퇴근길 실험실

그룹웨어 도입 시 실무자가 가장 먼저 부딪히는 결정 중 하나는 바로 도입 방식이다. 구축형(On-premise)으로 갈지, 구독형(SaaS)으로 갈지에 따라 예산, 운영, 기술 전략이 완전히 달라진다.이번 글에서는 도입 방식에 따른 전략적 차이점과 각각 어떤 기업에 적합한지 구체적으로 비교해본다.두 방식의 핵심 비교구분구축형(온프레미스)구독형(클라우드, SaaS)서버 위치사내 IDC 또는 별도 구축벤더의 클라우드 서버 이용초기비용고정비 중심 (구매비용, 설치비)운영비 중심 (월 과금)운영 주체내부 IT 또는 외주벤더가 유지보수 및 운영커스터마이징자유로운 설계 가능제한적이거나 불가보안직접 통제 가능벤더 정책 기반, 인증 필수도입 속도1~3개월1~4주 이내어떤 기업에 어떤 방식이 적합할까?✅ 구축형이 적합한..

그룹웨어 도입을 실제로 검토하거나 제안할 때, 실무자들은 수많은 현실적 질문과 우려를 쏟아낸다. 이번 편에서는 도입 검토 과정에서 가장 많이 나오는 질문들(FAQ)을 모아, 실무자 관점에서 실질적인 해답을 정리한다.1. 도입 시기는 언제가 좋을까?회계연도 말 또는 조직 개편 시기 직후가 가장 안정적이다.전자결재나 문서 표준화를 연초에 시작하면 연간 운영 체계를 설계하기 좋다.신규 인력 유입 또는 사무환경 변화 시기도 적기다.▶ TIP: 조직문화 변화 저항이 덜한 시점을 골라야 안착률이 높다.2. 전자결재나 일정 기능 외에도 꼭 필요한 기능은?모바일 지원 여부: 외근, 출장, 재택 시에도 사용 가능해야 함파일 관리: 문서 버전관리, 드라이브 형태의 공유 기능 필요근무관리 연동: 출퇴근 기록, 휴가 신청 등..

그룹웨어 도입을 검토할 때 가장 많이 나오는 질문은 바로 “어떤 제품을 도입해야 할까?”다. 시장에는 수십 개의 그룹웨어 솔루션이 존재하고, 기능도 비슷해 보여 선택이 쉽지 않다. 그러나 중견기업 입장에서는 기업의 규모, 업무 특성, 기술 역량, 예산 등을 고려해 ‘맞춤형’ 기준을 세우는 것이 가장 중요하다.이번 편에서는 우리 회사에 꼭 맞는 그룹웨어를 고르는 선택 기준을 실무 중심으로 정리해본다.그룹웨어 선택 시 먼저 물어야 할 질문다음 질문에 대한 답을 명확히 해야 제품을 고를 수 있다:우리 회사는 클라우드 기반으로 운영할 수 있는 IT 역량이 있는가?사내 결재, 커뮤니케이션, 일정관리 중 가장 시급한 업무는 무엇인가?다른 시스템(ERP, 인사시스템 등)과 연동이 필요한가?도입에 투자할 수 있는 예산..

기업 내부의 커뮤니케이션은 하루에도 수십 번씩 오간다. 보고, 회의, 일정 공유, 문서 작성, 파일 관리 등. 그런데 이 모든 것이 여전히 이메일, 메신저, 엑셀, USB를 통해 따로따로 이뤄지고 있다면? 이는 단순한 불편함을 넘어 ‘비효율’이라는 이름의 고비용 구조로 이어진다. 이번 시리즈는 중견기업이 그룹웨어(Groupware)를 도입하려 할 때 실질적으로 고려해야 할 사항을 중심으로 구성된다. 첫 번째 편에서는 그룹웨어란 무엇인지, 왜 지금이 도입 적기인지에 대해 현실적인 관점에서 정리해본다.그룹웨어란 무엇인가?그룹웨어는 조직 내 구성원들이 협업하고 커뮤니케이션할 수 있도록 지원하는 통합형 업무 플랫폼이다. 대표적인 기능은 다음과 같다:전자결재 (결재선 설정, 문서 양식 자동화)일정 관리 (공유 캘..

인공지능이 모든 산업에 깊숙이 스며들고 있는 지금, 그 기반이 되는 인프라는 더 이상 ‘클라우드’라는 추상적 개념만으로는 부족하다. 초거대 연산, 대규모 학습, 실시간 추론을 가능하게 하는 **AI 데이터센터(AI DC)**야말로 AI 생태계를 움직이는 진짜 ‘엔진’이다. ‘AI 데이터센터 알고가기’ 시리즈는 AI DC의 정의부터 에너지 효율, 보안, 분산 전략, 반도체 연계까지 실무적 시각에서 짚어본 5편의 연재 콘텐츠다. 마지막으로 각 편의 핵심 요약과 함께, 앞으로 AI DC 전략을 고민하는 실무자에게 필요한 방향성을 정리해본다.시리즈 요약 정리- 각 편의 제목을 클릭하면 해당 편으로 이동합니다편수제목주요 내용1편AI 데이터센터란? 인공지능 시대의 핵심 인프라AI DC의 정의, 기존 데이터센터와의 ..

