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Gartner:2022年企業(yè)不得不關(guān)注的十二大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢

 mrjiangkai 2021-11-19

Gartner每年都會發(fā)布與企業(yè)IT相關(guān)的技術(shù)趨勢,為企業(yè)IT負責人員以及企業(yè)管理層提供參考。對于市場上的產(chǎn)品技術(shù)提供商而言,可以結(jié)合趨勢給自己的產(chǎn)品進行歸類和梳理。對于企業(yè)而言,可以根據(jù)描述的趨勢,結(jié)合實際需求找到更具體的解決方案。

Gartner基于觀察到的現(xiàn)象進行總結(jié),通常會有對應(yīng)的一套理論進行較為系統(tǒng)的解讀,考慮到落地,Gartner也會對市場上相關(guān)的落地方案進行簡要介紹。

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2022年,Gartner分析師總結(jié)出了十二大技術(shù)趨勢,并將其從低到高分為三部分:工程化信任(Engineering Trust)、塑造變革(Sculpting Change)、加速增長(Accelerating Growth)。

三大部分其實是遞進關(guān)系,首先,工程化信任是對于底層基礎(chǔ)設(shè)施層面的要求,而塑造變革算是高級要求,最后的加速增長則像是考試題里的加分題。

Gartner高級研究總監(jiān)高挺(Arnold Gao)對于十二大技術(shù)趨勢進行了較為細致的解讀,下文將就其中部分內(nèi)容進行簡要分享和解讀。

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Gartner高級研究總監(jiān)高挺

第一部分:工程化信任

高挺表示,工程化信任的本質(zhì)是構(gòu)建安全可靠的數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)設(shè)施,它具體包含四個技術(shù)趨勢。

首先是“數(shù)據(jù)編織(Data Fabric)”,從技術(shù)角度看,數(shù)據(jù)編織是一種數(shù)據(jù)管理設(shè)計理念,需要一個跨數(shù)據(jù)中心、跨多云并且延展到邊緣場景的統(tǒng)一架構(gòu),其目的是打破數(shù)據(jù)孤島,構(gòu)建靈活、可復(fù)用的數(shù)據(jù)服務(wù),許多數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的企業(yè)都表示在做類似的方案。

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從業(yè)務(wù)層面來看,當有了來自各個鏈條的數(shù)據(jù)后,如何利用數(shù)據(jù)解決一些實際問題,這需要一套好的方法和框架。在具體的技術(shù)方面,高挺提到了“圖分析”技術(shù)。雖然沒有提到具體的圖技術(shù)公司,但一些了解圖技術(shù)的朋友肯定能想到,常見的有Palantir、Neo4j、TigerGraph等。

第二個技術(shù)趨勢是關(guān)于安全的,叫“網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格(Cybersecurity Mesh)”,網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格之所以叫網(wǎng)格,主要是因為其關(guān)聯(lián)了一系列的網(wǎng)絡(luò)安全服務(wù),其核心思想是將原來“點”狀的安全管理升級為“面”級管理,將安全相關(guān)數(shù)據(jù)整合起來做綜合關(guān)聯(lián)分析。

市場上,一些SIEM或SOAR方案提供了綜合關(guān)聯(lián)分析的能力,但這都只有一個中央控制臺,而網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格能讓安全工具之間有更多協(xié)同,讓安全的管理變得可模塊化或者可編排化,可以更靈活地發(fā)現(xiàn)安全問題,市場上也已經(jīng)有了類似的方案。

第三個技術(shù)趨勢也是關(guān)于安全的,叫做“隱私增強計算(Privacy Enhancing)”,它主要是為了解決在利用數(shù)據(jù)的時候,數(shù)據(jù)隱私可能泄露的問題,其目標是實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用,但數(shù)據(jù)不可見”。Gartner還預(yù)測,到2025年前,60%的大型企業(yè)會采用隱私增強計算。

第四個技術(shù)趨勢是關(guān)于基礎(chǔ)架構(gòu)——“云原生技術(shù)平臺”,它要解決的是企業(yè)應(yīng)用遷移上云的問題。既可以避免各種兼容性問題,也可以利用云的彈性優(yōu)勢,由于擺脫了應(yīng)用開發(fā)和基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)聯(lián)性,能帶來極大的靈活性。

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工程化信任是讓基礎(chǔ)設(shè)施層面做好準備,解決數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)安全等問題,為數(shù)字化變革打基礎(chǔ)。

第二部分:塑造變革

高挺介紹稱,塑造變革可以提高商業(yè)的韌性和效率,它關(guān)注的是如何利用技術(shù)來加速數(shù)字化,具體可以歸結(jié)為四個技術(shù)趨勢:組裝式應(yīng)用(Composable Applications)、決策智能(Decision Intelligence)、超級自動化(Hyperautomation)、人工智能工程化(AI Engineering)。

