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云計(jì)算在跑，人工智能在追？
隨著技術(shù)的發(fā)展，云計(jì)算技術(shù)不斷進(jìn)步，其目的也在發(fā)生變化。在當(dāng)前的新常態(tài)中，有五個(gè)主要云計(jì)算元素，這對(duì)于希望保持競(jìng)爭(zhēng)力和相關(guān)性的組織至關(guān)重要：云原生應(yīng)用、部署多云戰(zhàn)略、將移動(dòng)應(yīng)用程序納入云端、構(gòu)建可行的數(shù)據(jù)湖，以及使用數(shù)據(jù)的民主化。這些分析工具對(duì)于幫助行業(yè)部門成為人工智能驅(qū)動(dòng)型企業(yè)至關(guān)重要。人工智能不僅僅是一種技術(shù)，也是一種不可忽視的商業(yè)模式轉(zhuǎn)變。
調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司指出， 80%的內(nèi)部部署開(kāi)發(fā)軟件現(xiàn)在支持云計(jì)算或云原生，不斷發(fā)展的云計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)使企業(yè)能夠更快、更靈活、更實(shí)時(shí)地運(yùn)營(yíng)，從而帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)壓力。 接受云原生和多云方法作為一種新常態(tài)，意味著企業(yè)可以避免云計(jì)算供應(yīng)商鎖定，可以提供超過(guò)5個(gè)9的響應(yīng)率(99.999%)，以避免每次停機(jī)導(dǎo)致平均數(shù)百萬(wàn)美元的損失。
由于68%的組織已經(jīng)制定了數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，或者正在實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，絕大多數(shù)組織將云計(jì)算視為其變革戰(zhàn)略的重要組成部分，因此關(guān)于“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”這一術(shù)語(yǔ)的爭(zhēng)論仍在繼續(xù)，因?yàn)槠髽I(yè)必須做的事情的本質(zhì)始終存在于云端 。簡(jiǎn)而言之，企業(yè)需要接受這五個(gè)主要云計(jì)算元素才能在所有行業(yè)的激烈數(shù)字領(lǐng)域保持相關(guān)性。
此外， 2019年對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要的三種人工智能技術(shù)是：視覺(jué)、語(yǔ)言和對(duì)話。 行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者需要在自己的環(huán)境中利用這些服務(wù)，將云計(jì)算中人工智能引入現(xiàn)有的應(yīng)用程序，并使企業(yè)能夠使用供不應(yīng)求的數(shù)據(jù)科學(xué)。因此， 擁有一個(gè)可行的數(shù)據(jù)湖，并以正確的方式標(biāo)記和接收數(shù)據(jù)，與只是投資于分析服務(wù)相比更有效。多云推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
云計(jì)算行業(yè)論壇(CIF)最近的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，組織對(duì)多云環(huán)境更加開(kāi)放，四分之三的組織采用多種云計(jì)算服務(wù)來(lái)推動(dòng)其數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程。企業(yè)管理者終于意識(shí)到，云計(jì)算供應(yīng)商鎖定會(huì)阻礙多云方法所帶來(lái)的創(chuàng)造力、可用性和流動(dòng)性。
使用AWS、谷歌、Microsoft Azure等大型供應(yīng)商的混合云和多云環(huán)境的企業(yè)也越來(lái)越多。云計(jì)算提供商也為某些功能創(chuàng)建了開(kāi)源堆棧(如Apache Kafka)的托管版本，鼓勵(lì)了這一趨勢(shì)的發(fā)展。這樣可以更輕松地從一個(gè)云平臺(tái)遷移到另一個(gè)云平臺(tái)，這是避免供應(yīng)商鎖定的關(guān)鍵，同時(shí)仍然允許企業(yè)專注于數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
云計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)化意味著多云為企業(yè)提供了更具成本效益的運(yùn)行工作負(fù)載的服務(wù)，而云計(jì)算服務(wù)提供商的云服務(wù)價(jià)格經(jīng)常會(huì)發(fā)生變化。對(duì)于具有關(guān)鍵工作負(fù)載和云體驗(yàn)的企業(yè)來(lái)說(shuō)，多云可以提高正常運(yùn)行時(shí)間和競(jìng)爭(zhēng)力。
企業(yè)通過(guò)多云戰(zhàn)略，可以實(shí)現(xiàn)IT支出最大化，因?yàn)樵圃夹g(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化允許企業(yè)使用適合的云計(jì)算供應(yīng)商來(lái)獲得正確的產(chǎn)品。例如，微服務(wù)通過(guò)容器化(例如Docker)和編排(例如Kubernetes)實(shí)現(xiàn)事件驅(qū)動(dòng)的擴(kuò)展(例如黑色星期五)。通過(guò)云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行超大規(guī)模配置，例如瘦客戶端(網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序、原生移動(dòng)應(yīng)用程序、Alexa技能)，它們使用多個(gè)微服務(wù)，提供強(qiáng)大的彈性和靈活性，并自我修復(fù)功能和設(shè)計(jì)。容器的編排與云計(jì)算提供商結(jié)構(gòu)和區(qū)域功能相結(jié)合，有助于抵御部分云中斷。
