2022년에는 AI와 머신러닝 통합 가속화 될 것
개발 주기에서 보안 및 데브옵스(DevOps) 중요성 더 커진다
2022년에는 인공지능(AI)과 머신러닝 통합이 가속화되고, 개발 주기에서 보안을 더욱 강화하는 것은 물론, 오픈소스 및 원격근무 기회를 확장하는데 있어 데브옵스(DevOps)의 중요성이 더욱 가시화될 것이라는 전망이 나왔다.
데브옵스 플랫폼 공급기업 깃랩(GitLab)은 데브옵스 플랫폼과 데브옵스 산업 전반에 관한 8가지 주요 전망을 발표했다.
이에 따르면, 기존의 데브옵스 기술과 새로운 데이터 과학 플랫폼 간의 마찰이 가치실현 속도를 저하시키고, AI 및 머신러닝 기술 개발 비용을 증가시키고 있지만, 이러한 문제들이 점차 해소되고, 격차가 줄어들면서 비용과 복잡성은 감소하게 될 것이라고 내다봤다.
또한, 쿠버네티스 플랫폼은 데브옵스 사용 범위 내에서 제어 및 자동화를 향상시킬 수 있도록 계속해서 진화하고, 적응하고 있다. 반면 제로 트러스트는 특정 원칙에 대한 이행은 증가하고 있지만, 전반적으로 업계의 대응은 부진한 편이다. 이는 대부분 기술 스택 내에 완전한 제로 트러스트 모델을 구현하는데 따른 어려움과 복잡성 및 이해부족 때문인 것으로 분석했다.
이 외에도, 이번 깃랩의 발표에는 개발자 환경과 오픈소스, 소프트웨어 공급망 보안, 원격근무 등에 대해 짚었다.
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