변혁 후 디지털 최적화로의 진전

디지털 최적화는 기존 디지털 비즈니스를 조정하여 조직의 특정 요구 사항을 보다 효과적으로 충족할 수 있는 기회를 식별하는 데 중점을 둡니다. 이는 단순히 조직이 고객에게 디지털 경험을 제공하는 것을 넘어 비즈니스 목표에 맞게 디지털 인프라에 대한 투자와 업데이트를 조정하는 데까지 확장됩니다. 이는 어떤 면에서 지속적인 디지털 혁신과 유사하지만, 디지털 경험을 고객에게 제공하는 방식을 변경하기보다는 최적화 과정에서 비즈니스의 초점이 동일하게 유지됩니다.

이 정의에 따르면 디지털 최적화는 필연적으로 각 조직의 비즈니스 요구 사항에 맞게 고유하게 적용됩니다. 그럼에도 불구하고, 기존 디지털 혁신 추세에 대한 데이터는 디지털 최적화가 조직과 산업 전반에서 공통적인 특징을 가질 것임을 시사합니다. 예를 들어, F5 2024 애플리케이션 전략 설문 조사에 응한 사람의 88%는 하이브리드 또는 멀티클라우드 아키텍처를 사용하고 있다고 보고했지만, 많은 조직은 여전히 멀티클라우드 구현과 관련된 문제에 직면해 있습니다. 분산 클라우드 전반의 애플리케이션 현대화 추세 에 대한 ESG 보고서에 따르면, 조직의 30%가 보안 정책을 일관되게 적용하는 데 어려움을 겪고, 30%는 통합 및 상호 운용성 문제를 겪고 있으며, 28%는 이기종 인프라를 관리하는 데 어려움을 겪습니다. 분명 복잡성은 현대 디지털 기업의 큰 과제로 남아 있습니다.

조직은 복잡성을 식별하고 해결하기 위한 조치를 취해야 하지만, 하이브리드 및 멀티클라우드 아키텍처를 사용하는 기업을 위한 최적화 기회로서 세 가지 단계가 꾸준히 나타납니다.

1. 인프라 전반에서 효과적인 연결성 보장: IT 및 네트워킹 전문가의 90%가 Futuriom 멀티클라우드 네트워킹 및 NaaS 설문 조사 보고서 에서 멀티클라우드 네트워킹(MCN) 연결을 "중요" 또는 "매우 중요한" 요구 사항으로 꼽았습니다. 그 이유를 이해하는 것은 쉽습니다. 효과적인 연결성이 없으면 애플리케이션 성능이 저하되고 가시성이 손실되며, 정보가 단편화되어 비용 관리가 훨씬 더 어려워집니다.
2. 일관된 보안 자세 채택: 보안은 기존 애플리케이션 환경에 클라우드 네이티브 애플리케이션을 통합하려는 조직에 과제로 작용하며, 44%가 보안을 앱 통합 과제로 꼽았습니다 .
3. 모니터링 및 관리 개선: 종단 간 가시성은 데이터 보안 프로토콜을 준수 하고 애플리케이션 성능을 모니터링하는 데 매우 중요합니다. 또한 통합 및 비용 절감 기회를 식별하는 것도 더 쉬워집니다.

어떤 경우든, 기업에 맞는 명확한 멀티클라우드 배치와 전략을 시작하면 점점 더 커지는 복잡성을 해결하는 데 도움이 되는 솔루션을 더 쉽게 식별할 수 있습니다. 멀티클라우드 네트워킹 솔루션은 디지털 혁신 노력을 최적화하는 데 도움이 되는 핵심적인 투자입니다. GigaOm 과 ESG는 모두 조직에 가장 적합한 전략을 선택할 때 고려해야 할 요소와 MCN 소프트웨어를 구현함으로써 얻을 수 있는 이점을 파악했습니다. 여기에는 향상된 네트워크 보안(49%), 향상된 네트워크 성능(44%), 향상된 애플리케이션 성능(36%)이 목록의 맨 위에 올랐습니다.

네트워킹에서 AI란 무엇인가?
네트워킹 맥락에서 AI는 일반적으로 하나의 사용 사례에 속합니다. 첫째, AI는 성능 데이터의 패턴을 찾아 네트워크 최적화 기회를 식별하는 데 사용될 수 있습니다. 두 번째로, AI 애플리케이션은 네트워킹 인프라를 활용하도록 구축되며, AI 모델과 사용법의 특정 측면은 조직이 네트워킹 인프라의 요소를 어떻게 연결하고 보호해야 하는지에 대한 정보를 제공합니다. 이 게시물의 나머지 부분에서는 후자의 사용 사례에 초점을 맞추겠습니다.

네트워킹 분야에서 AI로부터 무엇을 배울 수 있을까?
디지털 인프라를 최적화하여 비즈니스 목표를 효율적이고 효과적으로 달성하면 자본과 인적 자원을 모두 확보하여 혁신에 집중할 수 있다는 이점이 있습니다. 생성적 AI는 유연한 하이브리드 또는 멀티클라우드 아키텍처의 이점을 활용하는 새로운 기술의 좋은 예입니다. IDC는 AI 구현이 멀티클라우드 네트워킹 솔루션 도입을 촉진하는 주요 요인이 될 것이며 , 2027년까지 AI 지출이 5,000억 달러를 돌파할 것으로 예측했습니다. 기업 조직의 경우 AI 구현을 위해 멀티클라우드 네트워킹 솔루션이 필요할 가능성이 특히 높습니다. 이는 이들이 공공 및 사설 AI를 결합하여 서비스를 제공할 가능성이 가장 높기 때문입니다.

단일 AI 모델 구현 내에서도 멀티클라우드 네트워킹이 중요합니다. AI 모델의 출력 품질은 수집 및 학습 중의 완벽한 데이터 정리에 달려 있으며, 최고의 성능은 에지에서의 효과적인 추론 워크로드 관리에 달려 있습니다. 기존 애플리케이션 환경에 AI를 통합하면 복잡성이 증가하고 위협 표면이 확장되므로 일관된 보안이 더욱 중요해집니다. 이것이 벅차게 보일 수 있지만, 연결성( 컨테이너 네트워킹 솔루션 포함), 보안 및 가시성을 고려한 올바른 멀티클라우드 네트워킹 솔루션은 AI에서 성공할 수 있도록 준비시켜 줄 수 있습니다. 이미 강력한 멀티클라우드 네트워킹 솔루션을 구현한 조직은 네트워킹에서 AI와 관련된 잠재적인 과제를 처리할 때 유리합니다. 이러한 추세는 안전하고 효과적인 연결을 보장하고 일관된 보안 태세를 구현하는 것이 조직이 유연한 아키텍처를 구축하여 데이터를 안전하고 효과적으로 보호하고 처리한 다음 필요한 곳마다 결과를 제공함으로써 최신 기술 혁신을 활용할 준비가 되도록 하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다.