[Review] Gartner Top Strategic Technology Trends for 2021

 

 

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Gartner Top Strategic Technology Trends for 2021

정리/분석글

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가트너(Gartner)사는 기술시장 전문 분석 전문기관입니다. 가트너 사는 매년 '10내 전략 기술 트렌드'를 발표합니다. 매 해 빠르게 변화하는 트렌드를 파악하는 것은 항상 중요하다고 생각하기 때문에 이미 2021년이 반이나 지났지만... 정리해보도록 합시다. 

 

 

1. 요약

 

우선 작년에 이어서 코로나19상황이 지속되고 있기 때문에, 작년에는 이러한 변화에 적응하기 위해 다양한 기술들을 구축하는 것 자체에 중점을 두었다면, 올해는 이제 기술을 안정화시키거나, 고도화시키는 것이 핵심적으로 나타났습니다.

크게 기술 자체적으로 새로운 기술이 나타나지는 않았기 때문에, 단순히 단위 기술 수준이 아닌, 두 개 이상의 분야를 융합하거나 그를 통해 실현할 수 있는 서비스 개념들을 정의하고 있습니다.

 

이번 Gartner Top Strategic Technology Trends for 2021에서는, 총 3가지의 파트로 나누어, 총 9개의 기술을 소개하였습니다. 각 기술은 다음과 같습니다.

 

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People Centricity

 

• Internet of Behaviors (행동 인터넷)
• Total experience strategy (총체적 경험)
• Privacy-enhancing computing(개인정보 강화 컴퓨팅)

 

Location independence

 

• Distributed cloud (분산 클라우드)
• Anywhere operations (어디서나 운영)
• Cybersecurity mesh (사이버보안 메시)

 

Resilient delivery

 

• Intelligent composable business
• AI engineering
• Hyperautomation

 

2. 선정 기술

 

- Internet of Behavior (IoB)

 

기존에는 IoT(Internet of Things)가 주목을 받았다면, 이제는 더욱 고도화된 IoB, 즉 Internet of Behavior가 소개되었습니다. IoT는 단순히 사물들을 네트워크에 연결을 하는 기술이였다면, IoB는 이제 자체적으로 정보를 수집하여, 이를 분석하고 그것을 기반으로 사용자(고객, 직원, 파트너)에게 영향을 주는 기술입니다. 기존의 IoT에서 상호작용을 할 수 있는 요소를 추가한 것이라고 볼 수 있죠.

 

이제 가트너 사에서는 "디지털 먼지(Digital Dust)"라는 것을 이용하는 기술이라고 설명하였습니다. 여기서 디지털 먼지란 커머셜 고객 데이터, 공공 시민 데이터, 소셜 미디어 데이터, 위치 데이터 등을 포함하고, 이런 광대한 식별 정보를 통하여 개인의 데이터를 식별하는데 쓰이는 것이죠. 예를 들자면 행동 이벤트를(behavior event) 통해 공장에서 종사하는 노동자의 건강 데이터를 수집하고 관리할 수 있겠죠. 뭐 이건 '스마트 워치처럼 지금도 할 수 있는 일이 아니냐'라고 말씀하신다면, 단순히 일정 수치 이상으로 올라갔을 때 행동을 취하는 것이 아닌, 미리 수집된 데이터나 사용자의 데이터를 통해 personalize된, 더 정교하고 더 근거있는 이벤트를 취할 수 있는 것이죠.

 

IoB와 IoT간의 가장 큰 차이점은, IoT는 연결하는 것과 데이터를 수집하는 것 자체에 집중했다면, IoB는 이제 데이터를 분석하고, 이 '행동'을 전달하는 과정이 매우 중요하고, 가장 큰 차이점이라고 생각합니다.

 

- Total Experience (총체적 경험)

 

두 번째는 Total Experience입니다. '초연결 사회'라는 단어는, 이미 몇 년 전부터 지겹에 언급되던 키워드 중 하나라고 생각합니다. 이번에 소개할 total experience 또한 이러한 사회를 주도하는 기술 중 하나라고 생각합니다. Total Experience란, 기존에 구분되어있었던 다중 경험, 고객 경험, 사용자 경험, 그리고 직원 경험 등을 통합해 비즈니스 결과를 혁신하는 것입니다. 

