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Low-Code 성공을 위한 IT 개입 "시민 개발자" 혁명은 저코드와 노코드 사용자들이 빠르게 애플리케이션을 개발하고 실행하는 흐름을 의미합니다. 이는 보다 신속한 프로젝트 실행과 동시에 비용을 절감하고 솔루션 출시를 가속화할 수 있는 매력적인 개념으로 들립니다. 그러나 최종 사용자가 워크플로우, 자동화, 심지어 전문 개발 기술 없이도 애플리케이션을 전체적으로 개발할 수 있는 플랫폼은 그 무결성에 도전을 받을 수 있습니다. 주의를 게을리하면 그림자 IT와 같은 문제가 발생할 수 있습니다. Gartner의 애널리스트 Jason Wong은 이러한 문제가 보안 및 비즈니스 위험 뿐만 아니라 프로젝트 관리, 기술 책임 및 IT 관리 기능과 같은 IT 문제에 영향을 미친다고 언급합니다. 가트너는 시민 개발자의 비중이 2023년까지 대기업에서 전문 개.. IT과학 2024. 3. 23.
랜섬웨어 침투 이후 할 일 및 협상 랜섬웨어는 최근 기업이 직면한 가장 파괴적인 사이버 보안 위협 중 하나입니다. 이러한 공격은 공격자에게 많은 이점을 제공합니다. 공격자들은 많은 기업이 몸값을 지불할 의사가 있다는 것을 알고, 몇 천만원에서 몇 십억원, 심지어 몇 백억원까지 랜섬 요구액을 설정합니다. 이러한 공격자들은 랜섬웨어 공격을 중단하지 않고 지속적으로 공격 대상을 찾고 있습니다. 랜섬웨어의 지불 결정에는 CIO 등의 임원부터 외부 어드바이저, 보험 회사까지 다양한 이해관계자들이 관여하고 있습니다. 랜섬웨어 결제의 필요성이 커짐에 따라, 랜섬웨어 협상 및 암호화폐 결제 전문가들과 기업들이 등장하여 이에 대응하고 있습니다. 이로써 랜섬웨어 관련 시장이 형성되었으며, 기업들은 보안 대책 강화뿐만 아니라 이러한 위협에 대응하기 위한 전문.. IT과학 2024. 3. 23.
랭체인(LangChain)의 개념, 이해 최신 대규모 언어 모델(LLM)의 트렌드를 따라가는 소프트웨어 개발자들은 매일 새로운 AI 관련 소식으로 당황할 수 있습니다. 이는 새로운 오픈 소스 모델이 출시되고 상용 서비스 제공업체들이 매일 중요한 신기능을 발표하는 것과 유사합니다. 이제 LLM은 최신 소프트웨어 스택의 필수 구성 요소로 자리 잡고 있습니다. 그러나 앱 내 오픈 소스 모델을 포함한 오픈AI와 같은 서비스 제공업체가 제공하는 모델 API를 사용하거나 LLM을 기반으로 한 애플리케이션을 구축하려면 프롬프트를 보내고 응답을 기다리는 것 이상의 작업이 필요합니다. 파라미터 조정부터 신속한 확장, 응답 조정까지 개발자가 고려해야 할 많은 요소가 있습니다.단순 대화 모델인 LLM은 상태를 저장하지 않기 때문에 이전 대화의 컨텍스트를 유지하기 .. IT과학 2024. 3. 23.
무료 공개 Database의 선택 방법 데이터베이스 전략을 재고할 시간  데이터 인프라스트럭처의 새로운 요건이 발생함에 따라 많은 조직이 기존의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 재평가하고 있습니다. 주요한 변화 요인은 다음과 같습니다:증가하는 데이터 볼륨: 기업은 수집되는 데이터 양이 계속해서 증가하고 있습니다. 이에 따라 기존의 데이터베이스 시스템은 대규모 데이터 처리와 저장을 위한 능력을 갖추어야 합니다.실시간 분석: 실시간 데이터 분석이 중요해지고 있습니다. 기업은 실시간으로 데이터를 분석하여 신속한 의사결정을 내리고 비즈니스 프로세스를 최적화하는 데 관심을 가지고 있습니다.새로운 애플리케이션: 새로운 디지털 애플리케이션의 출현으로 인해 데이터베이스 시스템은 이러한 애플리케이션의 요구 사항을 충족시킬 수 있어야 합니다. 이러한 애플.. IT과학 2024. 3. 23.
