디지털 전환 이후, 디지털 최적화로 나아가기

F5 에코시스템 | 2024년 8월 06일

디지털 비즈니스가 새로운 단계로 나아가고 있습니다

디지털 트랜스포메이션은 이제 대다수 기업에서 일상적인 비즈니스 활동으로 자리 잡았습니다. ESG의 보고에 따르면 조직의 72%가 디지털 트랜스포메이션을 진행 중이며, 25%는 성숙한 수준의 디지털 트랜스포메이션을 추진하고 있습니다. 기술 환경이 계속 발전하고 변화하는 가운데, 지속적인 디지털 트랜스포메이션을 일상적인 과정으로 정착시켜야 할지, 아니면 다음 단계인 디지털 최적화로 나아가는 것이 더 합리적인지 고민해야 합니다.

디지털 최적화의 정의

디지털 최적화는 기존 디지털 비즈니스를 조정하여 해당 조직의 구체적인 요구 사항을 더욱 효과적으로 충족할 수 있는 기회를 파악하는 데 중점을 둡니다. 즉, 단순히 고객에게 디지털 경험을 제공하는 수준을 넘어 디지털 인프라에 대한 투자와 업데이트를 비즈니스 목표에 맞추는 것입니다. 이는 지속적인 디지털 혁신과 일부 유사하지만, 고객에게 제공하는 디지털 경험의 변화를 추진하기보다는 최적화 과정에서도 비즈니스의 초점을 그대로 유지한다는 점에서 차이가 있습니다.

이 정의에 따르면 디지털 최적화는 필연적으로 각 조직의 비즈니스 요구 사항에 따라 달라집니다. 하지만 기존 디지털 혁신 동향에 관한 데이터는 조직과 산업 전반에서 디지털 최적화가 공통된 특징을 보일 것임을 시사합니다. 예를 들어, F5 2024 애플리케이션 전략 현황 설문 조사 응답자의 88%가 하이브리드 또는 멀티클라우드 아키텍처를 사용한다고 답했지만, 많은 조직이 여전히 멀티클라우드 구현과 관련된 문제에 직면하고 있습니다. ESG의 분산 클라우드 전반의 애플리케이션 현대화 동향 보고서에 따르면, 조직의 30%는 보안 정책을 일관되게 적용하는 데 어려움을 겪고 있으며, 30%는 통합 및 상호 운용성 문제를, 28%는 이기종 인프라 관리의 어려움을 겪고 있습니다. 복잡성이 현대 디지털 비즈니스에 여전히 중대한 과제임은 분명합니다.

디지털 최적화를 통한 복잡성 해소

조직은 복잡성을 파악하고 해결하기 위한 조치를 취해야 하며, 하이브리드 및 멀티클라우드 아키텍처를 사용하는 기업에는 세 가지 단계가 일관되게 최적화 기회로 부각됩니다.

인프라 전반의 효과적인 연결성 보장: IT 및 네트워킹 전문가의 90%는 멀티클라우드 네트워킹(MCN) 연결성이 ‘필수적’이거나 ‘매우 중요한’ 요구 사항이라고 Futuriom 멀티클라우드 네트워킹 및 NaaS 설문조사 보고서에서 답했습니다. 그 이유는 쉽게 이해할 수 있습니다. 효과적인 연결성이 확보되지 않으면 애플리케이션 성능이 저하되고 가시성이 사라지며, 정보가 파편화되어 비용 관리가 훨씬 더 어려워집니다.
일관된 보안 태세 도입: 기존 애플리케이션 환경에 클라우드 네이티브 애플리케이션을 통합하려는 조직에 보안은 어려운 과제이며, 44%가 보안을 애플리케이션 통합의 과제로 꼽았습니다.
모니터링 및 관리 개선: 엔드투엔드 가시성은 데이터 보안 프로토콜의 규정 준수 보장과 애플리케이션 성능 모니터링에 매우 중요합니다. 또한 통합 및 비용 절감 기회를 더 쉽게 파악할 수 있습니다.

어떤 경우든 비즈니스에 적합한 명확한 멀티클라우드 방향과 전략을 수립하는 것부터 시작하면 갈수록 복잡해지는 환경을 관리하는 데 도움이 되는 솔루션을 더 쉽게 파악할 수 있습니다. 멀티클라우드 네트워킹 솔루션은 디지털 트랜스포메이션 활동을 최적화하는 데 도움이 되는 핵심적인 투자입니다. GigaOm과 ESG는 조직에 가장 적합한 전략을 선택할 때 고려해야 할 요소와 MCN 소프트웨어 도입으로 얻을 수 있는 이점을 제시했습니다. 그중 네트워크 보안 향상(49%), 네트워크 성능 향상(44%), 애플리케이션 성능 향상(36%)이 가장 큰 비중을 차지했습니다.

