후원사 Hewlett Packard Enterprise

애널리스트 보고서: 사이버 공격률이 최고 수준인 상황에서 데이터, 사람, 프로세스, 기술을 보호하기 위해서는 지속적으로 경계를 유지해야 합니다. 오늘날 고도로 분산된 엣지 투 클라우드 환경과 엣지에 있는 장치와 시스템의 확산으로 기존의 레거시 보안 방식의 경계가 확장되어 데이터가 끊임 없이 위험에 노출되고 있습니다. HPE는 백업 기능, 랜섬웨어 보호, 재난 복구 기능을 통해 모든 SLA(서비스 수준 계약)를 위한 데이터 보호를 고도화할 수 있는 DPaaS(서비스형 데이터 보호)를 제공합니다

발행일 : 2023. 2. 17 | 게시일 : 2023. 2. 17

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애널리스트 보고서: 데이터 관리 및 데이터 인프라의 간소화는 매우 중요하며 아무것도 하지 않는 경우에 따르는 대가는 너무 큽니다. 데이터 우선 접근 방식을 도입하면 데이터의 복잡성을 줄이는 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. HPE는 고객이 데이터 우선으로 전환할 수 있도록 원칙, 전략, 서비스, 솔루션, 성공 사례로 구성된 데이터 우선 고도화 접근 방식을 개발했습니다. 데이터 우선 고도화 접근 방식을 통해 다양한 효과를 얻고 데이터 관리의 복잡성을 빠른 속도로 해결 할 수 있습니다

발행일 : 2023. 2. 17 | 게시일 : 2023. 2. 17

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애널리스트 보고서: 많은 IT 조직이 여전히 레거시 애플리케이션과 인프라를 떠안고 있습니다. 여기에 하이브리드 클라우드로의 전환, 데이터 이동의 급증, 엣지의 장치와 데이터, IoT, 전세계에 분산된 원격 인력과 같은 새로운 기술과 작업 스타일이 추가됩니다. 데이터가 어디에 있든 데이터에서 인사이트를 얻어야 하기 때문입니다. 따라서 기존 리소스로 이러한 확장 운영을 관리하고 보호하는 것은 어렵습니다. 문제가 더 복잡해지는 이유는 SaaS 구독과 외부 엔터티와 API 기반 기계 간 통합도 포함되기 때문입니다.

발행일 : 2023. 2. 17 | 게시일 : 2023. 2. 17

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애널리스트 보고서: 디지털 정보의 도난이 광범위한 글로벌 위협이 되면서 사이버보안도 핵심 요소가 되었습니다. 따라서 모든 산업 분야의 모든 조직에서는 사이버 범죄의 표적이 될 것인가 여부가 아닌, 언제 그리고 어느 정도로 공격을 받을 것인가를 고민해야 합니다. 이러한 위협을 고려하여 최종 사용자 조직은 인증받기 전까지 어느 것도 신뢰하지 않는 제로 트러스트 전략에 대한 집중도를 높였습니다. 제로 트러스트 환경이 필요한 이유에는 증가하는 모바일 근로자를 위한 더 안전하고 유연한 하이브리드 연결을 제공하려는 열망 등이 있습니다.

발행일 : 2023. 2. 17 | 게시일 : 2023. 2. 17

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애널리스트 보고서: 데이터의 미래는 단일 환경이나 엣지에만 국한되지 않습니다. 엣지에서 데이터가 급증하는 동안에도 많은 조직은 여전히 대량의 중요한 데이터를 데이터 센터, 코로케이션, 클라우드에 보유하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하려면 기존의 데이터 및 분석 솔루션을 최신 환경으로 전환해야 합니다. 자동화를 통한 플랫폼 환경은 프로세스를 가속하고 구축 시간을 단축합니다. 또한 독점 플랫폼이나 개방형 시스템의 복잡성 없이도 환경 전반에서 클라우드 네이티브 경험을 제공해야 합니다.

발행일 : 2023. 2. 17 | 게시일 : 2023. 2. 17

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애널리스트 보고서: 엣지 투 클라우드 운영 모델의 가능성을 극대화하는 방법은 무엇일까요? 중요한 질문이지만 대부분의 기업에서는 이 질문에 답할 전문성이 부족합니다. 전환은 오늘날 하이브리드 환경에서 성공적인 운영을 위해 핵심 영역에서 전체적으로 구현해야 합니다. HPE는 전환 여정에 도움이 되는 HPE 엣지 투 클라우드 도입 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크를 통해 복잡한 전환 작업을 반복 가능하고 예측 가능한 방식으로 세분화하여 전환의 성공 가능성을 높이고, 각 조직의 성장 목표, 제약 등에 따라 HPE의 관행을 적용하도록 지원합니다.

발행일 : 2023. 2. 17 | 게시일 : 2023. 2. 17

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애널리스트 보고서: 현재 대다수 조직이 전략적으로 하이브리드 클라우드를 사용하여 종속성과 데이터 중력이 낮은 애플리케이션을 위한 낮은 비용, 민첩성, 확장성과 같은 클라우드의 이점을 활용하고 있습니다. 하지만 초기의 성과 후에는 레거시 워크로드를 퍼블릭 클라우드로 이동하는 데 따르는 비용, 위험, 복잡성이 고도화에 방해가 될 수 있습니다. 다세대 IT에 클라우드 경험을 제공하면 데이터 우선 고도화의 마지막 단계를 완료하여 비용을 절감하고, 위치와 상관없이 모든 워크로드의 성능, 가용성, 지속 가능성을 높일 수 있습니다

발행일 : 2023. 2. 17 | 게시일 : 2023. 2. 17

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애널리스트 보고서: 데이터에 숨겨진 인사이트를 확보하면 비즈니스에서 상당한 경쟁 우위에 설 수 있습니다. 그러나 이러한 인사이트를 확보하는 것은 쉽지 않습니다. IT 조직은 비즈니스 목표를 성공적으로 달성할 수 있는 복잡하고 발전하는 분석 및 AI/ML 에코시스템과 인프라를 관리하기 위한 내부 리소스와 기술 부족에 허덕일 때가 많습니다. HPE 데이터 우선 고도화 전략을 사용하면 비즈니스 추진에 이용할 수 있는 분석 인사이트와 AI/ML 기반 인사이트를 모두 활용할 수 있습니다

발행일 : 2023. 2. 17 | 게시일 : 2023. 2. 17

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애널리스트 요약: ML 모델은 실험적으로 설계되어 주기적으로 실패할 수밖에 없습니다 . 알고리즘의 드리프트를 초기에 감지하고 문제가 심각해지기 전에 실패를 방지하는 것이 중요합니다 . 데이터 세트에서 등장하는 편향성은 초기 훈련이나 프로덕션 도중에 ML 이 실패하는 주요 원인입니다 . 실무자들은 실질적인 피해가 발생하기 전에 해당 모델의 생산을 중단할 수 있도록 ML 모델의 한계를 파악해야 합니다. 대부분의 경우 문제는 알고리즘이 아니라 데이터의 변화입니다 . 환경이 오염되면 그 문제가 해결될 때까지 다른 프로세스를 이용해야 합니다

발행일 : 2023. 2. 17 | 게시일 : 2023. 2. 17