2020年發(fā)生的眾多事件讓對2021年的大多數(shù)預(yù)測浮出水面。人工智能(AI)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)等熱門技術(shù)趨勢仍將在明年重塑我們生活的方式。然而，最重要的用處是幫助我們在這個(gè)不斷變化的時(shí)代下適應(yīng)和生存。沒有什么趨勢比云計(jì)算更重要。
來源 | 企業(yè)d1net
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云計(jì)算行業(yè)五大趨勢
云是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、基于應(yīng)用程序的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)的支柱，在幫助我們管理這種變化方面起著至關(guān)重要的作用。云服務(wù)徹底改變了從聯(lián)系人追蹤到家庭遞送服務(wù)、遠(yuǎn)程醫(yī)療和遠(yuǎn)程辦公以及娛樂的一切。
在整個(gè)2021年，隨著越來越多的企業(yè)開始采用云模型，并且從云到我們的設(shè)備的數(shù)據(jù)傳輸已成為我們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠?，我們可以預(yù)期這種變化的速度將會加快。以下是一些我可以在2021年期間看到的情況：
1.多云部署將打破云服務(wù)商之間的壁壘
? ? ? 目前，大型公共云服務(wù)提供商——亞馬遜、微軟、谷歌等，對他們提供的服務(wù)采取了某種封閉式的方式。他們的商業(yè)模式包括將他們的平臺推廣為一站式服務(wù)，涵蓋組織的所有云、數(shù)據(jù)和計(jì)算需求。然而，在實(shí)踐中，行業(yè)正越來越多地轉(zhuǎn)向混合或多云環(huán)境，要求跨多個(gè)模型部署基礎(chǔ)設(shè)施。
這意味著越來越多的人呼吁大型供應(yīng)商在他們的平臺之間建立橋梁，盡管這與他們的商業(yè)模式背道而馳，后者依賴于隨著客戶規(guī)模的擴(kuò)大而增加云容量和附加服務(wù)的能力。
不過，采用更具協(xié)作性的方法不僅能讓客戶更好地利用快速增長的多云趨勢，這也將使需要與供應(yīng)鏈中的合作伙伴共享數(shù)據(jù)和訪問權(quán)限的組織受益，這些合作伙伴可能都在不同的應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)中工作。在這一領(lǐng)域，我們可能會看到初創(chuàng)企業(yè)不斷提高創(chuàng)新水平，創(chuàng)造服務(wù)，簡化不同公共云平臺之間的運(yùn)營流程。
2.人工智能將提高云計(jì)算的效率和速度
就云計(jì)算而言，人工智能是多種方法的關(guān)鍵推動(dòng)者，我們可以期望技術(shù)在2021年適應(yīng)我們的需求。基于云的服務(wù)平臺可以讓用戶在任何預(yù)算和技能水平上訪問機(jī)器學(xué)習(xí)功能，如圖像識別工具、語言處理和推薦引擎。
云技術(shù)將繼續(xù)允許這些革命性的工具被各種規(guī)模和領(lǐng)域的企業(yè)更廣泛地部署，從而提高生產(chǎn)率和效率。
3.游戲?qū)⑾褚魳泛碗娪耙粯釉絹碓蕉嗟貜脑浦兄Ц?/strong>
亞馬遜最近加入了提供自有云游戲平臺的技術(shù)巨頭行列。就像之前的音樂和視頻流一樣，未來云游戲有望通過提供對龐大的游戲庫的即時(shí)訪問(可按月訂閱)來徹底改變我們消費(fèi)娛樂媒體的方式。
2020年期間，谷歌、微軟和英偉達(dá)推出了這項(xiàng)服務(wù)，而索尼的云游戲服務(wù)已經(jīng)推出了幾年。盡管正在開發(fā)新的Xbox和Playstation控制臺，價(jià)格約為500美元，但業(yè)內(nèi)專家預(yù)測，每隔幾年我們需要在新硬件上花費(fèi)數(shù)百美元來保持游戲尖端體驗(yàn)的日子可能快要結(jié)束了，云游戲時(shí)代即將到來。
4.混合云和本地云解決方案越來越受歡迎
事實(shí)證明，對于一些組織來說，在公有云、私有或混合云環(huán)境之間進(jìn)行選擇是一件具有挑戰(zhàn)性的事情。在靈活性、性能、安全性和法規(guī)遵從性方面，每種交付模式都有其優(yōu)缺點(diǎn)。
但隨著云生態(tài)系統(tǒng)的成熟，許多人發(fā)現(xiàn)，市場上并沒有萬能的解決方案。混合或多云環(huán)境中，用戶選擇云廠商提供符合其需求的單個(gè)元素，這種環(huán)境越來越受歡迎，導(dǎo)致這些云廠商們開始重新評估其交付模式。
例如，亞馬遜和谷歌一直以來都是依靠在其公有云平臺上銷售客戶空間的市場領(lǐng)導(dǎo)者，而微軟和IBM則更為靈活，允許用戶在其現(xiàn)有的內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)上部署云工具和技術(shù)。
現(xiàn)在看來，這些云廠商已經(jīng)意識到企業(yè)內(nèi)部需要不同的平臺和方法，可能利用公共云提供內(nèi)容交付，同時(shí)通過私有或內(nèi)部解決方案存儲和處理客戶數(shù)據(jù)和其他受控信息。
