qweasd1 님의 블로그

기업에서 새로운 시스템을 구축하거나 기존 서비스를 이전할 때 빠지지 않는 선택지가 온프레미스(On-Premises)와 클라우드(Cloud)다. 흔히 온프레미스는 직접 서버를 구축하는 방식, 클라우드는 외부 사업자의 서버를 빌리는 방식으로 설명하지만 실제 차이는 그보다 크다.두 환경은 서버가 위치한 장소뿐 아니라 인프라를 확보하는 방법, 네트워크 구성, 확장 방식, 장애 대응, 보안 책임, 비용 관리 방식까지 다르다. 따라서 기업이 인프라를 선택할 때는 단순히 구축 비용만 비교하기보다 업무 시스템의 특성과 운영 책임까지 포함한 전체 구조를 살펴봐야 한다.또 하나 주의할 점은 온프레미스와 클라우드가 완전히 반대되는 개념은 아니라는 것이다. NIST는 클라우드를 온디맨드 셀프서비스, 광범위한 네트워크 접근, ..

기업이 생성형 AI 서비스를 몇 개 도입했다고 해서 곧바로 AX(AI Transformation)가 이루어졌다고 보기는 어렵다. 직원들이 AI 챗봇을 사용하거나 일부 업무에 Copilot을 도입하는 것은 AI 활용의 시작점이 될 수 있다. 하지만 기존 업무 절차와 역할, 데이터 구조, 의사결정 방식이 그대로라면 기업 전체의 변화로 이어지는 데에는 한계가 있다. AX는 일반적으로 AI를 이용해 기존 업무와 프로세스, 제품·서비스, 의사결정 구조를 지속적으로 바꾸는 기업 변화라는 의미로 사용된다. 중요한 것은 AI 모델을 먼저 선택하는 것이 아니다. 어떤 업무 문제를 해결할 것인지 → 필요한 데이터와 기술이 준비되어 있는지 → 작은 범위에서 효과를 검증할 ..

인공지능은 생성형 AI가 등장하면서 갑자기 만들어진 기술이 아니다. 이미 기업에서는 스팸메일 분류, 이상거래 탐지, 상품 추천, 수요예측, 이미지 인식처럼 다양한 영역에서 머신러닝과 인공지능을 사용해 왔다. 그런데 생성형 AI는 기존 시스템과 사용 방식이 상당히 다르다. 기존 AI가 주어진 데이터를 분석해 분류하거나 예측하는 일에 많이 사용됐다면 생성형 AI는 학습한 데이터의 패턴을 바탕으로 새로운 텍스트, 이미지, 코드, 음성 같은 콘텐츠를 만들어낸다. 이 차이 때문에 생성형 AI는 단순한 분석 도구를 넘어 사람이 자연어로 요청하고 결과를 받아보는 새로운 인터페이스를 만들었다. 하지만 생성형 AI가 기존 인공지능을 대체하는 기술은 아니다. 분류,..

클라우드를 도입한다고 해서 모든 기업이 같은 형태의 인프라를 사용하는 것은 아니다. 어떤 기업은 대부분의 시스템을 퍼블릭 클라우드에서 운영하고, 자체 데이터센터나 전용 환경을 중심으로 프라이빗 클라우드를 구축하는 기업도 있다. 기존 데이터센터를 유지하면서 필요한 서비스만 퍼블릭 클라우드와 연결하는 하이브리드 구조도 흔하다. 이 세 가지 방식의 차이를 단순히 ‘공용·전용·혼합’으로만 이해하면 실제 아키텍처를 설명하기 어렵다. 핵심은 컴퓨팅 자원이 누구를 위해 제공되는지, 인프라가 어디에 위치하는지, 누가 관리하는지, 그리고 여러 환경이 어떻게 연결되는지다. 목차 클라우드 배포 모델의 기본 개념 퍼블릭 클라우드의 구조와 활용 방식 ..

기업의 접근통제는 로그인 화면에서 시작하지만 로그인만으로 끝나지 않는다. 직원이 입사하면 업무에 필요한 계정을 만들어야 하고, 부서나 담당 업무가 바뀌면 권한도 함께 변경되어야 한다. 퇴직하거나 계약이 종료되면 더 이상 필요하지 않은 접근권한을 신속하게 회수해야 한다. 이 과정을 체계적으로 관리하는 것이 IAM(Identity and Access Management)이다. IAM은 단순한 계정관리 시스템이나 SSO 솔루션을 의미하지 않는다. 사용자와 시스템의 Identity를 관리하고, 누가 어떤 자원에 어느 수준까지 접근할 수 있는지를 전체 수명주기 동안 통제하는 체계라고 보는 것이 정확하다. NIST의 최신 Digital Identity Guidel..

