2023년 기술 예측: 인공 지능, 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅 및 네트워크 보안의 개발 동향

업계 전문가들은 이렇게 급변하는 개발 전망을 전혀 예상하지 못했다고 지적했습니다. 혁신의 속도가 비약적으로 발전함에 따라 IT의 주요 하위 부문은 점점 더 복잡해졌습니다.

•인공 지능: 지난 11월 ChatGPT의 놀라운 데뷔로 업계 관계자들은 인공 지능이 기하급수적으로 성장하고 있음을 알게 되었습니다. ) 그것은 얼마 전까지만 해도 공상과학 소설이었을 것입니다.

·클라우드 컴퓨팅: 이제 클라우드 컴퓨팅은 기술의 기반이 되었습니다. 이렇게 완벽하게 지속적으로 발전할 수 있는 기술은 지금까지 없었습니다. 대부분의 기업은 멀티 클라우드를 채택합니다. 결과적으로 고객은 클라우드 컴퓨팅의 엄청난 잠재력을 활용하고 관리상의 어려움과 비용 압박을 완화할 수 있습니다.

•엣지 컴퓨팅: 엣지 컴퓨팅의 적용은 2022년에 폭발적으로 증가할 것이며 많은 기업 임원들은 이것이 새로운 주요 초점이라고 믿습니다. 사물 인터넷의 몰입형 컴퓨팅 환경은 상거래와 협업, 그리고 궁극적으로는 메타버스를 지원하는 풍부한 데이터 인프라를 구축하고 있습니다.

•데이터 분석: 데이터 분석은 의사 결정을 주도하는 엔진이며 예측 분석부터 데이터 시각화, 실시간 데이터 마이닝에 이르기까지 빠르게 성장하는 일련의 하위 산업을 탄생시켰습니다. 데이터 분석은 더 이상 독립적인 분야가 아니라 점점 더 많은 애플리케이션에 핵심 요소로 내장되고 있습니다. 데이터가 어디에나 존재하게 되면서 통찰력을 얻기 위해 데이터 마이닝을 모색하는 기업이 점점 더 많아지고 있습니다.

기술 산업의 급격한 변화로 인해 기술 산업의 수익은 계속해서 빠르게 증가할 것입니다.

클라우드 컴퓨팅 시장을 예로 들면, 연평균 성장률은 14.4%입니다. 글로벌 클라우드 컴퓨팅 시장은 2022년 4,830억 달러에서 2030년 1조 5,000억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 인공지능과 비교하면 이 성장률은 빠르지 않다. 인공지능 시장은 2021년 1억4700만 달러에서 2030년 1조6000억 달러로 연평균 38% 성장할 것으로 예상된다.

2023년 및 그 이후의 기술 예측

새해가 오면 업계 전문가와 비즈니스 경영진은 일반적으로 2023년 및 그 이후의 기술 예측이 비즈니스 개발에 영향을 미칠 것이라고 예측합니다. 및 개발 동향.

Digital Transformation

(1) 주목해야 할 6가지 동향

BMC Software의 CEO인 Ayman Sayed는 기업이 원격 작업과 분산 IT 운영을 계속 발전시켜 기업 소유권을 지원한다고 말했습니다. 요구 사항에 맞는 제품 새로운 운영 모델이 중요할 것입니다. 2023년에 주목해야 할 6가지 주요 거시적 동향이 있습니다.

·일단, 일하는 방식이 달라졌습니다. 코로나19를 통해 우리가 배운 것이 있다면 우리가 일하는 장소와 방식이 끊임없이 변화하고 있다는 것입니다. 혁신적인 기술은 이러한 유연성을 달성하는 데 계속해서 핵심이 될 것입니다.

·경제 성장 전환. 글로벌 금융시장이 혼란에 빠졌다. 글로벌 경제 성장을 주도하는 국가들은 변화하고 있으며, 지정학적 문제로 인해 비즈니스 수행 방식이 변화하고 있습니다. 시장 변화를 예측하고 성공할 수 있는 방법을 찾으려면 많은 데이터 분석과 통찰력이 필요하며, 이는 내년에도 계속해서 증가할 것입니다.