原生應(yīng)用程序?qū)?huì)消亡？
將原生移動(dòng)應(yīng)用程序遷移到云中對(duì)于實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)也至關(guān)重要，這意味著原生應(yīng)用程序需要保持同步。如果不是云計(jì)算組合的一部分，遷移應(yīng)用程序的成本會(huì)很高。最后，需要建立一個(gè)可行的數(shù)據(jù)湖，以務(wù)實(shí)的方式管理信息，避免將其變成沼澤，這對(duì)于在將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)引入數(shù)據(jù)科學(xué)工具組合時(shí)保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)至關(guān)重要。因此對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，要保持相關(guān)性，他們必須接受人工智能，因?yàn)樗粌H僅是一種技術(shù)；它是一種不可忽視的商業(yè)模式轉(zhuǎn)變。
這些云計(jì)算趨勢(shì)將繼續(xù)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略中發(fā)揮作用，并將有助于成為人工智能驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)，其中包括 深入了解應(yīng)用、數(shù)據(jù)、分析和身份管理的作用將如何促進(jìn)企業(yè)提高效率和合規(guī)性。
創(chuàng)造可行的數(shù)據(jù)湖泊
在過(guò)去五年中，互聯(lián)網(wǎng)用戶增加了82%以上，而調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司預(yù)計(jì)到 2022年數(shù)據(jù)量將增長(zhǎng)800%，其中80%是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
隨著企業(yè)不斷部署云服務(wù)，2019年對(duì)于企業(yè)在其組織中構(gòu)建可用的數(shù)據(jù)湖至關(guān)重要。企業(yè)可以在所有系統(tǒng)、設(shè)備和服務(wù)中添加一組智能可發(fā)現(xiàn)的元數(shù)據(jù)標(biāo)記數(shù)據(jù)，從每天生成的大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取價(jià)值，將使他們能夠運(yùn)行分析、商業(yè)智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，并獲得對(duì)新效率的重要洞察，以獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)方法相比，數(shù)據(jù)湖架構(gòu)的一個(gè)關(guān)鍵原則是提供一個(gè)放置所有原始數(shù)據(jù)而不會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)換或丟失的位置，以便可以隨意重放對(duì)數(shù)據(jù)的任何轉(zhuǎn)換。這種方法在企業(yè)中面臨的挑戰(zhàn)是保持對(duì)數(shù)據(jù)著陸的控制水平，以使數(shù)量和準(zhǔn)確性不會(huì)變得過(guò)大或變成數(shù)據(jù)沼澤。
通過(guò)利用Lambda架構(gòu)，企業(yè)可以獲得使用近乎實(shí)時(shí)的流數(shù)據(jù)的好處，幾乎可以立即看到重要事件。這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)方法相比，邁出了重大的一步，傳統(tǒng)的方法必須等待24小時(shí)。然后，企業(yè)需要實(shí)用的方法來(lái)理解數(shù)據(jù)，例如：存儲(chǔ)分類法、通過(guò)分類來(lái)管理數(shù)據(jù)工作負(fù)載(例如，數(shù)據(jù)安全性和誰(shuí)有權(quán)訪問(wèn))以及數(shù)據(jù)科學(xué)工具，以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家創(chuàng)建/應(yīng)用好的方程組到數(shù)據(jù)池以改進(jìn)未來(lái)的分析。
實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)的民主化
人工智能是一種不可忽視的商業(yè)模式轉(zhuǎn)變。2018年，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)始獲得更多的吸引力，尤其是在處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以幫助企業(yè)做出智能決策和發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)時(shí)。如今，云計(jì)算人工智能可以提供大規(guī)模的智能功能，掃描大量的圖像、音頻、視頻或文本文件來(lái)跟蹤模式和異常。一些人工智能的運(yùn)作水平甚至在兩年前都是不可能實(shí)現(xiàn)的，將會(huì)產(chǎn)生無(wú)與倫比的商業(yè)價(jià)值。如今，人們?cè)絹?lái)越認(rèn)識(shí)到云計(jì)算人工智能在云原生生態(tài)系統(tǒng)中將如何革新業(yè)務(wù)模式。
2019年，越來(lái)越多的企業(yè)將人工智能納入其數(shù)字戰(zhàn)略。最大的收獲將是使用云計(jì)算人工智能替代人類完成更多的瑣碎任務(wù)，并將智能水平應(yīng)用于基本的業(yè)務(wù)流程。例如，人工智能聊天機(jī)器人可以在聯(lián)系中心回答80%的重復(fù)性問(wèn)題，讓工作人員處理更復(fù)雜和更重要的問(wèn)題。這些智能工具能夠消除管理負(fù)擔(dān)，同時(shí)提供更高級(jí)別的客戶體驗(yàn)。
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