與數(shù)據(jù)相關(guān)的大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)包括數(shù)據(jù)湖和私有云的回歸

如果您相信一些大數(shù)據(jù)專家預(yù)測(cè)的結(jié)果，那么2019年很可能會(huì)成為一個(gè)能夠重新引起人們對(duì)數(shù)據(jù)湖的興趣的一年。私有云也可能卷土重來。其他與數(shù)據(jù)相關(guān)的大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)包括混合成為事實(shí)上的一般環(huán)境，大數(shù)據(jù)被整合為“小數(shù)據(jù)”，透明度成為關(guān)鍵的AI要求。

該細(xì)分市場(chǎng)的另一位專家認(rèn)為“開發(fā)人員會(huì)重新審視他們的應(yīng)用程序?qū)?shù)據(jù)的影響，因?yàn)樗麄儽仨氉屵@些部署將數(shù)據(jù)傳輸?shù)狡渌麡I(yè)務(wù)部門以供他們使用。對(duì)于擁有大量數(shù)據(jù)的企業(yè)而言混合云服務(wù)，傳統(tǒng)和現(xiàn)代應(yīng)用程序以及要解決的大業(yè)務(wù)問題，數(shù)據(jù)問題將成為首要問題。“

這是2019年新一年之前的一系列eWEEK預(yù)測(cè)文章的最新內(nèi)容。

Waterline Data的創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Alex Gorelik ：

現(xiàn)在已經(jīng)證明，AI和ML將深入挖掘企業(yè)： “在2018年，我們看到一直在推動(dòng)組織內(nèi)部大數(shù)據(jù)計(jì)劃的時(shí)間，成本和勞動(dòng)密集型手動(dòng)流程開始消失。自動(dòng)化，AI和ML現(xiàn)已證明，不僅在速度方面而且在準(zhǔn)確性方面 - 現(xiàn)在正在應(yīng)用于越來越多的業(yè)務(wù)功能。這符合將硬編碼業(yè)務(wù)流程和操作轉(zhuǎn)移到軟件中的一般趨勢(shì) - 并調(diào)整人員和物理操作以匹配預(yù)定義和嚴(yán)格的業(yè)務(wù)流程 - 并動(dòng)態(tài)調(diào)整業(yè)務(wù)流程和操作以適應(yīng)物理現(xiàn)實(shí)歷史學(xué)習(xí)。

“例如，大學(xué)正在衡量歷史錄取和接受趨勢(shì)，以確定誰可能接受錄取以及獎(jiǎng)學(xué)金會(huì)對(duì)他們的決定產(chǎn)生多大影響。正在進(jìn)行替代信用風(fēng)險(xiǎn)分析，以確定首次或低收入借款人的信譽(yù)。社交媒體的情緒分析正在收集流失預(yù)測(cè)。所有這些應(yīng)用的關(guān)鍵是能夠創(chuàng)建良好的穩(wěn)定模型，建立良好穩(wěn)定模型的關(guān)鍵是能夠找到正確的數(shù)據(jù)并創(chuàng)建正確的功能。2019年， AI和ML將在尋找和理解構(gòu)建這些模型所需的數(shù)據(jù)方面發(fā)揮重要作用。“

向混合環(huán)境問好： “去年，我預(yù)測(cè)云的廣泛采用將最終迫使對(duì)象存儲(chǔ)加強(qiáng)并妥善管理，并且新標(biāo)準(zhǔn)將需要數(shù)據(jù)治理，即云，位置和平臺(tái)無關(guān)。在2019年，您將看到更多組織現(xiàn)在對(duì)云劃分感到滿意??，這是一種混合的異構(gòu)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，其中包括多個(gè)適合用途的大數(shù)據(jù)，內(nèi)部部署和云端的關(guān)系數(shù)據(jù)和NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。有了混合模型，在公共云上運(yùn)行最佳的應(yīng)用程序就可以駐留在那里。那些需要留在本地的人可以這樣做。雖然這似乎會(huì)帶來更大的復(fù)雜性，但在2019年，您會(huì)看到越來越多的解決方案通過位置和計(jì)算透明度來提取這種復(fù)雜性。

