最近十年正值數(shù)字經(jīng)濟(jì)的成熟期，我們尤其在過去八年見證了空前的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度。今天，我們擁有前所未有的海量重要數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅可以用于各行各業(yè)的高效預(yù)測(cè)，還可以真正成為企業(yè)創(chuàng)收和顛覆性創(chuàng)新的來(lái)源。為了緊跟行業(yè)快速變化的步伐，每家企業(yè)均在積極投資開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以獲得迅速適應(yīng)形勢(shì)并超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的能力。IDC白皮書[1]中被稱為數(shù)據(jù)成就者(DataThriver)的企業(yè)贏得新客戶的能力和盈利水平是非數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)的三倍。通過數(shù)字手段改進(jìn)運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者能夠收集和利用數(shù)據(jù)來(lái)獲得洞察力，幫助自身發(fā)掘新的業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)。

2019年，企業(yè)可以借助以下四大關(guān)鍵技術(shù)趨勢(shì)，加快自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而轉(zhuǎn)變成為數(shù)據(jù)成就者。

1.云將促進(jìn)人工智能的發(fā)展

人工智能在亞太地區(qū)將成為一種常態(tài)，在2018年，亞太地區(qū)55%的企業(yè)已經(jīng)實(shí)施人工智能，或正在擴(kuò)大其應(yīng)用范圍。2019年，企業(yè)有望更多地部署基于云的人工智能軟件和服務(wù)工具，以確保人工智能應(yīng)用程序在內(nèi)外部環(huán)境中均具有高性能和可擴(kuò)展性，并支持多種數(shù)據(jù)訪問協(xié)議以及各種新的數(shù)據(jù)格式。這也就要求為人工智能工作負(fù)載提供支持的基礎(chǔ)架構(gòu)必須快速、富有彈性并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。雖然人工智能必將成為基礎(chǔ)架構(gòu)廠商角逐的下一個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)，但大多數(shù)開發(fā)工作都將從云端開始。

以上海拍拍貸公司為例，通過在IT基礎(chǔ)架構(gòu)中部署NetApp的混合閃存解決方案，其互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)現(xiàn)在可以利用人工智能處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并準(zhǔn)確評(píng)估用戶的信用。最終，拍拍貸可以更好地服務(wù)那些得不到充分金融服務(wù)的人群，安全地為無(wú)法獲得傳統(tǒng)信用評(píng)分的消費(fèi)者提供貸款服務(wù)。

2.邊緣設(shè)備將更加智能化

亞太地區(qū)預(yù)計(jì)到2020年將擁有86億臺(tái)物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備，并到2025年成為全球5G網(wǎng)絡(luò)規(guī)模最大的地區(qū)，5G連接數(shù)量將達(dá)到6.75億。要想充分利用由此產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，企業(yè)必須具備在邊緣處理數(shù)據(jù)的能力，才能快速獲得洞察力并做出實(shí)時(shí)決策。因此，IoT設(shè)備和應(yīng)用程序?qū)⒃絹?lái)越多地內(nèi)置數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)等服務(wù)，從而更合理、更快速、更智能地決定哪些數(shù)據(jù)需要立即處理，哪些數(shù)據(jù)需要發(fā)送回核心或云中，甚至哪些數(shù)據(jù)可以被丟棄。

制造業(yè)將從更智能的邊緣設(shè)備中獲益匪淺。利用IoT設(shè)備在邊緣處理數(shù)據(jù)，制造商可以通過檢測(cè)設(shè)備故障的早期跡象來(lái)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)，這有助于防止那些妨礙生產(chǎn)的故障發(fā)生或進(jìn)行不必要的維護(hù)檢查。

3.對(duì)于多數(shù)大型企業(yè)而言，混合多云是默認(rèn)的IT架構(gòu)選擇，而其他規(guī)模的企業(yè)會(huì)選擇單一云提供商以確保精簡(jiǎn)性和一致性

到2024年，90%的全球1000強(qiáng)企業(yè)將通過多云和混合云技術(shù)緩解受制于廠商的情況。這些企業(yè)通過采用容器和DataFabric等技術(shù)，可以靈活簡(jiǎn)便地在不同環(huán)境之間遷移工作負(fù)載，同時(shí)對(duì)這些工作負(fù)載保持完全的控制權(quán)。

例如，美國(guó)銀行正在使用容器進(jìn)行應(yīng)用程序測(cè)試和開發(fā)。這樣一來(lái)，銀行的開發(fā)人員和基礎(chǔ)架構(gòu)員工便能專注于高價(jià)值的工作，無(wú)需費(fèi)力管理不能為銀行創(chuàng)收的中間件系統(tǒng)和消息傳遞通道。

雖然混合云和多云具有諸多優(yōu)勢(shì)，但它們并非小型企業(yè)的首選IT架構(gòu)。原因在于數(shù)據(jù)本身的可移植性遠(yuǎn)不及計(jì)算和應(yīng)用程序資源，而這會(huì)影響運(yùn)行時(shí)環(huán)境的可移植性。而且，某些云服務(wù)可能為特定云提供商所獨(dú)有，這意味著此類服務(wù)無(wú)法移植到其他環(huán)境。

無(wú)論選擇哪種途徑，企業(yè)都需要制定支持策略和實(shí)踐，這樣才能充分從云計(jì)算中獲益。

4.數(shù)據(jù)服務(wù)將隱身后臺(tái)且無(wú)需再遷移應(yīng)用程序

容器技術(shù)的興起將推動(dòng)單個(gè)系統(tǒng)和服務(wù)的抽象化，這將促使IT架構(gòu)師在設(shè)計(jì)時(shí)更著眼于數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理，以構(gòu)建混合多云數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，而非僅僅構(gòu)建數(shù)據(jù)中心。

隨著預(yù)測(cè)性技術(shù)和診斷方法的應(yīng)用，決策制定者越發(fā)依賴強(qiáng)大但“隱身”的數(shù)據(jù)服務(wù)，不論數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在哪里，這些服務(wù)都能在需要的時(shí)間和位置交付數(shù)據(jù)。這些新功能還將以動(dòng)態(tài)商品形式(dynamiccommodities)自動(dòng)代理基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)，并在對(duì)該任務(wù)而言最高效的服務(wù)提供商解決方案之間來(lái)回移動(dòng)容器和工作負(fù)載。

在亞洲，Kubernetes的采用率在2018年短短7個(gè)月內(nèi)上升了58%，這表明企業(yè)越來(lái)越愿意使用容器編排工具。我們預(yù)計(jì)這種趨勢(shì)還將持續(xù)，因?yàn)榇祟惞ぞ哂兄诤?jiǎn)化容器化應(yīng)用程序的管理，而隨著企業(yè)使用容器和混合云/多云逐漸成為一種常態(tài)，容器化應(yīng)用程序的數(shù)量預(yù)計(jì)將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

2019年，基于容器且支持混合云應(yīng)用程序開發(fā)的云流程編排技術(shù)也將應(yīng)運(yùn)而生。這意味著應(yīng)用程序?qū)⑼瑫r(shí)面向公共云和內(nèi)部環(huán)境使用情形而開發(fā)，因此可以更容易地將工作負(fù)載移至數(shù)據(jù)的生成位置，而不是將數(shù)據(jù)移植到應(yīng)用程序所在的位置。

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