미래를 여는 10가지 기술은?

※ 본 원고는 미국 IT분야의 리서치 기업 가트너가 발표한 2018년 전략 기술 트렌드를 번역한 것입니다.

Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2018

——  인공지능, 몰입형 체험, 디지털 트윈(digital twins, 이벤트 사고(event–thinking), 지속적응형 보안 기술(continuous adaptive security) 등은 차세대 디지털 비즈니스 모델 및 생태계의 근간을 형성한다.

Artificial intelligence, immersive experiences, digital twins, event–thinking and continuous adaptive security create a foundation for the next generation of digital business models and ecosystems.

보다 더 안전한 자동차를 설계하려면 어떻게 해야 할까? 정답은 차량을 물고기의 무리로 생각하는 것이다. 혼다가 최근 공개한 기술인 세이프 스웜(Safe Swarm)은 차량 대 차량 통신 기술을 사용하여 하나의 차량이 인근에 위치한 다른 차량에게 정보를 전달할 수 있도록 한다. 예를 들어 수 킬로미터 전방에서 사고가 발생할 경우 차량들이 차례로 정보를 넘겨 받아 후방 차량이 미리 이를 파악할 수 있다. 차량 간의 협력과 조율이 지능적으로 이뤄져, 사고를 방지하고 체증을 줄일 수 있는 것이다.
집단적으로 사고하는 차량의 무리를 만드는 기술 등의 지능형 사물 기술은 다양한 산업 분야에 걸쳐 영향을 미치는 동시에 막대한 변화의 잠재력을 지닌 10대 전략적 기술 트렌드의 하나이다.
“직원과 고객, 파트너를 위한 물리적 세계와 디지털 세계를 잇는 새로운 디지털 모델을 활용하는 디지털 비즈니스 모델은 지속적으로 변화하고 있다. 미래의 디지털 비즈니스에서는 모든 사물에 첨단 기술이 탑재될 것이다.” 가트너 연구원이자 부사장인 David Cearley는 2017년 플로리다 주 올란도 시에서 열린 가트너 2017 심포지움/ITxpo에 참석한 자리에서 이와 같이 말했다.

How do designers make cars safer? They treat them like a school of fish. Safe Swarm, recently unveiled by Honda, uses vehicle–to–vehicle communication to allow cars to pass information on to other cars in the vicinity. For example, alerts about an accident miles up the road could be relayed to cars miles back, enabling them to operate collaboratively and intelligently to avoid accidents and mitigate traffic.
The evolution of intelligent things, such as collective thinking car swarms, is one of 10 strategic trends with broad industry impact and significant potential for disruption.
“The continuing digital business evolution exploits new digital models to align more closely the physical and digital worlds for employees, partners and customers,” says David Cearley, vice president and Gartner Fellow, at Gartner 2017 Symposium/ITxpo in Orlando, Florida. “Technology will be embedded in everything in the digital business of the future.”

지능형 디지털 메쉬
The Intelligent Digital Mesh

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——  가트너는 사람과 기기, 콘텐츠와 서비스를 하나로 묶는 이 미래 기술을 지능형 디지털 메쉬(intelligent digital mesh)라고 정의한다. 이것의 원동력은 디지털 모델, 비즈니스 플랫폼, 그리고 디지털 비즈니스를 지원하는 풍부하고도 지능적인 서비스이다.

Gartner calls the entwining of people, devices, content and services the intelligent digital mesh. It’s enabled by digital models, business platforms and a rich, intelligent set of services to support digital business.

지능형: ‘지능형’이라는 표현은 모든 기술 분야에 AI가 침투하는 방식을 나타내며, 적절한 대상을 명확하게 정의하고 집중해 역동적이고 유연하며, 잠재적으로 자율성을 지닐 수 있는 시스템을 개발한다는 의미다.

Intelligent: How AI is seeping into virtually every technology and with a defined, well-scoped focus can allow more dynamic, flexible and potentially autonomous systems.