其次，對“裸金屬”云空間的需求也將不斷增長，即原始存儲和計(jì)算能力，企業(yè)可以簡單地將現(xiàn)有系統(tǒng)“提升并轉(zhuǎn)移”到云中，而無需對其進(jìn)行調(diào)整以在預(yù)裝軟件或服務(wù)上運(yùn)行。整合這些用戶需求的需求將成為2021年云服務(wù)發(fā)展方向的驅(qū)動(dòng)力。
5.更多人將會使用虛擬云桌面
這基本上就是我們工作站的整個(gè)環(huán)境作為托管云服務(wù)，交付到我們工作的筆記本電腦或桌面屏幕上的地方。這意味著組織可以利用按小時(shí)計(jì)費(fèi)員工在機(jī)器上工作的時(shí)間，從而消除了硬件更新的成本和處理冗余技術(shù)的需要。
這種計(jì)算模式有時(shí)被稱為桌面即服務(wù)(desktop-as-a-service)，它是由Amazon通過Workspaces平臺和Microsoft提供的Windows虛擬桌面。谷歌還通過Chromebook設(shè)備提供了這一功能。
實(shí)際上，這可以通過確保每個(gè)人都使用最新的同步技術(shù)來提高整個(gè)員工的效率。它也有利于安全性，因?yàn)樗性O(shè)備都可以集中管理，而不必確保網(wǎng)絡(luò)上的每個(gè)人都遵循最佳做法。當(dāng)人們加入或離開一家公司時(shí)，成本只會隨著使用該平臺的小時(shí)數(shù)的增加或減少而增加。這種靈活的功能意味著虛擬桌面服務(wù)在未來幾年可能會變得越來越流行。
數(shù)據(jù)和分析十大戰(zhàn)略趨勢
Gartner公司在最近該公司舉辦的一次IT研討會上發(fā)布了2020年數(shù)據(jù)和分析技術(shù)十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢，這些趨勢將使組織從疫情對其業(yè)務(wù)和IT計(jì)劃的不利影響中恢復(fù)過來。
以下是Gartner公司研究副總裁RitaSallam在此次研討會上發(fā)布的有關(guān)數(shù)據(jù)和分析的市場和技術(shù)趨勢。
1.更智能、更快、更負(fù)責(zé)任的人工智能
Gartner公司預(yù)測，到2024年底，75%的組織將人工智能的試點(diǎn)應(yīng)用轉(zhuǎn)向運(yùn)營，這將推動(dòng)數(shù)據(jù)和分析基礎(chǔ)設(shè)施需求得到5倍的增長。當(dāng)前的方法存在一些挑戰(zhàn)，在疫情發(fā)生之前的基于大量歷史數(shù)據(jù)的模型可能不再有效?！?/p>
人工智能的顛覆性將使學(xué)習(xí)算法(例如強(qiáng)化學(xué)習(xí))、可解釋性學(xué)習(xí)(例如可解釋的人工智能)以及有效的基礎(chǔ)設(shè)施(例如邊緣計(jì)算和新型芯片)成為可能?！ ?/p>
2.儀表板采用量下降
到2025年，數(shù)據(jù)故事(而不是儀表板)將成為使用分析的最廣泛方式，其中75%的數(shù)據(jù)故事將使用增強(qiáng)分析技術(shù)自動(dòng)生成。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)正在進(jìn)入商業(yè)智能平臺。在儀表板中，用戶必須開展大量工作才能深入了解。這些數(shù)據(jù)故事提供了見解，而不需要用戶自己進(jìn)行分析。
3.決策智能
到2023年，33%以上的大型組織的分析師采用決策智能，其中包括決策建模。Gartner公司將決策智能定義為一個(gè)實(shí)用的領(lǐng)域，其中包括廣泛的決策技術(shù)。它包括復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)等應(yīng)用。它包括一個(gè)將傳統(tǒng)技術(shù)(如基于規(guī)則的方法)與先進(jìn)技術(shù)(如人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí))結(jié)合在一起的框架。這使得非技術(shù)用戶能夠在無需程序員參與的情況下更改決策邏輯。
4.X分析
Gartner公司的調(diào)查表明，到2025年，用于視頻、音頻、文本、情感和其他內(nèi)容分析的人工智能將為75%的財(cái)富500強(qiáng)公司帶來重大創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型。“X”代表視頻分析或音頻分析等分析類型，這將為分析提供新的機(jī)會，因?yàn)榇蠖鄶?shù)組織尚未充分利用這種數(shù)據(jù)。但是，利用數(shù)據(jù)分析的案例正在增長。Sallam表示，人工智能技術(shù)正在日趨成熟，以擴(kuò)大采用X分析的影響。此外，還有許多尚未開發(fā)的用例，例如用于供應(yīng)鏈優(yōu)化的圖像和視頻分析，或用于天氣或交通管理的視頻分析和音頻分析。
5.增強(qiáng)的數(shù)據(jù)管理