這是數(shù)據(jù)湖的巨大回報(bào)：“雖然傳統(tǒng)上組織一直專注于創(chuàng)建和保護(hù)數(shù)據(jù)湖的機(jī)制，但經(jīng)常創(chuàng)建數(shù)據(jù)沼澤，2019年將重新關(guān)注數(shù)據(jù)湖的采用。這與我們?cè)跀?shù)據(jù)倉庫方面的經(jīng)歷非常相似，其中數(shù)據(jù)倉庫的初始生成經(jīng)常被誤導(dǎo)并且缺乏采用，但他們向組織傳授了創(chuàng)造價(jià)值和實(shí)現(xiàn)廣泛采用所需的真正需求。我相信我們處于數(shù)據(jù)湖泊的同一階段，并且在2019年，重點(diǎn)將從數(shù)據(jù)湖的機(jī)制轉(zhuǎn)向使湖泊中的數(shù)據(jù)可以大規(guī)模地以自動(dòng)化方式發(fā)現(xiàn)，可用和管理，這是由新的AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)目錄和治理解決方案。即使是新的數(shù)據(jù)湖，也會(huì)以更加謹(jǐn)慎的方式推出，并有明確的初始用例，使用和治理政策。隨著越來越多的組織開始采用跨越多個(gè)系統(tǒng)的虛擬數(shù)據(jù)湖，我們還將看到更多數(shù)據(jù)湖正在構(gòu)建或遷移到云以利用托管基礎(chǔ)架構(gòu)，彈性存儲(chǔ)和計(jì)算以及豐富的生態(tài)系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)變得很少數(shù)據(jù)： “不，組織不會(huì)傾銷他們數(shù)據(jù)的所有庫存，但是，他們將在有限的范圍內(nèi)。隨著對(duì)數(shù)據(jù)的更大可見性，他們將有機(jī)會(huì)合理化和整合以顯著節(jié)省存儲(chǔ)成本，甚至更準(zhǔn)確的分析，因?yàn)榻M織知道哪些數(shù)據(jù)已損壞且可以被拋棄。但是，由于編目等關(guān)鍵流程的自動(dòng)化，“變得很小”也會(huì)說明大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)過去常常使組織變得易于管理。

可解釋性將成為關(guān)鍵的AI要求： “隨著越來越多的業(yè)務(wù)(和政府)使用AI和ML算法運(yùn)行，將更加關(guān)注透明度和可解釋性。抵押貸款為什么被拒絕?是否可以證明沒有任何非法人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(如種族，性別等)被用于做出決定或培訓(xùn)做出決定的模型。找到適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)集并記錄其譜系和質(zhì)量是實(shí)現(xiàn)這種透明度和可解釋性的第一步。如果我們不知道數(shù)據(jù)來自何處或意味著什么，我們將無法解釋該模型或確保其正確合法的運(yùn)作。“

SIOS Technology總裁兼首席執(zhí)行官Jerry Melnick：

技術(shù)進(jìn)步將使云更適合關(guān)鍵應(yīng)用： “隨著IT員工現(xiàn)在對(duì)關(guān)鍵應(yīng)用程序的云變得越來越熟悉，他們對(duì)安全性和可靠性的擔(dān)憂，特別是對(duì)于5到9的正常運(yùn)行時(shí)間，已經(jīng)大大減少了。最初，組織更愿意使用他們當(dāng)前在其數(shù)據(jù)中心中使用的任何高可用性故障轉(zhuǎn)移群集技術(shù)來保護(hù)遷移到云的關(guān)鍵應(yīng)用程序。此聚類技術(shù)還將進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以增強(qiáng)云中的操作。與此同時(shí)，云服務(wù)提供商將繼續(xù)提升其提供更高服務(wù)水平的能力，從而使云最終成為所有企業(yè)應(yīng)用的首選平臺(tái)。

動(dòng)態(tài)利用率將使HA和DR對(duì)更多應(yīng)用程序更具成本效益，進(jìn)一步推動(dòng)向云遷移： “憑借其遍布全球的幾乎無限的資源，云是提供高正常運(yùn)行時(shí)間的理想平臺(tái)。但是，配置大多數(shù)時(shí)間閑置的備用資源對(duì)于許多應(yīng)用來說成本過高?？缍鄠€(gè)區(qū)域和區(qū)域部署的流體云資源日益復(fù)雜，所有這些都通過高質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)連接，現(xiàn)在只需在需要時(shí)動(dòng)態(tài)分配備用資源，這將大大降低配置高可用性和災(zāi)難恢復(fù)保護(hù)的成本。

