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　　今天的趨勢就是明天的主流，企業(yè)需要考慮技術(shù)變化將如何影響他們的業(yè)務(wù)，以及在這樣的背景下應該如何排序優(yōu)先級。我們的技術(shù)專(zhuān)家匯總了五大顛覆性技術(shù)，來(lái)幫助企業(yè)解讀 2020 年新技術(shù)發(fā)展趨勢。

　　數據成為IT領(lǐng)域的核心

　　運營(yíng)和數字化轉型成功與否取決于對數據的運用——如何收集和使用數據，如何管理數據平臺并使其物盡其用。

　　企業(yè)面臨更龐大的數據，更繁雜的細節，因此需要更深入的洞察力。將數據與應用分離的能力使企業(yè)能夠真正實(shí)現運營(yíng)轉型和數字轉型。

　　從IoT設備，數字平臺（實(shí)際上是任何技術(shù)系統）的最細微層級收集的數據，現在可由應用程序編程接口（API）提供分析，從而獲得商業(yè)洞察并進(jìn)行其他應用程序的開(kāi)發(fā)。我們不僅收集更多的數據，還收集更多的細化數據，從而獲得比以往更多的洞察。

　　數據對于下一代技術(shù)也至關(guān)重要：數字孿生，空間計算，人工智能，深度分析。技術(shù)的新應用版本都依賴(lài)于數據平臺。該數據平臺甚至將支持下一代計算架構，例如無(wú)服務(wù)器計算。

　　數據湖還是數據沼澤？

　　數據確實(shí)是所有一切的核心，因此正確設置數據平臺至關(guān)重要。數據策略必須考慮建立能夠捕捉和管理各類(lèi)型數據（結構化，半結構化，非結構化和流式傳輸）的架構，并使其能夠通過(guò)API和數據服務(wù)目錄被廣泛的利益相關(guān)者訪(fǎng)問(wèn)并用來(lái)創(chuàng )造新價(jià)值。沒(méi)有建立這種架構的企業(yè)將會(huì )被海量數據淹沒(méi)，而無(wú)法發(fā)揮數據的真正潛力。

　　邊緣的巨大變化將改變技術(shù)格局

　　得益于基于容器的架構，縮小的堆棧能夠運行、處理數據并在邊緣進(jìn)行決策，而無(wú)需回程到云或數據中心。邊緣處理將對行業(yè)產(chǎn)生普遍影響。

　　5G –邊緣還是外圍？

　　5G是行業(yè)中的一個(gè)主要話(huà)題，但重要的是了解普遍寬頻帶在24至28 GHz的更高頻率（更高的帶寬）范圍內的真正前景。挑戰在于該頻率范圍屬于短波，容易受到干擾并且缺乏穿透固體材料（例如墻壁）的能力。它要求信號塔和基站的密度至少是較低范圍（6 GHz以下）的十倍---目前大多數導頻信號在這一段位。這需要大量投資，因此移動(dòng)運營(yíng)商可能需要花費數年時(shí)間才能找到可以部署高頻、高影響力5G的商業(yè)案例。

　　另一方面，WiFi6在2.4 GHz范圍內運行，目前可能會(huì )對邊緣產(chǎn)生更大的影響。它比WiFi5效率更高，尤其是在密集環(huán)境中，效率最高可提高四倍。WiFi6還提供更大的滲透率，更多的子信道和更好的性能，以及更少的基站。內置的電源休眠算法有助于優(yōu)化功耗并降低能耗。

　　物聯(lián)網(wǎng)：從大量單個(gè)傳感器到視聽(tīng)傳感器

　　物聯(lián)網(wǎng)正在發(fā)生大規模變化。音頻分析可以識別打碎玻璃的聲音，例如觸發(fā)警報。高清視頻可進(jìn)行對象處理，隔離和創(chuàng )建模式庫，并使用模式匹配來(lái)監控實(shí)時(shí)事件。與單個(gè)傳感器相比，這些技術(shù)以較高的性?xún)r(jià)比提供了可行的大面積覆蓋。例如，在智能建筑和智能城市中，這種視聽(tīng)技術(shù)有很多案例，而視聽(tīng)傳感器的供電和維護成本較低。視聽(tīng)解決方案具有更大的擴展可能性，從而成為一個(gè)重要的增長(cháng)領(lǐng)域。

　　這些變化將影響我們如何設計和運行從網(wǎng)絡(luò )和數據中心到應用程序和安全性的所有過(guò)程，以及企業(yè)如何收集和處理新數據并從中獲得價(jià)值。

　　應用技術(shù)不僅可以幫助我們彌合物理世界和數字世界之間的鴻溝，還可以使這二者無(wú)縫融合?？臻g計算將帶我們進(jìn)入現實(shí)的整個(gè)領(lǐng)域–虛擬，增強，增強，超級，混合，真實(shí)–數字接口將擴展為包括多種感覺(jué)：視覺(jué)，聲音，觸覺(jué)，嗅覺(jué)。物理和數字融合的沉浸式環(huán)境將對行業(yè)產(chǎn)生普遍影響。

　　這種影響可以從雙屏體驗開(kāi)始——實(shí)時(shí)圖像補充了高清圖像等傳統格式，第二屏采用增強現實(shí)技術(shù)來(lái)豐富觀(guān)看體驗，并逐漸發(fā)展出體積捕捉技術(shù)，例如NTT的Kirari??？可通過(guò)全息電視廣播將其大規模實(shí)現。

　　打開(kāi)可能性的新世界

　　鑒于數據的規?；鲩L(cháng)和精細收集，數據建模將涵蓋所有系統和流程，可跨多個(gè)研究領(lǐng)域探索數字孿生，其規模和范圍還處于初期發(fā)展階段。技術(shù)的應用正在以前所未有的速度進(jìn)入以前無(wú)法想象的領(lǐng)域。

