IT(Information Technology)는 이제 현대를 살아가는 사람들에게 뗄래야 뗄 수 없는 단어가 아닐까 싶다. 과거엔 전공자들만 알아야 했던 낯선 IT 용어들이 이젠 일반인들도 TV나 신문, 인터넷 등을 통해서 흔하게 접할 수 있는 일상적인 단어가 되었다. 

물론 이 글에서 소개할 단어들을 모른다고 해서 우리의 삶에 지대한 영향이 있는 것은 아니다. 하지만, 최신 트렌드라는 측면에서 알아두면 도움이 되기에, 주요 IT 단어들과 그 의미를 정리해봤다.

클라우드 네이티브​​

클라우드는 이제 독자들에게도 굉장히 친숙한 개념일 것이다. 클라우드는 컴퓨팅 자원을 ‘소유’하던 기존 온프레미스(on-premise) 방식과 달리, 이를 필요한만큼 빌려서 쓰고 비용을 지불하는 형태이다. 일상에 비유하면, 온프레미스는 주택, 클라우드는 호텔의 개념으로 이해하면 된다. 

지난 몇 년간, 특히 코로나19 팬데믹 이후로 디지털 트랜스포메이션이 가속화되면서 클라우드는비즈니스 뿐만 아니라 우리의 삶 전반에 녹아들기 시작했다. 글로벌에서는 아마존웹서비스(AWS)를 시작으로 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 등 여러 클라우드 서비스들이 제공되고 있고, 국내에서도 네이버, 카카오, NHN 등의 기업들이 클라우드 서비스를 발전시켜 나가고 있다.

클라우드가 대세가 되면서 각광 받고 있는 개념 중 하나가 바로 ‘클라우드 네이티브(Cloud Native)’다. Cloud Native Computing Foundation(CNCF)의 정의를 살펴보면, 클라우드 네이티브는 조직으로 하여금 현대적이고 역동적인 다양한 클라우드 환경에서 확장성 있는(scalable) 애플리케이션을 개발하고 운영할 수 있도록 하는 방법론이다.

클라우드 네이티브의 중요성이 대두되는 이유는 확장성, 민첩성 등 클라우드 환경이 제공하는 혜택을 온전하게 누리기 위해 이에 적합한 개발 방식과 설계가 필요하기 때문이다. 쉽게 설명하면, 기존 온프레미스 접근법은 본질적으로 보유하고 있는 자원에 종속될 수 밖에 없으며, 온프레미스 에 맞게 설계된 애플리케이션을 그대로 클라우드에 옮겨오더라도 운영과 클라우드 환경의 장점 극대화 측면에서 한계에 부딪히게 된다.

따라서 개발 초기부터 클라우드 환경에 최적화되도록 설계하는 클라우드 네이티브 접근법은 클라우드 사용 확대와 비례하여 그 중요성이 점점 더 높아질 전망이다. 

머신 러닝 

요즘 각종 뉴스에 많이 등장하는 용어 중 하나가 바로 머신 러닝(Machine Learning)이다. 머신 러닝은 기계가 사람처럼 학습하는 것으로, 인공지능의 한 갈래로 빅데이터에서 한 단계 발전한 기술로 평가받고 있다. 컴퓨터 스스로 데이터를 수집하고 분석해 미래를 예측하는 과정을 일컫는데, 컴퓨터를 알고리즘 기반으로 학습시킨 뒤 새로운 데이터를 입력해 결과를 예측하도록 하고 컴퓨터는 학습한 내용을 기반으로 방대한 양의 빅데이터를 분석해 행동이나 가능성을 판단하는 기술이다.

머신 러닝은 이미 우리 일상생활에 깊숙이 들어와 있다. 일기예보, 교통 신호등, 비행기 스케줄, 온라인 쇼핑 등에서도 머신 러닝이 활용되고 있고, 특정 문장을 번역한 뒤 오역한 부분을 사용자가 직접 수정하면 번역 알고리즘이 이를 학습해 다음 번역 때는 더 정교한 결과를 보여주는 구글 번역이나 네이버에서 쓰는 검색어 자동완성 기능 등도 머신 러닝을 활용한 서비스다.

N-스크린 

N-스크린은 TV나 PC, 스마트폰, 태블릿 등 여러 기기에서 원하는 콘텐츠를 끊임없이 이용할 수 있는 서비스를 말한다. 예를 들어, 스마트폰에서 보던 콘텐츠를 TV에서 바로 이어서 볼 수 있는 것으로 요즘 사용자들이 많이 이용하는 넷플릭스, 왓챠, 티빙 등 OTT 서비스가 N-스크린 서비스에 포함된다고 보면 된다. 

N-스크린이라고 부르는 이유는 수학에서 정확히 모르는 개수를 표현할 때 ‘n’이라는 문자를 주로 사용하는데, N-스크린은 말 그대로 여러 개의 스크린을 의미한다. N의 자리에는 연결된 기기 개수만큼 숫자를 대입할 수 있는데, 만약 컴퓨터와 TV가 연결되어 있으면 2-스크린, 컴퓨터와 TV, 스마트폰이 연결되어 있으면 3-스크린이라고 부를 수 있다.

