[데이터넷] IoT 솔루션을 설계하고 구축하는 작업은 쉽지 않다. 수많은 IoT 기기가 있고, 이 기기들이 수집하는 데이터가 있고, 데이터 수신 및 처리를 위한 네트워크와 클라우드 플랫폼이 요구되기 때문이다. 이 모든 요소들을 구현하기 위한 작업들을 꼼꼼히 살펴보면 결코 간단한 작업이 아니다.IoT 프로젝트를 시작하기 전에는 중요한 질문들을 챙기고 그에 대한 해결책을 마련해야 한다. 어떤 연결 기술을 사용할지부터 네트워크, 확장성, 보안성, 전력 소모, 데이터 효율, 데이터 전송 인터페이스, 비용까지 확인해야 할 사항이 많다. 이에

[데이터넷] 지난 20년 동안 기업 환경에서 데이터 플랫폼은 변화하는 시대 요구사항에 맞게 진화해 왔지만, 오늘날 생성되는 데이터 양, 속도, 다양한 데이터 유형 및 분석 워크로드에 민첩하게 대응하지 못하는 한계에 봉착하게 됐다. 하지만 클라우드 환경에서 제공하는 무제한에 가까운 데이터 저장소와 유연하고 확장 가능한 컴퓨팅 리소스의 특성은 ‘모던 데이터 스택’이라는 개념으로 새로운 해결책을 제시할 수 있게 됐다. 데이터 경제(Data Economy)라는 용어는 2011년 데이비드 뉴먼(David Newman)이 작성한 가트

[데이터넷] 외국 선진 은행들은 이미 블록체인을 활용해 무역금융 시스템을 혁신해나가고 있지만, 국내 은행들은 여전히 걸음마 단계에 머물러 있다. 이러한 문제를 해소하기 위해 무역금융에 적용된 블록체인 기술 리뷰 논문을 살펴보고, 무역금융에 블록체인 적용 시 주의해야 할 점들을 살펴본다. 블록체인 기술은 더 이상 스타트업이나 핀테크 사기업의 전유물이 아니다. 이미 기성 금융기관들도 이 기술을 활용해 기존 서비스 프로세스를 혁신하고 있기 때문이다. 금융기관 중 가장 보수적이라 할 수 있는 은행조차도 블록체인 기술을 적극 도입하

[데이터넷] 개인이나 기업이 개인정보를 데이터센터 환경에서 처리할 수도 있지만, 다양한 최신 기술을 손쉽게 활용할 수 있는 아마존웹서비스(AWS)와 같은 클라우드 서비스를 이용한다면 보다 효율적으로 관리하고 필요에 따라 적절하게 활용할 수 있다. AWS는 고객이 보다 안전하게 개인정보를 클라우드 환경에서 처리할 수 있도록 다양한 보안 서비스를 제공하고 모범 사례를 공유하고 있다. ‘개인정보보호법’에서 이야기하는 개인정보란 살아있는 개인에 관한 정보를 일컫는다. 이는 우리가 쉽게 생각할 수 있는 성명이나 주민등록번호처럼 개인을 특정할

[데이터넷] 50여 년 전 여러 기술 중 하나로 출발했던 이더넷은 오늘날 주력 네트워킹 프로토콜로 자리매김하면서 진화를 거듭하고 있다. 특히 정보기술(IT)을 뛰어 넘어 운영기술(OT)과 자동차 네트워크로 적용이 확산되고 있는 상황으로, 미래에는 이더넷을 활용한 더욱 흥미로운 것들이 등장할 것으로 기대된다. 다양한 산업 분야에 적용되고 이더넷 기술의 진화와 표준화 동향을 살핀다.1970년대 중반 등장한 이더넷 네트워킹은 지속적으로 세력을 키워오며 오랫동안 데이터센터와 기업의 데스크톱PC 인프라 영역에 사용돼 왔다.그러나 50년의 세

