주목해야 할 12가지 새로운 IT 자동화 동향

IT 자동화는 기술을 활용하여 반복적이고 수동적인 업무를 효율적으로 처리하고 자동화함으로써 생산성을 높이고 비용을 절감하며 고객 만족도를 향상시키는 방법론을 의미합니다.

IT 자동화: 핵심 요약

IT 자동화는 기술과 지능형 시스템을 활용해 업무, 절차, 운영을 현대화하고 최적화하는 것을 목표로 합니다. 자동화는 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 로봇 프로세스 자동화(RPA) 등의 첨단 기술과 스크립팅을 결합하여 구현됩니다.

규칙 기반 작업은 사람의 개입 여부와 관계없이 실행될 수 있습니다.

IT 자동화의 주요 목표는 오류를 줄이고 생산성을 극대화하며 비용을 절감하고 사용자 경험을 개선하기 위해 최대한의 인적 노력이 필요한 활동을 자동화하는 데 있습니다.

의료, 소매, 제조업, 물류 등 다양한 산업 분야에서 수동적이고 반복적인 활동을 간소화하기 위해 자동화를 적극적으로 도입하고 있으며, 이는 궁극적으로 의사 결정 과정과 이상 징후 감지 능력을 향상시킵니다.

수동 업무를 자동화함으로써 IT 팀은 혁신 및 전략적 목표와 같은 더 가치 있는 업무에 집중하여 조직에 더 큰 가치를 제공할 수 있습니다.

기술 발전 덕분에 IT 자동화는 온프레미스 시스템에 국한되지 않고, 클라우드 기반 서비스, 컨테이너화, 마이크로서비스로 확장되어 기업이 자원을 효율적으로 할당하고 운영을 확장할 수 있게 되었습니다.

이 섹션에서는 현재 시장에서 주목받고 있으며 점점 더 많은 기업에서 채택하고 있는 IT 자동화 도구와 기술을 자세히 살펴보겠습니다.

주목해야 할 IT 자동화 최신 동향

IT 자동화 분야는 새로운 기술, 관행, 접근 방식과 함께 끊임없이 진화하고 있습니다. 이러한 트렌드는 AI, 자연어 처리(NLP), 머신러닝(ML), RPA, 클라우드 컴퓨팅 및 기타 관련 영역의 발전에 의해 주도되고 있습니다.

Statista의 자료에 따르면, 전 세계 자동화 산업은 2,650억 달러 규모에 달할 것으로 예측됩니다.

이제 주요 IT 자동화 트렌드 중 몇 가지를 자세히 살펴보겠습니다.

로우코드 및 노코드 플랫폼

로우코드 플랫폼은 코딩 기술이 낮은 IT 전문가, 코더, 개발자들이 맞춤형 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원합니다. 반면에, 노코드 플랫폼은 코딩 지식이 없는 비즈니스 사용자가 특정 개발 요구 사항을 독립적으로 해결할 수 있도록 지원합니다.

로우코드 및 노코드 플랫폼을 통한 빠르고 쉬운 애플리케이션 개발이 가능해짐에 따라 글로벌 로우코드 시장은 2027년까지 약 650억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. (출처: Statista)

이러한 플랫폼은 사용자에게 시각적 인터페이스와 사전 제작된 구성 요소를 제공하여, 광범위한 코딩 없이 워크플로를 쉽게 생성하고 작업을 자동화하며 다양한 시스템을 원활하게 통합할 수 있도록 합니다. 목표는 작업 프로세스를 단순화하고 노력을 최소화하는 것입니다.

개발 기술이 부족하지만 현대 시대의 자동화와 디지털 가속화에 발맞추고 싶어 하는 조직 및 개인은 이러한 플랫폼을 활용하여 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

이러한 플랫폼은 비용 절감, 시간 절약, 생산성 향상 등 다양한 이점을 제공합니다. 로우코드 및 노코드 플랫폼의 대표적인 예로는 Microsoft Power Apps와 IBM Watson Orchestrate가 있습니다.

NLP 및 ML을 활용한 AI 하이퍼오토메이션

자동화의 새로운 트렌드인 하이퍼오토메이션은 가트너에서 가장 중요한 기술 트렌드 중 하나로 선정되었습니다. 일반적인 자동화와 달리 하이퍼오토메이션은 AI, ML, RPA, NLP와 같은 고급 기술을 통합합니다.