디지털: 가상과 현실 세계를 혼합하여 디지털 기술을 통해 한층 더 강화하고 연결된 환경을 만든다.

Digital: Blending the virtual and real worlds to create an immersive digitally enhanced and connected environment.

메쉬: 사람과 기업, 장치, 콘텐츠 등이 서로 연결되는 하나의 망으로, 디지털 생산물 전달을 목적으로 한다. 이러한 망의 구성원은 지속적으로 증가한다.

Mesh: The connections between an expanding set of people, business, devices, content and services to deliver digital outcomes.

트렌드 1(지능형) : AI 기반
Trend No. 1(Intelligent) : AI Foundation

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—— 의사 결정 과정을 지원하고, 비즈니스 모델 및 생태계, 그리고 고객 체험을 새롭게 정립하는 AI의 역량은 2025년에 이르기까지 이 분야를 주도하는 요소가 될 것으로 전망하고 있다.
이에 대한 문의가 지속적으로 증가하고 있는 것은 관심 역시 그만큼 늘어나고 있다는 사실을 반증한다. 최근 이루어진 가트너 설문에 따르면 전체 기업/기관의 59%가 아직도 AI 전략 수립을 위한 정보를 수집하는 것으로 나타났다. 반면, 그 밖의 기업/기관은 이미 AI 솔루션의 시범 적용 또는 도입 부분에서 성과를 거두고 있다.
AI를 올바르게 사용하는 경우, 디지털 비즈니스 측면에서 상당한 효과를 누릴 것으로 전망된다. 그러나 일반적으로 묘사하는 것처럼 인공지능이 마법과 같이 인간의 지능적인 업무를 대신하고, 사람과 마찬가지로 상당한 학습량을 역동적으로 받아들일 수 있다는 장밋빛 전망(그리고 위기)은 아직 액면 그대로 받아들이기에는 큰 무리가 따른다. 협의의 AI는 고도로 세분화한 머신 러닝 솔루션으로 구성되며, 이는 특정한 임무(언어의 이해, 통제된 환경에서 차량 운전 등) 수행을 목표로 하고 있다. 솔루션의 알고리즘 역시 이러한 임무의 수행에 최적화되어 있다. 바로 이러한 협의의 AI가 최근 활발한 발전이 이루어지고 있는 분야다. Cearley는 “기업은 협의의 AI 기술을 통해 구현된 애플리케이션이 가져다 주는 사업 상의 성과에 집중할 필요가 있다. 일반 인공지능은 과학자와 공상과학 소설가의 영역인 것이다.”라고 밝혔다.

The ability to use AI to enhance decision making, reinvent business models and ecosystems, and remake the customer experience will drive the payoff for digital initiatives through 2025.
Given the steady increase in inquiry calls, it’s clear that interest is growing. A recent Gartner survey showed that 59% of organizations are still gathering information to build their AI strategies, while the remainder have already made progress in piloting or adopting AI solutions.
Although using AI correctly will result in a big digital business payoff, the promise (and pitfalls) of general AI where systems magically perform any intellectual task that a human can do and dynamically learn much as humans do is speculative at best. Narrow AI, consisting of highly scoped machine-learning solutions that target a specific task (such as understanding language or driving a vehicle in a controlled environment) with algorithms chosen that are optimized for that task, is where the action is today. “Enterprises should focus on business results enabled by applications that exploit narrow AI technologies and leave general AI to the researchers and science fiction writers,” says Cearley.