[데이터넷] 주니퍼 네트웍스는 고객이 네트워크에 들이는 시간과 노력을 최소화할 수 있는 ‘경험 최우선 네트워킹(Experience-First-Networking)’ 구현에 나서고 있다. 특히 확장 가능한 IP 서비스 패브릭 인프라로 효율적인 네트워크 성장 제공, 클라우드 퍼스트 솔루션을 통해 멀티 클라우드 관리 및 오케스트레이션 간소화, 매니지드 엔터프라이즈 서비스로 비즈니스 서비스 성장 지원이라는 세 가지 전략적 솔루션 영역에 집중하고 있다. 네트워크에서 벗어나 고객 경험에 집중할 수 있는 방법을 살핀다. “네트워크에서 벗어나자.

[데이터넷] 대용량 데이터를 학습해 마치 인간처럼 종합적 추론이 가능한 ‘초거대 AI’ 개발 경쟁이 전 세계적으로 뜨겁다. 이들의 발전은 인류에게 편안한 세상과 놀라운 경험을 가져다줄 것으로 예상되지만, 많은 전력 소모에 따른 탄소 배출량 증가와 같은 문제점들도 있는 것이 사실이다. 초거대 AI 기술 발전 현황과 더불어 극복해야 할 과제는 어떤 것들이 있는지 살펴본다.현재 국내외 정보통신기술(ICT) 분야의 화두는 단연 ‘초거대 인공지능(Hyper-scale AI)’이다. ‘초거대 인공지능’은 데이터 분석과 학습을 넘어 인간의 뇌처

[데이터넷] 디지털 전환의 모범 사례로 꼽히는 기업들의 IT 전략을 보면 한 가지 공통점이 있다. MSA를 기반으로 비즈니스 민첩성과 유연성을 빠르게 높이고 있다는 것이다. 이번호에서는 콘웨이의 법칙과 마이크로 서비스, 마틴 파울러의 마이크로서비스 프리미엄과 모놀리스 퍼스트, 가트너의 마이크로서비스 아키텍처 컴포넌트, API 게이트웨이 패턴 등 MSA를 위한 산업계의 주장에 대해 살펴보도록 한다. 멜 콘웨이(Mel Conway)는 시스템의 규모가 점점 커지고 함께 작업하는 사람들이 많아질수록 해당 시스템을

[데이터넷] 최근 공격의 80%는 탈취한 자격증명을 사용하는 ID 기반공격이다. 대표적으로 피싱을 통한 계정정보 유출, 개인정보를 보유한 기업 해킹으로 계정정보 탈취, AD 해킹, 외부 노출된 시스템·애플리케이션과 클라우드에 저장된 관리되지 않은 계정 등이 ID 기반 공격에 사용된다. 이 같은 다양한 방식의 위협으로부터 ID를 보호하는데 포인트 솔루션은 한계가 분명하며, 통합 보안 플랫폼 기반 방어 전략을 수립해야 한다.사이버 공격이 증가하면서 기업·기관은 악의적인 사용자에게 선제 대응하기 위해 사이버 방어를 지속적으로 개

[데이터넷] 코로나19로 인한 재택·원격근무 확산, 클라우드 도입 등 다양한 환경 변화에 따라 기업의 디지털 전환이 신속하게 이뤄지고 있다. 서비스의 다양화를 기반으로 필요한 만큼 IT 자원을 생성·사용하는 유연성과 확장성을 가진 클라우드의 도입이 가속화되고 있다.그러면서 클라우드 환경에 대한 보안을 어떻게 해야 할지에 대해 보안 담당자의 고민이 깊어지고 있다. 또한 많은 클라우드 보안 사고로 인해 클라우드 보안 투자의 필요성이 높아지고 있다.클라우드는 지속적으로 자산이 추가되고 수정되기 때문에 자산의 변동성이 높고 통제가 어려우며