이러한 최첨단 기술은 일반적으로 사람의 지능이나 개입이 필요한 복잡하고 예측 불가능한 작업을 효율적으로 처리하기 위해 자동화 프로세스를 강화합니다.

하이퍼오토메이션은 의료, 공급망 관리, 은행, 금융 서비스(BFS), 소매 등 다양한 산업 분야에서 활용됩니다. 시장 규모는 2022년 350억 8천만 달러에서 2030년에는 1186억 6천만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. (출처: Grand View Research)

하이퍼오토메이션 프로세스는 효율성, 생산성, 의사 결정 능력을 크게 향상시킵니다. 다양한 프로세스, 패턴, 워크플로를 자동화함으로써 성능이 크게 향상됩니다.

ML은 하이퍼오토메이션의 성능을 지속적으로 개선하여 패턴 인식 및 추세 예측에서 뛰어난 효율성을 제공합니다. NLP는 서면 텍스트 이해, 언어 뉘앙스 파악, 의미 있는 상호 작용 지원과 관련된 작업을 지원합니다.

하이퍼오토메이션 솔루션은 다양한 산업 분야에 수많은 이점을 제공합니다. 프로세스를 단순화하고 작업을 자동화함으로써 이러한 솔루션은 효율성, 정확성, 고객 만족도를 향상시킵니다. 또한 조직이 비즈니스 과제를 해결하고 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원합니다.

클라우드 자동화

클라우드 자동화는 클라우드 기반 자산 및 서비스의 관리, 배포, 운영을 최적화하기 위해 다양한 방법론과 도구를 활용하는 것을 의미합니다. 이는 과거에 IT 관리자가 수동으로 수행하던 작업을 자동화하는 소프트웨어 및 스크립트에 의존합니다.

클라우드 자동화의 주요 목표는 효율성을 개선하고 인적 오류를 최소화하며 새로운 요구 사항에 따라 클라우드 리소스를 빠르게 확장하는 데 있습니다.

클라우드 환경의 다양한 측면을 자동화하는 것은 리소스 할당, 구성 설정, 배포 관리, 보안 및 규정 준수 보장, 성능 모니터링, 리소스 확장과 같은 다양한 작업을 포괄합니다.

클라우드 자동화 시장 규모는 2021년 530억 달러에서 2030년에는 4,148억 5천만 달러에 이를 것으로 추정됩니다. (출처: Verified Market Research)

자동화할 수 있는 작업에는 가상 머신 생성, 스토리지 구성, 소프트웨어 설치, 보안 조치 조정, 성능 최적화, 코드 배포, 애플리케이션 감독 등이 포함됩니다.

클라우드 자동화를 구현하기 위해 즉시 사용 가능한 클라우드 관리 도구나 코드형 인프라(IaC) 및 오케스트레이션 도구를 활용하는 방법이 있습니다. 그러나 자동화 솔루션을 구현하기 전에 클라우드 환경의 크기 및 원하는 자동화 수준과 같은 조직의 요구 사항 및 요소를 평가하는 것이 중요합니다.

클라우드 자동화를 채택하면 여러 가지 이점이 있습니다. 제품 또는 서비스의 시장 출시 시간을 단축하여 조직의 민첩성을 높입니다. 또한 리소스 활용을 최적화하여 비용 절감으로 이어집니다. 또한 비즈니스 요구 사항에 따라 확장성을 제공합니다.

많은 주요 공급업체가 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP), Terraform, Red Hat Ansible Automation Platform, VMware vRealize Automation 등과 같은 클라우드 자동화 솔루션을 제공합니다.

데이터 파이프라인 오케스트레이션

복잡한 데이터 파이프라인을 관리하는 것은 처리해야 할 작업이 많고 오류 발생 가능성이 있어 어려울 수 있습니다. 다행히 데이터 파이프라인 오케스트레이션은 이러한 작업을 자동화하여 안정성과 효율성을 보장하는 솔루션을 제공합니다.

데이터 파이프라인 오케스트레이션에는 데이터 파이프라인 실행 및 모니터링 자동화가 포함됩니다. 여기에는 작업 종속성 조정, 원하는 순서로 작업 실행, 오류 감지 및 해결, 경고 또는 로그 생성이 포함됩니다. 오케스트레이션 시스템이 없으면 데이터 관리가 매우 어려워집니다.