트렌드 2(지능형) : 지능형 앱과 애널리틱스
Trend No. 2(Intelligent) : Intelligent Apps and Analytics

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—— 향후 수 년 간, 모든 애플리케이션과 서비스는 AI 기술을 어느 정도 포함하게 될 것이다. 비록 그 정도에는 차이가 있을 지라도 말이다. AI는 우리에게 친숙한 다양한 애플리케이션 범주에 도입되어 드러나지 않게 백그라운드에서 작동하면서, 완전히 새로운 범주의 를 완성한다. AI는 다양한 소프트웨어 및 서비스 시장에 있어, 새로운 대 격전의 장이 될 것이다. ERP 역시 이러한 분야에 속한다. “여러분은 패키지 소프트웨어와 서비스를 공급하는 업체에게 추후 새로운 버전에서는 어떤 방식으로 인공지능을 활용해 첨단 애널리틱스, 지능형 프로세스, 첨단 사용자 체험 등을 통한 비즈니스 가치를 창출할 것인지를 질문해야 한다”고 Cearley는 말한다.
지능형 앱은 또한 사람과 시스템 사이에서 새로운 지능형 중간층을 만드는 한편, 직장에서 이루어지는 업무의 성격과 구조를 바꿀 잠재력을 지니고 있다. 가상 고객 지원 기술이나, 기업 자문 및 전자 조수 (assistant) 기술 등이 이러한 예가 될 수 있다.
Cearley는 “지능형 앱은 인간을 대체하는 방식이 아니라, 인간의 활동을 보조해 줄 수 있는 수단으로 모색하는 것이 바람직하다.”고 말했다. 증강 애널리틱스는 특히 이러한 성장 분야 중에서도 전략적으로 중요한 의미를 지닌다. 이는 머신 러닝을 통해 자동으로 데이터를 작성하고 지식을 발굴하며, 다양한 범위의 비즈니스 사용자, 운영자, 그리고 민간 데이터 과학자와 창출된 지식을 공유한다.

Over the next few years every app, application and service will incorporate AI at some level. AI will run unobtrusively in the background of many familiar application categories while giving rise to entirely new ones. AI has become the next major battleground in a wide range of software and service markets, including aspects of ERP. “Challenge your packaged software and service providers to outline how they’ll be using AI to add business value in new versions in the form of advanced analytics, intelligent processes and advanced user experiences,” notes Cearley.
Intelligent apps also create a new intelligent intermediary layer between people and systems and have the potential to transform the nature of work and the structure of the workplace, as seen in virtual customer assistants and enterprise advisors and assistants.
“Explore intelligent apps as a way of augmenting human activity, and not simply as a way of replacing people,” says Cearley. Augmented analytics is a particularly strategic growing area that uses machine learning for automating data preparation, insight discovery and insight sharing for a broad range of business users, operational workers and citizen data scientists.

트렌드 3(지능형) : 지능형 사물
Trend No. 3(Intelligent) : Intelligent Things

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—— 지능형 사물(intelligent things)은 AI 기술 및 머신 러닝을 이용하여 한층 더 지능적인 방식으로 사람 및 주변 사물과 상호 작용을 주고 받는다. 이러한 지능형 사물의 일부는 AI가 없이는 존재할 수 없다. 하지만, 이미 존재하고 있는 사물(예: 카메라)을 AI를 통해 지능화(스마트 카메라 등) 하는 방안도 있다. 이러한 사물은 반 자율적, 또는 완전 자율적으로 사람의 간섭이 없는 환경에서 특정한 기간 동안 작동해 지정된 과업을 수행하게 된다. 이러한 시스템의 예로는 무인 청소기, 자율 주행 농기계 등을 들 수 있다. 기술이 발달함에 따라 AI와 머신 러닝을 사용하는 사물의 수는 점점 늘어날 것이며, 그 이용 분야 역시 의료 기기에서 자율 주행 수확 로봇에 이르기까지 더 다양해질 것이다.
지능형 사물은 널리 확산되면서 단독형에서 다른 지능형 사물과 협력하는 집단형으로 진화할 것이다. 이러한 모델에서는 여러 대의 기기가 서로 협력하여 작동한다. 이는 인간의 조작을 필요로 할수도 있지만, 인간의 간섭이 없이도 이루어질 수 있다. 이러한 기술의 첨단을 달리고 있는 분야가 바로 군사 기술로, 드론의 집단을 이용하여 군사적인 목표물을 공격하거나, 방어하는 기술을 연구한다. 소비자 가전 박람회인 CES 개막 행사에서는 이미 이러한 기술을 응용한 민간용 제품을 선보인 바 있다.

