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2018년 가트너 10대 전략 기술 트랜드

David.Cheon 2017.10.13 22:33

매년 10월이 되면 가트너에서 10대 전략 기술 트랜드를 발표합니다. 

올해도 어김없이 10월이 되며 발표를 했는데... 추석 연휴 기간에 발표해서 이제서야 알게되어 올리게 되네요. 

올해 발표도 어김없이 데이비드 설리 부사장이 발표를 했습니다. 

올해 발표한 2018년 기술 트랜드를 살펴보면 크게 Intelligent, Digital, Mesh 로 작년 발표했던 주제와 같습니다. 

하지만 세부적인 내용을 보면 조금 차이가 있습니다. 

먼저 작년 발표했던 10대 전략 트랜드와 비교해 보겠습니다. 





Trend No.1 : 인공지능과 고급 머신 러닝 (AI & Advanced Machine Learning)

Trend No.2 : 지능형 앱 (Intelligent Apps)
Trend No.3 : 지능형 사물 (Intelligent Things)
Trend No. 1: 인공지능의 토대 (AI Foundation)
Trend No. 2: 지능형 앱과 분석 (Intelligent Apps and Analytics)

Trend No. 3: 지능형 사물 (Intelligent Things) 


Trend No.4 : 가상현실&증강현실 (Virtual & Augmented Reality)

Trend No.5 : 디지털 트윈 (Digital Twin)
Trend No.6 : 블럭체인 (Blockchain)

Trend No. 4: 디지털 트윈 (Digital Twins)

Trend No. 5: 엣지 클라우드 (Cloud to the Edge)
Trend No. 6: 대화형 플랫폼 (Conversational Platforms)
Trend No. 7: 실감형 서비스 (Immersive Experience)


Trend No.7 : 대화형 시스템 (Conversational Systems)

Trend No.8 : 메시 앱 및 서비스 아키텍쳐 (Mesh App and Service Architecture)
Trend No.9 : 디지털 기술 플랫폼 (Digital Technology Platforms)
Trend No.10 : 능동형 보안 아키텍쳐 (Adaptive Security Architecture)
Trend No. 8: 블럭체인 (Blockchain)
Trend No. 9: 이벤트 드리븐 (Event-Driven)

Trend No. 10: 지속적인 적용형 위험과 신뢰도 평가  (Continuous Adaptive Risk and Trust) 

먼저 Intelligent 부분의 경우 작년과 비슷한 양상을 보이고 있습니다. 조금 달라진 부분이 있다면 인공지능과 고급 머신 러닝 이라고 한정적으로 정의 했던 항목에서 이제 명확하게 인공지능 이라고 명시하고 있습니다.

Digital 부분은 2017년 오프라인의 사용자 경험을 극대화할 수 있는 증강현실 부분을 강조했는데, 올해는 증강현실 부분보다 디지털 트윈 부분을 먼저 이야기 했습니다. 앞서 언급한 Intelligent 부분의 인공지능, 분석과 접목해서 생각해 보면 온오프 라인의 융합적인 측명과 오프라인으로 수집되는 다양한 데이터의 분석/처리를 생각해 볼 수 있을 것 같습니다. 

마지막으로 Mesh부분은 기본적인 Mesh의 영역에서 블럭체인을 바탕으로한 시스템 영역으로 넘어가는 것을 확인할 수 있습니다. 

그럼 이제 본격적으로 발표된 내용을 살펴보겠습니다. 

(번역은 구글 번역을 활용했습니다. 나중에 시간이 될 때 정리할 께요~)



Trend No. 1: 인공지능의 토대 (AI Foundation)

The ability to use AI to enhance decision making, reinvent business models and ecosystems, and remake the customer experience will drive the payoff for digital initiatives through 2025.

인공지능을 이용해 의사결정을 향상시키고, 비즈니스 모델과 생태계를 재창조하고, 고객 경험을 다시 만드는 능력은 2025 년까지 디지털 이니셔티브에 대한 결과를 가져올 것입니다.

Given the steady increase in inquiry calls, it’s clear that interest is growing. A recent Gartner survey showed that 59% of organizations are still gathering information to build their AI strategies, while the remainder have already made progress in piloting or adopting AI solutions.

