W tym artykule opowiemy o kluczowych trendach, które musisz wiedzieć o przetwarzaniu w chmurze. 5 V Big Data zostało niedawno zaktualizowane do 7, a zmienność i wizualizacja dołączyły do oryginalnej piątki: objętość, prędkość, różnorodność, prawdziwość i wartość. Ten wzrost jest milczącym potwierdzeniem, że dane nie tylko stają się coraz bardziej ekspansywne, ale także bardziej skomplikowane.
Najważniejsze trendy, które musisz wiedzieć o przetwarzaniu w chmurze w 2021 roku
Pięć kluczowych trendów dotyczących danych na 2021 r. To sztuczna inteligencja, kontenery w chmurze, demokracja danych, a także przetwarzanie obwodowe i bezserwerowe. Wszystkie te trendy mocno ucierpiały w wyniku pandemii w 2020 r. I pod wieloma względami wszystkie te technologie idą w parze; Sztuczna inteligencja używa kontenerów, które działają dobrze bez serwera, co pomaga zdemokratyzować dane.
Kiedy wybuchła pandemia i firmy na całym świecie zostały zmuszone do zapewnienia możliwości pracy z domu, trendy te okazały się kluczowe dla utrzymania normalnego funkcjonowania firmy. Wszystkie te trendy będą się rozwijać jeszcze przez wiele lat. Nie są to chwilowe sukcesy; są to wyrafinowane, zmieniające biznes technologie, o których wszyscy menedżerowie powinni wiedzieć i które powinny nadal stosować.
Sztuczna inteligencja
W 2021 roku chmura pomoże sztucznej inteligencji w jeszcze większym wykorzystaniu swojego ogromnego potencjału. Może nie osiągnąć szczytów szumu, które wielu obiecało, ale ogromne ilości danych przepływających do i przez chmurę pomogą przekształcić tę obietnicę w rzeczywistość. Sztuczna inteligencja to technologia trudna do wdrożenia, ale chmura i oprogramowanie, takie jak kontenery, Kubernetes, przetwarzanie bezserwerowe i potężne struktury ML, pomogą użytkownikom tworzyć bardziej responsywną i skalowalną sztuczną inteligencję.
W ciągu ostatnich kilku dziesięcioleci wiele kluczowych osiągnięć związanych z chmurą pomogło podnieść sztuczną inteligencję z gnijącej technologii do jednej o niemal nieograniczonym potencjale. Obejmują one pojawienie się niedrogiego przetwarzania równoległego, Big Data i jego 7V, a także dostęp do ulepszonych algorytmów ML od firm takich jak Google, Microsoft i Facebook. Dzięki możliwości „jednokrotnego kompilowania, wdrażania w dowolnym miejscu i czasie” kontenery w chmurze ułatwiają opracowywanie i wdrażanie aplikacji sztucznej inteligencji, co z kolei demokratyzuje sztuczną inteligencję.
Pojemniki
Kontenery to wykonywalna jednostka oprogramowania składająca się z spakowanego kodu aplikacji wraz ze wszystkimi niezbędnymi bibliotekami oprogramowania i zależnościami, które ją uruchamiają. Kontenery to samodzielne jednostki, które zawierają wszystko, co jest im potrzebne do działania, i mogą działać w dowolnym miejscu, czy to na komputerze stacjonarnym, w tradycyjnym IT, czy w chmurze.
Firma Gartner uważa, że kontenery są preferowanym sposobem pakowania modeli uczenia maszynowego, które mogą być używane z innymi aplikacjami zewnętrznymi bez żadnych wymagań dotyczących kodowania. Kontenery mogą obejmować cały proces uczenia maszynowego. W razie potrzeby mogą skalować się i rozpędzić w ciągu kilku minut. Podczas faz szkolenia ML kontenery mogą korzystać z wielu serwerów hostów, a następnie wytrenowane modele mogą być dystrybuowane do wielu punktów końcowych kontenerów i wdrażane w razie potrzeby.
Chociaż kontenery są podobne do maszyny wirtualnej (VM), nie wirtualizują podstawowego sprzętu, tylko system operacyjny, a także niezbędne biblioteki i zależności. Dzięki temu pojemniki są lekkie, szybkie i wysoce przenośne. Kontenery obsługują również nowoczesny programowanie i architekturę, taką jak DevOps, przetwarzanie bezserwerowe i mikrousługi.