Intelligent things use AI and machine learning to interact in a more intelligent way with people and surroundings. Some intelligent things wouldn’t exist without AI, but others are existing things (i.e., a camera) that AI makes intelligent (i.e., a smart camera.) These things operate semiautonomously or autonomously in an unsupervised environment for a set amount of time to complete a particular task. Examples include a self-directing vacuum or autonomous farming vehicle. As the technology develops, AI and machine learning will increasingly appear in a variety of objects ranging from smart healthcare equipment to autonomous harvesting robots for farms.
As intelligent things proliferate, expect a shift from stand-alone intelligent things to a swarm of collaborative intelligent things. In this model, multiple devices will work together, either independently or with human input. The leading edge of this area is being used by the military, which is studying the use of drone swarms to attack or defend military targets. It’s evident in the consumer world in the opening example showcased at CES, the consumer electronics event.

트렌드 4(디지털) : 디지털 트윈
Trend No. 4(Digital) : Digital Twins

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—— 디지털 트윈(Digital Twin)이란 현실 세계에 존재하는 개체나 시스템을 가상 공간에 재현한 것이다. 사물 인터넷의 맥락에서 디지털 트윈은 연결된 현실 세계 물체의 현 상태에 대한 정보를 제공한다. 또한, 현황의 변화에 대응하고, 운영의 개선 및 가치 창출에 이바지한다. 2020년까지 연결되는 센서와 Endpoint의 수는 210억개에 달할 것으로 전망한다. 따라서 머지않은 장래 수십억 개에 달하는 사물이 디지털 트윈을 지니게 될 것이다. Cearley는 이를 통해 유지보수 및 운영 비용 측면, 그리고 사물 인터넷 자산의 성능 최적화라는 측면에서 수십억 달러의 비용을 절감할 것이라고 이야기한다.
단기적으로 디지털 트윈은 자산 관리에 도움을 주지만, 결국에는 운영 효율과 제품의 사용 방식에 대한 정보의 개선방안을 도출하는 방식을 통해 가치를 창출할 것으로 보인다.
사물 인터넷 외에도, 단순히 ‘사물’의 범위를 넘어선 요소들과 디지털 트윈을 연결할 수 있는 잠재력 역시 점차 성장하고 있다. Cearley는 “시간이 흐름에 따라, 우리 세계의 거의 모든 요소가 디지털로 재현될 것이며 이들은 매우 극적인 방식으로 자신이 대변하는 현실 세계 요소와 이어질 뿐 아니라 디지털 트윈들 사이에서도 연계를 이룰 것이다. 또한, 여기에 AI 기반의 기능을 결합하면 첨단 시뮬레이션, 운영, 분석 등의 작업이 가능해질 것이다. 도시 계획 담당자나 디지털 마케터, 의료 전문가, 산업 기획 담당자 등은 모두 디지털 트윈 세상으로 통합하는 장기적인 변화를 통해 이익을 누리게 될 것이다.”라고 말했다. 예를 들어, 미래에는 인간을 모델로 생체·의학적 데이터를 제공할 수 있다. 또한 도시 전체에 대한 디지털 트윈을 생성하여 더 진보된 시뮬레이션을 시행할 수 있다.