　　計算模型演化和混合計算提出了重大問(wèn)題

　　計算模型的演變和混合計算的采用對企業(yè)，供應商和初創(chuàng )公司產(chǎn)生了深遠的影響。

　　服務(wù)器到無(wú)服務(wù)器

　　與物理計算不同，由于虛擬化和基于容器的計算與底層計算基礎架構分離，使得移動(dòng)應用程序變得容易。這些模型的用例越來(lái)越清晰，采用率也在上升……現在，無(wú)服務(wù)器計算有望實(shí)現，因為無(wú)須在服務(wù)器上部署應用程序，因此它可以提供更大的靈活性并節省成本。

　　基本上，有四個(gè)不同的計算模型并存：物理服務(wù)器，虛擬服務(wù)器，基于容器的服務(wù)器和無(wú)服務(wù)器計算。這給企業(yè)提出了一些重要問(wèn)題：如何處理應用程序？哪些工作負載應該遷移到云端？什么必須保留在本地？可以重新將某些應用程序放在虛擬機上運行嗎？可以針對容器或無(wú)服務(wù)器環(huán)境進(jìn)行重寫(xiě)嗎？最重要的是，完成這項工作并充分發(fā)揮這些新模型的優(yōu)勢需要多長(cháng)時(shí)間？

　　計算架構決策與每個(gè)應用程序的未來(lái)都有直接關(guān)系–實(shí)際上，它甚至可能決定每個(gè)應用程序的未來(lái)方向。

　　混合計算的影響

　　混合計算的現實(shí)以及所有這些變化對于企業(yè)來(lái)說(shuō)正在發(fā)揮重要作用，有些應用程序根本不值得重寫(xiě)，并且會(huì )在未來(lái)很多年內保留在本地的物理服務(wù)器上。對于虛擬機和容器，某些工作負載是可行的，但是企業(yè)將需要選擇如何進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

　　技能，架構，預算，策略和業(yè)務(wù)成果將在決定是 “獨自搭建”還是尋找“計算即服務(wù)”，“平臺即服務(wù)”或“軟件即服務(wù)” 提供商來(lái)幫助構建環(huán)境方面發(fā)揮作用。

　　我們目前可能會(huì )看到的是一個(gè)混合世界，其中包括物理服務(wù)器，虛擬服務(wù)器（本地或云中），容器，無(wú)服務(wù)器，云（公有，私有，混合，多云）和一切即服務(wù)模型——結合每種架構的優(yōu)點(diǎn)和優(yōu)勢來(lái)使用，塑造一個(gè)真正的混合計算模型。

　　可編程性和預測能力重塑網(wǎng)絡(luò )安全

　　隨著(zhù)新技術(shù)在原子單位級別實(shí)現更大的預測能力和安全性，網(wǎng)絡(luò )安全正在發(fā)生根本性轉變。

　　區塊鏈用例

　　區塊鏈不僅在國際結算領(lǐng)域中擁有用例，并且擴展到了金融領(lǐng)域的各個(gè)部分，有些甚至出乎意料。例如，區塊鏈對數據有更多控制，可以用作管理IT系統中配置來(lái)源的全新方法。

　　借助區塊鏈，代理軟件可以在物理或虛擬環(huán)境中的每臺設備上運行，以便所有設備都參與分布式賬本。然后，可以在配置文件上運行該區塊的散列以呈現其散列碼，從而指示總體配置的狀態(tài)。如果散列碼發(fā)生變化，則意味著(zhù)配置發(fā)生了變化——突然間獲得了一種不變的機制來(lái)檢測實(shí)時(shí)變化，并通過(guò)該區塊進(jìn)行跟蹤，確定造成變化的來(lái)源和參與方。這項技術(shù)有很大的潛力對并網(wǎng)絡(luò )安全產(chǎn)生巨大影響，甚至可能重新定義我們今天所知的網(wǎng)絡(luò )安全。

　　原子級的可編程性和安全性

　　隨著(zhù)基礎架構中的每個(gè)元素都變得可編程，可以開(kāi)始將安全狀況視為代碼。如果我們可以在架構中的所有容器和虛擬機的軟件中放置防火墻，并在軟件中包含它們之間的數據流，則可以大大減少安全漏洞。如果可以用軟件維護數據流，則永遠不會(huì )在網(wǎng)絡(luò )上被黑客攻擊。某些漏洞仍然存在，但粒度，包含的數據流和軟件會(huì )大大減少和改善漏洞狀況。

　　從某種意義上講，這利用了可編程性將安全技術(shù)嵌入到了粒度級別，并以過(guò)去不可行的規模來(lái)協(xié)調結果。這對業(yè)界來(lái)說(shuō)是個(gè)好消息，隨著(zhù)可編程性的發(fā)展和提高，我們將繼續看到這種功能的出現。

　　檢測和預防的預測能力

　　通過(guò)結合使用機器學(xué)習、分析和人工智能，網(wǎng)絡(luò )安全的預判成為IT中眾多成熟運用大規模數據的領(lǐng)域之一。隨著(zhù)時(shí)間的推移，收集到的數據集越多、越豐富，就越能確定并進(jìn)行模式匹配來(lái)預測和阻斷攻擊源，這是非常重要和積極的一步。

　　結合廣度和粒度的可編程處理方法來(lái)處理數據，再加上機器學(xué)習、分析和人工智能的判斷，使我們能夠結合強大的技術(shù)來(lái)更有效地減少安全威脅。我們更有能力在這些威脅爆發(fā)之前就將它們檢測并加以遏制，預防零日攻擊。