경영정보시스템 (MIS 개론 ) 제 13 강 변화의새로운동인 : I ㆍ C ㆍ B ㆍ M 忠北大學校金相郁敎授 sierra@cbnu.ac.kr 본자료에수록된내용을무단사용할경우저작권법에위반됩니다. 1
Contents Contents 순서 1. I (Internet of Things) / 4 2. C (Cloud Computing) / 11 3. B (Big Data) / 18 4. M (Mobile Devices) / 28 2
제 1 절융복합정보기술동향 1. 개요 ( 조사대상기술선정기준 ) 3
사물인터넷 (Internet of Things). 4
전산환경의진화과정 1. 사물인터넷 (IoT) Low Embeddedness ( 내재화 ) High 이( Mobility Low 동성) 기존의전산환경 (Traditional Computing) 숨겨진전산환경 (Pervasive Computing) : Amorphous, Calm, Hidden, Invisible, etc. High 모바일전산환경 (Mobile Computing) : Ambient, Everyday, Post-PC, etc. 유비쿼터스전산환경 (Ubiquitous Computing) : Universal Mark Weiser(1991) The most profound technologies are those that disappear. Peter Drucker(2002) True ICT revolution is yet to come. 5
1. 사물인터넷 (IoT) https://youtu.be/fexitp7pjj4 6
사물인터넷 (IoT) 의정의 1. 사물인터넷 (IoT) 인간과사물, 서비스세가지분산된환경요소에대해인간의명시적개입없이상호협력적으로센싱, 네트워킹, 정보처리등지능적관계를형성하는사물공간연결망. 자료 : 민경식 ( 인터넷진흥원 ) IoT 의주요구성요소인사물은유무선네트워크에서의 end-device 뿐만아니라, 인간, 차량, 교량, 각종전자장비, 문화재, 자연환경을구성하는물리적사물등이포함 이동통신망을이용하여사람과사물, 사물과사물간지능통신을할수있는 M2M 의개념을인터넷으로확장하여사물은물론, 현실과가상세계의모든정보와상호작용하는개념으로진화 7
IoT 와 M2M 의개념적차이 1. 사물인터넷 (IoT) 자료 : 민경식 ( 인터넷진흥원 ) 8
사물인터넷사례 1. 사물인터넷 (IoT) 사진 : 코벤티스홈페이지 사진 : 오토매틱 실시간심장박동측정기 : 몸에부착하는것만으로도심장박동을측정하고이상신호의경우의사에게데이터를전송하는제품 (2010 년 FDA 공식승인 ) 커넥티드카 : 어댑터를부착하는것만으로도차의엔진상태, 연비, 주행경로등을스마트폰으로확인가능 9
사물인터넷의사회적함의 1. 사물인터넷 (IoT) IoT 가생성하는새로운유형의데이터 (Sensor Data) 는인터넷소설미디어상의감성데이터 (Social Data), 위치기반공간데이터 (Spatial Data) 와함께보다지능화된정보환경에서 Big Data 시대를열고있음 IoT 는반응성증대에서선제적대응력증대로경영의축을바꿔놓을것임 10
클라우드서비스 (Cloud Computing Service). 11
클라우드서비스의정의 2. 클라우드서비스 (Cloud) 클라우드컴퓨팅은 IT 관련기능들이서비스형태로제공되는컴퓨팅스타일. 사용자들은지원하는기술기반구조에대한전문지식이없거나제어할줄몰라도인터넷으로부터서비스를이용할수있음 ( 예 : Google Apps) Storage Server Everything as a Service Through Internet Database IEEE 의정의 : " 정보가인터넷상의서버에영구적으로저장되고데스크탑이나 PC, 노트북, 휴대용기기등과같은클라이언트에는일시적으로보관되는패러다임 클라우드컴퓨팅의개념은 1965 년미국의컴퓨터학자인존매카시가 " 컴퓨팅환경은공공시설을빌려쓰는것과도같을것 이라는개념을제시한데에서유래. 1993 년부터는클라우드라는용어가거대한규모의 ATM 을지칭하는데쓰임. General Magic 라는회사는 1995 년 3 월부터 AT&T 와다른여러통신사들과제휴를맺고클라우드컴퓨팅서비스를최초로시작. ( 하지만이시기는웹기반이널리확산되기전이었기때문에클라우드컴퓨팅사업은실패 ) 10 년이지난 2005 년에서야클라우드컴퓨팅이라는단어가널리퍼지기시작 ( 당시클라우드컴퓨팅의대부분은 SaaS 에집중 ), 2008 년부터는 IaaS, PaaS 로그영역을넓혀감 https://youtu.be/5x9b5t8im90 12
