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“보안 넘어 리더십까지 책임을 확장하라” 2025년 CISO에게 주어진 ‘가능한 미션’ - DeepDive

따라잡는 것이 아니라 앞서나가야 하는 CISO의 불안을 어떻게 잠재울까? 보안 기술과 대응책을 넘어 전사적인 보안 의식과 필요성을 납득시키는 것도 이제 CISO의 미션이 되었다. 또한 사이버 위협이 계속 진화하면서 CISO는 점점 더 복잡해지는 위협 환경에 대비해야 한다. AI 기반 공격부터 변화하는 규제 요구사항에 이르기까지, 2025년은 CISO에게 또 다른 도전의 해가 될 전망이다. 2025년 새해, CISO가 기업 내 영향력과 관계 구축에 힘써야 할 필요성을 살펴 보자. 주요 내용 - “확장되는 위협과 규제” CISO의 10대 생존 원칙 - 2025년 12가지 사이버보안 과제 - “CISO 없으면 보안 불가능” 기업에 CISO가 필요한 9가지 신호 - 사이버보안 투자 잘하는 CISO는 “사내 관계 구축에 집중”

“거버넌스부터 LLM까지” 엔터프라이즈 AI 활용 가이드 - Deep Dive

AI는 단순 도구를 넘어, 기업이 해결할 수 없었던 문제를 극복하고 새로운 가치를 창출하는 핵심 동력으로 자리 잡고 있다. 예측 유지보수에서 사기 탐지, 품질 관리, 직원 참여와 개인화까지 AI는 기업의 각 분야에서 새로운 가능성을 열고 있다. 그러나 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 변화시키려면, 데이터 관리나 AI 거버넌스 등 기업이 고민해야 할 선결 과제가 분명 존재한다. AI 도입에 앞서 어떤 질문을 던져야 할지, LLM 배포를 위한 준비에는 무엇이 필요할지 생각해 보자. 주요 내용 -    오늘날 AI가 비즈니스를 혁신하는 방법 -    AI 거버넌스 정의에 필요한 7가지 질문 -    데이터 관리 개선을 위해 AI의 역할을 고민하다 -    LLM 프로젝트를 프로덕션에 도입할 때 마주하는 과제와 그 해결책

2025 IT 전망보고서 - Deep Dive

십수 년에 걸친 IT 현대화조차도 채 마무리하지 못했는데, AI로 인한 변화에 대처하고 앞서 나갈 방안을 마련해야 한다는 압박이 거세다. 그러나 경제 상황, 특히 IT 분야는 2024년에 이어 2025년에도 그리 낙관적이지 않은 상황이다. 그렇다면 한국 IT 리더들과 소속 조직은  2025년 IT 분야를 어떻게 바라보고 또 대비하고 있을까? 시장조사기관들의 트렌드 보고서와 함께 주요 업계에 속한 IT 리더들의 시각과 벤더의 전망을 살펴봤다. 896명의 전문가 독자들이 참여한 설문조사를 분석한 결과도 확인할 수 있다.  2025 Perspectives : AI 투자 급증한다··· “2028년까지 두 배로 증가” 外 Industry Viewpoints : 김상우 쏘카 데이터비즈니스 본부장 / 박성철 컬리 풀필먼트프로덕트본부 본부장 겸 데이터그룹 그룹장 / 이호준 KB국민카드 플랫폼사업그룹장 / 조성철 CJ ENM 엔터부문 CIO / 조혜정 삼성물산 건설부문 DxP본부 부사장 / 효성인포메이션시스템 데이터사업팀 Survey : AI, 마침내 중심에 서다··· 테크서베이 2025 IT 전망  

Foundry 2024년 파트너 마케팅 현황 조사

파트너 생태계의 가치를 인식한 기업이 늘어나고 있다. 파트너 마케팅 전략을 도입한 기업이 대다수지만, 공식 전략과 비공식 전략은 그 이점에서 차이가 있다. 지난 2년 동안 변화한 파트너 마케팅 프로그램 성공 지표를 확인해 보자. 주요 내용 - 역할과 감독 - 파트너 관계 - 예산 - 프로그램과 성공 지표 - 파트너 인게이지먼트 - 마케팅 파트너 - 응답자 관련 통계