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“組裝式應(yīng)用”的思想是引入模塊化的理念,使得技術(shù)和業(yè)務(wù)團隊可以更敏捷、更有效地重用代碼。它不同于傳統(tǒng)大型單體應(yīng)用,也不同于微服務(wù)的概念,它比微服務(wù)的粒度更精細,因為它的核心是一個個軟件定義的、最小化的業(yè)務(wù)功能,又被稱為“封裝業(yè)務(wù)能力”(PBC),從而可以更靈活地進行各種組合,滿足不同人員的不同需求。

“決策智能”說的是用機器來幫助企業(yè)完成復(fù)雜的決策。Gartner的調(diào)研結(jié)果反映出,如今企業(yè)決策變得越來越復(fù)雜,如何解釋決策的原因也變得越來越難,企業(yè)開始重視基于數(shù)據(jù)做決策,在有足夠多的數(shù)據(jù)和AI模型的基礎(chǔ)上,決策智能是幫企業(yè)自動化地完成一些決策。

“超級自動化(Hyperautomation)”指的是企業(yè)業(yè)務(wù)流程的自動化。這一趨勢下的具體實踐也是越來越多,比如一些人接觸過的24小時無人值守便利店,有自動化設(shè)備的可自動化運營的金礦等。超級自動化涉及的技術(shù)包括AI、機器學(xué)習、RPA、BPMS等。

“人工智能工程化(AI Engineering)”指的是機器學(xué)習的工作流程性問題。在用機器學(xué)習解決問題的時候,要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、標注,模型訓(xùn)練和推理等過程,流程中任何一個環(huán)節(jié)出問題都可能會讓最終結(jié)果大打折扣,而工程化的流程有助于找到問題,提升人們對于人工智能的期望值。

第三部分:加速增長

高挺介紹稱,“加速增長”本質(zhì)上說的是一些新的模式或者是新的場景。具體而言,也總結(jié)了四個方面。

第一個是“分布式企業(yè)(Distributed Enterprise)”,受疫情影響在家辦公算是一種場景,背后反映的趨勢是,如何構(gòu)建以人為本,整合物理和虛擬空間的這一趨勢,實際上,很多人所熟悉的包括在線課堂、在線演唱會、遠程醫(yī)療、VR試衣服等場景都算是分布式企業(yè)的具體表現(xiàn)。

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“全面體驗(Total Experience)”是分布式企業(yè)的必然結(jié)果,它代表的其實是體驗經(jīng)濟。如今,用戶選購商品不只是看重性價比,還會看重產(chǎn)品所能帶來的使用體驗,Gartner認為,對于企業(yè)而言,全面體驗需要關(guān)注包括客戶體驗、用戶體驗、員工體驗和多重體驗四個部分。

對于企業(yè)而言,企業(yè)的銷售人員應(yīng)該關(guān)心客戶體驗,產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該關(guān)注用戶使用體驗,企業(yè)還應(yīng)該關(guān)注如何用不同的數(shù)字化手段觸達最終用戶,從而提供多重體驗。與此同時,企業(yè)管理人員還應(yīng)該關(guān)注員工體驗,幫助員工更好地滿足客戶體驗和用戶體驗方面的要求。

具體到落地層面,其背后就是一系列的數(shù)字化能力,企業(yè)要做的可能就是給員工一個終端,終端背后有一套系統(tǒng),系統(tǒng)中有足夠多的數(shù)據(jù),足夠多的反饋,只有這樣才能提供全面體驗。

以上十大趨勢還是可望且可及的,最后兩個趨勢有點加分題的意思,是處在最前沿的,企業(yè)可能會用到的技術(shù)趨勢。

“自治系統(tǒng)(Autonomic Systems)”,所謂“自治系統(tǒng)”,它的行為會隨著環(huán)境的改變而改變,它的算法會實時更新,比如,人本身就是典型的“自治系統(tǒng)”,會根據(jù)周圍環(huán)境作出改變。

高挺也坦言,“自治系統(tǒng)”很難實現(xiàn),目前正處于萌芽期,但也有一些苗頭了,比如會下圍棋的AlphaGo Zero就通過強化學(xué)習進行模型的自我迭代。

“生成式人工智能(Generative AI)”指的是用人工智能來創(chuàng)造一些新的事物,比如,生成一張照片,創(chuàng)造一篇文章和視頻,合成一些從未出現(xiàn)過的數(shù)據(jù)等。高挺認為,在未來一段時間內(nèi)人工智能會逐漸從一個做判斷的機器變成一個做創(chuàng)造的機器。

具體到用法上,人工智能可以幫助研發(fā)人員進行一些方案的探索工作,找出一些可行性方案輔助人類去做創(chuàng)造性的工作。

結(jié)束語

Gartner對技術(shù)趨勢的判斷還是很有代表性的,2022年的十二大技術(shù)趨勢,既有著眼于當前的指導(dǎo)性建議,比如數(shù)據(jù)統(tǒng)一架構(gòu)、安全以及云原生方面的趨勢,也有著眼于未來的前沿性技術(shù),比如自治系統(tǒng)和生成式方面的應(yīng)用前景,希望能有所啟發(fā)。

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