Private vs. Public Cloud 2. 클라우드서비스 (Cloud) 공용클라우드 (Public cloud) 는아마존웹서비스와같은외부서비스제공자가관리하며, 인터넷을통해접근하기도하며, 일반적인공적업무를위해이용. 사설클라우드 (Private cloud) 는네트워크소유자나데이터센터에서가상화서비스와같이서버, 저장, 네트워크, 데이터, 애플리케이션을함께관리하여회사내부의이용자들이공유. 공용클라우드와달리, 사설클라우드는데이터저장과컴퓨팅전력을할당할수있고, 또다른자원을균일하게제공. 13
Cloud 컴퓨팅의기반구조 2. 클라우드서비스 (Cloud) SaaS(Software as a Service): SW 를구매하거나설치하지않고필요에따라인터넷을통해사용하는서비스 PaaS(Platform as a Service): 개발자가 SW 를개발 / 운용할수있도록개발환경플랫폼을제공하는서비스 Iaas(Infrastructure as a Service): 서버, 스토리지등의 IT 인프라를사용자필요만큼제공하는서비스 ( 예 : 기업의전산시설을위탁관리하는 IDC) 1. Facilities (space, power, cooling) 2. Network 3. Hardware (e.g. Servers) 4. Hardware Virtualization (e.g. Xen) 5. O/S (e.g. Linux) 6. System Management 7. Application Middleware 8. Application Code 9. Application API 10. GUI for Application 11. GUI for Application Development IaaS PaaS SaaS 14
가상화 (Virtualization) 기술 2. 클라우드서비스 (Cloud) S/W 가상화의사전적의미는 하나의물리적자원을여러개의논리적자원으로쪼개어사용하거나, 여러개의물리적자원을하나의논리적자원처럼합쳐서사용할수있도록하는것 임 S/W S/W S/W S/W 따라서가상화의형태는쪼개거나합치는방법과그대상에따라여러가지가있을수있으나가장일반적인형태는하나의서버를여러개의서버처럼사용하는 서버가상화 임 ( 좌측그림참조 ) 가상화소프트웨어 실제 PC 서버가상화의핵심요소는 Hypervisor 또는 Virtual Machine 이라고도불리는 가상화소프트웨어 임 Load Balancing 15
Cloud 서비스의장단점 2. 클라우드서비스 (Cloud) 장점 초기구입비용과비용지출이적으며휴대성이높음 컴퓨터가용율이높아그린 IT 전략과도일치 다양한기기를단말기로사용하는것이가능하며일관성있는사용자환경구현가능 사용자의데이터를신뢰성높은서버에보관함으로써안전하게보관가능 전문적인하드웨어에대한지식없이쉽게사용가능 단점 서버가공격당하면개인정보가유출될수있음 재해로서버데이터가손상되면, 백업하지않은정보는되살리지못하는경우발생 원하는애플리케이션설치제약이나새로운애플리케이션을지원하지않을수있음 통신환경이열악하면서비스장애발생가능 개별정보가물리적으로어디에위치하고있는지파악할수없음 16
클라우드서비스의사회적함의 2. 클라우드서비스 (Cloud) 전산정보자원을 보유 의개념에서 차용 의개념으로바뀜에따라전산정보자원관리의획기적변화가기대됨 그러나앞서본클라우드의치명적단점이시장의신뢰를얻을만큼개선되지않는한서비스의이용확산은제한적일수밖에없음 그중에서도클라우드서비스의데이터보안의문제는가상머신 (VM) 으로인해발생한다해도과언이아님. ( 하나의 VM 에서보안사고가발생할경우나머지 VM 으로빠르게전이될수있기때문 ) 클라우드컴퓨팅환경에서의보안은데이터센터내부의가상화영역을나눠보호할수있는가상화지원, 그리고집중화된트래픽을처리하기위한고성능의대형솔루션이요구될것임 17
빅데이터 (Big Data). 18
데이터 1.0: 업무자원 3. 빅데이터 (Big Data) 개별업무의생산성제고 A, B A B 인터페이스 : 자료처리, 불확실성의발생점 정보처리수요 ( 업무량 ) 의증대 성능의하향평준화 지연의지수적증가 ( 반응성저하 ) B C B A B A D A C C D E H F G # of interfaces 19 # of jobs