AI 데이터센터(AI DC)의 성능은 무엇으로 구성된 서버를 쓰느냐, 그리고 그 연산 자원을 얼마나 잘 활용하느냐에 달려 있다. 이 핵심에는 GPU, HBM, AI 가속기 등 이른바 AI 반도체가 자리하고 있으며, 이들의 발전과 함께 AI DC의 기술 구조도 빠르게 진화하고 있다. 이번 마지막 편에서는 AI 반도체의 주요 종류, 각 반도체에 적합한 인프라 구성, 그리고 향후 AI DC와의 통합 진화 방향을 살펴본다.AI 반도체, 왜 중요한가? AI는 전통적인 CPU 처리 방식으로는 감당하기 어려운 대규모 행렬 연산, 병렬처리, 실시간 추론을 필요로 한다. 이에 따라 GPU를 중심으로 다음과 같은 AI 특화 반도체가 빠르게 등장했다:종류설명대표 기업GPU범용 고성능 병렬 연산엔비디아, AMDNPU신경망 연..

AI 데이터센터(AI DC)의 물리적 인프라는 중앙 집중형일수록 효율이 높지만, 재해 대응, 보안, 서비스 연속성, 지역 균형 발전 등을 고려하면 ‘분산형 설계’가 더 나은 선택일 수 있다. 이번 글에서는 AI DC의 분산 구축 전략과 이를 통해 얻을 수 있는 장점, 그리고 지역 중심 인프라 전략이 왜 중요한지를 살펴본다.중앙집중형의 한계대규모 AI DC를 수도권 또는 특정 지역에만 집중시키면 다음과 같은 리스크가 존재한다:재해 발생 시 전체 서비스 중단 가능성 (지진, 정전, 화재 등)전력, 부지, 냉각수 등 인프라 과밀화지역간 디지털 격차 심화탄소 배출 집중 문제분산형 AI DC란?분산형 AI DC는 다음과 같은 전략에 기반한다:복수 지역에 소규모 또는 중형 규모 AI 전용 데이터센터 구축지역별 AI..

AI 데이터센터는 기업의 ‘두뇌’와 같은 역할을 한다. 막대한 연산 처리와 AI 학습을 담당하며, 그 안에는 기업의 핵심 데이터, 알고리즘, 고객 정보가 담겨 있다. 따라서 AI DC 보안은 단순한 IT 인프라 보안이 아닌, 디지털 자산을 총괄 보호하는 고도화된 통제 체계를 필요로 한다.이번 글에서는 AI DC에서 반드시 갖춰야 할 보안 요소와 실제 위협 사례, 그리고 거버넌스 차원의 대응 방안을 정리한다.왜 AI DC 보안은 특별한가?AI DC는 다음과 같은 특수성을 갖는다:고가의 연산 장비와 반도체 탑재: GPU, AI 가속기 등 고가 자산 존재AI 학습 데이터 및 모델 저장: 기업의 핵심 자산이자 경쟁력의 핵심실시간 대량 연산: 중단 시 피해 규모가 큼다양한 외부 연계: 외부 API, 클라우드, 연..

AI 데이터센터(AI DC)의 가장 큰 과제 중 하나는 폭증하는 에너지 소비다. GPU 서버 수천 대가 동작하는 AI DC는 전통적인 데이터센터에 비해 랙당 전력 소모가 3~5배 이상 높고, 이에 따라 냉각 효율이 생존의 열쇠가 된다.이번 글에서는 AI DC의 에너지 효율성과 냉각 기술의 현재와 미래를 집중적으로 살펴본다.왜 AI DC는 전기를 많이 쓰는가?기존 데이터센터는 웹서버, 업무시스템, DB 중심의 CPU 서버를 기반으로 한다. 하지만 AI DC는 다음과 같은 요소로 인해 압도적인 에너지 소비 구조를 갖는다.GPU 서버는 CPU보다 단위 전력당 연산량은 높지만 절대 전력 소모량은 크다AI 학습은 수백~수천 개의 병렬 처리 GPU를 장시간 가동시킨다고속 스토리지, 네트워크 스위치 등 부대 장비의 ..

인공지능(AI)은 이제 단순한 기술 트렌드를 넘어 산업 전반을 뒤흔드는 ‘플랫폼 기술’로 자리 잡고 있다. 자연어처리, 이미지 생성, 자율주행, 금융 분석 등 거의 모든 분야에서 AI의 활용이 급격히 확대되면서 이를 뒷받침할 물리적 인프라, 즉 **AI 데이터센터(AI DC)**의 중요성이 빠르게 부각되고 있다. 이번 시리즈의 첫 번째 편에서는 AI 데이터센터가 무엇인지, 기존의 데이터센터와 어떤 차이가 있는지, 그리고 왜 지금 이 시점에서 ‘AI DC’가 중요한지를 짚어본다.AI 데이터센터란 무엇인가?AI 데이터센터(AI Data Center)는 고성능 인공지능 연산을 위한 컴퓨팅 자원을 집중적으로 수용한 전용 데이터센터를 의미한다. 일반적인 웹 서비스나 업무 시스템을 운영하는 전통적인 데이터센터와 달..