2020年發生的(de)衆多(duō)事件讓對(duì)2021年的(de)大(dà)多(duō)數預測浮出水(shuǐ)面。人(rén)工智能(AI)和(hé)物(wù)聯網(IoT)等熱(rè)門技術趨勢仍将在明(míng)年重塑我們生活的(de)方式。然而，最重要的(de)用(yòng)處是幫助我們在這(zhè)個(gè)不斷變化(huà)的(de)時(shí)代下(xià)适應和(hé)生存。沒有什(shén)麽趨勢比雲計算(suàn)更重要。

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雲計算(suàn)行業五大(dà)趨勢

　　雲是數據驅動、基于應用(yòng)程序的(de)技術生态系統的(de)支柱，在幫助我們管理(lǐ)這(zhè)種變化(huà)方面起著(zhe)至關重要的(de)作用(yòng)。雲服務徹底改變了(le)從聯系人(rén)追蹤到家庭遞送服務、遠(yuǎn)程醫療和(hé)遠(yuǎn)程辦公以及娛樂(yuè)的(de)一切。

　　在整個(gè)2021年，随著(zhe)越來(lái)越多(duō)的(de)企業開始采用(yòng)雲模型，并且從雲到我們的(de)設備的(de)數據傳輸已成爲我們日常生活中不可(kě)或缺的(de)一部分(fēn)，我們可(kě)以預期這(zhè)種變化(huà)的(de)速度将會加快(kuài)。以下(xià)是一些我可(kě)以在2021年期間看到的(de)情況：

1.多(duō)雲部署将打破雲服務商之間的(de)壁壘

      目前，大(dà)型公共雲服務提供商——亞馬遜、微軟、谷歌(gē)等，對(duì)他(tā)們提供的(de)服務采取了(le)某種封閉式的(de)方式。他(tā)們的(de)商業模式包括将他(tā)們的(de)平台推廣爲一站式服務，涵蓋組織的(de)所有雲、數據和(hé)計算(suàn)需求。然而，在實踐中，行業正越來(lái)越多(duō)地轉向混合或多(duō)雲環境，要求跨多(duō)個(gè)模型部署基礎設施。

　　這(zhè)意味著(zhe)越來(lái)越多(duō)的(de)人(rén)呼籲大(dà)型供應商在他(tā)們的(de)平台之間建立橋梁，盡管這(zhè)與他(tā)們的(de)商業模式背道而馳，後者依賴于随著(zhe)客戶規模的(de)擴大(dà)而增加雲容量和(hé)附加服務的(de)能力。

　　不過，采用(yòng)更具協作性的(de)方法不僅能讓客戶更好地利用(yòng)快(kuài)速增長(cháng)的(de)多(duō)雲趨勢，這(zhè)也(yě)将使需要與供應鏈中的(de)合作夥伴共享數據和(hé)訪問權限的(de)組織受益，這(zhè)些合作夥伴可(kě)能都在不同的(de)應用(yòng)程序和(hé)數據标準中工作。在這(zhè)一領域，我們可(kě)能會看到初創企業不斷提高(gāo)創新水(shuǐ)平，創造服務，簡化(huà)不同公共雲平台之間的(de)運營流程。

2.人(rén)工智能将提高(gāo)雲計算(suàn)的(de)效率和(hé)速度

就雲計算(suàn)而言，人(rén)工智能是多(duō)種方法的(de)關鍵推動者，我們可(kě)以期望技術在2021年适應我們的(de)需求。基于雲的(de)服務平台可(kě)以讓用(yòng)戶在任何預算(suàn)和(hé)技能水(shuǐ)平上訪問機器學習(xí)功能，如圖像識别工具、語言處理(lǐ)和(hé)推薦引擎。

　　雲技術将繼續允許這(zhè)些革命性的(de)工具被各種規模和(hé)領域的(de)企業更廣泛地部署，從而提高(gāo)生産率和(hé)效率。

3.遊戲将像音(yīn)樂(yuè)和(hé)電影(yǐng)一樣越來(lái)越多(duō)地從雲中支付

　　亞馬遜最近加入了(le)提供自有雲遊戲平台的(de)技術巨頭行列。就像之前的(de)音(yīn)樂(yuè)和(hé)視頻(pín)流一樣，未來(lái)雲遊戲有望通(tōng)過提供對(duì)龐大(dà)的(de)遊戲庫的(de)即時(shí)訪問(可(kě)按月(yuè)訂閱)來(lái)徹底改變我們消費娛樂(yuè)媒體的(de)方式。