 

글로만 봤을 때는 와닿을 것 같지 않아 예시를 들어봅시다. 코로나의 상황으로 인해 A 기업이 예약 시스템을 자사 어플리케이션에 구축하였다고 가정합시다. 이 기업은 단순히 예약하는 것에 그치는게 아니라, 목적지의 반경 700m 안에 접근하게 된다면 체크인 과정을 안내하는 알림을 하나 전송합니다. 그렇게 고객이 체크인 과정을 완료한다면, 직원이 회사의 타블렛을 통해 어떤 물리적 접촉 없이 체크인을 안내하게 됩니다. 

 

이런 서비스를 개발한다는 것은 비단 코로나같은 특수한 상황에 맞출 수 있을 뿐만 아니라, 고객과 일하는 방식까지 더 많은 편의성과 다양한 경험을 제공해주는 기틀이 될 수 있다고 생각합니다.

 

 

- Privacy-Enhancing Computation (개인정보 강화 컴퓨팅)

 

앞서 설명드린 두 가지 기술만 봐도 알 수 있듯이, 예전보다 훨씬 더 많은, 그리고 더 민감한 정보들이 네트워크를 통해 교류되고, 분석되게 됩니다. 이러한 상황에서 보안을 등한시한다면, 이는 엄청난 사회적, 그리고 금전적 손실로 이어질 수 있다고 생각합니다. 따라서 이런 시스템이 아닌 사람 중심의 데이터 수집과, 분석 과정이 기밀성을 유지하면서도 다양한 시스템 및 외부 환경들과의 공유가 될 수 있도록 하는 것이 Privacy-Enhancing Computation이 되겠습니다.

 

Gartner사는 이를 수행하기 위해서 필요한 3가지 기술을 언급하였는데요, 그건 다음과 같습니다.

- Confidential Computing : 믿을 수 있는 환경에서 정보에 접근해야 한다

- Performance in a Decentralized manner : 직역하면 '탈중앙화된 실행방식'입니다. 이건 신뢰성의 문제와 직결되어있다고 보면 됩니다. '탈중앙화'의 궁극적인 목표는 어떤 신뢰할 기관을 만들어 관리하는 중앙화의 방식에서 벗어나 합의의 비용을 낮추는 것입니다. 즉 이런 탈중앙화를 통한다면 신뢰성을 확보할 수 있겠죠?

- Transforming : 처리 또는 분석을 수행하기 전에 데이터와 알고리즘을 변환하는 것이라는데, 따로 언급은 하지 않았지만 기밀성의 측면에서 바라보았을 때 암호화를 한다는 것 같습니다.

 

아무튼 이 세 가지를 지켰을 때, 개인정보가 유출되지 않고 통신할 수 있을 것이라고 기대하고 있습니다.

 

- Distributed Cloud (분산 클라우드)

 

일단 전반적으로 코로나 팬데믹으로 인해 재택근무가 일상화되면서 클라우드는 매우 중요한 요소가 되었습니다. 그만큼 수요도 늘어나면서 새로운 클라우드 형식인 Distributed Cloud가 소개되었습니다. Distributed Cloud란 물리적으로는 서버가 분리되어 있지만, 운영 및 거버넌스는 퍼블릭 클라우드 공급자가 제공하면서도, 클라우드 환경을 유지하면서 효율을 높이는 기술입니다.

 

기존의 클라우드 컴퓨팅과 가장 큰 차이점은 '분할'이라고 볼 수 있을 것 같습니다. 쉽게 이야기해서 멀티프로세싱을 클라우드 서비스에 접목했다고 보시면 됩니다. 똑같은 일이라도 분할하여 수행해 cocurrency를 높이는 것처럼, 클라우드 상에서도 개별 컴퓨터를 사용하는 것보다 빠른 속도로 작업을 수행하기 위해 네트워크를 통해 연결된 여러 컴퓨터간에 단일 작업을 분할합니다. 

 

이 분산 클라우드의 가장 큰 장점은, 당연히 효율도 있겠지만 민감한 정보들을 물리적으로 더 가까운 곳에 위치하게 할 수 있습니다. 이렇게 해서 법적으로 규정된 사항들 (지리적인 한계)을 만족시킬 수 있게 됩니다. 

 

- Anywhere Operations (어디서나 운영)

 

말그대로 어디서나 운영할 수 있는 서비스를 만드는 기술입니다. 지금은 어디서나 배달을 할 수 있다던가, 식당 예약을 한다는 등등 이미 어느정도 정착되어있는 기술이라고 볼 수 있을 것 같습니다. 그러나 이제 Anywhere Operation의 경우 단순히 고객의 입장에서만 공간의 제한을 없애는 것이 아니라, 직원들도 그러한 제한을 없애며 기술들을 어디서나 접속할 수 있도록 하는 기술임을 볼 수 있습니다. 

