最近十年正值數字經濟的成熟期，我們尤其在過去八年見證了空前的數據增長速度。今天，我們擁有前所未有的海量重要數據，這些數據不僅可以用於各行各業的高效預測，還可以真正成為企業創收和顛覆性創新的來源。為了緊跟行業快速變化的步伐，每家企業均在積極投資開展數字化轉型，以獲得迅速適應形勢並超越競爭對手的能力。IDC白皮書[1]中被稱為數據成就者(Data Thriver)的企業贏得新客戶的能力和盈利水平是非數據驅動型企業的三倍。通過數字手段改進運營和產品，企業領導者能夠收集和利用數據來獲得洞察力，幫助自身發掘新的業務機會。
2019年，企業可以藉助以下四大關鍵技術趨勢，加快自身的數字化轉型，從而轉變成為數據成就者。
雲將促進人工智能的發展
人工智能在亞太地區將成為一種常態，在2018年，亞太地區55%的企業已經實施人工智能，或正在擴大其應用範圍。2019年，企業有望更多地部署基於雲的人工智能軟件和服務工具，以確保人工智能應用程序在內外部環境中均具有高性能和可擴展性，並支持多種數據訪問協議以及各種新的數據格式。這也就要求為人工智能工作負載提供支持的基礎架構必須快速、富有彈性並實現自動化。雖然人工智能必將成為基礎架構廠商角逐的下一個戰場，但大多數開發工作都將從雲端開始。
以上海拍拍貸公司為例，通過在IT基礎架構中部署NetApp的混合閃存解決方案，其互聯網金融平臺現在可以利用人工智能處理海量非結構化數據並準確評估用戶的信用。最終，拍拍貸可以更好地服務那些得不到充分金融服務的人群，安全地為無法獲得傳統信用評分的消費者提供貸款服務。
邊緣設備將更加智能化
亞太地區預計到2020年將擁有86億臺物聯網(IoT)設備，併到2025年成為全球5G網絡規模最大的地區，5G連接數量將達到6.75億。要想充分利用由此產生的海量數據，企業必須具備在邊緣處理數據的能力，才能快速獲得洞察力並做出實時決策。因此，IoT設備和應用程序將越來越多地內置數據分析和數據精簡等服務，從而更合理、更快速、更智能地決定哪些數據需要立即處理，哪些數據需要發送回核心或雲中，甚至哪些數據可以被丟棄。
製造業將從更智能的邊緣設備中獲益匪淺。利用IoT設備在邊緣處理數據，製造商可以通過檢測設備故障的早期跡象來實現預測性維護，這有助於防止那些妨礙生產的故障發生或進行不必要的維護檢查。
對於多數大型企業而言，混合多雲是默認的IT 架構選擇，而其他規模的企業會選擇單一雲提供商以確保精簡性和一致性
到2024年，90%的全球1000 強企業將通過多雲和混合雲技術緩解受制於廠商的情況。這些企業通過採用容器和Data Fabric等技術，可以靈活簡便地在不同環境之間遷移工作負載，同時對這些工作負載保持完全的控制權。
例如，美國銀行正在使用容器進行應用程序測試和開發。這樣一來，銀行的開發人員和基礎架構員工便能專注於高價值的工作，無需費力管理不能為銀行創收的中間件系統和消息傳遞通道。
雖然混合雲和多雲具有諸多優勢，但它們並非小型企業的首選IT架構。原因在於數據本身的可移植性遠不及計算和應用程序資源，而這會影響運行時環境的可移植性。而且，某些雲服務可能為特定雲提供商所獨有，這意味著此類服務無法移植到其他環境。
無論選擇哪種途徑，企業都需要制定支持策略和實踐，這樣才能充分從雲計算中獲益。
數據服務將隱身後臺且無需再遷移應用程
容器技術的興起將推動單個系統和服務的抽象化，這將促使IT架構師在設計時更著眼於數據和數據處理，以構建混合多雲數據網絡結構，而非僅僅構建數據中心。
隨著預測性技術和診斷方法的應用，決策制定者越發依賴強大但“隱身”的數據服務，不論數據存儲在哪裡，這些服務都能在需要的時間和位置交付數據。這些新功能還將以動態商品形式(dynamic commodities)自動代理基礎架構服務，並在對該任務而言最高效的服務提供商解決方案之間來回移動容器和工作負載。
在亞洲，Kubernetes的採用率在2018年短短7個月內上升了58%，這表明企業越來越願意使用容器編排工具。我們預計這種趨勢還將持續，因為此類工具有助於簡化容器化應用程序的管理，而隨著企業使用容器和混合雲/多雲逐漸成為一種常態，容器化應用程序的數量預計將呈指數級增長。
2019年，基於容器且支持混合雲應用程序開發的雲流程編排技術也將應運而生。這意味著應用程序將同時面向公共雲和內部環境使用情形而開發，因此可以更容易地將工作負載移至數據的生成位置，而不是將數據移植到應用程序所在的位置。
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