　　2020年期間，谷歌(gē)、微軟和(hé)英偉達推出了(le)這(zhè)項服務，而索尼的(de)雲遊戲服務已經推出了(le)幾年。盡管正在開發新的(de)Xbox和(hé)Playstation控制台，價格約爲500美(měi)元，但業内專家預測，每隔幾年我們需要在新硬件上花費數百美(měi)元來(lái)保持遊戲尖端體驗的(de)日子可(kě)能快(kuài)要結束了(le)，雲遊戲時(shí)代即将到來(lái)。

4.混合雲和(hé)本地雲解決方案越來(lái)越受歡迎

事實證明(míng)，對(duì)于一些組織來(lái)說，在公有雲、私有或混合雲環境之間進行選擇是一件具有挑戰性的(de)事情。在靈活性、性能、安全性和(hé)法規遵從性方面，每種交付模式都有其優缺點。

　　但随著(zhe)雲生态系統的(de)成熟，許多(duō)人(rén)發現，市場(chǎng)上并沒有萬能的(de)解決方案。混合或多(duō)雲環境中，用(yòng)戶選擇雲廠商提供符合其需求的(de)單個(gè)元素，這(zhè)種環境越來(lái)越受歡迎，導緻這(zhè)些雲廠商們開始重新評估其交付模式。

　　例如，亞馬遜和(hé)谷歌(gē)一直以來(lái)都是依靠在其公有雲平台上銷售客戶空間的(de)市場(chǎng)領導者，而微軟和(hé)IBM則更爲靈活，允許用(yòng)戶在其現有的(de)内部網絡上部署雲工具和(hé)技術。

　　現在看來(lái)，這(zhè)些雲廠商已經意識到企業内部需要不同的(de)平台和(hé)方法，可(kě)能利用(yòng)公共雲提供内容交付，同時(shí)通(tōng)過私有或内部解決方案存儲和(hé)處理(lǐ)客戶數據和(hé)其他(tā)受控信息。

　　其次，對(duì)“裸金屬”雲空間的(de)需求也(yě)将不斷增長(cháng)，即原始存儲和(hé)計算(suàn)能力，企業可(kě)以簡單地将現有系統“提升并轉移”到雲中，而無需對(duì)其進行調整以在預裝軟件或服務上運行。整合這(zhè)些用(yòng)戶需求的(de)需求将成爲2021年雲服務發展方向的(de)驅動力。

5.更多(duō)人(rén)将會使用(yòng)虛拟雲桌面

這(zhè)基本上就是我們工作站的(de)整個(gè)環境作爲托管雲服務，交付到我們工作的(de)筆記本電腦(nǎo)或桌面屏幕上的(de)地方。這(zhè)意味著(zhe)組織可(kě)以利用(yòng)按小時(shí)計費員(yuán)工在機器上工作的(de)時(shí)間，從而消除了(le)硬件更新的(de)成本和(hé)處理(lǐ)冗餘技術的(de)需要。

　　這(zhè)種計算(suàn)模式有時(shí)被稱爲桌面即服務(desktop-as-a-service)，它是由Amazon通(tōng)過Workspaces平台和(hé)Microsoft提供的(de)Windows虛拟桌面。谷歌(gē)還(hái)通(tōng)過Chromebook設備提供了(le)這(zhè)一功能。

　　實際上，這(zhè)可(kě)以通(tōng)過确保每個(gè)人(rén)都使用(yòng)最新的(de)同步技術來(lái)提高(gāo)整個(gè)員(yuán)工的(de)效率。它也(yě)有利于安全性，因爲所有設備都可(kě)以集中管理(lǐ)，而不必确保網絡上的(de)每個(gè)人(rén)都遵循最佳做(zuò)法。當人(rén)們加入或離開一家公司時(shí)，成本隻會随著(zhe)使用(yòng)該平台的(de)小時(shí)數的(de)增加或減少而增加。這(zhè)種靈活的(de)功能意味著(zhe)虛拟桌面服務在未來(lái)幾年可(kě)能會變得(de)越來(lái)越流行。