Edge Computing 구축 방법 에지 컴퓨팅은 테크놀로지 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 이를 서비스로 제공하는 두 가지 주요 옵션은 '퍼블릭'과 '프라이빗'입니다. 이 두 가지 옵션에는 각각 이점과 단점이 있으며, 적절한 에지 컴퓨팅은 기업의 요구, 예산, 인력 등에 따라 다릅니다. 에지 컴퓨팅을 도입할 때 고려해야 할 요소를 살펴보겠습니다. 엣지 컴퓨팅의 과제 엣지에 대한 IT 중심의 접근은 의료기관 등의 데이터 장소에 엄격한 법적 요건을 가진 기업이나 공공 서비스나 제조업자 등 제3자에게 데이터를 남기는 것에 거부감이 있는 기업에게 매력적입니다. 에지 컴퓨팅이 내부적으로 책임을 질 때 발생할 수 있는 위험은 상당히 높을 수 있습니다. 451 리서치의 IoT 책임자인 크리스티앙 레놀트에 따르면, 많은 기업의 IT 부서에는 에지.. IT과학 2024. 3. 23.
MySQL Tuning 방법 정리 성능을 평가하는 중요한 지표 중 하나는 사용자 경험입니다. 이는 일반적으로 '사용자가 원하는 결과를 얻기 위해 적절한 시간 이상 기다려야 하는가'로 결정됩니다. 그러나 여기서는 상황에 따라 '적절한 시간'이 다릅니다. 모바일 쇼핑 앱의 경우 적절한 시간은 2초를 초과해서는 안됩니다. 한편, 종업원의 인사 페이지에서는, 응답 시간이 몇 초 길어집니다. 성능이 사용자의 행동에 미치는 영향에 대한 데이터를 통해 다음과 같은 사실을 알 수 있습니다: • 사용자의 79%는 저속 웹 사이트를 재방문할 가능성이 낮다고 응답했습니다. • 47%가 2초 이내에 Web 페이지가 로드될 것으로 예측하고 있습니다. • 사용자의 40%는 로딩 시간이 3초 이상인 웹사이트를 떠나고 있습니다. • 페이지 로드가 1초 지연되면 스위.. IT과학 2024. 3. 23.
알아두면 좋은 개인 컴퓨터와 인터넷 보안 수칙 개인정보 보호는 현대 사회에서 점점 더 중요한 주제가 되고 있습니다. 인터넷의 발전과 전 세계적인 연결성이 증가함에 따라 개인정보 유출과 관련된 위험 또한 증가하고 있습니다. 웹사이트 공격, 개인정보 유출, 계정 침입 및 랜섬웨어와 같은 공격은 사람들에게 큰 위협이 될 수 있습니다. 그러나 우리는 이러한 위협에 대응할 수 있습니다. 기본적인 보안 원칙을 따르고 안전한 온라인 행동 습관을 만드는 것만으로도 많은 공격으로부터 자신을 보호할 수 있습니다. 이러한 보안 작업은 간단하지만 효과적입니다. 이를 통해 온라인에서 안전하게 활동할 수 있으며, 불안감을 덜 수 있습니다. 따라서 보안에 대한 인식을 높이고, 안전한 온라인 환경을 만들기 위해 지금부터라도 보안 관련 원칙을 따르고 실천해야 합니다.   1. 패.. IT과학 2024. 3. 22.
인공지능 AI의 12가지 진실 인간은 자신들을 위해 일하기 위해 다목적의 것을 갈망해 왔습니다. 이는 과학자들의 노력으로 이어졌습니다. 그 결과, 인공지능(AI)의 가능성이 드러나기 시작했습니다. 이론에 따르면 인공지능은 사람이 해야 할 일의 대부분을 수행할 수 있습니다. 하지만 이것은 일부에 불과합니다. 비록 그것이 사업이든 시간 관리든 말입니다. 인공지능의 혁신은 매우 놀랍습니다. 예를 들어, 10~15년 전에는 Siri, Alexa, Google Assistant와 같은 가상 비서가 있었다면 마법 같았을 것입니다. 그것은 1990년대의 음성 인식 도구였습니다. 또한, 말로 인공지능과 대화하면 상당히 정확한 답변을 받을 수 있습니다. 하지만 이러한 마법적인 기술에도 불구하고 인공지능은 여전히 컴퓨터 프로그래밍의 결과입니다.우리는 .. IT과학 2024. 3. 22.