·조달, 제조, 유통, 재고, 라스트 마일 배송을 포함한 공급망이 변화하고 데이터와 통찰력이 중요해졌습니다. 많은 기업은 이제 고객과 직원의 기대를 충족하기 위해 공급망의 변화에 ​​적응해야 한다는 엄청난 압박을 받고 있습니다.

·사이버 보안. 사이버 보안은 더 이상 기업의 최고 보안 책임자만의 일이 아니라 모든 사람의 일입니다. 그러나 이는 마찰을 일으키거나 비즈니스 속도를 늦추지 않는 방식으로 수행되어야 합니다.

·데이터의 가치. Statista가 발표한 조사 보고서에 따르면 올해 말까지 전 세계 개인은 평균 97ZB의 데이터를 생성할 것으로 예상됩니다. 더 나은 비즈니스 결과를 달성하기 위해 이를 포착, 분석 및 적용할 수 있다면 엄청난 기회가 창출됩니다.

·사회적 책임을 지닌 기업은 모든 사람이 기후 변화, 다양성, 포용성에 공동으로 영향을 미치고 세상을 더 나은 곳으로 만들기 위해 올바른 결정을 내릴 수 있는 기회를 만들고 희망합니다.

(2) 메타버스 기술은 과대 광고에 불과할 것이며 디지털 전환 기술은 빠르게 발전할 것입니다.

Onymos 창립자이자 CEO인 Shiva Nathan은 메타버스 기술을 둘러싼 눈부신 제품이 있을 수 있지만 2023년에는 메타버스에는 없을 것이라고 말했습니다. 대량 채택 또는 판도를 바꾸는 영향. 가까운 미래에 이러한 기술은 점점 더 많은 기업이 이 공간과 그 영향을 더 잘 이해할 때까지 과장된 광고로 남을 것입니다.

비용 절감에 초점을 맞춰 디지털 혁신을 가속화하는 기술은 2023년에 탄력을 받을 것입니다. 코로나19 팬데믹 기간 동안 시작된 디지털 혁신 추세는 기업이 시스템과 프로세스를 보다 효율적으로 만들기 위한 새로운 방법을 모색하면서 계속해서 가속화될 것입니다.

(3)IT 지속 가능성 및 비용 절감

1E의 최고 기술 책임자인 Ian van Reenen은 원격 근무가 2023년에도 지속적인 추세로 유지될 것이며 더 많은 직원이 재택근무를 선택함에 따라 사람들은 IT 지속 가능성에 대해 더 많이 알게 될 것이라고 말했습니다. 환경에 더 긍정적인 영향을 미칩니다.

사람들이 사용하는 노트북의 탄소 배출량 중 약 70%는 제조 과정에서 발생하므로 기업은 비용 효율성과 지속 가능성을 개선하고 노트북 및 기타 장치의 수명 주기를 연장하는 방법을 평가하기 위한 실질적인 조치를 취할 수 있습니다. 비즈니스 리더들이 묻는 주요 질문은 기업이 어떻게 IT 장비의 용도를 보다 효과적으로 변경하고 갱신할 수 있느냐는 것입니다.

인공 지능 및 데이터

(1) 로봇에서 지능형 자동화로의 대대적인 확장

Walmart Inc.의 글로벌 기술을 위한 미국 전방향 기술 담당 수석 부사장인 Srinivasan Venkatesan은 지난 몇 년 동안 다음과 같이 말했습니다. 수십 년 동안 자동화의 가치는 주로 로봇을 사용하여 인간의 행동을 복제하고 힘들고 반복적인 작업을 제거하는 데서 비롯되었습니다. 2023년에는 로봇에서 인공 지능과 분석을 사용하여 인간 상호 작용이 거의 또는 전혀 없이 데이터 기반 작업을 수행하는 지능형 자동화로 크게 확장될 것으로 예상됩니다. 이러한 구현을 통해 인간 노동에 대한 의존도가 기술로 전환되므로 작업자는 비즈니스의 다른 영역에 집중할 수 있습니다.