數據和(hé)分(fēn)析十大(dà)戰略趨勢

　　Gartner公司在最近該公司舉辦的(de)一次IT研討(tǎo)會上發布了(le)2020年數據和(hé)分(fēn)析技術十大(dà)戰略技術趨勢，這(zhè)些趨勢将使組織從疫情對(duì)其業務和(hé)IT計劃的(de)不利影(yǐng)響中恢複過來(lái)。　

　　以下(xià)是Gartner公司研究副總裁RitaSallam在此次研討(tǎo)會上發布的(de)有關數據和(hé)分(fēn)析的(de)市場(chǎng)和(hé)技術趨勢。

1.更智能、更快(kuài)、更負責任的(de)人(rén)工智能

　　Gartner公司預測，到2024年底，75%的(de)組織将人(rén)工智能的(de)試點應用(yòng)轉向運營，這(zhè)将推動數據和(hé)分(fēn)析基礎設施需求得(de)到5倍的(de)增長(cháng)。當前的(de)方法存在一些挑戰，在疫情發生之前的(de)基于大(dà)量曆史數據的(de)模型可(kě)能不再有效。　

　　人(rén)工智能的(de)颠覆性将使學習(xí)算(suàn)法(例如強化(huà)學習(xí))、可(kě)解釋性學習(xí)(例如可(kě)解釋的(de)人(rén)工智能)以及有效的(de)基礎設施(例如邊緣計算(suàn)和(hé)新型芯片)成爲可(kě)能。　　

2.儀表闆采用(yòng)量下(xià)降

　　到2025年，數據故事(而不是儀表闆)将成爲使用(yòng)分(fēn)析的(de)最廣泛方式，其中75%的(de)數據故事将使用(yòng)增強分(fēn)析技術自動生成。人(rén)工智能和(hé)機器學習(xí)技術正在進入商業智能平台。在儀表闆中，用(yòng)戶必須開展大(dà)量工作才能深入了(le)解。這(zhè)些數據故事提供了(le)見解，而不需要用(yòng)戶自己進行分(fēn)析。

3.決策智能

　　到2023年，33%以上的(de)大(dà)型組織的(de)分(fēn)析師采用(yòng)決策智能，其中包括決策建模。Gartner公司将決策智能定義爲一個(gè)實用(yòng)的(de)領域，其中包括廣泛的(de)決策技術。它包括複雜(zá)自适應系統等應用(yòng)。它包括一個(gè)将傳統技術(如基于規則的(de)方法)與先進技術(如人(rén)工智能和(hé)機器學習(xí))結合在一起的(de)框架。這(zhè)使得(de)非技術用(yòng)戶能夠在無需程序員(yuán)參與的(de)情況下(xià)更改決策邏輯。

4.X分(fēn)析

　　Gartner公司的(de)調查表明(míng)，到2025年，用(yòng)于視頻(pín)、音(yīn)頻(pín)、文本、情感和(hé)其他(tā)内容分(fēn)析的(de)人(rén)工智能将爲75%的(de)财富500強公司帶來(lái)重大(dà)創新和(hé)轉型。“X”代表視頻(pín)分(fēn)析或音(yīn)頻(pín)分(fēn)析等分(fēn)析類型，這(zhè)将爲分(fēn)析提供新的(de)機會，因爲大(dà)多(duō)數組織尚未充分(fēn)利用(yòng)這(zhè)種數據。但是，利用(yòng)數據分(fēn)析的(de)案例正在增長(cháng)。Sallam表示，人(rén)工智能技術正在日趨成熟，以擴大(dà)采用(yòng)X分(fēn)析的(de)影(yǐng)響。此外，還(hái)有許多(duō)尚未開發的(de)用(yòng)例，例如用(yòng)于供應鏈優化(huà)的(de)圖像和(hé)視頻(pín)分(fēn)析，或用(yòng)于天氣或交通(tōng)管理(lǐ)的(de)視頻(pín)分(fēn)析和(hé)音(yīn)頻(pín)分(fēn)析。

5.增強的(de)數據管理(lǐ)

　　利用(yòng)主動元數據、機器學習(xí)、數據結構以動态連接、優化(huà)和(hé)自動化(huà)數據管理(lǐ)過程的(de)組織将使數據交付時(shí)間減少30%。