[데이터넷] 클라우드를 이용하지 않는 기업을 찾는 것이 더 어려울 정도로 대부분의 사람들에게 익숙한 환경이 됐다. 하지만 기업 담당자들은 자원 공유, 서비스화 등 클라우드가 가진 특성 때문에 보안을 고민하지 않을 수 없다.대부분의 기업 클라우드 보안 사고는 권한 관리 실패로 인해 발생한다. 안랩의 보안 특화 클라우드 관리 서비스 ‘안랩 클라우드(AhnLab Cloud)’는 수년에 걸친 보안 솔루션 및 서비스 경험을 통해 클라우드 보안 요소 중 ‘식별’과 ‘접근 제어’를 필수적인 보안 요소로 고려하고 있다. 또 사용자와 클라우드 리소

[데이터넷] 멀티 클라우드 도입이 증가하면서 클라우드 운영이 갈수록 복잡해지고 있으며, 이의 관리 효율화를 위한 클라우드 관리 플랫폼(CMP)이 시장에서 많은 주목을 받고 있다. 제품 선택 시 단순히 많은 기능만 고려하기보다는 현재 사용 중인 솔루션과의 연계성을 살펴보면서 IT 서비스를 향상시키고 전사적으로 복잡한 비즈니스 과제를 해결하는데 중점을 둬야 한다. 클라우드 컴퓨팅이라는 패러다임의 기술과 개념은 사실상 거대한 자원의 활용과 다양한 서비스를 시간과 장소에 구애 없이 효율적인 비용으로 제공된다는 장점으로 기업들의 클

[데이터넷] 네트워크 및 보안 솔루션 관련 뉴스에서 자주 등장하는 표현 중 하나는 ‘급변하는 주변 환경에 따른 기술의 변화’다. 이러한 표현은 관용구처럼 사용되기 때문에 새롭게 느껴지지 않을 수 있으며, 기술에만 집중하다 보면 기업의 비즈니스 요구사항에 맞춰 기술을 적용해야 한다는 사실을 간과할 수 있다. 이로 인해 보안 기술과 정책은 앞서 있지만 비즈니스 경쟁력은 뒤쳐질 수 있다.기술을 도입하기에 앞서 이를 비즈니스에 어떻게 적용해야 하는지 파악해야 한다. IT 관리자는 기업이 처한 경쟁 상황을 이해하고 기업의 비즈니스 전략에 맞

[데이터넷] 클라우드 보안은 기본적으로 쉽지 않다. 구성되는 요소가 많고 또 보호해야 할 대상이 계속해서 바뀌기 때문이다. 클라우드 보안을 올바르게 시작하기 위해 가장 먼저 해야할 일은 온프레미스와 클라우드의 본질적인 차이를 이해하는 것이다. 온프레미스와 클라우드의 구조뿐만 아니라 기존 보안에서 분리돼 있던 엔드포인트와 네트워크에 대한 상호 이해까지 포괄한다.여러 클라우드 보안 솔루션, 상호 보완 체계 구축해야클라우드 보안이 기본적으로 어떻게 구성되는지 살펴보자. 가트너가 제시한 클라우드 보안 모델과 각 보안 툴의 역할을 정리하면

[데이터넷] 디지털 전환의 모범 사례로 꼽히는 기업들의 IT 전략을 보면 한 가지 공통점이 있다. MSA를 기반으로 비즈니스 민첩성과 유연성을 빠르게 높이고 있다는 것이다. 이처럼 디지털 전환의 엔진 역할을 하는 MSA는 언제부터 IT 커뮤니티의 관심을 끌었고, 어떤 과정을 거쳐 프로덕션 환경의 DNA를 바꿀 파괴적 기술로 성장했을까? 4회의 연재를 통해 MSA 개념의 등장부터 구축 방안 그리고 레거시를 보유한 조직의 경우 어떻게 모놀리식 아키텍처를 점진적으로 마이크로서비스로 만들어 갈 수 있는 지 방안을 알아보겠다.