A digital twin is a digital representation of a real-world entity or system. In the context of IoT, digital twins are linked to real-world objects and offer information on the state of the counterparts, respond to changes, improve operations and add value. With an estimated 21 billion connected sensors and endpoints by 2020, digital twins will exist for billions of things in the near future. Potentially billions of dollars of savings in maintenance repair and operation (MRO) and optimized IoT asset performance are on the table, says Cearley.
In the short term, digital twins offer help with asset management, but will eventually offer value in operational efficiency and insights into how products are used and how they can be improved.
Outside of the IoT, there is a growing potential to link digital twins to entities that are not simply “things.” “Over time, digital representations of virtually every aspect of our world will be connected dynamically with their real-world counterparts and with one another and infused with AI-based capabilities to enable advanced simulation, operation and analysis,” says Cearley. “City planners, digital marketers, healthcare professionals and industrial planners will all benefit from this long-term shift to the integrated digital twin world.” For example, future models of humans could offer biometric and medical data, and digital twins for entire cities will allow for advanced simulations.

트렌드 5(디지털) :
클라우드 컴퓨팅에서 엣지 컴퓨팅으로
Trend No. 5(Digital) : Cloud to the Edge

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—— 엣지(Edge) 컴퓨팅은 정보 처리, 콘텐츠 수집, 그리고 제공 과정이 정보의 원천에 좀 더 인접하여 이루어지는 컴퓨팅 구성을 말한다. 연결성 및 지연속도, 대역폭의 제한이 존재하고 엣지 부분에 위치하는 장치의 기능이 강화하면서 이와 같은 분산형 모델은 점점 각광을 받고 있다. 기업은 엣지 설계 패턴을 인프라 아키텍쳐에 적용할 필요가 있다. 특히 사물 인터넷 요소를 대량으로 보유한 기업이라면 더욱 그러하다. 이 경우 콜로케이션(colocation) 및 엣사물지에 특화된 네트워크 기능을 사용하는 것이 좋은 출발점이 될 것이다.
클라우드 및 엣지 컴퓨팅은 서로 경쟁 관계에 있는 개념으로 보는 것이 일반적인데 사실 이 두 개념을 근본적으로 잘못 이해하는 데에 따른 실수이다. 엣지 컴퓨팅에서는 콘텐츠와 연산 기능, 처리 기능이 사용자/사물에 더 가깝다. 즉, 네트워크 상의 ‘엣지(모서리)’에 더 인접해 있는 것이다. 클라우드는 기술 서비스가 인터넷 기술을 통하여 제공되는 것을 말한다. 그러나 서비스 제공 과정에서의 중앙 집중화 또는 탈 집중화 여부에 대해서는 관여하지 않는다. 클라우드와 엣지 컴퓨팅을 함께 적용하면 클라우드는 서비스 기반 모델을 생성하고, 엣지 컴퓨팅은 접속이 끊어져도 클라우드를 이용할 수 있는 서비스를 제공할 것이다.

Edge computing describes a computing topology in which information processing and content collection and delivery are placed closer to the sources of this information. Connectivity and latency challenges, bandwidth constraints and greater functionality embedded at the edge favors distributed models. Enterprises should begin using edge design patterns in their infrastructure architectures — particularly for those with significant IoT elements. A good starting point could be using colocation and edge-specific networking capabilities.
While it’s common to assume that cloud and edge computing are competing approaches, it’s a fundamental misunderstanding of the concepts. Edge computing speaks to a computing topology that places content, computing and processing closer to the user/things or “edge” of the networking. Cloud is a system where technology services are delivered using internet technologies, but it does not dictate centralized or decentralized service delivering services. When implemented together, cloud is used to create the service-oriented model and edge computing offers a delivery style that allows for executions of disconnected aspects of cloud service.