지식 근로자를 도와주는 자동화 기술 포스트 코로나 시대를 맞아 수많은 기업들이 가능한 모든 프로세스를 자동화하는 초자동화(Hyperautomation) 개념을 수용하고 있습니다. 그러나 자동화할 수 있는 프로세스를 결정하고 자동화 우선순위를 설정하는 것은 비즈니스 운영의 복잡한 특성으로 인해 어려운 작업입니다. 이러한 노력에 수반되는 육체 노동과 의사소통은 자동화의 진전을 방해하고 있습니다. 이러한 장애물을 극복하기 위해 초자동화를 추구하는 기업에서는 인공지능을 사용하여 자동화할 수 있는 작업을 지능적으로 식별하는 '자동화 자동화'라는 아이디어를 모색하고 있습니다. 기술의 광범위한 존재는 부인할 수 없지만 많은 지식 근로자는 자동화의 이점을 완전히 활용하기 위해 기술의 힘을 효과적으로 활용하려고 노력하고 있습니다. 자동화가 생산성을 향상시.. IT과학 2024. 3. 22.
데이터를 분석하는 플랫폼의 성공을 위한 조건 데이터가 기업의 경쟁력과 미래에 중요한 자원이 되고 있다는 것은 현재의 비즈니스 환경에서 널리 받아들여지는 사실입니다. 그러나 실제로 데이터를 효과적으로 활용하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 과거 몇십 년 동안 기업은 데이터를 분석하고 의사결정에 활용하기 위해 다양한 기술과 방법을 시도해왔지만, 효과적인 데이터 관리와 활용을 하는 기업은 소수에 불과합니다. PwC와 Iron Mountain이 실시한 보고서에 따르면, 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하는 기업은 매우 적습니다. 이는 데이터를 수집하고 저장하는 것만으로는 충분하지 않으며, 데이터를 분석하고 활용하여 실질적인 가치를 창출하는 것이 중요하다는 것을 시사합니다. 가트너의 피터 존더 선임 부사장은 데이터 자체가 아무 의미가 없다고 강조하며, 데이터를.. IT과학 2024. 3. 8.
Edge(엣지) 컴퓨팅의 개념과 사용 케이스 IoT 디바이스의 증가와 5G 기술의 도입으로 인해 엣지 컴퓨팅이 점차적으로 중요성을 더하고 있습니다. 이로 인해 컴퓨팅, 스토리지, 분석 등의 기능이 데이터가 생성되는 장소에 더 가깝게 이뤄지고 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 수천 대에서 수만 대의 디바이스에서 데이터 처리와 전송 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 특히 실시간 컴퓨팅을 필요로 하는 IoT, 인터넷 액세스 디바이스 및 다양한 새로운 애플리케이션의 급격한 증가가 이를 더욱 가속화하고 있습니다. 또한 5G와 같은 고속 네트워크 기술은 엣지 컴퓨팅 시스템에서 영상 처리 및 분석, 자율주행차, 인공지능, 로봇 등의 실시간 애플리케이션을 생성하고 지원하는 속도를 높이고 있습니다. 원래는 IoT로 인한 데이터 증가로 인한 장거리 데이터 이동 비용 문.. IT과학 2024. 3. 8.
