장치를 의미합니다. IoT의 역사는 수십 년 전으로 거

초기 진입자들이 엣지 컴퓨팅 혜택을 먼저 누리며 모두에게 이익이 될 로드맵과 교훈을 제공하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅을 활용하려는 골드러시가 진행 중이지만, 특정 산업과 기업 유형이 나머지보다 다소 일찍 결과를 보기 시작할 가능성이 높습니다. 클라우드와 기술 제조업체가 서비스하는 운송 및 제조 부문의 조직들이 엣지 구현의 리더가 될 것입니다. 이는 올해 초 엣지 컴퓨팅이 주요 산업 그룹 전반의 기업을 어떻게 재편하고 있는지 살펴본 악샤 바티아(Akash Bhatia)와 BCG 기여자 팀의 말입니다. 그들은 엣지 컴퓨팅이 클라우드 컴퓨

관측 가능성 전략은 엔터프라이즈 IT와 DevOps 팀에게 AIOps 활용에 풍부한 혜택을 제공합니다. 왜 관측 가능성을 IT 전략의 일부로 만들어야 할까요? 혜택에는 직원 생산성 유지와 비즈니스 지속 운영이 포함됩니다. 그 모든 것이 충분히 간단해 보이지만, 그 뒤에 있는 어떻게를 위해 클라우드의 약속이 막 떠오르던 10년 전으로 돌아가 생각해 볼 필요가 있습니다. 인프라를 클라우드로 오프로드하면 가동 시간이 개선되고 자본 및 운영 비용도 절감될 예정이었습니다. 한편, 클라우드 기반 애플리케이션으로 전환하면 개발 비용과 패치 필요

이산 장치 모델이 운영의 시스템 수준 뷰로 결합될 때 디지털 트윈 기술의 힘은 증폭됩니다. 산업용 IoT(IIoT)의 광범위한 채택이 디지털 트윈 기술에 대한 관심을 촉진하고 있습니다. IIoT는 연결된 지능형 장치와 분석을 조직이 시스템과 프로세스를 모니터링, 수집, 교환, 분석, 가치 있는 새로운 통찰력을 제공하는 방식으로 결합합니다. 이러한 통찰력은 더 똑똑하고 빠른 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 물리적 시스템이 디지털 표현과 쌍을 이룰 때, 도출된 통찰력은 스마트 제조부터 공급망 최적화, 제품 또는 서비

DataOps는 의료 기관이 현대 데이터 분석 관행을 활용하고 비용을 효과적으로 절감하며 수익을 증가시키는 건전한 비즈니스 관행을 추진하도록 도울 수 있습니다. 의료 기관은 데이터 관련 문제와 씨름하고 있습니다. 대량의 데이터를 처리하고 실시간 통찰력을 도출하지 못하는 것은 그들이 최고 수준의 효율성으로 운영되는 것을 방해합니다. 데이터가 내부 및 외부 시스템 양쪽에 상주함에 따라, 데이터를 추출, 통합, 표준화하는 것이 지속적인 과제입니다. 예산 제약과 인력 문제는 통합을 모니터링하고 관리하기 위한 리소스를 요구하므로 복잡성을 더

AI와 증강 분석의 발전으로 엔터프라이즈 팀이 데이터를 더 효과적으로 맥락화할 수 있게 되었습니다. 빅데이터가 유행어가 되기 훨씬 전부터 비즈니스 리더와 데이터 전문가를 좌절시켜 온 과제가 있습니다. 분석에서 맥락 부족입니다. 이 활용 사례가 친숙하게 들리는지 보십시오. 비즈니스 리더가 원래 지역 매출 하락 이유를 분석해달라고 요청했고, 데이터 분석가는 몇 달 동안 모델 구축, 데이터 수집, 비즈니스 측면을 위한 보고서 개발에 열심히 일했습니다. 문제 결과가 돌아왔을 때 결과는 실망스럽게도 단일 차원이었고, 그 매출 둔화의 진정한

연결성의 산업 혁명이 진행 중인 가운데, 사물인터넷 기술은 어디서나 진전과 변화를 주도하고 있습니다. 사물인터넷(IoT)은 수직 시장 전반에서 디지털 시대의 중요하고 영향력 있는 변화를 주도하고 있습니다. IoT 장치는 우리 집 곳곳에서 찾아볼 수 있습니다(음악 듣기, 조명 켜기, 심지어 요리까지). 하지만 산업 환경 전반에 배포되는 IoT 장치의 수도 동시에 증가하고 있습니다. IoT는 전 세계적으로 효율성을 창출하고 삶을 개선하는 데 필수적인 요소가 되었으며, 이로 인해 조직은 기술 발전에 적응하고 피벗하여 관련성, 경쟁력, 효

지식 그래프의 추론 능력을 활용하면 조직은 새로운 데이터 연결을 외삽하고 그들이 만드는 모든 새로운 연결을 설명할 수 있습니다. 디지털 트랜스포메이션은 대세이며, 대부분의 경우 디지털 트랜스포메이션의 목표는 데이터를 자산처럼 다루는 것입니다. 어떤 경우에는 데이터 수익화를 의미하고, 다른 경우에는 데이터를 더 효율적으로 활용하여 통찰력을 도출하고 더 나은 결정을 내리는 것이 목표입니다. 그러나 현실에서는 둘 다 달성하기 어렵습니다. 디지털 트랜스포메이션은 점점 더 하이브리드화되고 다양하며 변화하는 데이터로부터 빠른 통찰력을 요구하지