트렌드 6(디지털) : 대화형 플랫폼
Trend No. 6(Digital) : Conversational Platforms

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—— 대화형 플랫폼은 의도의 해석을 사람이 아닌 기계가 담당해 패러다임의 일대 변혁을 불러 올 것이다. 이러한 시스템은 단순한 질의에 대답하는 것(오늘 날씨는?)부터 좀더 복잡한 상호 작용이 가능한 형식까지도 지원할 수 있다(맛집으로 소문난 식당의 자리 예약 등). 이들 플랫폼은 보다 많은 기능을 보유하는 방향으로 진화할 것이다. 예를 들어 범행에 대한 구두 진술을 목격자로부터 청취하여, 진술 내용을 바탕으로 몽타주를 작성하는 기술 등을 생각해 볼 수 있다. 대화형 플랫폼의 문제점은 사용자가 매우 구조화된 방식으로 의사 소통을 진행해야 한다는 점이다. 이것은 때로는 매우 성가실 수도 있다. 대화형 플랫폼 간의 결정적인 차별화 요인은 대화 모델이 얼마나 잘 짜여져 있는가와 API, 제3자 서비스 등에 접근해 이를 의뢰하고 조합해 복잡한 결과물을 제공하는 이벤트 모델이 될 것이다.

Conversational platforms will drive a paradigm shift in which the burden of translating intent shifts from user to computer. These systems are capable of simple answers (How’s the weather?) or more complicated interactions (book a reservation at the Italian restaurant on Parker Ave.) These platforms will continue to evolve to even more complex actions, such as collecting oral testimony from crime witnesses and acting on that information by creating a sketch of the suspect’s face based on the testimony. The challenge that conversational platforms face is that users must communicate in a very structured way, and this is often a frustrating experience. A primary differentiator among conversational platforms will be the robustness of their conversational models and the API and event models used to access, invoke and orchestrate third-party services to deliver complex outcomes.

트렌드 7(디지털) : 몰입형 체험
Trend No. 7(Digital) : Immersive Experience

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—— 증강 현실(AR)과 가상 현실(VR) 기술, 그리고 혼합 현실 기술은 사람들이 디지털 세계를 인지하고 상호 작용하는 방식을 바꾸어 놓고 있다. 대화형 플랫폼과 함께 눈에 보이지 않는 몰입형 체험으로 사용자 체험에 근본적인 변화가 일어나고 있는 것이다. 애플리케이션 벤더와 시스템 소프트웨어 벤더, 개발 플랫폼 벤더등은 모두 이와 같은 모델을 제공하기 위해 경쟁하게 된다.
향후 5년간 시장은 혼합 현실을 중심으로 움직이게 될 것이다. 혼합 현실은 몰입형 체험 중에서도 가장 높은 인기를 구가하는 형태인데, 사용자가 물리 세계에 있으면서도 디지털 및 현실 세계의 물체와 상호작용할 수 있도록 지원하는 기술이다. 혼합 현실 기술은 증강 형실이나 가상 현실을 위한 헤드마운트 기기에서부터 스마트 폰, 태블릿 기반 AR에 이르기까지 광범위한 범주를 자랑한다. 오늘날 널리 사용하는 모바일 기기들, 그리고 애플이 내 놓은 ARkit과 iPhone X, 구글의 Tango 및 ARCore를 포함해 Wikitube를 비롯한 다양한 크로스 플랫폼 AR 소프트웨어 개발 툴 등이 존재하는 가운데, 오는 2018년은 모바일 기기 기반 AR과 MR이 치열한 경쟁을 벌이는 한 해가 될 것으로 보인다.

Augmented reality (AR), virtual reality (VR) and mixed reality are changing the way that people perceive and interact with the digital world. Combined with conversational platforms, a fundamental shift in the user experience to an invisible and immersive experience will emerge. Application vendors, system software vendors and development platform vendors will all compete to deliver this model.
Over the next five years the focus will be on mixed reality, which is emerging as the immersive experience of choice, where the user interacts with digital and real-world objects while maintaining a presence in the physical world. Mixed reality exists along a spectrum and includes head-mounted displays (HMD) for AR or VR, as well as smartphone- and tablet-based AR. Given the ubiquity of mobile devices, Apple’s release of ARkit and iPhone X, Google’s Tango and ARCore, and the availability of cross-platform AR software development kits such as Wikitude, we expect the battles for smartphone-based AR and MR to heat up in 2018.