데이터 2.0: 조직자원 3. 빅데이터 (Big Data) 조직의반응성제고 A B A B 개별성능의유지 지연의선형적증가 ( 반응성증대 ) (8 jobs, 8 interfaces) Printer Buffer A E B F C Shared Database G D H # of interfaces linear # of jobs 20
데이터 3.0: 가치자원 3. 빅데이터 (Big Data) Big Data Why 규모 (Volume) 가치 (Value) 21
3. 빅데이터 (Big Data) 빅데이터와연상되는키 - 워드? Cloud Linux 3V / 4V x86 PC Server NoSQL SM / SNS Hadoop Stream Data Peta / Exa / Tera / Zeta Sensed Data 22
23 3. 빅데이터 (Big Data)
3. 빅데이터 (Big Data) Big Data 가 Big 인이유 : (1) 기술적관점 데이터범주의확장 감지 (Sensed) 데이터 : 사물의위치및속성과속성의상태변화 (IoT) 비정형 (Stream) 데이터 : 소셜미디어 (SNS/SM) 공간 (Spatial) 데이터 : 이미지, 지리기반 (GIS) 데이터처리방식의변화 표본데이터분석 전부데이터분석 사후 ( 집중식 ) 분석 실시간 ( 분산식 ) 분석 데이터입수방식의변화 인위적수집 지능화된환경이알아서제공 24
3. 빅데이터 (Big Data) Big Data 가 Big 인이유 : (2) 사회적관점 업무자원으로서의 Data AlphanumericData Processing 가치자원으로서의 Data HiddenContext Processing 따라서빅데이터는데이터관리의새로운접근법으로이해해야한다. 25
3. 빅데이터 (Big Data) BIG( 가치 ) 은맥락 (Context) 에숨어있다! 26
3. 빅데이터 (Big Data) 데이터에서금맥을찾는원동력은무엇인가? 有 有 有 有 有 27
모바일디바이스 (Mobile Devices). 28
4. 모바일디바이스 (Mobile) 1G 2G 3G 29
서비스 1.0 1G 4. 모바일디바이스 (Mobile) 고정식단일서비스 사람이서비스를찾아다닌다. 30
서비스 2.0 1G 4. 모바일디바이스 (Mobile) 2G 이동식복합서비스 서비스가사람을쫓아다닌다. 31
서비스 3.0 4. 모바일디바이스 (Mobile) 2G 3G 1. 수동적소비자 (Consumer) 능동적소비자 (Prosumer) 2. 개별서비스 (Services) 플랫폼서비스 (Platform Service) 3. 오케스트라 (Orchestra) 재즈 (Jazz) 32
4. 모바일디바이스 (Mobile) What makes Smart Phone really smart? That s simply because service platform is provided in smart phone, so that users are allowed to involve in producing and consuming the services they need. Degree of the user s participation Service 1.0 : Fixed Single Service Service 2.0 : Mobile Service 3.0 : Platform Composite Services Service Consumer Prosumer Cresumer 33
4. 모바일디바이스 (Mobile) Comparisons - What they need: Consumers Services Offerings Benefit Value-added Value delivery Value-Chain Market to Customized at its best Prosumers Service Experiences Solution Co-creation of value Value proposition Value-creation network Market with Personalized 34
질의응답 35