　　人(rén)工智能技術被用(yòng)于推薦最佳實踐，或者自動發現元數據、自動監視治理(lǐ)控制等等。這(zhè)是由Gartner公司稱之爲數據結構的(de)概念實現的(de)。Gartner公司将數據結構定義爲對(duì)現有的(de)、可(kě)發現的(de)、推斷的(de)元數據資産進行連續分(fēn)析，以支持集成和(hé)可(kě)重用(yòng)數據對(duì)象的(de)設計、部署和(hé)利用(yòng)，而不考慮部署平台或架構方法。

6.基于雲計算(suàn)的(de)人(rén)工智能迅速增長(cháng)

　　到2022年，公共雲服務對(duì)于90%的(de)數據和(hé)分(fēn)析創新至關重要。基于雲計算(suàn)的(de)人(rén)工智能将在2019年至2023年期間增長(cháng)5倍，使人(rén)工智能成爲雲平台中最重要的(de)工作負載類别之一。這(zhè)一趨勢早在疫情發生之前就已經開始了(le)，發生的(de)疫情對(duì)組織的(de)影(yǐng)響無疑加速了(le)發展。雲計算(suàn)供應商也(yě)在支持數據以洞察其投資組合中的(de)模型。從雲計算(suàn)供應商的(de)角度來(lái)看，希望用(yòng)戶在他(tā)們的(de)雲平台中更多(duō)地執行數據計算(suàn)和(hé)分(fēn)析。從用(yòng)戶的(de)角度來(lái)看，使用(yòng)公共雲服務能夠更快(kuài)地完成工作。

7.數據分(fēn)析和(hé)數據管理(lǐ)的(de)融合

　　根據Gartner公司的(de)預測，未來(lái)幾年内，非分(fēn)析應用(yòng)程序将逐漸融合分(fēn)析功能。到2023年，95%的(de)财富500強公司将分(fēn)析治理(lǐ)整合到更廣泛的(de)數據分(fēn)析計劃中。Sallam指出，到2022年，40%的(de)機器學習(xí)模型開發和(hé)評分(fēn)将在不以機器學習(xí)爲主要目标的(de)産品上完成。分(fēn)析和(hé)商業智能供應商正在增加數據管理(lǐ)功能。數據管理(lǐ)供應商正在增加數據準備。預計在不久的(de)将來(lái)會看到更多(duō)的(de)融合。

8.數據市場(chǎng)和(hé)交易

　　Gartner公司預測，到2022年，35%的(de)大(dà)型組織将通(tōng)過在線數據市場(chǎng)進行交易。Sallam表示，2020年這(zhè)一比例隻有25%。這(zhè)一趨勢是爲了(le)加快(kuài)雲計算(suàn)、數據科學和(hé)機器學習(xí)以及人(rén)工智能的(de)發展。

9.實用(yòng)的(de)區(qū)塊鏈

　　Gartner公司認爲，在數據和(hé)分(fēn)析領域中，區(qū)塊鏈将用(yòng)于垂直特定的(de)、業務驅動的(de)計劃，例如智能合約。Sallam表示，區(qū)塊鏈不會被用(yòng)來(lái)取代現有的(de)數據管理(lǐ)技術，其本身并不比替代數據源更安全。根據Gartner公司的(de)預測，到2023年，使用(yòng)區(qū)塊鏈智能合約的(de)組織将使整體數據質量提高(gāo)50%，數據和(hé)分(fēn)析的(de)投資回報率也(yě)會提高(gāo)。

10.關系構成數據和(hé)分(fēn)析價值的(de)基礎

　　Gartner公司預測，到2023年，圖形技術将有助于全球30%的(de)組織決策實現情境化(huà)。圖形數據庫和(hé)其他(tā)技術将重點放在數據點之間的(de)關系上。Sallam指出，這(zhè)些關系對(duì)人(rén)們想與數據和(hé)分(fēn)析做(zuò)的(de)大(dà)多(duō)數事情都是至關重要的(de)。但是，使用(yòng)傳統的(de)存儲方法時(shí)，大(dà)多(duō)數關系都會丢失。将關系表連接在一起會占用(yòng)大(dà)量資源，并降低性能。圖形技術保留了(le)這(zhè)些關系，增加了(le)機器學習(xí)和(hé)人(rén)工智能的(de)場(chǎng)景，還(hái)提高(gāo)了(le)這(zhè)些技術的(de)可(kě)解釋性。