더 많은 기업이 이 새로운 구조를 채택함에 따라 일상 업무가 더 효율적이라는 것을 알게 될 것입니다. 키보드와 마우스 조작만으로 직원 작업 우선순위 지정부터 선반에 제품 재고, 고객 연락 자동화에 이르기까지 수백 가지 프로세스와 결정을 간소화할 수 있다고 상상해 보십시오. 워크플로를 최적화하고 비용을 절감할 수 있는 가능성과 기회는 무궁무진합니다.

(2) 기업은 목표를 달성할 수 있는 인공 지능 솔루션을 찾을 것입니다.

NVIDIA의 DGX 시스템 부사장인 Charlie Boyle은 2023년에는 병렬 처리를 지원하지 않는 비효율적인 x86 기존 컴퓨팅 아키텍처가 가속화된 컴퓨팅 솔루션인 이러한 솔루션은 언어 모델, 추천자 등을 구축하는 데 필요한 컴퓨팅 성능, 규모 및 효율성을 제공합니다.

경제적 역풍 속에서 기업은 IT 비용을 단순화하고 효율성을 향상시키면서 목표를 달성할 수 있는 AI 솔루션을 찾을 것입니다. 소프트웨어를 사용하여 인프라 간 워크플로우를 통합하는 새로운 플랫폼은 컴퓨팅 성능의 혁신을 제공하고, 총 소유 비용을 낮추며, 탄소 배출량을 줄이고, 더 낭비적이고 오래된 아키텍처를 대체하는 혁신적인 AI 프로젝트에서 상당한 투자 수익을 달성할 것입니다.

(3) 인공 지능은 보안, 위험 및 사기에 혁명을 일으킬 것입니다.

Intuit의 수석 부사장 겸 최고 데이터 책임자인 Ashok Srivastava는 인공 지능과 강력한 데이터 기능이 기업의 보안 모델과 기능을 재정의했다고 말했습니다. 보안 실무자와 업계 전체는 더 나은 도구와 시기적절한 정보로 무장할 것이며 보안 위험을 더 정확하게 격리할 수 있어야 합니다. 또한 비정상적인 행동과 나쁜 행동을 이해하기 위해 마케팅과 유사한 기술을 더 많이 사용할 것입니다.

(4) 개인화가 직원 경험을 형성할 것입니다.

벤처 캐피탈 회사인 General Catalyst의 총괄 관리자인 Quentin Clark은 개인화가 충성도를 구축하려는 기업과 소비자의 주요 목표 중 하나가 되었다고 말했습니다. 2023년에는 이러한 종류의 개인화가 직장(개인화된 혜택, 보상, 온보딩, 교육 프로그램)에서 더욱 보편화될 것입니다.

직원은 본질적으로 소비자이며 일상 생활에서 익숙한 맞춤형 서비스를 직장에서도 점점 더 기대하게 될 것입니다. 직원 채용이 여전히 어렵고 기업이 성장률 둔화에 대비하고 있는 상황에서 개인화는 기업이 더 적은 자원으로 더 많은 일을 하고 인재의 안정성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

(5) 보안 자동화의 사전 예방적 범위는 계속 확대되고 있습니다.

Torq의 공동 창립자이자 CTO인 Leonid Belkind는 보안 자동화 배포가 사이버 공격이 발생하기 전에 예방하는 데 도움이 되는 사전 예방적 접근 방식으로 전환할 것이라고 말했습니다. 과거 공격은 소급하여 워크플로와 프로세스를 구축합니다.

여기에는 초기 위협 인텔리전스 신호를 활용하고 워크플로에 이에 대한 방어 기능을 구축하는 보안 팀이 포함됩니다. 그 결과, 전체 보안 스택을 현재 가장 강력한 보호 접근 방식으로 통합하여 공격으로부터 방어할 수 있는 포괄적이고 새로운 기능 프레임워크가 탄생하게 될 것입니다.

(6) 인공지능과 머신러닝 시스템은 실시간으로 작동해야 합니다.