데이터 파이프라인 오케스트레이션에 사용되는 도구에는 Airflow, Luigi, Apache NiFi, StreamSets, Google Cloud Dataflow, Amazon Simple Workflow Service 등이 있습니다.

전반적으로 조직은 프로세스 투명성과 가시성을 높이는 도구로 데이터 파이프라인 오케스트레이션을 활용할 수 있습니다. 이는 파이프라인 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터 거버넌스 및 비용 효율성을 지원합니다.

셀프 서비스 자동화(SSA)는 기술 및 소프트웨어 솔루션을 사용하여 사용자가 독립적으로 작업을 수행하고 리소스에 액세스할 수 있도록 합니다. 운영자나 IT 지원 담당자의 필요성이 줄어들고 사용자가 일상적인 작업을 스스로 처리하여 운영을 간소화할 수 있습니다. 이러한 권한 부여는 수동 개입의 필요성을 줄이고 효율성을 높입니다.

IT 운영 팀의 셀프 서비스 자동화

셀프 서비스 자동화(SSA)는 기술 및 소프트웨어 솔루션을 활용하여 사용자가 독립적으로 작업을 완료하고 리소스에 액세스할 수 있도록 합니다. 운영자 또는 IT 지원 인력의 도움 없이 사용자는 일상적인 작업을 처리하여 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

이러한 자율성 부여는 수동 개입의 필요성을 줄이고 전체적인 효율성을 향상시킵니다.

셀프 서비스 자동화는 IT, 고객 서비스, 인사, 재무 등 광범위한 영역에서 활용됩니다. ITSM, 고객 지원, HR 및 재무 부문에서는 사용자 상호 작용을 개선하기 위해 이를 활용합니다.

직접적인 수동 개입을 줄임으로써 비용을 절감하고 인적 오류를 최소화하며 생산성을 높일 수 있습니다.

셀프 서비스 자동화 솔루션을 제공하는 주요 기업으로는 Freshworks, Aisera, ServiceNow, HelpScout 등이 있습니다.

혁신적인 챗봇

혁신적인 챗봇은 기존 챗봇보다 진일보한 상호 작용 방식을 제공합니다. 이러한 최첨단 챗봇은 AI 기술을 활용하여 사용자 입력으로부터 학습하고 응답을 개선합니다. 또한 언어를 이해하고 질문에 답할 수 있는 기능도 있습니다.

챗봇은 연중무휴 서비스를 제공하고 문의를 처리하며 판매를 촉진하여 고객 상호 작용 방식을 완전히 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI가 계속 발전함에 따라 챗봇의 수도 증가할 것으로 예상됩니다.

Precedence Research의 보고서에 따르면 글로벌 챗봇 시장 규모는 2022년 8억 4천만 달러에서 2032년에는 49억 달러에 이를 것으로 예측됩니다.

상업적으로 널리 알려진 챗봇의 예로는 Amazon Alexa, Facebook Messenger Bots, Slack Bots, Google Dialogflow(챗봇 개발 플랫폼), Amazon Lex(Amazon Web Services에서 개발한 챗봇) 등이 있습니다.

AI 기능을 통합함으로써 이러한 챗봇은 기능이 향상됩니다. 언어를 효과적으로 이해하고 복잡한 쿼리에 대한 응답을 제공하여 지능적인 경험을 제공합니다. 또한 선호도에 따라 개인화가 가능합니다.

최근 AI 기반 챗봇의 몇 가지 예로는 Google AI에서 개발한 LaMDA, OpenAI에서 개발한 ChatGPT, Meta의 새로운 AI 모델인 Llama 2 등이 있습니다.

데이터 보안

다양한 분야에서 자동화가 활용되고 있지만 데이터 보안 또한 예외는 아닙니다. 데이터 보안 자동화는 취약점 검색, 사고 대응, 패치 관리, 업데이트 예약, 사용자 프로비저닝, 구성 관리와 같은 보안 작업을 자동화하기 위해 기술을 사용하는 것을 의미합니다.

이러한 유형의 자동화는 매일 수많은 보안 관련 사건 또는 활동을 관리해야 하는 대규모 조직에서 구현됩니다.

데이터 보안 자동화의 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.