문의 전화가 꾸준히 늘어남에 따라 관심이 커지고 있음이 분명합니다. 최근 Gartner 조사에 따르면 조직의 59 %가 AI 전략을 수립하는 데 필요한 정보를 수집하고 있으며 나머지는 이미 AI 솔루션을 조종하거나 채택하는 과정에서 이미 진전을 보였습니다.

Although using AI correctly will result in a big digital business payoff, the promise (and pitfalls) of general AI where systems magically perform any intellectual task that a human can do and dynamically learn much as humans do is speculative at best. Narrow AI, consisting of highly scoped machine-learning solutions that target a specific task (such as understanding language or driving a vehicle in a controlled environment) with algorithms chosen that are optimized for that task, is where the action is today. “Enterprises should focus on business results enabled by applications that exploit narrow AI technologies and leave general AI to the researchers and science fiction writers,” says Cearley.

인공 지능을 올바르게 사용하면 큰 디지털 비즈니스 성과를 거두지 만 시스템이 인간이 할 수 있고 지능적으로 수행 할 수있는 지적 작업을 마술로 수행하는 일반적인 인공 지능의 약속 (및 함정)은 인간이하는 것처럼 많이 추측합니다. Narrow AI는 해당 작업에 최적화 된 알고리즘을 사용하여 특정 작업 (예 : 언어 이해 또는 차량 운전 제어)을 목표로하는 고도로 범위가 지정된 기계 학습 솔루션으로 구성되며 현재 작업이 진행되는 곳입니다. Cearley는 "기업은 좁은 인공 지능 기술을 활용하고 일반 인공 지능을 연구원 및 과학 소설 작가에게 남기는 응용 프로그램을 통해 비즈니스 결과에 중점을 두어야합니다.

Trend No. 2: 지능형 앱과 분석 (Intelligent Apps and Analytics)

Over the next few years every app, application and service will incorporate AI at some level. AI will run unobtrusively in the background of many familiar application categories while giving rise to entirely new ones. AI has become the next major battleground in a wide range of software and service markets, including aspects of ERP. “Challenge your packaged software and service providers to outline how they’ll be using AI to add business value in new versions in the form of advanced analytics, intelligent processes and advanced user experiences,” notes Cearley.


Intelligent apps also create a new intelligent intermediary layer between people and systems and have the potential to transform the nature of work and the structure of the workplace, as seen in virtual customer assistants and enterprise advisors and assistants. 


“Explore intelligent apps as a way of augmenting human activity, and not simply as a way of replacing people,” says Cearley. Augmented analytics is a particularly strategic growing area that uses machine learning for automating data preparation, insight discovery and insight sharing for a broad range of business users, operational workers and citizen data scientists.

앞으로 몇 년 동안 모든 응용 프로그램, 응용 프로그램 및 서비스는 AI를 어느 정도 수준으로 통합 할 것입니다. AI는 완전히 익숙한 응용 프로그램 범주를 배경으로 눈에 띄지 않게 작동하면서 완전히 새로운 응용 프로그램 범주를 생성합니다. AI는 ERP의 측면을 포함하여 광범위한 소프트웨어 및 서비스 시장에서 다음으로 중요한 전장이되었습니다. "패키지 형 소프트웨어 및 서비스 제공 업체가 첨단 분석, 지능형 프로세스 및 고급 사용자 경험의 형태로 비즈니스 버전을 추가 할 때 AI를 사용하는 방법을 간략히 설명하십시오."라고 Cearley는 말합니다.


또한 인텔리전트 응용 프로그램은 사람과 시스템간에 새로운 지능적인 중간 계층을 만들고 가상 고객 지원 담당자, 엔터프라이즈 고문 및 지원자와 같이 업무의 본질과 작업 구조를 변형시킬 수 있습니다.


"사람들을 대체하는 방법이 아닌 인간 활동을 증진시키는 방법으로 지능형 앱을 탐색하십시오."라고 Cearley는 말합니다. 확장 분석은 특히 광범위한 비즈니스 사용자, 운영자 및 시민 데이터 과학자를 대상으로 데이터 준비, 통찰력 발견 및 통찰력 공유를 자동화하는 기계 학습을 사용하는 전략적으로 성장하는 분야입니다.