HiLabs의 데이터 과학 담당 수석 부사장인 Kuldeep Jiwani는 의료 인공지능이 곧 수동적 상태에서 능동적 상태로 바뀔 것이라고 말했습니다. 이를 위해서는 AI와 머신러닝 시스템이 실시간으로 작동해야 합니다. 이는 여러 가지 방법으로 달성할 수 있습니다.

·선제적 또는 예측적 AI를 구현하는 한 가지 방법은 MLOps 기반 폐쇄 루프 시스템을 갖추는 것입니다. MLOps에서는 기계 학습 모델 훈련이 백그라운드에서 발생하여 실제 AI에만 적용되는 모델을 생성합니다. 시간 데이터 . 예측 품질을 관찰하고, 예측 품질이 저하되면 데이터를 재교육하여 새 모델을 생성하고 새 버전을 스트리밍 예측 파이프라인에 다시 넣는 자동 폐쇄 루프를 트리거합니다.

·선제적 인공 지능을 달성하는 또 다른 방법은 동일한 모델이 실수로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 자동으로 수정되는 지속적인 학습 프레임워크를 구현하는 것입니다.

(7) 인공 지능 방법은 자기 감독 및 생성 인공 지능 알고리즘의 사용을 기반으로 합니다.

iRhythm의 데이터 과학 수석 이사인 Evangelos Hytopoulos는 오늘날 대부분의 인공 지능 모델이 지도 학습을 기반으로 한다고 말했습니다. 레이블과 측정값을 결합하여 알려지지 않은 데이터를 예측하는 알고리즘을 교육합니다. 그러나 레이블이 지정된 데이터 세트를 생성하려면 많은 작업이 필요하므로 데이터의 하위 집합에만 레이블을 지정할 수 있어 현재 모델의 학습 기능이 제한되는 경우가 많습니다.

향후에는 모델 훈련에 더 많은 양의 데이터를 쉽게 포함할 수 있도록 자기 지도 및 생성 AI 알고리즘을 기반으로 하는 AI 접근 방식을 볼 수 있을 것입니다.

지도 학습은 데이터를 더욱 풍부하게 표현하는 기본 측정의 중요한 특징을 학습할 수 있습니다. 생성 알고리즘의 장점은 합성 데이터를 생성한다는 것입니다. 즉, 레이블은 다양한 신호 도메인에서 나오고 중요한 기능은 관심 도메인에서 학습됩니다. 두 경우 모두 알고리즘의 효율성을 입증하고 예측에 편향이 없음을 입증하려면 적절한 검증이 필요합니다.

(8) 자동화, AIOps 및 경제 불황

BigPanda의 제품 마케팅 부사장인 Mohan Kompella는 새로운 왕관 전염병이 시작될 때 사람들이 보았던 것과 매우 유사하며 2023년의 경제 불황으로 인해 기업은 인력을 늘려 확장하는 것이 아니라 자동화, AIOps 등의 기술을 사용하여 확장하여 생존하는 방법을 알아보세요.

많은 회사에서 채용이 동결되고 고정된 예산으로 작업해야 하며 해고도 필요합니다. 기업에서는 기존 직원을 지원하고 IT, SRE 및 DevOps 팀을 위한 스트레스가 적은 작업 환경을 조성하여 직원의 피로를 방지할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 따라서 효과적이고 자동화된 솔루션이 필요합니다.

(9) 업계에서 인정받는 개방형 Lakehouse 등장

Ahana Company의 공동 창립자이자 CEO인 Steven Mih는 시장이 테이블 형식, 계산 엔진 및 인터페이스에 대한 개방형 옵션을 더욱 선택함에 따라 LAMP의 Lakehouse 버전이 출시될 것이라고 말했습니다. 스택이 나타납니다. Linux Foundation 및 Apache Software Foundation의 프로젝트가 구성 요소가 됩니다.