지원 티켓 수 감소
보안 운영 속도 및 효율성 향상
지원팀이 전략적 업무에 집중할 수 있도록 지원
수동 오류 감소
보안 규정 준수 간소화

데이터 보안 자동화에 사용되는 주요 도구로는 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리), SOAR(보안 오케스트레이션, 자동화 및 응답), CMDB(구성 관리 데이터베이스)가 있습니다.

이 분야의 선두 기업으로는 Cisco, Palo Alto Networks, Symantec, IBM 등이 있습니다.

디지털 트윈

디지털 트윈은 실제 데이터를 통해 기능을 미러링하는 객체 또는 시스템의 모델입니다. 테스트 없이 제품 개선 및 솔루션을 탐색할 수 있게 해줍니다. 센서, 장치, 상호 연결 데이터를 통합하여 디지털 트윈을 생성하고 현재 조건과 성능에 맞춰 실시간으로 업데이트합니다.

디지털 트윈은 제조, 의료, 운송, 에너지와 같은 분야에서 다양하게 활용됩니다. 생산성 향상, 맞춤형 의료 치료, 효율적인 운송 운영, 사전 에너지 유지 보수와 같은 이점을 제공합니다.

글로벌 디지털 트윈 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 42.6%의 놀라운 성장률을 보이며 시장 규모가 115억 1천만 달러에서 1,376억 7천만 달러로 증가할 것으로 예상됩니다. (출처: Fortune Business Insights)

IoT, AI, 소프트웨어 분석 통합을 통해 이러한 트윈에 대한 사용자 경험이 향상됩니다. 트윈의 주요 이점으로는 시스템 또는 프로세스를 실시간으로 모니터링하고, 분석하여 미래의 추세나 문제를 예측하고, 원격 제어 기능을 사용하여 시뮬레이션 기반 표현을 통해 복잡한 시스템 또는 프로세스를 이해하는 것이 있습니다.

일부 사용 사례를 살펴보면 디지털 트윈은 환자를 시뮬레이션하고 수술을 계획하는 데 의료 분야에서 사용됩니다. 에너지 디지털 트윈은 에너지 시스템을 개선하고 제품 디지털 트윈은 제품 성능을 평가합니다. 공장 디지털 트윈은 생산 일정을 최적화하여 병목 현상을 파악하고 에너지 활용을 개선합니다.

자세한 내용은 디지털 트윈 기술 섹션을 참조하십시오.

서비스 오케스트레이션 및 자동화 플랫폼(SOAP)

서비스 오케스트레이션 및 자동화 플랫폼(SOAP)은 하이브리드 환경에서 IT 프로세스를 자동화합니다. 이러한 플랫폼을 통해 인프라 및 운영(I&O) 관리자는 워크플로 오케스트레이션, 워크로드 자동화, 리소스 프로비저닝을 통합하여 비즈니스 서비스를 쉽게 구현할 수 있습니다.

출처: bmc.com

가트너 보고서에 따르면 현재 워크로드 자동화를 사용하는 조직의 약 80%가 2025년 말까지 SOAP를 채택할 것으로 예상됩니다. 이러한 SOAP는 IT 및 비즈니스 전반에서 워크로드의 오케스트레이션을 가능하게 합니다.

SOAP는 워크로드, 데이터 파이프라인, 애플리케이션 워크플로를 효율적으로 처리하는 중앙 집중식 관리 콘솔과 오케스트레이션 엔진을 제공합니다. 기존 워크로드 자동화를 넘어서 데이터 파이프라인, 클라우드 네이티브 인프라, 애플리케이션 아키텍처를 포괄합니다.

SOAP의 몇 가지 사용 사례는 소프트웨어 회사가 고객을 위한 소프트웨어 릴리스 배포를 자동화하고, 금융 서비스 회사가 대출 신청 처리를 자동화하고, 의료 기관이 환자 예약 일정을 자동화하는 것입니다.

다음은 SOAP 솔루션을 제공하는 최고의 기업 중 일부입니다.

Amazon Web Services(AWS) Step Functions
BMC TrueSight Orchestration
OpenText 작업 오케스트레이션
ServiceNow Now Platform
VMware Aria Automation

SOAP는 DevOps 도구 체인의 균형을 유지하여 고객 중심 민첩성, 비용 절감, 운영 효율성, 프로세스 표준화를 강화합니다.

