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AI는 거의 모든 IT 문제에 대한 답인 것처럼 언급되곤 한다. 기술 격차를 없애고 생산성을 크게 높일 뿐만 아니라 네트워크 보안과 경쟁력 확보
2021년은 최초의 로봇 영화 ‘기계인간(The Mechanical Man)’이 나온 지 100년을 맞는 해다. 흑백에 대사도 없는 영화였지만 이는 로봇이 작동하는 모습을 볼 수 있었던 첫 번째 기회였다. 물
IBM이 애플리케이션 성능 모니터링 솔루션 기업 ‘인스타나’(Instana)를 인수한다. 회사는 최종 계약이 체결됐다고 발표하며, 인수 이후 인스타나의 기술을 IBM의 하이브리드 클라우드 �
올해의 비정상적인 사건들은 기민하고 유연한 첨단 기술 환경의 필요성을 명확히 드러냈다. 구식 앱과 인프라를 현대화하려는 기업이 늘고 있는 배경이
인공지능(AI)을 둘러싼 대부분의 이야기는 자율주행 자동차, 챗봇, 디지털 트윈 기술, 로봇, AI 기반 ‘스마트’ 시스템 등에 집중돼 있다. 하지만 AI와 머신러닝(ML)은 데이터센터 내부�
데브옵스(DevOps)가 IT시스템 운영 분야에서 관심의 대상이 된 때가 있었다. IT시스템 운영 부서와 소프트웨어 개발 부서간의 유기적인 연계
팬데믹 위기 이후 어느 장소에서나 접근할 수 있도록 만들려는 기업들이 늘고 있다. 그러나 보안 취약점 때문에 모든 것을 인터넷에 노출시키는 것은 현명하지 않을 수도 있다.
실시간 애널리틱스 분야에서의 ‘엣지 컴퓨팅’과 ‘IoT 기기’ 활용은 무한한 가능성을 가지고 있다. 엣지 구축을 위한 애널리틱스 모델 설계가 만만치 않지만 말이다.
클라우드 컴퓨팅 시장이 성장을 지속할 거라는 점은 확실하다. 하지만 남들이 주목하지 않는 의외의 측면 3가지를 예의주시해야 한다.
코로나19 팬데믹과 이후 재택근무로의 전환으로 인해 조직 내 IT 서비스 제공 방식 측면에서 엄청난 기술적 혁신이 도래했다. 화상회의 등 이전에 크게 활용하지 않던 기술들이 갑자기 표준