클라우드 컴퓨팅

(1) 멀티 클라우드 전략 재조정

Cisco의 최고 전략 책임자이자 애플리케이션 총괄 관리자인 Liz Centoni는 반세계화와 데이터 주권 문제가 가속화됨에 따라 내년에는 멀티 클라우드 아키텍처를 활용하는 기업의 분명한 변화. 89%의 기업이 다양한 이유(지정학, 기술, 공급업체 다양성)로 인해 멀티 클라우드 전략을 채택하고 있지만, 멀티 클라우드 환경을 연결, 보호 및 관찰하는 데 따른 복잡성이 추가되면서 이점을 얻을 수 있습니다.

소버린 클라우드, 로컬 영역 클라우드, 탄소 제로 클라우드 및 기타 새로운 클라우드 제품과 같은 새로운 멀티 클라우드 프레임워크로의 큰 변화를 보게 될 것입니다. 이는 더 많은 프라이빗 및 엣지 클라우드 애플리케이션과 서비스에 대한 경로를 만들어 새로운 멀티 클라우드 운영 모델을 선보일 것입니다.

(2) 규정 준수를 위한 클라우드 컴퓨팅

Cloudflare의 현장 최고 기술 책임자인 John Engates는 최근 통과된 글로벌 개인 정보 보호 및 데이터 규정을 준수하는 것이 기업 IT 팀에게 악몽이 되었다고 말했습니다. 2023년에는 클라우드 컴퓨팅 서비스가 마침내 이러한 팀의 규정 준수 부담을 완화하고 데이터를 합법적으로 저장하고 처리할 수 있는 위치를 자동으로 결정할 것입니다.

머지않아 대부분의 클라우드 컴퓨팅 서비스에 규정 준수 기능이 내장될 것이며, 클라우드 컴퓨팅 자체가 기업의 규정 준수 부담을 줄여야 한다고 믿습니다. 개발자는 자신의 데이터가 합법적으로 저장되거나 처리될 수 있는 방법과 위치를 정확히 알 필요가 없으며 규정 준수 부담은 주로 개발자가 구축하는 클라우드 서비스 및 도구에 의해 처리되어야 합니다.

네트워크 서비스는 모든 데이터 주권법을 준수하면서 트래픽을 효율적이고 안전하게 라우팅해야 합니다. 스토리지 서비스는 본질적으로 데이터 상주 규칙을 준수해야 하며 처리는 관련 데이터 현지화 표준을 준수해야 합니다.

(3) 가용성이 2023년 승리의 열쇠가 될 것입니다.

MariaDB의 제품 관리자인 Patrick Bossman은 최근 몇 년간 배운 한 가지 사실은 가동 중지 시간이 비즈니스에 심각한 영향을 미칠 수 있다는 것입니다. 2023년에는 유용성이 승자와 패자를 가르는 비결이 될 것입니다. 기업은 종속성을 피하고 확장할 수 있는 유연성을 갖추어야 합니다. 다양한 클라우드 컴퓨팅 환경을 통해 기업은 중단이 운영 지속 능력에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.

(4) 클라우드 컴퓨팅 현대화를 위한 공동 노력

Core BTS의 혁신 이사인 Andy Glassley는 지난 10년 동안 기업이 클라우드 컴퓨팅으로 전환하는 데 엄청난 성장이 있었다고 말했습니다. 온프레미스 인프라가 기업이 경쟁력을 유지하는 데 필요한 변화하는 기술에 완벽하게 적응할 수 있는 시대는 지났습니다. 이제 우리는 리호스팅, 리팩토링 등을 통해 애플리케이션을 더욱 현대화할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 혁명의 시대에 있습니다.

2023년에도 기업이 클라우드 플랫폼으로 운영을 마이그레이션하는 것을 계속 볼 수 있을 것이며, 클라우드 컴퓨팅 현대화를 위한 공동의 노력도 보게 될 것입니다. 기업은 기존 클라우드 투자로 더 많은 작업을 수행하고 클라우드 네이티브 애플리케이션, 하이브리드 애플리케이션 및 최신 데이터 기반을 통해 혁신할 것입니다.