利用主動(dòng)元數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以動(dòng)態(tài)連接、優(yōu)化和自動(dòng)化數(shù)據(jù)管理過程的組織將使數(shù)據(jù)交付時(shí)間減少30%。
人工智能技術(shù)被用于推薦最佳實(shí)踐，或者自動(dòng)發(fā)現(xiàn)元數(shù)據(jù)、自動(dòng)監(jiān)視治理控制等等。這是由Gartner公司稱之為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的概念實(shí)現(xiàn)的。Gartner公司將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義為對現(xiàn)有的、可發(fā)現(xiàn)的、推斷的元數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行連續(xù)分析，以支持集成和可重用數(shù)據(jù)對象的設(shè)計(jì)、部署和利用，而不考慮部署平臺或架構(gòu)方法。
6.基于云計(jì)算的人工智能迅速增長
到2022年，公共云服務(wù)對于90%的數(shù)據(jù)和分析創(chuàng)新至關(guān)重要?；谠朴?jì)算的人工智能將在2019年至2023年期間增長5倍，使人工智能成為云平臺中最重要的工作負(fù)載類別之一。這一趨勢早在疫情發(fā)生之前就已經(jīng)開始了，發(fā)生的疫情對組織的影響無疑加速了發(fā)展。云計(jì)算供應(yīng)商也在支持?jǐn)?shù)據(jù)以洞察其投資組合中的模型。從云計(jì)算供應(yīng)商的角度來看，希望用戶在他們的云平臺中更多地執(zhí)行數(shù)據(jù)計(jì)算和分析。從用戶的角度來看，使用公共云服務(wù)能夠更快地完成工作。
7.數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)管理的融合
根據(jù)Gartner公司的預(yù)測，未來幾年內(nèi)，非分析應(yīng)用程序?qū)⒅饾u融合分析功能。到2023年，95%的財(cái)富500強(qiáng)公司將分析治理整合到更廣泛的數(shù)據(jù)分析計(jì)劃中。Sallam指出，到2022年，40%的機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)和評分將在不以機(jī)器學(xué)習(xí)為主要目標(biāo)的產(chǎn)品上完成。分析和商業(yè)智能供應(yīng)商正在增加數(shù)據(jù)管理功能。數(shù)據(jù)管理供應(yīng)商正在增加數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。預(yù)計(jì)在不久的將來會看到更多的融合。
8.數(shù)據(jù)市場和交易
Gartner公司預(yù)測，到2022年，35%的大型組織將通過在線數(shù)據(jù)市場進(jìn)行交易。Sallam表示，2020年這一比例只有25%。這一趨勢是為了加快云計(jì)算、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能的發(fā)展。
9.實(shí)用的區(qū)塊鏈
Gartner公司認(rèn)為，在數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)域中，區(qū)塊鏈將用于垂直特定的、業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的計(jì)劃，例如智能合約。Sallam表示，區(qū)塊鏈不會被用來取代現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理技術(shù)，其本身并不比替代數(shù)據(jù)源更安全。根據(jù)Gartner公司的預(yù)測，到2023年，使用區(qū)塊鏈智能合約的組織將使整體數(shù)據(jù)質(zhì)量提高50%，數(shù)據(jù)和分析的投資回報(bào)率也會提高。
10.關(guān)系構(gòu)成數(shù)據(jù)和分析價(jià)值的基礎(chǔ)
Gartner公司預(yù)測，到2023年，圖形技術(shù)將有助于全球30%的組織決策實(shí)現(xiàn)情境化。圖形數(shù)據(jù)庫和其他技術(shù)將重點(diǎn)放在數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系上。Sallam指出，這些關(guān)系對人們想與數(shù)據(jù)和分析做的大多數(shù)事情都是至關(guān)重要的。但是，使用傳統(tǒng)的存儲方法時(shí)，大多數(shù)關(guān)系都會丟失。將關(guān)系表連接在一起會占用大量資源，并降低性能。圖形技術(shù)保留了這些關(guān)系，增加了機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的場景，還提高了這些技術(shù)的可解釋性。