云將成為SAP部署的首選平臺(tái)。“隨著云服務(wù)提供商提供的平臺(tái)不斷成熟，他們托管SAP應(yīng)用程序的能力將變得具有商業(yè)可行性，因此具有戰(zhàn)略重要性。對(duì)于CSP，SAP托管將成為確保與企業(yè)客戶長期合作的一種方式。對(duì)于企業(yè)而言，“SAP-as-a-Service”將是一種在不犧牲性能或可用性的情況下充分利用云中規(guī)模經(jīng)濟(jì)的方法。“

云 “快速啟動(dòng)”模板將成為復(fù)雜軟件和服務(wù)部署的標(biāo)準(zhǔn)。“快速啟動(dòng)模板是基于向?qū)У慕缑?，它使用自?dòng)腳本來動(dòng)態(tài)配置，配置和編排運(yùn)行特定應(yīng)用程序所需的資源和服務(wù)。它們的主要優(yōu)點(diǎn)包括減少培訓(xùn)要求，提高速度和準(zhǔn)確性，以及最大限度地減少甚至消除人為錯(cuò)誤作為主要問題根源的能力。通過使部署更加交鑰匙，快速啟動(dòng)模板將大大減少DevOps員工設(shè)置，測(cè)試和推出可靠配置所需的時(shí)間和精力。“

高級(jí)分析和人工智能將無處不在，包括基礎(chǔ)架構(gòu)運(yùn)營： “高級(jí)分析和人工智能將簡(jiǎn)化IT運(yùn)營，提高基礎(chǔ)架構(gòu)和應(yīng)用程序的穩(wěn)健性，并降低總體成本。隨著這一趨勢(shì)，人工智能和分析將嵌入高可用性和災(zāi)難恢復(fù)解決方案，以及云服務(wù)提供商產(chǎn)品，以提高服務(wù)水平。通過快速，自動(dòng)和準(zhǔn)確地理解問題并診斷復(fù)雜配置中的問題，從云提供的關(guān)鍵服務(wù)的可靠性和可用性將大大提高。

Atos North America金融服務(wù)首席數(shù)字官Justin Yunag ：

由于成本和控制，公共云用戶將轉(zhuǎn)回私人網(wǎng)站： “遷移到公共云的呼吁曾經(jīng)是公司可以支付更少的費(fèi)用并更多地控制數(shù)據(jù)。然而，兩者都已成為技術(shù)決策者的抑制因素。2019年將是收回公司所有權(quán)的一年。在公共云中，還有許多額外的成本。例如，數(shù)據(jù)的入口可能是免費(fèi)的，但云提供商會(huì)為離開網(wǎng)絡(luò)的每兆字節(jié)收費(fèi)。這意味著出口的緩慢滴落加快了。就私有云而言，云提供商每月提供統(tǒng)一費(fèi)率，這有利于成本預(yù)算。此外，長期保留數(shù)據(jù)使公共云暴露于頻繁的SEC審計(jì)，導(dǎo)致企業(yè)失去對(duì)數(shù)據(jù)的控制?？傮w而言，公共云中的設(shè)計(jì)，功能和成本可能處于更高的難度，

DataStax開發(fā)者關(guān)系副總裁Patrick McFadin ：

混合/多云世界中未來企業(yè)的需求： “越來越多的公司希望推出混合和多云應(yīng)用，但他們也必須考慮混合云數(shù)據(jù)。要做到這一點(diǎn)，這是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。我認(rèn)為2019年將是人們不再僅僅關(guān)注應(yīng)用程序組件而是考慮更廣泛的應(yīng)用程序基礎(chǔ)架構(gòu)問題的一年。數(shù)據(jù)方面難以解決，特別是如果您想避免被鎖定到公共云提供商選項(xiàng)中。

“開發(fā)人員會(huì)重新審視他們的應(yīng)用程序?qū)?shù)據(jù)的影響，因?yàn)樗麄儽仨氉屵@些部署將數(shù)據(jù)傳輸?shù)狡渌麡I(yè)務(wù)部門供他們使用。對(duì)于混合云服務(wù)，傳統(tǒng)和現(xiàn)代應(yīng)用程序以及需要解決的大型業(yè)務(wù)問題的企業(yè)來說，數(shù)據(jù)問題將成為首要考慮因素。