트렌드 8(메쉬) : 블록체인
Trend No. 8(Mesh) : Blockchain

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—— 블록체인이란 공유, 분산형, 탈 집중화, 토큰형 거래장부(ledger) 체계로, 비즈니스를 진행하는 과정에서 하나의 애플리케이션이나 참여자에 의존할 필요가 없다는 것이 장점이다. 이러한 블록체인은 신용이 검증되지 않은 상대와도 상업 거래가 가능하게 해 준다. 이러한 기술은 업계를 뒤바꿀 잠재력을 지니고 있다. 비록 현재로서는 금융 분야에서 주로 논의되고 있지만. 앞으로 정부, 의료, 콘텐츠 유통, 공급 사슬 등 다양한 곳에서 활용할 가능성이 높다. 그런데 블록체인 기술 대다수는 아직 성숙 단계에 이르지 못했고, 검증도 이뤄지지 않았다. 더불어 이렇다 할 규제도 없는 상황이다.
블록체인에 대한 실용적인 접근이 이루어지기 위해서는 사업 기회에 대한 명확한 이해가 이루어져야 하며, 그 기능과 한계에 대해서도 확실하게 파악해야 한다. 또한 신뢰 아키텍쳐(Trust architecture)와 구축에 필요한 기술을 분명히 이해해야 한다. 분산 거래장부 프로젝트를 진행하기에 앞서 무엇이 가능하고 불가능한지를 알 수 있는 수준의 암호화 기술을 회사 담당팀이 구사할 수 있는지의 여부부터 확인해야 한다. 기존의 인프라와 통합이 이루어지는 지점을 파악하고, 플랫폼의 발전과 성숙 과정도 수시로 점검할 필요가 있다. 벤더사와의 협의 시에는 매우 신중한 자세로 임해야 하며, 블록체인이 어떻게 사용되는지에 대해 반드시 소상히 알고 있어야 한다.

Blockchain is a shared, distributed, decentralized and tokenized ledger that removes business friction by being independent of individual applications or participants. It allows untrusted parties to exchange commercial transactions. The technology holds the promise to change industries, and although the conversation often surrounds financial opportunities, blockchain has many potential applications in government, healthcare, content distribution, supply chain and more. However, many blockchain technologies are immature and unproven, and are largely unregulated.
A practical approach to blockchain demands a clear understanding of the business opportunity, the capabilities and limitations of blockchain, a trust architecture and the necessary implementation skills. Before embarking on a distributed-ledger project, ensure your team has the cryptographic skills to understand what is and isn’t possible. Identify the integration points with existing infrastructures, and monitor the platform evolution and maturation. Use extreme caution when interacting with vendors, and ensure you are clearly identifying how the term “blockchain” is being used.

트렌드 9(메쉬) : 이벤트 주도형 기술
Trend No. 9(Mesh) : Event-Driven

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—— 디지털 비즈니스는 이를 진행할 수 있는 기회를 포착하고 활용할 수 있는가에 성패가 달려 있다. 비즈니스 이벤트란 특정한 상태나 그 변화를 과정과 맞닿아 있다. 예를 들어 구매 오더의 완료 시점 등이 그것이다. 하나 또는 여러 개의 비즈니스 이벤트가 모이면 비즈니스 모멘트(moment)를 구성한다. 이는 사용자가 파악해 비즈니스 상의 특정한 행위를 해야 하는 상황을 의미한다. 가장 파급 효과가 큰 비즈니스 모멘트는 여러 당사자에게 영향을 미치는 종류의 모멘트다. 여러 당사자는 서로 떨어져 있는 애플리케이션, 사업 부문, 파트너 사 등을 말한다.
AI, 사물 인터넷, 기타 첨단 기술의 발전으로 이전에 비해 비즈니스 이벤트를 감지하는 것이 빨라졌으며, 보다 세밀하게 분석할 수 있게 됐다. 이제 기업은 디지털 비즈니스 전략의 일환으로 이벤트 사고의 개념을 도입해야 할 것이다. 차후 2020년까지 디지털 비즈니스 솔루션의 80%는 이벤트를 기반으로 한 실시간 상황인식기술을 갖춰야한다. 더불어 그리고 새롭게 탄생하는 비즈니스 생태계의 80%가 이벤트 처리를 지원해야 할 것으로 전망되고 있다.