(5) 클라우드 컴퓨팅 채택은 비용 최적화에 심각한 영향을 받습니다

Alluxio의 창립자이자 CEO인 Haoyuan Li는 2023년에 비용 최적화에 더 중점을 두는 것이 클라우드 컴퓨팅 채택에 영향을 미치고 있다고 말했습니다. 퍼블릭 클라우드가 많은 기업의 비즈니스 성장을 촉진했지만, 글로벌 경제 불확실성으로 인해 데이터 집약적인 워크로드를 보유한 대기업은 송신 비용 절감과 같은 비용 최적화에 더욱 중점을 두고 클라우드 전략을 재조정하게 될 것입니다.

클라우드나 온프레미스 또는 둘 모두에서 인프라의 투자 수익(ROI)과 총 소유 비용(TCO)에 중점을 둘 것입니다.

(6) 클라우드 마이그레이션 및 송환은 계속되어 새로운 수요를 가져올 것입니다.

SIOS Technologies의 고객 경험 부사장인 Cassius Rhue는 지난 몇 년간 세상을 변화시키는 사건으로 인해 많은 기업이 빠르게 변화하고 있다고 말했습니다. 클라우드 채택 여정을 안내하고 비즈니스를 온프레미스 데이터 센터에서 클라우드 플랫폼으로 이동합니다. 이러한 클라우드 마이그레이션은 계속될 것이며 동시에 많은 기업에서는 마이그레이션 자체가 모든 경우에 적용되는 단일 솔루션이나 애플리케이션 가용성 문제에 대한 만병통치약이 아니라는 점을 깨닫게 될 것입니다.

클라우드에서 상태 저장 애플리케이션의 고가용성에 대한 요구로 인해 기업은 클러스터링 소프트웨어를 사용하게 될 것입니다. 재배포된 시스템은 솔루션을 활용하여 고객 이탈을 최소화하고 다양한 애플리케이션 가용성 요구 사항을 충족합니다.

(7) 클라우드 컴퓨팅 비용 관리는 기업에 우위를 제공할 것입니다.

Virtana의 엔지니어링 부사장인 Amit Rathi는 2023년에는 비용 및 리소스 최적화가 핵심이 될 것이라고 말했습니다. 잠재적인 경제적 불확실성을 고려할 때 대부분의 기업은 클라우드 지출에 대한 자세한 가시성과 지출을 통제하고 리소스 활용도를 최적화할 수 있는 능력을 원합니다. 지난 몇 년 동안 디지털 혁신을 주도한 기업은 비즈니스 요구 사항에 따라 여러 클라우드 플랫폼을 채택했습니다.

결과적으로 대부분의 기업은 지출, 비즈니스 애플리케이션과의 관련성 및 잠재적인 비용 절감에 대해 거의 이해하지 못합니다. 기업이 클라우드 도입을 향해 성숙해지기 시작하고 지출을 줄여야 한다는 비즈니스 압력이 결합되면서 사전 예방적 접근 방식을 갖춘 기업은 불확실성을 처리하는 데 상당한 이점을 갖게 될 것입니다.

Edge Computing

(1) Private 5G는 그 어느 때보다 엣지에서 더 많은 데이터를 수집할 것입니다.

Hitachi Vantara의 글로벌 디지털 혁신 마케팅 및 전략 담당 수석 이사인 Bjorn Andersson은 제조업과 같은 산업에서는 센서 및 로봇 사용 환경에서 개인 5G 네트워크를 사용하면 장치 연결성, 기계 재구성 및 실시간 데이터 분석의 가능성이 실현되기 시작할 것입니다.

프라이빗 5G의 사용이 증가하면 2023년에는 산업용 IoT 지원 솔루션이 더 광범위하게 채택될 뿐만 아니라 새로운 연결된 장치가 그 어느 때보다 엣지에서 더 많은 데이터를 수집할 수 있게 될 것입니다.

(2) Edge 개발자는 개방형 표준과 프레임워크를 수용할 것입니다.