Trend No. 3: 지능형 사물 (Intelligent Things)

Intelligent things use AI and machine learning to interact in a more intelligent way with people and surroundings. Some intelligent things wouldn’t exist without AI, but others are existing things (i.e., a camera) that AI makes intelligent (i.e., a smart camera.) These things operate semiautonomously or autonomously in an unsupervised environment for a set amount of time to complete a particular task. Examples include a self-directing vacuum or autonomous farming vehicle. As the technology develops, AI and machine learning will increasingly appear in a variety of objects ranging from smart healthcare equipment to autonomous harvesting robots for farms.


As intelligent things proliferate, expect a shift from stand-alone intelligent things to a swarm of collaborative intelligent things. In this model, multiple devices will work together, either independently or with human input. The leading edge of this area is being used by the military, which is studying the use of drone swarms to attack or defend military targets. It’s evident in the consumer world in the opening example showcased at CES, the consumer electronics event.


지능적인 것들은 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 사람들과 주변 환경과보다 지능적인 방식으로 상호 작용합니다. 일부 인공 지능은 AI가 없으면 존재하지 않지만 다른 것들은 지능형 인공 지능 (즉, 스마트 카메라)이 만드는 기존의 것들 (즉, 카메라)입니다. 이러한 것들은 자율적으로 또는 자율적으로 감독되지 않은 환경에서 일정한 시간 동안 작동합니다 특정 작업을 완료하십시오. 예를 들어,자가 연출 진공 또는 자치 농업 차량이 있습니다. 기술이 발전함에 따라 인공 지능과 기계 학습은 스마트 헬스 케어 장비에서부터 농장을위한 자율 수확 로봇에 이르기까지 다양한 객체에 점점 더 많이 등장하게 될 것입니다.


지능적인 것들이 확산됨에 따라 독립된 지능형 물건에서 협력적인 지능형 물건으로 바뀔 것을 기대하십시오. 이 모델에서는 여러 장치가 독립적으로 또는 사람의 입력에 따라 함께 작동합니다. 이 지역의 최첨단은 무인 항공기를 공격하거나 방어하기 위해 무인 항공기를 사용하는 것을 연구하고있는 군대에 의해 사용되고 있습니다. 소비자 전자 제품 행사 인 CES에서 보여지는 첫 번째 사례에서 소비자 세계에서 분명합니다.





Trend No. 4: 디지털 트윈 (Digital Twins)

A digital twin is a digital representation of a real-world entity or system. In the context of IoT, digital twins are linked to real-world objects and offer information on the state of the counterparts, respond to changes, improve operations and add value. With an estimated 21 billion connected sensors and endpoints by 2020, digital twins will exist for billions of things in the near future. Potentially billions of dollars of savings in maintenance repair and operation (MRO) and optimized IoT asset performance are on the table, says Cearley.


In the short term, digital twins offer help with asset management, but will eventually offer value in operational efficiency and insights into how products are used and how they can be improved.


Outside of the IoT, there is a growing potential to link digital twins to entities that are not simply “things.” “Over time, digital representations of virtually every aspect of our world will be connected dynamically with their real-world counterparts and with one another and infused with AI-based capabilities to enable advanced simulation, operation and analysis,” says Cearley. “City planners, digital marketers, healthcare professionals and industrial planners will all benefit from this long-term shift to the integrated digital twin world.” For example, future models of humans could offer biometric and medical data, and digital twins for entire cities will allow for advanced simulations.

디지털 트윈은 실제 엔티티 또는 시스템을 디지털 방식으로 표현한 것입니다. IoT의 맥락에서 디지털 쌍둥이는 실제 대상과 연결되어 상대방의 상태에 대한 정보를 제공하고 변화에 대응하며 운영을 개선하고 가치를 부가합니다. 2020 년까지 약 210 억 개의 센서와 종단점이 연결되면 가까운 미래에 수십억 가지의 디지털 쌍둥이가 존재할 것입니다. Cearley는 유지 보수 수리 및 운영 (MRO) 및 최적화 된 IoT 자산 성능에서 잠재적으로 수십억 달러를 절약 할 수 있다고 말했습니다.


단기간에 디지털 쌍둥이는 자산 관리에 도움을 주지만 궁극적으로 운영 효율성 및 제품 사용 방법 및 개선 방법에 대한 통찰력을 제공 할 것입니다.