미래 지향적인 지능형 공장 조직은 새로운 기술을 수용하고 인력 개발에 깊은 관심을 기울입니다. 지능형 공장의 약속은 현실과 거리가 멉니다. 70% 이상의 기업이 여전히 파일럿 정체(pilot purgatory)에 갇혀 있는 반면, 선도 제조업체 일부만이 대규모로 첨단 제조를 배포하여 공장 내부나 가치 사슬 전반에서 새로운 가치와 고객 경험을 창출하고 있습니다. 이는 최근 출범한 글로벌 등대 네트워크(Global Lighthouse Network)와 함께 발간된 세계경제포럼(WEF) 보고서의 시사점 중 하나였습니다. 이 네트워크는 디

디지털 트랜스포메이션 시대에 엔터프라이즈 IT 시스템의 관측 가능성(Observability)은 필수적입니다. 조직이 디지털 트랜스포메이션을 수용함에 따라 비즈니스 프로세스 자동화와 관련된 압력이 IT 팀을 더 능동적이고 유연하게 만들었습니다. DevOps 실무자와 사이트 신뢰성 엔지니어(SRE)에게 이례적인 초점이 맞춰지는데, 이들은 중요한 앱을 만들고 계속 실행하는 전문가들이기 때문입니다. 디지털 트랜스포메이션된 비즈니스는 운영 시스템의 성능에 따라 생사가 갈리기 때문에 빠르고 정보에 입각한 대응이 필수적입니다. 현대 시스템의

사람 중심 인터넷이 헤아릴 수 없는 혁신과 사회적 변화를 창출했습니다. 인터넷의 다음 기계 중심 장에서도 그 이상을 기대하십시오. 오늘날의 인터넷은 인간을 위해 만들어졌습니다. 내일의 인터넷은 기계를 위해 만들어질 것입니다. 이 최종 사용자 변화는 네트워크가 구축되는 방식의 모든 것을 바꿀 것이며, 엣지, 즉 엣지 컴퓨팅으로의 막대한 투자와 혁신 이동을 촉발할 것입니다. 이동성의 급증하는 붐에 힘입어 엣지 컴퓨팅은 더 빠르고 민첩하며 단연코 더 분산된 데이터 처리 및 컴퓨팅 패러다임에 대한 증가하는 필요를 채워왔습니다. 그리고 무어

제조 공정에 디지털 전략을 채택하면 중소 제조업체가 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 대기업 제조업이 디지털 트랜스포메이션을 선도하고 있지만, 중소 규모 제조업체도 새로운 기술을 활용하여 지속 가능하고 성공적인 운영을 구축할 수 있습니다. 유비쿼터스 IoT와 로우코드 개발 방법론은 모든 규모의 제조업체가 현대화와 트랜스포메이션의 혜택을 누릴 수 있게 합니다. 그러나 제조 디지털화는 기술 자체와 무관한 몇 가지 근본적인 과제를 제시할 수 있습니다. NIST(미국 국립표준기술연구소) 등은 몇 가지 일반적인 디지털 트랜스포메이션 장애물과 잠

NIST(미국 국립표준기술연구소)가 상호운용성과 보안 표준에 초점을 맞춘 업데이트된 버전의 스마트 그리드 프레임워크를 발표했습니다. 절묘한 타이밍입니다. 지난주 텍사스 전력망을 강타한 한파로 인한 마비 직전, NIST가 업데이트된 스마트 그리드 프레임워크를 발표했습니다. 구체적으로 새 릴리스는 스마트 그리드 상호운용성 표준을 위한 프레임워크와 로드맵입니다. NIST 릴리스 보고서는 최근 몇 년간 상당한 그리드 현대화가 일어났지만, 기술과 관련 표준의 확산이 상호운용성을 겸손하게 개선하는 데 그쳤다고 지적했습니다. 참고: AI, 국가

산업용 IoT 성공을 달성하려면 현대 산업 애플리케이션에서 일반적으로 사용되는 많은 기술을 통합하는 데 도움이 되는 접근 방식이 필요합니다. 산업용 IoT, 또는 더 광범위하게 인더스트리 4.0의 약속은 기계와 하드웨어에 센서를 활용하여 공장이나 창고에서 전지전능한 인식을 만드는 스마트 팩토리를 만드는 것이었습니다. 희망과 믿음은 이 계측 기술이 AI가 활용하여 플랜트 초최적화를 주도할 수 있는 엄청난 데이터 세트를 생성할 수 있다는 것입니다. 멋지네요. 좋아 보입니다. 저도 참여하고 싶습니다. 우리 모두 그렇습니다. IoT가 Wa

앞으로 지능형 에지(Intelligent Edge)의 지연 없는 파워는 기업들이 디지털 트랜스포메이션의 약속과 그 이상을 실현하도록 도울 것입니다. 제가 처음 컴퓨팅을 접한 건 싱클레어(Sinclair) 컴퓨터였습니다. 대학 졸업 후 첫 업무는 DEC PDP II에서였습니다. 그게 제 나이를 보여주네요. 첫 PDP II 경험 9개월 후 DEC가 데스크톱인 DEC 레인보우(Rainbow)를 내놓았고, 저는 EDI가 글로벌 자금 이동 방식을 어떻게 바꿨는지 지켜봤습니다. 이제 페이팔(PayPal)이 휴대폰으로 거의 즉시 처리합니다.