F5 2025 기술 전망: 새로운 기업 환경 탐색
2025년을 맞이하면서 생성적 AI가 헤드라인을 장식할지도 모르지만, 그것은 디지털 기업을 재편하는 여러 힘 중 하나에 불과합니다. 비용과 복잡성이 증가함에 따라 기업은 스토리지와 데이터와 같은 주요 워크로드를 퍼블릭 클라우드에서 온프레미스로 다시 가져오는 방법을 모색하고 있습니다. 이러한 변화는 AI 기반 이니셔티브에 대한 통제력을 강화하고 리소스를 최적화하는 것을 목표로 하지만 클라우드를 완전히 포기하는 것은 아닙니다. 기업들은 퍼블릭 클라우드, 온프레미스, 엣지 환경 전반에서 워크로드를 균형 있게 조정하는 하이브리드 방식을 계속 유지할 것입니다.
그러나 이러한 하이브리드 방식은 다양한 플랫폼에서 애플리케이션을 보호하고 제공하고 운영하는 데 새로운 과제를 안겨줍니다. F5에서는 이러한 복잡성을 해결하고 애플리케이션 제공, 보안, 디지털 운영을 혁신할 것으로 기대되는 신기술에 집중하고 있습니다. 2025년에 기업에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 생각되는 5가지 기술을 살펴보겠습니다.
- 웹어셈블리
WebAssembly(Wasm)는 Wasm 런타임을 사용할 수 있는 어디서나 애플리케이션을 실행할 수 있는 기능을 제공하여 하이브리드 멀티클라우드 시대를 위한 실용적인 솔루션을 제공합니다. Wasm의 이점은 이동성에 그치지 않습니다. Wasm은 성능과 보안을 강화하여 조직이 효율성을 저하시키지 않고도 다양한 환경에 애플리케이션을 배포하고 확장할 수 있도록 합니다. - 에이전트 AI
Agentic AI는 기존 SaaS 워크플로를 자동화된 AI 기반 프로세스로 대체하여 기업 운영에 혁신을 일으키고 있습니다. Agentic AI는 미리 정의된 가이드라인 내에서 자율적으로 작동하므로, 기업은 운영을 보다 효과적으로 간소화하고, 비용이 많이 들고 복잡한 소프트웨어에 대한 의존도를 낮추고, 적응력을 높일 수 있습니다. - 데이터 분류
공격 표면이 커지고 데이터 규정이 진화함에 따라 실시간 데이터 분류가 필수적이 되고 있습니다. 생성적 AI 모델은 기존 규칙 기반 시스템을 넘어 데이터 분류를 발전시켜 기업이 보안을 강화하고, 규정 준수 기준을 충족하고, 민감한 정보를 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. - AI 게이트웨이
AI 게이트웨이는 AI 트래픽의 고유한 요구 사항을 지원하고, 양방향의 비정형 데이터 흐름을 처리하고, "좋은" 봇과의 상호 작용 증가를 관리하기 위해 등장하고 있습니다. 이러한 게이트웨이는 일반적인 API 기능을 넘어 기업이 성능이나 보안을 희생하지 않고도 AI 애플리케이션을 원활하게 확장할 수 있도록 합니다. - 소규모 언어 모델
AI 환각과 편견에 대한 우려로 인해 소규모 언어 모델(SLM)과 검색 증강 생성(RAG)의 도입이 가속화되었습니다. SLM과 RAG는 검색 시스템과 생성 모델을 결합함으로써 더 정확하고 상황에 맞는 정확한 결과를 제공하며, 이를 통해 AI 기반 애플리케이션이 실시간 의사 결정을 위해 더욱 안정적으로 사용될 수 있습니다.
마지막으로, 우리는 "변압기 너머"를 바라보고 있습니다. 왜냐하면 이 기술은 이미 돌파해야 할 경계를 넘어서고 있기 때문입니다. 효율적인 AI 아키텍처에 대한 수요가 증가함에 따라 높은 리소스 소비와 같은 변압기 모델의 한계가 혁신을 촉진하고 있습니다. 1비트 대용량 언어 모델과 같은 새로운 모델은 하드웨어 수요를 최소화하는 동시에 AI의 정확도를 최적화하는 것을 목표로 합니다. 이러한 혁신은 기업 환경 전반에서 보다 쉽게 접근하고 확장 가능한 AI를 위한 길을 열어주고 있습니다.
F5는 2025년을 바라보며 이러한 기술을 탐구하고, 그 의미를 예상하며, 변화하는 디지털 환경의 복잡성을 극복하도록 기업을 안내하는 데 계속해서 전념할 것입니다.
이러한 기술을 자세히 알아보고 왜 그 기술이 중요하다고 생각하는지 알아보려면 F5 2025 기술 전망 전문을 받아보세요 . 이 보고서에는 해당 주제에 대한 F5 전문가의 각 기술에 대한 해설과 의견이 포함되어 있습니다. 제가 이 글을 종합하면서 느꼈던 통찰력처럼 여러분도 이 글을 읽고 통찰력을 얻을 수 있기를 바랍니다.