Digital businesses rely on the ability to sense and be ready to exploit new digital business moments. Business events reflect the discovery of notable states or state changes, such as completion of a purchase order. Some business events or combinations of events constitute business moments — a detected situation that calls for some specific business action. The most consequential business moments are those that have implications for multiple parties, such as separate applications, lines of business or partners.
With the advent of AI, the IoT, and other technologies, business events can be detected more quickly and analyzed in greater detail. Enterprises should embrace “event thinking” as part of a digital business strategy. By 2020, event-sourced, real-time situational awareness will be a required characteristic for 80% of digital business solutions, and 80% of new business ecosystems will require support for event processing.

트렌드 10(메쉬) : 지속적응형 보안 기술
Trend No. 10 : Continuous Adaptive Risk and Trustn

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—— 디지털 비즈니스는 보안 환경을 더욱 복잡하게 진화하도록 만들었다. 업계에서 정교한 도구를 사용할수록 잠재적 위험은 더욱 커졌다. 이와 같은 상황에서 지속적응형 위험 및 신뢰성 평가(CARTA)는 실시간으로 위험과 신뢰도를 고려할 수 있도록 의사결정을 돕는다. 보안을 기반으로 성립하는 디지털 비즈니스에 대한 유연한 대응이 가능해진 것이다. 소유권, 그리고 통제권한을 기반으로 하는 BRIEF기존의 보안 기술은 신뢰를 기반으로 하는 오늘날의 디지털 세상에서는 더 이상 통용되지 않는다. 인프라 및 경계 보호 만으로는 정확한 위험 탐지가 이루어질 수 없으며, 경계선 후방의 내부자 공격으로부터 시스템을 방어하지 못한다. 해결 방법은 사람 중심의 보안기술로, 개발자가 보안조치에 책임질 수 있도록 권한을 부여하는 것이다. DevOps 노력의 일환으로 보안을 통합시켜, 지속적인 프로세스가 이루어지도록 하는 기술과 기만 기술(예: 적응형 하니팟[honeypot])을 탐지하여 시스템에 침입한 악당들을 붙잡는 기술은 CARTA가 현실이 되도록 하기 위해 모색해야 하는 새로운 두 가지 기술이다.
오늘날의 최신 트렌드에 대한 추가 상세 내용은 David Cearley 등이 공저한 2018년 전략 기술의 트렌드(Top Strategic Technology Trends for 2018)을 참고했다. 가트너의 고객은 2018년 전략 기술의 트렌드를 열람하고 여러 경향에 대한 추가 상세 정보를 얻을 수 있다.

Digital business creates a complex, evolving security environment. The use of increasingly sophisticated tools increases the threat potential. Continuous adaptive risk and trust assessment (CARTA) allows for real-time, risk and trust-based decision making with adaptive responses to security-enable digital business. Traditional security techniques using ownership and control rather than trust will not work in the digital world. Infrastructure and perimeter protection won’t ensure accurate detection and can’t protect against behind-the-perimeter insider attacks. This requires embracing people-centric security and empowering developers to take responsibility for security measures. Integrating security into your DevOps efforts to deliver a continuous “DevSecOps” process and exploring deception technologies (e.g., adaptive honeypots) to catch bad guys that have penetrated your network are two of the new techniques that should be explored to make CARTA a reality.