2024 국내 데이터 및 AI 활용 현황 및 전망 조사 - Market Pulse

데이터가 기업의 경쟁력 중 하나로 부상한 지 10년이 지났지만, 여전히 데이터는 기업의 핵심 자산이자 가능성이자 해결 과제이다. 기업이 보유하고 수집, 분석해야 하는 데이터는 점점 늘어나고 있고, 이를 어떻게 하면 더 효율적으로 활용할 것인가를 놓고 업계와 기업 모두 고민을 거듭하고 있다. 특히 경제의 불확실성이 커지면서 합리적인 의사결정을 위한 인사이트를 데이터에서 찾는 움직임이 활발하다. 여기에 생성형 AI 열풍이 불면서 기존과 비교할 수 없을 만큼 방대하고 정교한 데이터 처리 작업이 필요해졌다. ITWorld/CIO는 “2024 국내 데이터 및 AI 활용 현황 및 전망”이라는 주제로 설문 조사를 실시했다. 이를 통해 국내 기업의 데이터 관리 및 활용 현황과 과제, AI로 인한 데이터 환경의 변화를 확인했다. 주요 내용 - 전성기 들어서는 데이터 프로젝트, 내부 프로세스부터 고객 서비스까지 광범위하게 적용 - “고객 분석을 넘어 고객 서비스 개선으로” 진화하는 기업 데이터 환경과 기술 - 예산부터 전략, 기술 인력까지 모든 것이 장애물 - 데이터 관련 솔루션의 조건은 통합과 합리적인 가격 모델 - 생성형 AI가 가져온 변화 “대규모 고품질 데이터를 확보하라”

추천 테크라이브러리
 

AI를 위한 데이터 애널리틱스 전략 수립 - 엔터프라이즈 스포트라이트
 

AI와 클라우드 ERP의 융합···GROW with SAP와 쥴이 열어가는 디지털 비즈니스의 미래 - Tech Summary
 

생성형 AI를 위한 기반 구축 시 주요 고려 사항
 

“AI와 하이브리드 클라우드 시대의 핵심 스토리지 전략” IBM Storage Ceph의 진화와 실전 활용례
 

“VM웨어의 대안부터 AI 워크로드 최적화 인프라까지” AI 시대를 위한 AIOps 기반 하이브리드 클라우드 플랫폼 전략 - Tech Summary
 

현재 오라클 EBS를 혁신 액셀러레이터로 전환하는 세 가지 단계
Top 5 테크라이브러리

AIㆍML

AI를 위한 데이터 애널리틱스 전략 수립 - 엔터프라이즈 스포트라이트

에이전틱 AI(Agentic AI)는 인간의 개입 없이도 복잡한 문제를 해결하고, 시스템 간 상호작용을 통해 협력적으로 작동하는 차세대 AI 기술이다. 기존 AI의 한계를 뛰어넘어, 자율적 의사결정과 협업 능력을 갖춘 에이전틱 AI는 현대 사회의 복잡한 문제를 효율적으로 해결하며 다양한 산업에서 새로운 가능성을 열고 있다. 여기서는 에이전틱 AI의 개념, 주요 특징, 핵심 기술, 그리고 실제 사용례를 통해 이 혁신적 기술이 가져올 변화를 조망한다. 더불어 윤리적 과제와 지속 가능한 AI 생태계를 구축하기 위한 방향성을 논의하며, 에이전틱 AI가 우리의 일상과 미래를 어떻게 변화시킬지 살펴본다. 주요 내용 - 에이전틱 AI vs. AI 에이전트 - 자동화를 넘어서 자율화를 꿈꾸는 AI - 사용례로 본 에이전틱 AI의 현주소 - 혁신 속의 함정 - 혁신과 책임 사이 안전한 길 찾기

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AIㆍML

생성형 AI를 위한 기반 구축 시 주요 고려 사항

생성형 AI의 장점과 단점이 계속 드러나고 있지만, 대부분의 기업과 조직은 현재 이러한 신기술에 투자하기를 원합니다. 생성형 AI와 관련된 문제를 파악하면 기업이 명확한 윤리 지침과 개발 체계를 확립하고, 정부 및 업계 규정을 준수하며, 잠재적 문제를...