멀티클라우드 네트워킹의 AI: 디지털 최적화로 비즈니스의 미래를 대비하는 방법

네트워킹에서 AI란 무엇인가요?
네트워킹의 맥락에서 AI는 일반적으로 두 가지 사용 사례 중 하나에 해당합니다. 첫째, AI는 성능 데이터에서 패턴을 찾아 네트워크 최적화 기회를 식별하는 데 사용될 수 있습니다. 둘째, AI 애플리케이션은 네트워킹 인프라를 활용하도록 구축되며, AI 모델과 사용 방식의 특정 측면에 따라 조직이 네트워킹 인프라의 구성 요소를 연결하고 보호하는 방법이 결정됩니다. 이 게시물의 나머지 부분에서는 두 번째 사용 사례를 중점적으로 살펴보겠습니다.

네트워킹 분야의 AI에서 무엇을 배울 수 있을까요?
비즈니스 목표를 효율적이고 효과적으로 달성할 수 있도록 디지털 인프라를 최적화하면 자본과 인적 자원을 확보하여 혁신에 집중할 수 있습니다. 생성형 AI는 유연한 하이브리드 또는 멀티클라우드 아키텍처의 이점을 누릴 수 있는 새로운 기술의 대표적인 예입니다. IDC는 AI 구현이 멀티클라우드 네트워킹 솔루션 도입을 촉진하는 핵심 동력이 될 것이며, 2027년에는 AI 지출이 5,000억 달러를 넘어설 것으로 전망합니다. 특히 엔터프라이즈 조직은 AI 구현을 위해 멀티클라우드 네트워킹 솔루션이 필요할 가능성이 높습니다. 제공되는 서비스와 함께 퍼블릭 AI와 프라이빗 AI를 결합하여 구축할 가능성이 가장 높기 때문입니다.

단일 AI 모델을 구현하는 경우에도 멀티클라우드 네트워킹은 중요합니다. AI 모델의 출력 품질은 데이터 수집 및 학습 과정에서 철저한 데이터 위생 관리에 달려 있으며, 최고의 성능을 내려면 엣지에서 추론 워크로드를 효과적으로 관리해야 합니다. 기존 애플리케이션 환경에 AI를 통합하면 복잡성이 증가하고 공격 표면이 확대되므로 일관된 보안이 더욱 중요해집니다. 어렵게 느껴질 수 있지만, 연결성(다음 포함: 컨테이너 네트워킹 솔루션), 보안 및 가시성을 고려한 적절한 멀티클라우드 네트워킹 솔루션을 활용하면 AI를 성공적으로 도입할 수 있습니다. 이미 강력한 멀티클라우드 네트워킹 솔루션을 구현한 조직은 네트워킹 분야의 AI와 관련된 잠재적 과제에 대응할 때 유리합니다. 또한 이러한 추세는 안전하고 효과적인 연결성을 보장하고 일관된 보안 태세를 구현하는 것이 조직이 최신 기술 혁신을 활용할 준비를 갖추는 데 어떻게 도움이 되는지를 보여줍니다. 즉, 데이터를 안전하고 효과적으로 보호 및 처리한 후 필요한 곳 어디로든 결과를 전달할 수 있는 유연한 아키텍처를 구축할 수 있습니다.

결론

지속적인 디지털 혁신이 일부 조직에는 효과적일 수 있지만, 다른 조직에는 새로운 단계인 디지털 최적화로 전환하는 것이 더 유익할 수 있습니다. 이 단계에서는 새로운 인프라를 구축하기보다 기존 디지털 인프라의 효율성을 높이는 데 중점을 두며, 비즈니스 특성에 맞게 조정하고 복잡성을 줄입니다. 많은 조직이 멀티클라우드 네트워킹을 복잡성의 원인으로 꼽는 만큼, 이 영역에서 효율성을 높이는 것은 자연스러운 출발점입니다. 효과적인 멀티클라우드 네트워킹 전략은 운영을 개선할 뿐만 아니라 리소스를 확보하여 조직이 혁신하고 발전할 수 있도록 합니다.

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