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云计算在人工智能时代仍为主流

发布时间:2016-02-03 10:00 文章分类:行业资讯 编辑作者:黑龙江云数据中心 阅读:287

[导读]:SolarWinds 公司发布的“2018年IT趋势报告:炒作与性能的交集”报告探索了IT专业人士对其技术世界中发生的事情的看法。

尽管当今的行业炒作主要侧重于人工智能(AI)、机器学习(ML)和区块链等技术,但在许多情况下,更传统的解决方案以及更基本的问题是IT经理认为最为迫切的优先事项。高级管理人员认为人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习是数字化转型的基本要素。但IT行业对此是什么样的看法呢? SolarWinds 公司发布的“2018年IT趋势报告:炒作与性能的交集”报告探索了IT专业人士对其技术世界中发生的事情的看法。

与行业炒作和企业管理者的预期相反,云计算仍然是当今IT专业人员认为的最有价值的技术,而对于人工智能并没有人们想象的那么重要。在这个调查报告中,94%接受调查的IT专业人士表示,云计算/混合IT是当今IT组织技术战略中最重要的五大技术之一,51%的受访者将其列为其最重要的技术。该调查还显示,云计算和混合IT将继续成为未来五年IT专业人员的首要任务,因为这些元素可以满足当今的业务需求,同时也可以作为人工智能(AI)和机器学习(ML)等技术构建的基础。事实上,在谈到当今排名最重要的技术,未来三到五年内的数字化转型时,以及具有提供生产率/效率收益和投资回报率最大潜力的技术时,IT专业人员将云计算和混合IT排在首位(按加权等级)。

SolarWinds 公司的“2018 IT趋势指数报告”基于该公司委托C White咨询公司在2017年12月对公共和私营部门小型、中型和企业组织的IT从业人员、管理人员和董事会成员进行的调查。而这个报告中,2018年调查的国家和地区其中包括北美、澳大利亚、德国、香港、新加坡、英国,共调查了803位受访者。

2018年的主要调查结果显示:
•IT专业人员将容器内部投资列为优先考虑的解决方案,以应对云计算和混合IT挑战,并成为创新的关键推动力。
•44%的受访者认为容器是当前最重要的技术优先事项,38%的受访者将容器列为三到五年后最重要的技术优先事项。
•同时,人工智能(AI)和机器学习(ML)的投资预计将在未来三到五年内增加。
•37%的受访者表示人工智能(AI)是未来三到五年最重要的优先事项,31%的受访者表示机器学习(ML)是未来三到五年最重要的优先事项(而目前分别为29%和21%)。 IT趋势调查的结果表明,IT专业人员及其高级管理人员对未来三至五年IT投资重点之间的意见并不一致。
•在IT专业人士认为在未来三到五年内IT组织的数字化转型所需的加权技术清单中,人工智能(AI)并没有进入前五名。
-这与最近一次对企业首席执行官(CEO)的调查结果形成了鲜明对比,该调查发现81%的首席执行官认为人工智能和机器学习是他们业务的重中之重,而2016年仅为54%。
-虽然IT专业人员继续优先考虑云计算和混合IT,但采用这些技术使其优化系统和应用程序的性能变得非常困难。
•在接受调查的IT专业人员中,58%的人表示,按照加权排名,云计算/混合IT在实施、推出和日常绩效方面面临最大的挑战。
•接受调查的所有IT专业人员中将近一半(47%)的人认为他们的IT环境不能以最佳水平运行。
- 接受调查的所有IT专业人员中,超过一半的人表示花费不到25%的时间主动优化性能。
- 近一半的IT专业人员花费了50%或更多的时间来反应性地维护和诊断他们的IT环境。
许多IT专业人员认为缺乏组织战略和缺乏投资的领域(如用户培训)是系统优化的最常见障碍。
•IT专业人员表示他们的环境没有得到优化,43%的人认为组织战略不足是实现优化的三大障碍之一。
- 为实现真正的绩效并为成功的数字转型而努力,IT专业人员需要与企业领导者进行更深入的战略合作。

考虑到这些发现,IT专业人员必须继续优先考虑云计算和混合IT,同时开发新技能并利用新兴技术帮助其组织实现数字化转型。为了帮助IT专业人士用新的技能、技术和资源武装自己,以弥合领导力差距并管理宣传和表现的交集,请考虑以下建议。

(1)专注于容器
由于交付组织价值是一个不变的目标,IT专业人员应该从投资和技能发展的角度继续优先考虑容器部署。
对于专注于容器的IT专业人员,他们应该首先了解IT组织是否已经在使用该技术。如果是这样,了解相关人员并与他们进行交流。如果IT部门没有使用容器,IT专业人员可以简单地采用Docker®,并通过Docker CE forMac®或Windows®进行基于笔记本电脑的实验,学习Kubernetes®(尤其是Minikube)提供的教程,或者使用像Amazon®ECS这样的平台。还有许多像GitHub®这样的社区可以让容器专家自由分享他们的知识。一旦IT专业人士了解容器的工作方式,他们应该开始学习容器自动化和编排,以使其能够扩展分布式应用程序和云部署的集成和交付,同时开辟一条路径,以更好地理解这些工作负载的管理方式。

(2)加强监控云端
IT专业人员开始使用不同的服务交付模式,例如从Microsoft®Exchange™服务器迁移到Office365®,并将更多关键任务应用程序迁移到云端。
与这些变化并行,必须提高可观察性,利用组合的指标、日志和可控性应用程序跟踪,这些都内置于组织的云计算监控策略中。这种监督程度必须推进数十年来在本地环境中存在的相同级别的精确性和真实性来源。此过程的关键部分是在基于云计算的应用程序的混合IT环境中建立可观察性基准。

(3)弥合领导力差距
在可预见的未来,人工智能(AI)和机器学习(ML)将会继续引起极大的兴趣。正如人们在云中看到的那样,企业的高管们渴望实施这项技术,这种技术有望带来颠覆性创新的巨大优势,并希望在没有经验的情况下快速激活新技术,以了解当前的能力、技术复杂性或部署难题。 IT专业人员的最佳行动方式是推广和普及,讨论基础知识的方法和技术如何使业务受益的具体成本效益分析,以及它对服务集成和服务交付意味着什么。

(4)以弹性和可靠性作为性能指标
为实现数字化转型的成功,IT专业人员必须开始将其环境的弹性和可靠性作为关键性能指标。
弹性和可靠性突出了IT专业人员为其组织实现的业务价值。它们代表了分布式应用程序如何被集成和交付的度量,以及整体性能,因此这些度量转化为成本价值。由于风险如此之高,确保最终用户的数字体验的能力至关重要。IT团队应该利用可提供的具有可观察性的工具,将这些工具提供到可靠性和弹性指标的日志、指标和跟踪数据中,并最终优化环境。

虽然企业领导者渴望实施能够满足其组织日益增长的需求的新技术是自然而然的事,但IT专业人员最终要负责让企业实现实际的技术实施。尽管人工智能(AI)和机器学习(ML)目前不是IT专业人员的最高优先级,但优化云计算/混合IT环境为最终部署和采用这些新兴技术的优势带来了重要途径。

2018年,IT专业人员有机会继续确定如何为混合IT环境中的最终用户优化数字体验,同时优先考虑技术投资,这些技术将会提供更多的商业价值。

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