Red Hat 2025.05.02

 

AIㆍML

Red Hat과 함께하는 AI 여정 : AI 여정의 모든 단계를 위한 전문성, 교육 및 지원

많은 조직이 애플리케이션에 AI를 임베드하는 등 내부 운영과 최종 사용자 경험 모두에 AI를 통합하기 시작했으며, 내부 프로세스의 간소화부터 고객 및 직원 경험 개선 등을 목표로 삼고 있습니다. 그러나 이러한 결과를 달성하는 것은 쉽지 않으며, 조직은...

Red Hat 2025.05.02

 

IT 관리

비즈니스 자동화의 5단계

여러 산업 전반에서 다양한 기술, 철학, 전략을 사용하여 기업별 사례에 맞게 자동화가 통합되고 있습니다. 일부 태스크를 처리할 수는 있지만 장기적으로 확장성이나 지속 가능성이 떨어지는 커뮤니티 자동화 솔루션을 실험하는 조직도 있습니다. 하지만 적합한 ...

Red Hat 2025.02.06

 

IT 관리

Red Hat Enterprise Linux 자동화

사용자, 애플리케이션, 환경 전반에서 일관되지 않은 구성은 장기적인 유지 관리 문제를 일으킬 수 있습니다. 업무량이 많은 IT 팀은 복잡성을 처리하느라 어려움을 겪고 조직은 사용자 간 기술 격차 문제를 해결해야 합니다. 게다가 소수의 개인이 독점적 지...

Red Hat 2025.02.06

 

가상화ㆍ컨테이너 / 클라우드

클라우드 네이티브와 하이브리드 클라우드의 융합: 전략 가이드

정보 기술(IT) 시스템은 현대적인 기업을 하나로 묶어주는 접착제와 같습니다. 내부 시스템의 기반이자, 중요 시장의 차별화 요소이며, 고객과 직원, 파트너에게 지속적으로 개선된 기능을 제공해야 합니다. IT팀은 계속해서 애플리케이션 제공 및 개발과 관...

Red Hat 2024.10.29

 

IT 관리

"자동화된 엔터프라이즈" IT 자동화를 통해 인력, 프로세스, 기술 통합

IT 현대화는 더욱 스마트한 비즈니스 운영 방식에 관한 모든 요소를 포괄합니다. IT 운영팀은 여러 플랫폼과 기술 스택을 기반으로 구축된 끊임없이 변화하는 복잡한 IT 아키텍처를 관리하고 있습니다. 하지만 기존 시스템의 유지 관리 비용과 관리 복잡성으...

Red Hat 2024.10.29

 

개발자 / 애플리케이션

현대적인 애플리케이션 플랫폼을 통한 혁신과 트랜스포메이션

애플리케이션 트랜스포메이션의 목표는 하이브리드 환경 전반에서 반복적인 프로세스를 활용하여 안전한 방식으로 애플리케이션을 빠르게 빌드, 배포, 업데이트, 확장하는 것입니다. 애플리케이션 트랜스포메이션을 통해 비즈니스의 새로운 가능성을 열 수 있습니다. ...

Red Hat 2024.10.29

 

가상화ㆍ컨테이너 / 개발자 / 클라우드

“단일 플랫폼에서 가상머신과 컨테이너를 동시에" 클라우드 네이티브 가상화 전략 가이드 - Tech Dossier

현재 기업 IT 인프라 부문의 주요 이슈 중 하나는 '애프터 클라우드'이다. 이미 클라우드는 기업 인프라 깊숙이 들어와 일반적인 기술이 됐고, 많은 사람이 일상에서 무의식적으로 클라우드를 사용한다. 클라우드의 장점을 유지하면서 그다음 기술로의 도약을 ...

Red Hat 2024.06.20

 

IT 관리 / 데이터센터

현장의 이야기: 시스템 관리자를 위한 IT 자동화 가이드

현장의 이야기: 시스템 관리자를 위한 IT 자동화 가이드 에 오신 것을 환영합니다. 이 짧은 스토리 모음은 IT 자동화를 전 세계 조직 및 팀에 통합하는 과정에서 겪는 흥미로운 경험과 문제점, 성공 사례, 어려움을 공유하기 위한 것입니다. IT 자동화...

Red Hat 2024.04.12

 

IT 관리 / 데이터센터

Red Hat Ansible Automation Platform의 비즈니스 가치 : IDC

IDC는 Red Hat Ansible Automation Platform을 사용하는 조직의 비즈니스 편익과 가치를 알아보기 위해 고객 조사를 실시했습니다. 고객들은 여러 하이브리드 클라우드 환경 전반에서 IT 운영을 자동화하기 위해 Ansible Au...

