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人们需要知道的10个基础设施发展趋势

来源:企业网D1Net 作者:Harris编辑 更新时间:2019/10/30 7:44:12

摘要:随着自动化、网络、混合云等技术对于企业业务越来越重要,网络基础设施将在未来两三年内得到更多的应用。

随着自动化、网络、混合云等技术对于企业业务越来越重要,网络基础设施将在未来两三年内得到更多的应用。
  
  调研机构Gartner公司副总裁和杰出分析师DavidCappuccio在研究机构ITSymposium/XPO研讨会上提出了一些主要基础设施发展趋势。
  
  Cappuccio指出,Gartner公司对顶级基础设施和运营趋势的观察反映了技术的分支,例如云计算、自动化和网络连接,该公司的分析师此前曾多次谈论过这些技术。
  
  Gartner公司列举了影响基础设施和运营的最重要因素:
  
  1.自动化战略的重新思考
  
  Cappuccio说,自动化技术已经在某种程度上采用了多年,但是随着进一步开发和部署,其复杂性水平变得越来越高。自动化设备的数量和类型需要进行管理,并且需要转向由自动化架构师领导的团队开发方法,该方法可以跨业务部门进行标准化。Gartner公司表示,到2025年,将有超过90%的企业拥有自动化架构师,而如今这一比例还不到20%。
  
  2.混合IT影响灾难恢复信心
  
  Cappuccio说,混合IT包括数据中心、SaaS、PaaS、分支机构、边缘计算和安全服务,这使得很难保证企业资源将可用或备份。过于简单的IT灾难恢复计划可能只能带来部分成功。他说,到2021年,90%基于云计算的可用性问题的根本原因将是未能充分利用云计算服务提供商的本机冗余能力。企业需要利用其自动化投资和其他IT工具来重新确定系统的恢复方式。
  
  3.扩展DevOps敏捷性需要重新考虑平台
  
  在许多公司中,IT部门管理人员几乎都成为了其所有不同DevOps团队的产品经理。IT部门需要在整个企业中建立一致性,因为他们不希望企业有独立的DeVOps团队。Gartner公司表示,如果不采用共享的自助服务平台方法,到2023年,将有90%的企业无法扩展DevOps计划。
  
  4.基础设施和数据无处不在
  
  到2022年,将在数据中心或云平台外部创建和处理超过50%的企业生成数据,而2019年这一比例不到10%。Cappuccio说,基础设施无处不在,每次移动数据都会带来挑战。IT部门如何管理无处不在的数据方案?Cappuccio提倡在设计的早期阶段就强制进行数据驱动的基础设施影响评估,投资于基础设施工具以管理无论其位于何处的数据,并使现有的备份体系结构现代化以能够保护其在任何地方的数据。
  
  5.物联网的巨大影响
  
  这里的问题是,大多数物联网实施不是由IT驱动的,它们通常涉及不同的协议和通常并不与IT部门打交道的供应商。最后,谁来控制和管理物联网成为一个问题,并且会带来安全性和运营风险。Cappuccio表示,企业管理人员需要与业务领导者互动,以制定物联网战略,并建立物联网卓越中心。
  
  6.分布式云计算
  
  将云计算服务或类似云计算的服务置于本地并让供应商管理云计算服务的方法正在增加。Cappuccio表示,例如,谷歌拥有Athos、AWS将很快推出OutPosts,因此这种环境在未来两年内将发生很大变化。这是一个新生的市场,因此客户应该谨慎进入。企业还应该准备好设置界限,并确定谁负责软件升级、修补和性能。
  
  7.沉浸式体验
  
  Cappuccio表示,人类经常通过学习来适应技术发展,而如今,技术正在学习并适应人类。他说,“我们创造了一个世界,在这个世界中,客户对完美无缺的期望很高。这样的系统对市场占有率和企业声誉都很有帮助。”
  
  8.IT民主化
  
  应用程序开发不再是专家的领域。如今市场推出了一些简单的开发工具,例如低代码或无代码包,并且着重于将新应用程序快速推向市场。Cappuccio说,这可能会为企业带来更快的产品上市时间,但可能会给IT团队带来更大的风险。IT领导者可能无法控制如此快速的发展,但需要了解正在发生的事情。
  
  9.联网的下一步是什么?
  
  围绕网络发展有着大量新兴趋势,例如网格、安全访问服务边缘、网络自动化、按需网络服务,网络自动化和防火墙即服务。Cappuccio说:“经过几十年的关注网络性能和可用性,未来的网络创新将以操作简便性、自动化、可靠性和灵活的商业模式为目标。”他说,企业需要实现“无处不在”的自动化,并平衡哪些技术是安全的还是敏捷的。
  
  10.混合数字基础设施管理
  
  企业首席信息官面临选择正确的云平台和传统IT混合的挑战。边缘计算、混合云、工作流和管理等许多不同元素的组合创建了复杂的基础设施。Cappuccio表示,Gartner公司建议将重点放在工作流可视化上,可以利用集成的工具集并建立卓越中心来解决这些问题。
  
  编辑:Harris

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