IoT 이외에 디지털 쌍둥이를 단순히 "사물"이 아닌 개체와 연결시키는 잠재력이 커지고 있습니다. "시간이 지남에 따라 우리 세계의 모든 측면에 대한 디지털 표현은 실제 세계의 디지털 요소와 동적으로 연결되며 AI 기반 기능을 주입하여 고급 시뮬레이션, 작동 및 분석을 가능하게합니다 "라고 Cearley는 말합니다. "도시 계획자, 디지털 마케터, 의료 전문가 및 산업 기획자 모두 통합 디지털 쌍둥이 세계로의 장기적인 변화로부터 이익을 얻습니다."예를 들어, 미래의 인간 모델은 생체 인식 및 의료 데이터를 제공 할 수 있으며 도시 전체에 대한 디지털 쌍둥이 고급 시뮬레이션을 허용합니다.


Trend No. 5: 엣지 클라우드 (Cloud to the Edge)

Edge computing describes a computing topology in which information processing and content collection and delivery are placed closer to the sources of this information. Connectivity and latency challenges, bandwidth constraints and greater functionality embedded at the edge favors distributed models. Enterprises should begin using edge design patterns in their infrastructure architectures — particularly for those with significant IoT elements. A good starting point could be using colocation and edge-specific networking capabilities.


While it’s common to assume that cloud and edge computing are competing approaches, it’s a fundamental misunderstanding of the concepts. Edge computing speaks to a computing topology that places content, computing and processing closer to the user/things or “edge” of the networking. Cloud is a system where technology services are delivered using internet technologies, but it does not dictate centralized or decentralized service delivering services. When implemented together, cloud is used to create the service-oriented model and edge computing offers a delivery style that allows for executions of disconnected aspects of cloud service.

에지 컴퓨팅은 정보 처리 및 콘텐츠 수집 및 전달이이 정보의 소스에 더 가깝게 배치되는 컴퓨팅 토폴로지를 나타냅니다. 연결 및 대기 시간 문제, 대역폭 제약 및 가장자리에 내장 된 더 많은 기능이 분산 모델을 선호합니다. 기업은 특히 IoT 요소가 중요한 사람들을 위해 인프라 아키텍처에서 에지 디자인 패턴을 사용해야합니다. 좋은 시작점은 코 로케이션 (corocation)과 에지 특정 네트워킹 기능을 사용하는 것입니다.


클라우드 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅은 서로 경쟁하는 접근 방식이라고 가정하는 것이 일반적이지만 개념에 대한 근본적인 오해입니다. 에지 컴퓨팅은 컨텐츠, 컴퓨팅 및 처리를 사용자 / 사물 또는 네트워킹의 "가장자리"에 더 가깝게 배치하는 컴퓨팅 토폴로지에 대해 말합니다. 클라우드는 인터넷 기술을 사용하여 기술 서비스를 제공하는 시스템이지만 중앙 집중식 또는 분산 형 서비스 제공 서비스를 지정하지는 않습니다. 함께 구현되면 클라우드는 서비스 지향 모델을 만드는 데 사용되며 에지 컴퓨팅은 연결 해제 된 클라우드 서비스 측면을 실행할 수있는 전달 스타일을 제공합니다.


Trend No. 6: 대화형 플랫폼 (Conversational Platforms)

Conversational platforms will drive a paradigm shift in which the burden of translating intent shifts from user to computer. These systems are capable of simple answers (How’s the weather?) or more complicated interactions (book a reservation at the Italian restaurant on Parker Ave.) These platforms will continue to evolve to even more complex actions, such as collecting oral testimony from crime witnesses and acting on that information by creating a sketch of the suspect’s face based on the testimony. The challenge that conversational platforms face is that users must communicate in a very structured way, and this is often a frustrating experience. A primary differentiator among conversational platforms will be the robustness of their conversational models and the API and event models used to access, invoke and orchestrate third-party services to deliver complex outcomes.

대화 형 플랫폼은 번역 의도의 부담이 사용자에서 컴퓨터로 이동하는 패러다임 전환을 유도합니다. 이러한 시스템은 간단한 답변 (날씨는 어떻습니까?) 또는보다 복잡한 상호 작용 (Parker Ave의 이탈리아 레스토랑 예약)이 가능합니다.이 플랫폼은 범죄 증인으로부터 구두 증언을 수집하는 등보다 복잡한 작업으로 계속 발전 할 것입니다. 그 증언을 바탕으로 용의자의 얼굴에 대한 스케치를 작성함으로써 그 정보에 대해 행동하는 것. 대화 형 플랫폼이 직면하는 과제는 사용자가 매우 체계적인 방식으로 의사 소통해야한다는 것이며, 이는 종종 불만스러운 경험입니다. 대화 형 플랫폼 중 가장 중요한 차별화 요소는 복잡한 결과를 제공하기 위해 타사 서비스를 액세스, 호출 및 조종하는 데 사용되는 대화식 모델과 API 및 이벤트 모델의 견고성입니다.

