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據相關(guān)大數據專(zhuān)家預測，2019年很可能成為數據湖重新產(chǎn)生興趣的一年，私有云也可能卷土重來(lái)。其他與大數據相關(guān)的預測有，hybrid混合式并行處理方式將成為通用環(huán)境，大數據被整合成“小數據”，透明化將成為人工智能的關(guān)鍵要求。

也有專(zhuān)家認為，“將會(huì )有更多的開(kāi)發(fā)人員重新審視他們的應用程序如何處理數據，因為他們要將數據發(fā)送到業(yè)務(wù)相關(guān)的其他客戶(hù)端，供他人使用?！睂τ诨旌狭?u>云服務(wù)、傳統服務(wù)和現代應用的大企業(yè)來(lái)說(shuō)，解決數據問(wèn)題將是他們的首要任務(wù)。

如今人工智能和機器學(xué)習將對企業(yè)進(jìn)行更深入的挖掘。 在2018年，我們看到?jīng)]有采用大數據的勞動(dòng)密集型人工流程開(kāi)始消失。自動(dòng)化、人工智能和機器學(xué)習不僅在速度上得到了證實(shí)，而且在準確性上也得到了證明，現在正被越來(lái)越多的業(yè)務(wù)功能所應用。

例如，大學(xué)正在研究學(xué)生錄取和接受的趨勢，以確定誰(shuí)更有可能被錄取，以及獎學(xué)金會(huì )在多大程度上影響他們的決定。目前還有另一種信貸風(fēng)險分析，以確定首次或低收入借款人的信譽(yù)。所有這些應用程序的關(guān)鍵是構建良好穩定的數據模型，而構建良好穩定模型的關(guān)鍵是能夠找到正確的數據和正確的特性。2019年，人工智能和機器學(xué)習將在發(fā)現和理解構建這些模型所需的數據方面發(fā)揮重要作用。

向混合式開(kāi)發(fā)環(huán)境招手問(wèn)好。 去年預測云的廣泛應用將使對象存儲得到加強和適當的管理，而新的標準將要求數據管理與云、位置和平臺無(wú)關(guān)。到2019年，您將看到越來(lái)越多的企業(yè)已經(jīng)習慣了云計算，他們正在構建一個(gè)混合的、異構的數據資產(chǎn)，其中包括多用途的大數據、關(guān)系數據和非關(guān)系型（NoSQL）數據，這些數據存儲在本地和云中。

雖然這樣做會(huì )帶來(lái)更大的復雜性，但是在2019年，您將看到越來(lái)越多的解決方案通過(guò)位置和計算透明性來(lái)簡(jiǎn)化這種復雜性。從創(chuàng )建單一名稱(chēng)空間的MapR數據結構這樣的文件系統，到解決虛擬數據中心復雜性的AIOps，最終用戶(hù)將越來(lái)越多地免受混合架構的復雜性的影響，同時(shí)還能充分利用其提供的通用的、靈活的解決方案。

數據湖將產(chǎn)生巨大回報 。雖然傳統上關(guān)注創(chuàng )建和補充數據湖的機制，但經(jīng)常是創(chuàng )建數據沼澤，2019年將重新關(guān)注數據湖的應用。這與我們在數據倉庫方面的經(jīng)驗非常相似，最初的數據倉庫生成常常被誤導，但是它們教會(huì )了我們創(chuàng )造價(jià)值和實(shí)現廣泛應用的真正需求。我相信2019年將從關(guān)注數據湖的機制, 轉向如何使湖泊中的數據具有可查找性、可用性、可規?；妥詣?dòng)化的管理方式。

新的數據湖將以一種更嚴謹的方式推出，具有清晰的初始用例、使用和管理策略。隨著(zhù)越來(lái)越多的組織開(kāi)始采用跨多個(gè)系統的虛擬數據湖，我們還將看到越來(lái)越多的數據湖被構建或遷移到云上，以充分利用托管的基礎設施、彈性存儲和各種計算能力，使數據湖生態(tài)系統將不斷豐富和完善起來(lái)。

大數據變成了“小數據”。 相關(guān)機構不會(huì )整合所有儲存的數據，會(huì )在有限的范圍內精簡(jiǎn)?！彪S著(zhù)對數據的更大可見(jiàn)性，他們將有機會(huì )對存儲成本進(jìn)行合理化整合，并進(jìn)行更精確的分析。他們分析知道哪些數據已經(jīng)損壞，可以丟棄。而且，“變少”也意味著(zhù)過(guò)去大量數據現在變得容易管理，更加便以使用。