노코드, 로우코드 플랫폼을 잘 고르는 기준 비즈니스에서는 마이크로 서비스와 맞춤형 애플리케이션, 혁신적인 사용자 경험, 엔터프라이즈 워크플로우 및 자체 데이터베이스를 사용하여 직접 코딩하는 것이 대부분 합리적입니다. 다만 현재 팀과 기술팀이 개발 기간을 단축하고 기술적인 모범 사례를 바로 활용해 DevOps를 단순화하고 지속적인 개선을 지원하고자 한다면 저코드 및 무코드 플랫폼이 좋은 선택지가 될 수 있습니다. 로우 코드 플랫폼은 다양한 카테고리로 분류됩니다. 일부에서는 웹 및 모바일 사용자 인터페이스와 워크플로우의 신속한 개발에 중점을 두고 있습니다. 데이터 가시화, 데이터 통합, 데이터 준비 도구도 로우 코드로, 최근에는 기계 학습, IoT, IT 자동화 분야에서도 로우 코드가 부상하고 있습니다. 로코드 플랫폼을 선택하는 원리를 살펴보겠습니다.. IT과학 2024. 3. 8.
앱 개발을 원할때 사용하는 로우코드, 노코드 로우 코드 및 노 코드 개발 플랫폼은 전통적인 개발 방법에 비해 개발 속도를 크게 향상시키는데 도움이 됩니다. 이러한 플랫폼은 사용자가 소프트웨어 애플리케이션을 개발하기 위해 실제로 코드를 작성하는 것이 아니라 시각적인 인터페이스나 드래그 앤 드롭 기능을 통해 개발할 수 있도록 지원합니다. 로우 코드 및 노 코드 개발 플랫폼의 주요 특징은 다음과 같습니다: 시각적 인터페이스: 로우 코드 및 노 코드 플랫폼은 사용자가 시각적 요소를 조작하여 애플리케이션을 개발할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 개발자가 코드를 작성하지 않고도 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 기능: 플랫폼은 사용자가 요소를 선택하고 드래그하여 애플리케이션 디자인을 구축할 수 있는 드래그 앤 드롭 .. IT과학 2024. 3. 8.
제조 작업장에 협동로봇이 필요한 이유 업계는 다양한 과제에 직면하고 있습니다. 먼저, 다품종 소량생산 수요로 인해 제품의 라이프사이클이 단축되고 있습니다. 이는 매번 생산라인과 제조라인을 완전히 재구성해야 함을 의미합니다. 이러한 유연한 생산 요구에 대응하기 위해서는 생산 프로세스를 유연하게 조정할 수 있는 유연성이 필요합니다. 동시에 생산성을 높이는 것도 중요한 과제입니다. 생산성을 높이기 위해서는 공정의 효율성을 개선하고 생산 프로세스를 최적화하는 것이 필요합니다. 이를 통해 생산량을 늘리고 생산 비용을 줄일 수 있습니다. 또한, 제품의 수명주기가 단축되더라도 제품 생산이 완전히 중단되지 않도록 해야 합니다. 이를 위해서는 제품 생산 라인을 유지하면서 새로운 제품을 도입하는 것이 중요합니다. 또한, 지속적인 부담으로 인해 각종 장비를 위.. IT과학 2024. 3. 8.
보안 사고에 대응하는 다섯 가지 방법 기업에서는 대부분 기밀 데이터 노출, 침해 사고, 또는 취약성 공격과 같은 보안 문제에 직면할 수 있습니다. 이러한 사건으로 인해 발생하는 비즈니스 피해와 평판 손상을 최소화하기 위해서는 사고가 발생하기 전에 강력한 대응 계획을 세워두어야 합니다. 그러나 데이터 침해 공개가 반드시 올바른 방향으로 진행된다고는 할 수 없습니다. 예를 들어, 마이크 파슨 미주리 주지사는 초중등교육부 홈페이지의 보안 취약성이 드러난 것에 대한 기자회견에서 언론의 반발을 불러일으켰습니다. 그는 데이터 노출의 원인이 잘 못 구현된 웹사이트가 아니라 공개적으로 접근할 수 있는 민감한 데이터를 발견한 기자라고 지적했습니다.  이러한 사건은 몇 년 전에 발생한 Microsoft의 보안 문제와 관련하여 어떤 교훈을 가져다주었습니다. 당.. IT과학 2024. 3. 8.