Red Hat 2024.04.12

 

IT 관리 / 데이터센터

"Red Hat으로 네트워크 자동화" 네트워크 자동화 태스크를 위한 기술 핸드북

Red Hat은 Red Hat® Ansible® Automation Platform을 통해 커뮤니티 Ansible 프로젝트를 기업에 도입하여, 규모에 따른 팀 기반 자동화에 필요한 특징과 기능을 추가하고 있습니다. 강력한 IT 자동화 플랫폼은 읽기 쉽...

Red Hat 2024.04.12

 

IT 관리 / 데이터센터

이벤트 기반 인프라 자동화를 위한 4가지 활용 사례

Event-Driven Ansible은 IT 환경 내 이벤트에 사전 예방적으로 대응하도록 지원하는 Red Hat® Ansible® Automation Platform에 포함된 기능으로, 룰을 통해 이벤트 소스를 해당 작업과 연결합니다. Event-Dr...

Red Hat 2024.04.12

 

IT 관리 / 개발자 / 보안 / 애플리케이션

2024 글로벌 IT 트렌드 : Red Hat 연례 보고서

Red Hat은 정보 기술(IT) 리더 706명을 대상으로 디지털 트랜스포메이션 여정의 현재 상황, IT 및 IT 이외의 투자 우선순위와 당면 과제를 심층적으로 파악하기 위해 설문조사를 진행했습니다. 해당 설문조사는 전 세계의 다양한 산업을 대상으로 ...

Red Hat 2024.03.11

 

AIㆍML / 클라우드

프로덕션 레디 AI/ML 환경을 구축하기 위해 고려해야 할 중요 사항

인공지능(AI), 머신 러닝(ML), 딥러닝(DL)은 데이터를 사용해 비즈니스 인사이트를 제공하고, 태스크를 자동화하며, 시스템 기능을 발전시킵니다. 이러한 기술은 고객과 직원에서부터 개발과 운영에 이르는 비즈니스의 모든 측면을 혁신할 잠재력...

Red Hat 2024.02.05

 

AIㆍML / 클라우드

AI/ML로 경험하는 비즈니스 성장

인공지능/머신 러닝(AI/ML) 기술은 모든 비즈니스 부문에 획기적인 변화를 가져오며, 가치 있고 측정 가능한 성과 도출에 도움이 될 수 있습니다. Red Hat® OpenShift® AI는 Red Hat OpenShift에서 AI/ML 실험 및 모델...

Red Hat 2024.02.05

 

가상화ㆍ컨테이너 / 보안 / 클라우드

“DevOps 전문가 600명이 말하는 클라우드 네이티브 보안 현황과 대응” 2023 쿠버네티스 보안 현황 리포트

쿠버네티스 보안 현황 리포트 2023년 버전은 대기업과 중소기업을 포괄하는 전 세계 조직의 DevOps, 엔지니어링, 보안 전문가 600명을 대상으로 실시한 설문조사를 바탕으로 작성되었습니다. 리포트에서는 ...

Red Hat 2023.05.16

 

IT 관리 / 클라우드

"경쟁 우위 확보" 자동차 경주에서 얻은 인사이트를 엔터프라이즈 IT에 적용하여 살펴보기

자동차 경주 팀이 성공을 거두기 위해서는 높은 수준의 조율을 유지하고, 변화하는 조건에 즉시 대응하고, 효율적으로 협력하여 인텔리전스와 행동이 서로 시너지 효과를 내야 합니다. 현대화가 매우 중요하고 디지털 트랜스포메이션이 끊임없이 진행되는 엔터프라이...

Red Hat 2023.05.02

 

개발자 / 애플리케이션 / 오픈소스

Java 애플리케이션 현대화 여정 계획하기 - 성공을 위한 실무 가이드

전통적인 기존 애플리케이션들은 일반적으로 유지하고 관리하는 데 막대한 시간, 노력, 비용이 필요합니다. 그 아키텍처로 인해 이 애플리케이션들은 변화하는 비즈니스 및 고객 요구 사항에 쉽게, 또는 즉시 적응할 수 없습니다. 또한, 대부분은 타사 시스템과...

Red Hat 2023.04.19

 
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