可解釋性將成為人工智能的關(guān)鍵要求 。隨著(zhù)越來(lái)越多的企業(yè)（和政府）使用人工智能和機器學(xué)習算法，將更加注重透明度和可解釋性。比如為什么抵押貸款被拒絕?銀行能否證明沒(méi)有任何非法統計數據（如種族、性別等），被用于決策或培訓決策模型? 找到合適的數據集并記錄它們的特征和質(zhì)量，是實(shí)現這種透明性和可解釋性的第一步。如果我們不知道數據從何而來(lái)，也不知道數據意味著(zhù)什么，我們就無(wú)法解釋這個(gè)模型，也無(wú)法確保它是正確合法的。

技術(shù)的進(jìn)步將使云更適合于關(guān)鍵應用程序 。隨著(zhù)IT人員越來(lái)越多的將云應用于關(guān)鍵應用程序，他們對安全性和可靠性的擔憂(yōu)，還有對正常運行時(shí)間的擔憂(yōu)已經(jīng)大大減少。最初，組織將傾向于使用高可用性故障轉移集群技術(shù)來(lái)保護遷移到云中的關(guān)鍵應用程序。這種集群技術(shù)還將針對云中的增強操作進(jìn)行調整和優(yōu)化。與此同時(shí)，云服務(wù)提供商將繼續提供更高服務(wù)水平的能力，最終使云成為所有企業(yè)應用程序的首選平臺。

動(dòng)態(tài)利用將使HA和DR在更多應用程序中更具成本效益 ， 進(jìn)一步推動(dòng)向云的遷移 。云幾乎可以將無(wú)限的資源遍布全球，是交付高負荷運行時(shí)間的理想平臺。但是，對于許多應用程序來(lái)說(shuō)，提供大部分時(shí)間處于空閑狀態(tài)的備用資源的成本太高了。部署在多個(gè)區域和地區的云資源越來(lái)越復雜，所有這些資源都通過(guò)高質(zhì)量的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò )連接，現在只在需要時(shí)動(dòng)態(tài)分配備用資源，這將大大降低提供高可用性和災難恢復保護的成本。

云將成為SAp部署的首選平臺 。隨著(zhù)云服務(wù)提供商提供的平臺不斷成熟，它們托管SAp應用程序的能力將變得具有商業(yè)可行性，也具有重要的戰略意義。對于服務(wù)供應商來(lái)說(shuō)，SAp托管將是一種確保與企業(yè)客戶(hù)長(cháng)期合作的方式。對于企業(yè)來(lái)說(shuō)，“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的最經(jīng)濟的方法。

“快速啟動(dòng)”模板將成為復雜軟件和服務(wù)部署的標準。 快速啟動(dòng)模板是基于向導的接口，它使用自動(dòng)化腳本動(dòng)態(tài)地提供、配置和編排運行特定應用程序所需的資源和服務(wù)。它們的主要好處是減少了訓練要求，提高了速度和準確性，以及能夠盡量減少甚至消除主要的問(wèn)題來(lái)源——人為錯誤?？焖賳?dòng)模板將大大減少開(kāi)發(fā)運營(yíng)人員測試和配置所需的時(shí)間和精力。

高級分析和人工智能將無(wú)處不在，包括基礎設施運營(yíng) 。高級分析和人工智能將簡(jiǎn)化IT運營(yíng)，提高基礎設施和應用程序的健壯性，降低總體成本。隨著(zhù)這一趨勢的發(fā)展，人工智能和分析技術(shù)將被嵌入到高可用性和災難恢復解決方案以及云服務(wù)提供商的產(chǎn)品中，以提高服務(wù)水平。由于能夠快速、自動(dòng)、準確地理解問(wèn)題并診斷復雜配置中的問(wèn)題，從云平臺交付的關(guān)鍵服務(wù)的可靠性和可用性將大大提高。

由于成本和控制，公共云用戶(hù)將轉向私有云 。過(guò)去向公共云遷移的吸引力在于，企業(yè)可以支付更少的費用，控制更多的數據。但是2019年將是收回公司所有資產(chǎn)的一年，因為在公共云中，還有許多額外的成本。例如，數據的進(jìn)入可能是免費的，但是云提供商對網(wǎng)絡(luò )流量按每兆字節收費。

就私有云而言，云提供商每月提供統一的費率，這有利于成本預算。此外，數據長(cháng)期存儲在公共云端，在SEC（美國證監會(huì )）頻繁的審計之下，導致了企業(yè)失去對數據的控制?？傮w而言，在公共云中，設計、功能和成本的難度可能比前幾年最初認為的要高。

混合/多云世界中未來(lái)企業(yè)的需求 。更多的公司希望推出混合和多云應用程序，但他們也必須考慮混合云數據的問(wèn)題，這是一項更難完成的任務(wù)。2019年人們將不再只關(guān)注應用程序組件，而是關(guān)注更廣泛的應用程序基礎設施問(wèn)題，數據方面的問(wèn)題更難解決。