랜섬웨어의 상업화된 집단 생태계 현황 2021년 초의 대규모 랜섬웨어 공격으로 인해 사이버 범죄포럼에서 랜섬웨어 관련 논의와 거래가 금지되었지만, 오히려 이러한 조치가 랜섬웨어 공격을 더욱 강력하고 대담하게 만들었습니다. 이로써 고도로 전문화된 랜섬웨어 공격 그룹은 현대 기업 구조와 유사한 내부 구조를 갖추게 되었습니다. 이들은 개발팀, 영업 및 홍보 부문, 외부 청부업자 및 서비스 공급자를 포함하여 기업적인 조직체를 형성하고 있습니다. 이들은 공격 대상으로부터 요금을 받고 데이터 암호화 서비스를 제공하여 "고객"으로서의 역할을 수행하기도 합니다. Akamai 보안 연구원 Steve Ragan은 이에 대해 "랜섬웨어는 이미 일반적인 비즈니스 세계와 많은 유사점을 가지고 있습니다. 그러나 범죄자의 세계는 일종의 거꾸로 된 세계처럼 어둡고 비뚤.. IT과학 2024. 3. 8.
MySQL 튜닝을 잘 하기 위한 핵심 개념 정리 모든 관계형 데이터베이스와 마찬가지로 MySQL은 데이터베이스 관리에서 흔히 발생하는 문제를 겪을 수 있습니다. 그러나 이러한 문제의 대다수는 일반적인 실수에서 비롯됩니다. MySQL 서버를 최고 속도로 실행하여 안정적이고 일관성 있는 성능을 제공하기 위해서는 워크로드의 모호성을 만들거나 이러한 일반적인 실수를 피하고 구성상의 함정을 피하는 것이 중요합니다. 다행히도 많은 MySQL의 성능 문제는 해결책이 있으므로 문제를 해결하고 조정하는 것은 어렵지 않습니다. MySQL의 성능을 향상시키기 위해 알아야 할 중요한 개념과 팁을 찾아봅니다.   1. Workload ProfilingMySQL의 성능 문제를 해결하기 위해 워크로드 프로파일링은 중요한 도구로 자리잡고 있습니다. 이를 통해 어떤 작업이 서버 리.. IT과학 2024. 3. 7.
분산환경을 상호 연결하여 최적화 물리적 제약을 극복하기 위한 디지털 인프라스트럭처의 요건 기업들이 디지털 비즈니스로의 전환을 서두르면서 사람, 객체, 지역, 클라우드 등의 모든 구성 요소 간의 연결성과 상호작용이 필수 요소가 되었습니다. 특히 도시화로 인해 이용자, 상품, 시장이 특정 지역에 집중되어 있기 때문에 이러한 집중된 도시를 신속하고 효율적으로 연결하는 것이 중요해졌습니다. 기존에는 기업이 지리적으로 분산되어 있을 때 각 지역에서 독립적으로 운영되어 왔습니다. 그러나 디지털 비즈니스 환경에서는 이러한 독립성을 극복하고 모든 지역과 요소 간의 신속한 상호작용을 가능하게 하는 것이 중요합니다. 이를 위해 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술은 기업이 지리적 제약을 극복하고 전 세계적으로 연결된 인프라를 구축하는 데 도움을 줍니다. 또한 인.. IT과학 2024. 3. 7.
DATA를 기반으로 하는 마케팅 전략 통합된 경험 설계를 통해 고객의 만족도가 향상 데이터 중심의 마케팅은 고객의 행동 및 선호도에 기반하여 개별적인 맞춤형 경험을 제공함으로써 고객 관계를 개선하고 매출을 증가시키는 전략과 과학입니다. 이를 위해 고객 관련 데이터를 수집, 분석하여 고객의 Bedpersona(구매자 프로필)를 이해하고 이를 활용하여 효율적인 마케팅 전략을 구축합니다. 온라인 소매점에서는 예를 들어, 고객의 이전 구매 이력, 검색 행동, 사이트 방문 기록 등을 분석하여 해당 고객에게 맞춤형 추천 상품을 제공합니다. 또한, 이전에 관심을 보였던 상품에 대한 광고를 고객이 방문하는 다른 사이트에도 표시하여 재마케팅을 실시할 수 있습니다. 그러나 데이터베이스 마케팅은 리타겟팅이나 재마케팅에만 그치지 않습니다. 고객 만족도를 높이고 .. IT과학 2024. 3. 7.

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