Azion CEO Rafael Umann은 이러한 플랫폼이 가격을 인상하거나 다른 주요 변경을 하기로 결정하면 쉬운 이식성을 제공하지 않는 플랫폼을 통해 애플리케이션을 개발하는 개발자는 의지할 곳이 거의 없을 것이라고 말했습니다. 예산을 신중하게 계획해야 하는 기업에는 공급업체 종속이 허용되지 않습니다.

따라서 2023년에는 엣지 웹 애플리케이션이 개방형 표준 및 프레임워크에 의존하도록 보장하는 데 중점을 둘 것으로 예상됩니다. 이러한 초점을 통해 Web Assembly, Jamstack 및 특정 공급자와 관련되지 않은 기타 기술에 대한 기업의 관심이 높아질 것입니다. 이러한 기술을 사용하여 애플리케이션을 구축하면 개발자는 필요에 따라 한 플랫폼에서 다른 플랫폼으로 이동하여 비용과 성능을 최적화할 수 있습니다.

(3) 초특수 기계 학습과 인공 지능이 엣지 애플리케이션을 촉진할 것입니다.

NS1의 공동 창립자이자 CEO인 Kris Beevers는 가까운 미래에 인공 지능과 기계 학습 모델이 고도로 개인화될 것이라고 말했습니다. 각 모델은 특정 요구 사항과 특성을 고려하여 특정 사람, 위치 또는 용도에 맞게 최적화됩니다.

이러한 모델을 생성하려면 중앙 데이터 레이크가 처리할 수 있는 것보다 훨씬 큰 대규모 데이터 세트를 처리하고 배포해야 합니다. 따라서 엣지 인프라는 이러한 모델의 생성과 저장을 더욱 지속 가능하게 만드는 핵심 방법이 될 것입니다.

(4) 기업은 2023년에 데이터를 공간화합니다.

Kinetica의 CEO이자 공동 창업자인 Nima Negahban은 시간과 공간을 이동하면서 경도와 위도를 방송할 수 있는 센서와 장치의 비용이 급격히 증가하고 있다고 말했습니다. 이에 상응하는 광범위한 사용. 2025년에는 연결된 IoT 장치의 40%가 위치를 공유할 수 있을 것으로 예상됩니다. 이는 2020년의 10%에서 증가한 것입니다.

공간적 사고는 혁신가가 기존 운영을 최적화하고 스마트 시티, 커넥티드 카, 투명한 공급망, 근접 마케팅, 새로운 에너지 관리 기술과 같은 분야에서 오랫동안 기다려온 디지털 혁신을 촉진하는 데 도움이 될 것입니다.

(5) 엣지 컴퓨팅은 붐을 일으킬 것입니다.

Spectro Cloud의 공동 창립자이자 CEO인 Tenry Fu는 Kubernetes가 이미 데이터 센터의 운영 체제로 인기를 얻고 있을 수 있지만 실제 가치는 엣지에 있을 수 있다고 말했습니다. 탄력적인 애플리케이션 워크로드는 거의 무제한의 디지털 비즈니스 프로세스와 고객 경험을 강화할 수 있습니다.

연구에 따르면 생산 업계의 Kubernetes 사용자 중 35%가 이미 엣지에서 Kubernetes를 실행하고 있으며 더 많은 사람이 1년 이내에 그렇게 할 계획입니다. 이러한 사용 사례는 과일 따기 드론부터 MRI 기계의 인공 지능에 이르기까지 매우 다양하며, 이들 중 다수는 이를 올바르게 사용하는 기업을 위해 수익과 경쟁 차별화를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

그러나 관리 효율성에서 보안에 이르기까지 과제도 마찬가지로 엄청납니다. 2023년은 과제가 해결되고 첨단 기술이 진정한 주류가 되는 전환점입니다.

Cybersecurity

(1) 기계 학습의 보안, 위협 및 취약성 강조

NetSPI 연구 담당 부사장인 Nick Landers는 기계 학습이 많은 기술, 특히 보안과 관련된 기술에 배포되었다고 말했습니다. 예로는 이메일 필터, SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리) 대시보드, EDR(엔드포인트 탐지 및 응답) 제품이 있습니다.