Trend No. 7: 실감형 경험 (Immersive Experience)

Augmented reality (AR), virtual reality (VR) and mixed reality are changing the way that people perceive and interact with the digital world. Combined with conversational platforms, a fundamental shift in the user experience to an invisible and immersive experience will emerge. Application vendors, system software vendors and development platform vendors will all compete to deliver this model.


Over the next five years the focus will be on mixed reality, which is emerging as the immersive experience of choice, where the user interacts with digital and real-world objects while maintaining a presence in the physical world. Mixed reality exists along a spectrum and includes head-mounted displays (HMD) for AR or VR, as well as smartphone- and tablet-based AR. Given the ubiquity of mobile devices, Apple’s release of ARkit and iPhone X, Google’s Tango and ARCore, and the availability of cross-platform AR software development kits such as Wikitude, we expect the battles for smartphone-based AR and MR to heat up in 2018.


Augmented reality (AR), 가상 현실 (VR) 및 혼합 현실은 사람들이 디지털 세계를 인식하고 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 대화 형 플랫폼과 결합하여 사용자 경험에서 보이지 않는 몰입 형 경험으로 근본적인 변화가 생깁니다. 응용 프로그램 공급 업체, 시스템 소프트웨어 공급 업체 및 개발 플랫폼 공급 업체는 모두이 모델을 제공하기 위해 경쟁합니다.


향후 5 년 동안 실제 세계에서 존재감을 유지하면서 사용자가 디지털 및 실제 물체와 상호 작용하는 몰입 형 경험으로 떠오르는 혼합 현실에 초점을 맞출 것입니다. 혼합 현실은 스펙트럼을 따라 존재하며 스마트 폰 및 태블릿 기반 AR뿐만 아니라 AR 또는 VR을위한 HMD (head-mounted display)를 포함합니다. 모바일 장치의 편재성, ARkit 및 iPhone X, Google의 Tango 및 ARCore 출시 및 Wikitude와 같은 교차 플랫폼 AR 소프트웨어 개발 키트의 사용 가능성을 감안할 때 스마트 폰 기반 AR 및 MR의 전투는 2018.






Trend No. 8: 블럭 체인 (Blockchain)

Blockchain is a shared, distributed, decentralized and tokenized ledger that removes business friction by being independent of individual applications or participants. It allows untrusted parties to exchange commercial transactions. The technology holds the promise to change industries, and although the conversation often surrounds financial opportunities, blockchain has many potential applications in government, healthcare, content distribution, supply chain and more. However, many blockchain technologies are immature and unproven, and are largely unregulated.


A practical approach to blockchain demands a clear understanding of the business opportunity, the capabilities and limitations of blockchain, a trust architecture and the necessary implementation skills. Before embarking on a distributed-ledger project, ensure your team has the cryptographic skills to understand what is and isn’t possible. Identify the integration points with existing infrastructures, and monitor the platform evolution and maturation. Use extreme caution when interacting with vendors, and ensure you are clearly identifying how the term “blockchain” is being used.

Blockchain은 개별 응용 프로그램이나 참가자와 독립적으로 비즈니스 마찰을 제거하는 분산, 분산 및 토큰 화 된 공유 원장입니다. 신뢰할 수없는 당사자가 상업 거래를 교환 할 수 있습니다. 이 기술은 산업을 변화 시키겠다는 약속을 지키고 있으며, 대화가 금융 기회를 둘러싸는 경우가 많지만, 블록 체인은 정부, 의료, 콘텐츠 배포, 공급망 등에서 많은 잠재적 응용 프로그램을 보유하고 있습니다. 그러나 많은 블록 체인 기술은 미숙하고 입증되지 않았으며 대부분 규제가 없습니다.