 

 

- Cybersecurity Mesh (사이버보안 메시)

 

몇 년 전부터 수많은 기술들이 연결되고 융합되면서 하나의 그물을 이룬다는 뜻에서, "Digital Mesh"라는 단어가 제시되었습니다. 이제 이 mesh라는 개념이, 기술에서 뿐만아니라 사이버보안에서도 논의가 되고 있다는 것으로 해석할 수 있습니다. 원문을 해석해서 가져오자면, "확장 가능하고 유연하며 안정적인 사이버 보안 제어에 대한 분산 아키텍처 접근 방식"이라고 하는데, 이렇게 이야기하면 아무것도 알 수 없습니다ㅎㅅㅎ. 근데 저 이야기가 결론적으로 하고 싶은 것은, 보안이 이런 Digital Mesh같은 구조를 가져야 한다는 것이죠. 

 

기존의 사이버보안은 단순히 하나의 요소에 대해서만 이루어지는 단일의 보안이였다면, 앞서 언급한 IoB, 그리고 Total Experience 등으로 미루어 보았을 때 그에 상응하는 보안체계가 만들어져야 한다는 것이죠. 그리고 구축을 할 때 단순히 연결되는 것 뿐만아니라 실제로 쓸만한(유연하고 안정적으로) 시스템이 되어야 한다는 것이겠죠.

 

이 사이버보안 메시가 구현이 된다면 정말 자신의 정체성이나 위치 등등 사람/사물의 특징만으로도 보안이 구현될 수 있겠죠. 가트너 사는 이런 메시 구현에 있어서 분산된 정책 및 조정을 중앙 집중화하여 모듈식 보안 접근 방식을 구축해야할 것이라고 시사했습니다. (최근 우리나라에서의 데이터3법 시행으로 인한 보안 거버넌스의 단일화도 이와 관련이 있어 보입니다.)

 

 

- Intelligent composable business (지능형 구현 가능한 서비스)

 

상황에 빠르게 적응하고 기존의 것을 재구성하는 기업을 위해서는 DX(Digital Transformation)를 가속화하고, 데이터와 분석을 통해서 더 지능화된 결정을 내려야 합니다. 따라서 더 다양한 application에서 데이터를 수집하고 분석하고 다시 application에 반영하는 기술적 구조가 따릅니다.

 

개인적으로는 이번 기술은 다른 것이랑 큰 차이가 있는지는 모르겠네용.. 뭔가 서비스의 측면에서 더 바라본 것 같습니다.

 

- AI Engineering (인공지능 공학)

 

인공지능 공학에 대한 기술을 활용하는 공학에 대해서도 언급했습니다. 가트너 사에 의하면, 현재 AI를 기반으로 prototype 프로젝트가 실제 생산/프로젝트로 연계되는 것은 53% 수준이라고 합니다. 원인은 AI가 인스톨되면 동작하고 성과를 창출하는 것이 아니라, 지속적으로 개선을 하고 운영을 해야한다고 합니다. 기업의 IT관리자가 이를 위해 활용할 수 있는 도구가 부족하기 때문이라고 합니다.

 

따라서 AI Engineering을 전반적으로 개선시킬 필요가 있습니다. 이 과정은 데브옵스(DevOps) 뿐만아니라 DataOps, 그리고 ModelOps까지 통합해서 제공하는 것을 AI Engineering의 목표라고 볼 수 있을거 같습니다.

 

- Hyperautomation (초자동화)

 

마지막은 Hyperautomation, 초자동화입니다. 단어만 봐도 알 수 있듯이, 기존의 자동화 수준을 넘어서, 조직에서 자동화할 수 있는 모든 것을 자동화해야한다는 뜻입니다. 결론적으로 초자동화가 추구하는 것은 정말 말 그대로 모든 것을  이를 위해서 앞서 언급되었던 AI, Machine Learning, RPA 등의 기술을 사용해 가능한 많은 영역에서의 프로세스를 자동화한다고 언급했습니다.

 

 

 

 

4. 마치며

 

총 9가지의 기술이 선정이 되었고, 보안을 하는 사람으로서의 보안이 계속해서 강조되고 있는 것을 볼 수 있습니다. 새로운 기술이 나오는 것이 아니여도 보안은 계속해서 발전해나가야 한다는 것을 느꼈습니다. 그리고 앞으로 계속 공부를 해야 한다는 것도 느꼈습니다....😥 화이티잉

 

 

 

 

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Gartner Top Strategic Technology Trends for 2021