사람들이 머신러닝으로 보안 대화를 지연시킬 수 있다고 생각한다면 진지하게 고려해야 합니다. 점점 더 많은 수의 보안 연구자들이 모델 자체에 대한 공격(역전, 추출, 복제 등)뿐만 아니라 사이버 공격 및 사회 공학에서의 기계 학습 사용을 포함하는 적대적 기계 학습에 초점을 맞추고 있습니다. 내년에는 기계 학습 앙상블 시스템에 대해 점점 더 많은 취약점이 공개되는 것을 보게 될 것입니다.

(2) 제로 트러스트의 발전

SOTI의 제품 전략 담당 수석 부사장인 Shash Anand는 제로 트러스트가 자격 증명을 확인하지 않고 데이터에 액세스하거나 네트워크에 참여하려는 사람이나 사물을 신뢰하지 않는 사고방식이라고 말했습니다. . 어떤 경우에는 시간이 더 오래 걸리기 때문에 생산성이 저하될 수 있지만, 보안 목적을 위해서는 실제 신원을 증명하는 것이 중요합니다. 기업은 다단계 인증을 기반으로 SSO(Single Sign-On) 및 확인을 제공할 수 있는 올바른 도구를 갖추고 있어야 합니다.

인증된 사용자만 액세스할 수 있도록 보장하므로 제로 트러스트를 통해 모바일 보안이 향상될 것으로 기대할 수 있습니다.

(3) 사이버 보안 투명성이 장점이 될 것입니다.

GitHub의 부사장인 Jacob DePriest는 기업이 사이버 공격을 탐지하고 방어하는 방법을 개선하는 동시에 사이버 공격과 관련된 커뮤니케이션 방법도 개선해야 한다고 말했습니다. 우리는 2022년에 이미 많은 데이터 침해를 목격했으며 2023년에도 다르지 않을 것입니다.

비즈니스에 대한 신뢰를 강화하기 위한 수단으로 투명성을 더욱 수용하는 기업이 더 많아질 것입니다. 점점 더 많은 보안 리더들이 보안 팀이 강력하고 신뢰할 수 있는 비즈니스 파트너가 되는 환경을 구축하는 데 중점을 두게 될 것입니다. 내부 및 외부 이해관계자와의 신뢰를 구축하려면 보안 사고에 대해 공개적이고 투명한 커뮤니케이션을 우선시하는 것이 중요합니다.

내부 개인 정보 보호 및 데이터 보호에 대한 기준은 자연스럽게 높아지고, 보안 사고에 대한 외부 공유 기준은 낮아질 것입니다.

(4) 보안 문제는 IT 리더의 최우선 과제입니다.

Atera의 최고 제품 책임자인 Tal Dagan은 기업이 네트워크 보안에 더 많은 관심을 기울이고 있으며 장치를 공격에 덜 취약하게 만드는 솔루션을 찾고 있다고 말했습니다. 기업이 서비스 품질에 대한 요구 사항이 높아지고 사이버 공격이 증가하는 것을 점점 두려워함에 따라 더 많은 IT 부서에서 IT 모니터링 솔루션을 구현할 것으로 예상됩니다.

(5) 행동 기반 분석 탐지 필요

RevealSecurity의 CTO인 Adam Koblentz는 2022년에 발생한 많은 사건에서 2단계 인증만으로는 지능형 지속 위협(APT)을 예방하는 데 충분하지 않다는 사실을 알 수 있다고 말했습니다.

2023년에 기업은 사이버 위협을 더 빠르게 탐지하기 위한 조치를 취해야 합니다(이는 자동화를 통해서만 달성 가능). 기업에서는 너무 시끄럽거나 부정확한 탐지 도구를 사용하지 않을 것입니다. 왜냐하면 팀에 너무 많은 부담을 주기 때문입니다. 기업이 직면한 위협을 해결하려면 행동 기반 분석 탐지가 필요합니다.

위 내용은 2023년 기술 예측: 인공 지능, 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅 및 네트워크 보안의 개발 동향의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!