자동화
자동화 는 사람의 개입 없이 시스템이나 프로세스가 스스로 작업을 수행하도록 만드는 기술 또는 방식을 의미한다.
주로 반복적이거나 규칙 기반의 작업을 자동으로 처리하여 생산성 향상, 오류 감소, 비용 절감을 목표로 한다.
IT 시스템, 제조, 클라우드, 소프트웨어 개발, 마케팅, 보안 등 다양한 분야에서 광범위하게 활용된다.
주요 특징
- 반복 작업의 무인 처리: 수동으로 수행하던 작업을 자동으로 처리.
- 시간 절약: 빠르고 효율적인 작업 실행.
- 오류 감소: 사람이 일일이 처리할 때 발생할 수 있는 실수를 최소화.
- 규칙 기반 실행: 사전에 정의된 조건에 따라 작업 수행.
- 확장성: 작업량이 늘어나도 시스템은 동일한 방식으로 처리 가능.
장점
- 생산성 향상: 사람이 하던 반복 작업을 시스템이 대신 처리.
- 운영 효율화: 리소스 사용을 최적화하고 대응 속도 향상.
- 정확성 증가: 일관되고 신뢰할 수 있는 결과 제공.
- 비용 절감: 인력 운영 비용 및 실수로 인한 손실 감소.
- 24/7 처리 가능: 항상 작동 가능.
관련 용어
- RPA (Robotic Process Automation): 사무 업무를 자동화하는 소프트웨어 로봇.
- CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment): 코드 빌드, 테스트, 배포 과정을 자동화.
- IaC (Infrastructure as Code): 인프라 설정을 코드로 작성하고 자동화하여 배포.
- 스크립트 자동화: 쉘 스크립트, 파이썬, 배치 등을 이용한 단순 작업 자동화.
- 워크플로우 자동화: 업무 프로세스를 자동화하는 BPM 도구 (예: Camunda, n8n).
- DevOps: 개발과 운영을 통합하고 자동화하는 접근 방식.
주요 솔루션 및 사용 사례
- 주요 솔루션
- Ansible: IT 인프라 설정 및 운영 도구.
- Jenkins: 빌드 및 배포 자동화를 위한 오픈소스 툴.
- Terraform: 클라우드 인프라를 코드로 자동화하는 도구.
- 사용 사례
- 소프트웨어 배포 자동화: Git 커밋 시 테스트와 배포가 자동 수행.
- 서버 프로비저닝 자동화: 신규 서버 생성 및 설정을 코드로 처리.
- 마케팅 자동화: 특정 조건에 따라 이메일, 알림, 캠페인 실행.
- 보안 자동화: 취약점 탐지 후 자동 조치 또는 리포트 생성.
- 데이터 처리: 주기적으로 대용량 데이터를 수집, 정리, 저장.