[데이터넷] 마이데이터가 본격 시행되면서 정보주체의 개인신용정보를 활용할 수 있는 길이 열렸으나, 이를 통해 유용한 서비스가 제공되려면 안전하게 활용할 수 있는 방안이 반드시 필요하다. 이때 블록체인 기술을 활용하게 되면 분산 환경의 보안상 이점과 더불어 분산 신원증명도 가능해져 신원정보를 언제 어디서나 간편하게 제공할 수 있게 되고, 마이데이터의 조기 활성화도 가능해질 것으로 기대된다. 코로나19로 온라인 비대면 수요가 급격히 확대됨에 따라 디지털 경제로의 전환이 국가의 경쟁력을 결정하는 중요한 요인이 되고 있다. 디지털

[데이터넷] 최근 보안 시장의 뜨거운 화두는 SASE(Secure Access Service Edge)와 SSE(Security Service Edge)일 것이다.현재 국내의 많은 기업에서 SASE 프로젝트라 명명된 여러 가지 보안 솔루션에 대한 검토 및 BMT 등이 진행되고 있고, 가트너가 발표한 SSE의 영향으로 인해 SSE 프로젝트로 명명되기도 한다. SASE와 SSE의 차이는 무엇이고, 빠르게 변화하고 있는 IT 환경에서 보안 강화 및 위협 대응을 위해 기업이 활용할 수 있는 최선은 무엇인지 살펴본다. SASE와 SSE 차이

[데이터넷] 클라우드 기술 중 네트워크 영역은 상당히 복잡하다. VPC, 클라우드 간 상호 연결, 여러 개의 가용 영역과 리전 등 새로운 개념들이 많다. 클라우드는 다른 클라우드 혹은 인터넷과 연결돼 하이브리드 및 멀티 클라우드 아키텍처를 형성하는데, 이때 빠른 구축 속도와 리소스 활용 방식에 대한 가시성 부족으로 인해 고비용 저효율이라는 실수를 저지르기 쉽다. 퍼블릭 클라우드의 네트워킹은 유사해 보여도 다르다. 기업들은 퍼블릭 클라우드 내 또는 퍼블릭 클라우드 간 네트워킹을 구축하기 위해 정교한 방법을 모색하고 있다. 그 이유는

[데이터넷] 우리는 코로나19, 우크라이나-러시아 전쟁, 기후 위기 등 전 세계 정치·경제적으로 극심한 혼란의 시기를 맞고 있다. 이처럼 불안한 시국에는 범죄가 증가하는 경향이 있으며, 최근에는 산업기술 유출 사고가 빈번하게 보도되면서 위협 수준을 더 높이고 있다. 이러한 시기에 기업·기관은 내부의 영업비밀, 지적재산(IP)을 지켜야 한다는 시급한 과제에 직면했다.기업·기관은 내부정보 유출을 예방하고, 유출되더라도 외 부에서 유출된 정보를 볼 수 없도록 DLP, DRM 등의 보안 솔루션을 적용하고 있지만 중요하고 민감한 정보는 계속

[데이터넷] 설산을 오르는 등반가들은 쌓인 눈에 가려져 있는 수십 미터 깊이의 ‘크레바스’의 위험성을 알고 있다. 크레바스는 빙하 표면에 생긴 깊은 균열을 말한다. 그러나 기업·기관은 코로나19 이후 급증하는 사칭메일에 대해 경각심을 갖지 못하는 것으로 보인다.사칭메일은 경찰청, 검찰청, 법원, 국세청을 안내문으로 위장해 관심이나 공포를 유발하기도 하며, 신뢰할 수 있는 거래처나 기관을 이용하기도 한다. 사칭메일로 인한 피해가 눈덩이처럼 불어나고 있으며, 그 어떤 기업도 이러한 위협으로부터 자유롭지 못하다.승진 인사를 기다리는 직원