메타버스 

코로나19 팬데믹과 더불어 사회적 거리두기로 인해 가장 많이 회자된 IT 용어 중 하나가 메타버스(Metaverse)다. 메타버스는 가상과 초월을 의미하는 메타(meta)와 세계, 우주를 뜻하는 유니버스(Universe)의 합성어로, 가상현실보다 한 단계 더 나아가 사회경제적 활동까지 이뤄지는 온라인 공간을 의미한다.

가상현실이나 증강현실의 상위 개념으로서 현실을 디지털 기반의 가상세계로 확장해 가상 공간에서 모든 활동을 할 수 있게 만드는 시스템이다. 메타버스를 일컬어 가상 자아인 아바타를 통해 경제, 사회, 문화, 정치 활동 등을 이어나가는 4차원 가상 시공간으로 정의하기도 한다. 비영리 기술단체인 ASF(Acceleration Studies Foundation)은 메타버스를 증강현실(Augmented Reality), 일상기록(Lifelogging), 거울세계(Mirror Worlds), 가상세계(Virtual Worlds)로 분류하기도 한다. 메타버스를 구현한 플랫폼으로는 포트나이트, 마인크래프트, 로블록스, 제페토, 이프랜드 등이 있다.

양자컴퓨팅 

사실 양자컴퓨팅(Quantum Computing)은 비전공자는 물론 전공자도 알쏭달쏭한 어려운 기술이다. 사전적 의미로 양자컴퓨팅은 얽힘(entanglement)이나 중첩(superposition) 같은 양자역학적인 현상을 이용해 자료를 처리하는 것이라고 하는데, 비전공자들이 이해하기 쉽게 풀이하면 양자역학적인 현상을 이용해서 일반 컴퓨팅보다 속도가 빠른 컴퓨팅이라고 보면 된다.

일반 컴퓨팅과 양자컴퓨팅은 단위가 다르다. 일반 컴퓨팅은 0과 1의 비트(bit)라는 단위를 사용하고 양자컴퓨팅은 0과 1의 상태가 동시에 존재하는 큐비트(qubit)라는 정보 단위를 사용한다. 0과 1 두 가지 상태를 가지는 것을 앞서 얘기한 중첩이라고 한다. 만약 4개의 비트가 있다면 16가지의 조합이 나올 수 있는데 큐비트는 하나의 큐비트당 0이면서 1인 중첩 상태에 있으므로 조합의 수는 같지만 모든 조합이 동시에 가능한 상태가 된다. 그래서 큐비트 수가 증가할수록 한 번에 처리할 수 있는 조합의 양이 많아지고, 그래서 막대한 양의 계산을 일반 컴퓨터보다 빠른 속도로 처리할 수 있게 되는 것이다. 이것이 양자컴퓨팅의 원리이다.

IBM, 아마존, 마이크로소프트, 구글, 삼성, LG와 같은 글로벌 기업들은 양자컴퓨팅 연구에 매진하고 있다. 우리나라도 2022년부터 양자컴퓨터 구축을 본격화해 2024년까지 50큐비트급 국내 양자컴퓨터 시스템을 구축할 계획이다.

그 외 주요 IT 용어들 

Digital Twin(디지털 트윈): 물리적인 사물과 컴퓨터에 표현되는 가상의 모델로 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화 함으로써 실제 자산의 특성에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있고, 자산 최적화, 돌발사고 최소화, 생산성 증가 등 설계부터 제조, 서비스에 이르는 모든 과정의 효율성을 향상시킬 수 있는 모델

Data Mining(데이터 마이닝): 빅데이터 분석 기술 중 대량의 데이터를 분석하여 데이터 속에 내재되어 있는 변수 사이의 상호 관례를 규명하여 일정한 패턴을 찾아내는 기법

Mesh Network(메쉬 네트워크): 기존 무선 랜의 한계 극복을 위해 등장하였으며, 대규모 디바이스의 네트워크 생성에 최적화되어 차세대 이동통신, 홈 네트워킹, 공공 안전 등의 특수목적을 위한 새로운 방식의 네트워크 기술

Mashup(매쉬업): 웹에서 제공하는 정보 및 서비스를 이용하여 새로운 소프트웨어나 서비스, 데이터베이스 등을 만드는 기술

StackGuard(스택 가드): 메모리 상에서 프로그램의 복귀 주소와 변수 사이에 특정 값을 저장해 두었다가 그 값이 변경되었을 경우 오버플로우 상태로 가정해서 프로그램 실행을 중단하는 기술

PICONET(피코넷): 여러 개의 독립된 통신장치가 UWB(UltraWideband) 기술 또는 블루투스 기술을 사용하여 통신망을 형성하는 무선 네트워크 기술

Hadoop(하둡): 오픈소스 기반의 분산 컴퓨팅 플랫폼. 빅데이터를 효율적으로 저장하고 처리. 일반 PC급 컴퓨터들로 가상화된 대형 스토리지를 형성

JSON(제이슨): 웹과 컴퓨터 프로그램에서 용량이 적은 데이터를 교환하기 위해 데이터 객체를 속성-값의 쌍 형태로 표현하는 형식의 자바스크립트(JavaScript)를 토대로 개발되어진 형식

출처 : AnLab