Demokratyzacja danych
W dzisiejszych firmach dane stały się niemal wszechobecne. „Wizualizacja” to jeden z dodatków w obliczu Big Data, ale jego późne dodanie nie powinno być interpretowane jako brak znaczenia, wręcz przeciwnie. Jest to prawdopodobnie jeden z najważniejszych z 7 V. Ekonomiczne narzędzia BI, takie jak IBM Cognos, zyskują na popularności w przedsiębiorstwach, zarówno dużych, jak i małych, a wizualizacja danych jest jednym z najlepszych sposobów wydobycia z nich wartości.
Do 2021 roku więcej działów IT zrzeknie się władzy nad swoimi narzędziami IT i oprogramowaniem, demokratyzując więcej danych. Będą to nie tylko narzędzia Business Intelligence, ale także narzędzia do integracji danych, takie jak Microsoft Usługi integracji programu SQL Server, Alteryxlub RapidMiner. Branża samoobsługowych narzędzi analitycznych będzie się nadal rozwijać. Demokratyzacja danych umożliwi pracownikom na wszystkich szczeblach przedsiębiorstwa eksplorację i analizę danych na komputerach stacjonarnych, urządzeniach mobilnych i prawie wszędzie.
Edge Computing
Większość danych ma datę wygaśnięcia i to jest teoria stojąca za przetwarzaniem brzegowym. Po co przechwytywać dane na urządzeniu brzegowym, wysyłać je do chmury, budować tam modele w oprogramowaniu, kompilować wyniki, a następnie wysyłać je z powrotem do urządzenia brzegowego, które wstępnie przechwyciło dane, a następnie używa ich do wysłania ostrzeżenia. Urządzenie brzegowe powinno być częścią systemu marketingowego. Dlaczego by nie mieć urządzenia brzegowego również budować modele? Wraz z coraz mniejszym sprzętem i coraz bardziej wyrafinowanym oprogramowaniem, bardzo złożone modele mogą być zawarte w urządzeniu brzegowym, na skraju chmury, dzięki czemu dane są znacznie bardziej użyteczne i zorientowane na działanie.
Duzi dostawcy, tacy jak AWS, Dell, HPE, Google, IBM i Microsoft, przyjmują strategię chmury brzegowej, która wykorzystuje bezserwerowe modele obliczeniowe. Dane mogą przepływać dane przez aplikacje czasu rzeczywistego na obrzeżach chmury, bezpośrednio do urządzenia mobilnego konsumenta. Rozwiązania IoT można teraz wdrażać niemal wszędzie, a dostawcy usług w chmurze dodają usługi przetwarzania brzegowego, aby pomóc w dostarczaniu treści w setkach tysięcy lokalnych punktów obecności.
W 2021 r. Większy nacisk zostanie położony na bezpieczeństwo brzegów sieci przedsiębiorstwa oraz ochronę użytkowników, usług, aplikacji i danych, w miarę jak przedsiębiorstwa będą wdrażać rozproszone środowiska aplikacji.
Obliczenia bezserwerowe
Przetwarzanie bezserwerowe pozwala programistom robić to, co robią najlepiej: pisać kod. Dostawcy usług w chmurze są odpowiedzialni za konfigurację i utrzymanie infrastruktury i serwerów, na których działa ten kod, a także za konserwację wymaganą do zapewnienia prawidłowego działania systemów. W 2018 roku Gartner jako jeden ze swoich wyróżnił przetwarzanie bezserwerowe dziesięć najważniejszych trendów obliczeniowych w zakresie infrastruktury i operacji, a czas udowodnił, że przewidywania Gartnera są poprawne.
Przetwarzanie bezserwerowe integruje funkcje Backend as a Service (BaaS), a dostawca chmury zajmuje się zarządzaniem infrastrukturą systemu, kosztami operacji i utrzymania, bezpieczeństwem oraz poprawkami i aktualizacjami oprogramowania, pozwalając klientom skupić się wyłącznie na tworzeniu aplikacji.