기업의 보안 시스템은 각각 자신의 위치에서 로그를 만든다. 방화벽은 네트워크 연결 기록을 남기고, IPS와 WAF는 공격으로 판단한 트래픽을 기록한다. 서버와 클라우드에서는 로그인, 권한 변경, 프로세스 실행 같은 이벤트가 발생하고 EDR은 단말에서 나타나는 이상 행위를 탐지한다. 문제는 공격 흔적이 하나의 장비에만 남지 않는다는 점이다. 한 사용자의 로그인 실패만 보면 비밀번호 입력 오류일 수 있다. 그러나 여러 차례 로그인에 실패한 뒤 성공하고, 직후 중요 시스템에 접속하거나 권한 변경까지 이어진다면 의미가 달라진다. SIEM(Security Information and Event Management)은 이렇게 여러 시스템에 흩어진 보안 데이터를 중..

기업 네트워크에는 방화벽을 통과한 뒤에도 다양한 공격 트래픽이 유입될 수 있다. 허용된 포트를 이용한 취약점 공격, 악성코드 통신, 비정상적인 프로토콜 사용처럼 단순한 IP 주소와 포트 기준만으로 판단하기 어려운 활동도 있기 때문이다. 이런 트래픽을 분석하는 대표적인 보안 기술이 IDS(Intrusion Detection System)와 IPS(Intrusion Prevention System)다. 두 기술은 이름도 비슷하고 같은 탐지 엔진을 사용하는 경우도 많아 기능 차이가 모호하게 느껴질 수 있다. 핵심 차이는 의외로 단순하다. IDS는 의심스러운 활동을 탐지해 알려주는 역할이 중심이고, IPS는 탐지 결과를 바탕으로 해당 트래픽을 실제로 차단..

기업에서 정보보호를 강화한다고 하면 방화벽, EDR, DLP, SIEM 같은 보안 솔루션부터 떠올리기 쉽다. 하지만 보안 제품을 많이 구축했다고 해서 정보보호 체계가 완성되는 것은 아니다. 누가 위험을 판단하고, 누가 통제를 실행하며, 사고가 발생했을 때 누가 의사결정을 내리는지가 정해져 있지 않으면 좋은 보안 장비도 제대로 작동하기 어렵다. 기업 정보보호 체계는 조직의 위험을 파악하고, 필요한 보호조치를 적용하며, 이상을 탐지하고, 사고에 대응하고, 다시 업무를 복구하는 전체 관리 구조에 가깝다. 따라서 보안팀만의 업무가 아니라 경영진, IT 운영조직, 현업 부서, 인사·법무·구매 등의 지원 조직까지 연결되어야 한다. NIST Cybersecurity Fr..

인터넷에서 데이터가 전달될 때 IP 주소만으로 통신이 완성되는 것은 아니다. IP는 데이터를 어느 장비까지 전달할지를 담당하지만, 실제 애플리케이션 사이에서 데이터를 어떤 방식으로 주고받을 것인지는 전송 계층 프로토콜이 담당한다. 대표적인 전송 계층 프로토콜이 TCP(Transmission Control Protocol)와 UDP(User Datagram Protocol)다. TCP는 연결을 설정하고 데이터가 순서대로 전달되도록 관리하며 손실된 데이터를 다시 전송하는 기능을 제공한다. UDP는 이러한 기능을 최소화하고 애플리케이션이 데이터를 빠르고 단순하게 전달할 수 있도록 한다. TCP → 연결과 신뢰성을 관리하는 전송 방식 UDP → 최소한의 기능으로 데이터그램을 전달하는 전송 방식 하지..

기업의 중요 시스템은 서버 한 대에 장애가 발생했다고 전체 서비스가 중단되지 않도록 이중화 구조를 적용하는 경우가 많다. 이때 자주 사용되는 방식이 Active-Active와 Active-Standby다. 두 방식 모두 서버나 서비스 장애에 대비한다는 목적은 같지만 정상 운영 중에 서버를 사용하는 방식과 장애 발생 시 처리 과정에는 차이가 있다. Active-Active → 여러 서버가 동시에 서비스 Active-Standby → 주 서버가 서비스하고 대기 서버가 장애 시 승계 그러나 실제 시스템 설계에서는 어느 방식이 무조건 더 우수하다고 말하기 어렵다. 애플리케이션의 구조, 데이터 저장 방식, 세션 처리, 장애 시 필요한 복구 시간, 비용과 운영 복잡도를 함께 고려해야 한다. Ac..