블록 체인에 대한 실질적인 접근 방식은 비즈니스 기회, 블록 체인의 기능 및 한계, 신뢰 아키텍처 및 필요한 구현 기술에 대한 명확한 이해를 요구합니다. 분산 원장 프로젝트를 시작하기 전에 팀이 무엇이 가능하고 불가능한 것인지 이해할 수있는 암호화 기술을 보유하고 있는지 확인하십시오. 기존 인프라와의 통합 지점을 확인하고 플랫폼 진화 및 성숙도를 모니터링하십시오. 공급 업체와 상호 작용할 때 각별한주의를 기울이고 "블록 체인 (blockchain)"용어의 사용 방식을 분명히 밝히고 있는지 확인하십시오.


Trend No. 9: 이벤트 드리븐 (Event-Driven)

Digital businesses rely on the ability to sense and be ready to exploit new digital business moments. Business events reflect the discovery of notable states or state changes, such as completion of a purchase order. Some business events or combinations of events constitute business moments — a detected situation that calls for some specific business action. The most consequential business moments are those that have implications for multiple parties, such as separate applications, lines of business or partners. 


With the advent of AI, the IoT, and other technologies, business events can be detected more quickly and analyzed in greater detail. Enterprises should embrace “event thinking” as part of a digital business strategy. By 2020, event-sourced, real-time situational awareness will be a required characteristic for 80% of digital business solutions, and 80% of new business ecosystems will require support for event processing.

디지털 비즈니스는 새로운 디지털 비즈니스 순간을 감지하고 사용할 수있는 능력에 의존합니다. 비즈니스 이벤트는 구매 주문서 작성과 같은 주목할만한 주나 국가 변경의 발견을 반영합니다. 일부 비즈니스 이벤트 또는 이벤트 조합은 비즈니스 순간을 구성합니다. 이는 특정 비즈니스 조치를 요구하는 감지 된 상황입니다. 가장 중요한 비즈니스 순간은 별도의 응용 프로그램, 비즈니스 라인 또는 파트너와 같은 여러 당사자에게 영향을 미치는 비즈니스 순간입니다.


AI, IoT 및 기타 기술의 출현으로 비즈니스 이벤트를보다 신속하게 탐지하고 더 자세히 분석 할 수 있습니다. 기업은 디지털 비즈니스 전략의 일환으로 "이벤트 사고"를 받아 들여야합니다. 2020 년까지는 이벤트 소스, 실시간 상황 인식이 디지털 비즈니스 솔루션의 80 %에 필수 특성이 될 것이며 새로운 비즈니스 생태계의 80 %는 이벤트 처리 지원을 필요로 할 것입니다.


Trend No. 10: 지속적인 적용형 위험과 신뢰도 평가 (Continuous Adaptive Risk and Trust)

Digital business creates a complex, evolving security environment. The use of increasingly sophisticated tools increases the threat potential. Continuous adaptive risk and trust assessment (CARTA) allows for real-time, risk and trust-based decision making with adaptive responses to security-enable digital business. Traditional security techniques using ownership and control rather than trust will not work in the digital world. Infrastructure and perimeter protection won’t ensure accurate detection and can’t protect against behind-the-perimeter insider attacks. This requires embracing people-centric security and empowering developers to take responsibility for security measures. Integrating security into your DevOps efforts to deliver a continuous “DevSecOps” process and exploring deception technologies (e.g., adaptive honeypots) to catch bad guys that have penetrated your network are two of the new techniques that should be explored to make CARTA a reality.

디지털 비즈니스는 복잡하고 진화하는 보안 환경을 만듭니다. 점차 정교 해지는 도구를 사용하면 위협 가능성이 커집니다. 지속적인 적응 형 위험 및 신뢰도 평가 (CARTA)를 통해 실시간으로 위험 및 신뢰 기반의 의사 결정을 내림으로써 보안이 가능하도록 디지털 비즈니스를 활성화 할 수 있습니다. 신뢰보다는 소유권과 통제력을 사용하는 전통적인 보안 기술은 디지털 세계에서 작동하지 않습니다. 인프라 및 주변 보호로 정확한 탐지가 보장되지 않으며 경계 내부자 공격으로부터 보호 할 수 없습니다. 이를 위해서는 사람 중심 보안을 수용하고 개발자가 보안 대책에 대해 책임을 지도록 요구해야합니다. 지속적인 "DevSecOps"프로세스를 제공하고 네트워크에 침투 한 악의적 인 사람을 잡으려고하는기만 기술 (예 : 적응 형 허니팟)을 모색하는 DevOps 노력에 대한 통합은 CARTA를 실현하기 위해 탐구해야하는 두 가지 새로운 기술입니다.


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