협업 로봇(코봇)

코봇이라고도 하는 협동 로봇은 안전을 우선시하면서 인간과 함께 작업하도록 설계되었습니다. 일반 로봇과는 달리 코봇은 더 작고 가벼우며 인간에게 해를 끼칠 위험을 최소화하는 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 기능에는 힘 제한 메커니즘, 부드러운 재료, 센서 등이 포함됩니다.

출처: abb.com

코봇은 제조, 의료, 물류 등 다양한 산업 분야에서 활용됩니다. 조립, 용접, 도장, 포장과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 코봇은 인간이 수행하던 이러한 작업을 자동화함으로써 생산성 향상, 안전 조치 강화, 품질 관리 프로세스 개선, 비용 절감에 기여합니다.

MarketsandMarkets의 글로벌 연구 사이트에 따르면 코봇 시장 규모는 2023년 12억 달러에서 2029년 68억 달러로 급증할 것이며, 연평균 성장률(CAGR)은 34.3%에 달할 것으로 예상됩니다.

앞으로 인공지능(AI)이 더욱 발전함에 따라 고급 코봇이 등장할 것으로 예상됩니다. 이러한 차세대 코봇은 컴퓨터 비전 기능을 갖추고 있을 수 있습니다. 로봇 미들웨어와 함께 머신러닝 알고리즘을 통합할 것입니다. 이러한 통합을 통해 안전 조치와 정밀도를 강화하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

결과적으로 이러한 변화는 비즈니스 환경을 재편할 것입니다. 인공지능(AI)과 기술의 결합은 컴퓨터 비전 기술, 머신러닝 알고리즘, 로봇 미들웨어를 통합하여 코봇의 기능을 향상시킵니다.

이 통합을 통해 코봇은 충돌 방지 전략을 구현하고 연결 기회를 늘려 기술을 익힐 수 있습니다. 결과적으로 이는 이러한 시스템의 성능 수준을 크게 향상시킵니다.

협동 로봇 개발, 배포, 솔루션 분야의 선도 기업으로는 Universal Robots, ABB, Fanuc 등이 있습니다.

로봇 프로세스 자동화(RPA)

로봇 프로세스 자동화(RPA)는 자동화 분야에서 빠르게 주목받고 있습니다. 작업 관리 및 자동화를 단순화하여 규모에 관계없이 기업의 진정한 게임 체인저입니다. RPA는 미리 정의된 규칙에 따라 작동하므로 효율성을 높이고 생산성을 개선하며 비용을 절감할 수 있습니다.

RPA는 사람의 행동을 모방하는 봇을 사용하여 프로세스, 워크플로, 데이터 추출, 콘텐츠 생성, 커뮤니케이션 관리, 고객 지원, 데이터 제공과 같은 작업을 자동화합니다.

Polaris Market Research의 연구에 따르면 RPA 시장은 향후 10년간 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 시장 규모는 2022년 26억 5900만 달러였지만, 2032년에는 약 660억 7900만 달러에 이를 것으로 예상되며 이는 연평균 성장률(CAGR) 약 37.9%에 해당합니다.

놀라운 유연성 덕분에 IT, 금융, 의료, 소매, 제조 등 다양한 분야에서 널리 채택되고 있습니다. 작업 흐름 및 프로세스를 자동화하고, 대출 승인을 간소화하고, 약속 일정을 관리하고, 주문을 처리하고, 생산을 추적하는 데 활용됩니다. 또한 RPA는 인적 오류 가능성을 줄여 정확성을 높이고 규정 준수를 보장합니다.

RPA 업계의 주요 리더로는 탁월한 클라우드 기반 RPA 플랫폼인 Microsoft Power Automate, IBM 로봇 프로세스 자동화, SAP Build Process Automation, UiPath Business Automation Platform 등이 있습니다.

마지막으로

위에서 언급한 자동화 사례는 IT 자동화의 성장 추세를 보여주는 몇 가지 예에 불과합니다. IT 분야는 새로운 기술을 통해 지속적으로 발전하고 있으며 자동화에 대한 접근 방식은 다양한 산업의 지형을 형성하고 있습니다.

기업은 운영을 최적화하고 생산성을 높이며 고객 경험을 향상시키기 위해 이러한 트렌드를 적극적으로 채택하고 있습니다.

다음으로 인기 있는 RPA(로봇 프로세스 자동화) 도구를 확인하십시오.