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據(jù)相關(guān)大數(shù)據(jù)專家預(yù)測(cè)，2019年很可能成為數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)相關(guān)的預(yù)測(cè)有，hybrid混合式并行處理方式將成為通用環(huán)境，大數(shù)據(jù)被整合成“小數(shù)據(jù)”，透明化將成為人工智能的關(guān)鍵要求。

也有專家認(rèn)為，“將會(huì)有更多的開(kāi)發(fā)人員重新審視他們的應(yīng)用程序如何處理數(shù)據(jù)，因?yàn)樗麄円獙?shù)據(jù)發(fā)送到業(yè)務(wù)相關(guān)的其他客戶端，供他人使用。”對(duì)于混合了云服務(wù)、傳統(tǒng)服務(wù)和現(xiàn)代應(yīng)用的大企業(yè)來(lái)說(shuō)，解決數(shù)據(jù)問(wèn)題將是他們的首要任務(wù)。

如今人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將對(duì)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(shù)據(jù)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(jī)器學(xué)習(xí)不僅在速度上得到了證實(shí)，而且在準(zhǔn)確性上也得到了證明，現(xiàn)在正被越來(lái)越多的業(yè)務(wù)功能所應(yīng)用。

例如，大學(xué)正在研究學(xué)生錄取和接受的趨勢(shì)，以確定誰(shuí)更有可能被錄取，以及獎(jiǎng)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(xiǎn)分析，以確定首次或低收入借款人的信譽(yù)。所有這些應(yīng)用程序的關(guān)鍵是構(gòu)建良好穩(wěn)定的數(shù)據(jù)模型，而構(gòu)建良好穩(wěn)定模型的關(guān)鍵是能夠找到正確的數(shù)據(jù)和正確的特性。2019年，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將在發(fā)現(xiàn)和理解構(gòu)建這些模型所需的數(shù)據(jù)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(yù)測(cè)云的廣泛應(yīng)用將使對(duì)象存儲(chǔ)得到加強(qiáng)和適當(dāng)?shù)墓芾?，而新的?biāo)準(zhǔn)將要求數(shù)據(jù)管理與云、位置和平臺(tái)無(wú)關(guān)。到2019年，您將看到越來(lái)越多的企業(yè)已經(jīng)習(xí)慣了云計(jì)算，他們正在構(gòu)建一個(gè)混合的、異構(gòu)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，其中包括多用途的大數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)和非關(guān)系型（NoSQL）數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地和云中。

雖然這樣做會(huì)帶來(lái)更大的復(fù)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(jì)算透明性來(lái)簡(jiǎn)化這種復(fù)雜性。從創(chuàng)建單一名稱空間的MapR數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)這樣的文件系統(tǒng)，到解決虛擬數(shù)據(jù)中心復(fù)雜性的AIOps，最終用戶將越來(lái)越多地免受混合架構(gòu)的復(fù)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(shù)據(jù)湖將產(chǎn)生巨大回報(bào) 。雖然傳統(tǒng)上關(guān)注創(chuàng)建和補(bǔ)充數(shù)據(jù)湖的機(jī)制，但經(jīng)常是創(chuàng)建數(shù)據(jù)沼澤，2019年將重新關(guān)注數(shù)據(jù)湖的應(yīng)用。這與我們?cè)跀?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)方面的經(jīng)驗(yàn)非常相似，最初的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)生成常常被誤導(dǎo)，但是它們教會(huì)了我們創(chuàng)造價(jià)值和實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用的真正需求。我相信2019年將從關(guān)注數(shù)據(jù)湖的機(jī)制, 轉(zhuǎn)向如何使湖泊中的數(shù)據(jù)具有可查找性、可用性、可規(guī)?；妥詣?dòng)化的管理方式。

新的數(shù)據(jù)湖將以一種更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆绞酵瞥?，具有清晰的初始用例、使用和管理策略。隨著越來(lái)越多的組織開(kāi)始采用跨多個(gè)系統(tǒng)的虛擬數(shù)據(jù)湖，我們還將看到越來(lái)越多的數(shù)據(jù)湖被構(gòu)建或遷移到云上，以充分利用托管的基礎(chǔ)設(shè)施、彈性存儲(chǔ)和各種計(jì)算能力，使數(shù)據(jù)湖生態(tài)系統(tǒng)將不斷豐富和完善起來(lái)。

大數(shù)據(jù)變成了“小數(shù)據(jù)”。 相關(guān)機(jī)構(gòu)不會(huì)整合所有儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)，會(huì)在有限的范圍內(nèi)精簡(jiǎn)?！彪S著對(duì)數(shù)據(jù)的更大可見(jiàn)性，他們將有機(jī)會(huì)對(duì)存儲(chǔ)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(shù)據(jù)已經(jīng)損壞，可以丟棄。而且，“變少”也意味著過(guò)去大量數(shù)據(jù)現(xiàn)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 。隨著越來(lái)越多的企業(yè)（和政府）使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)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(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（如種族、性別等），被用于決策或培訓(xùn)決策模型? 找到合適的數(shù)據(jù)集并記錄它們的特征和質(zhì)量，是實(shí)現(xiàn)這種透明性和可解釋性的第一步。如果我們不知道數(shù)據(jù)從何而來(lái)，也不知道數(shù)據(jù)意味著什么，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(yīng)用程序 。隨著IT人員越來(lái)越多的將云應(yīng)用于關(guān)鍵應(yīng)用程序，他們對(duì)安全性和可靠性的擔(dān)憂，還有對(duì)正常運(yùn)行時(shí)間的擔(dān)憂已經(jīng)大大減少。最初，組織將傾向于使用高可用性故障轉(zhuǎn)移集群技術(shù)來(lái)保護(hù)遷移到云中的關(guān)鍵應(yīng)用程序。這種集群技術(shù)還將針對(duì)云中的增強(qiáng)操作進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。與此同時(shí)，云服務(wù)提供商將繼續(xù)提供更高服務(wù)水平的能力，最終使云成為所有企業(yè)應(yīng)用程序的首選平臺(tái)。

動(dòng)態(tài)利用將使HA和DR在更多應(yīng)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(fù)荷運(yùn)行時(shí)間的理想平臺(tái)。但是，對(duì)于許多應(yīng)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(qū)域和地區(qū)的云資源越來(lái)越復(fù)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(xiàn)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(zāi)難恢復(fù)保護(hù)的成本。

云將成為SAp部署的首選平臺(tái) 。隨著云服務(wù)提供商提供的平臺(tái)不斷成熟，它們托管SAp應(yīng)用程序的能力將變得具有商業(yè)可行性，也具有重要的戰(zhàn)略意義。對(duì)于服務(wù)供應(yīng)商來(lái)說(shuō)，SAp托管將是一種確保與企業(yè)客戶長(zhǎng)期合作的方式。對(duì)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(jì)的方法。

“快速啟動(dòng)”模板將成為復(fù)雜軟件和服務(wù)部署的標(biāo)準(zhǔn)。 快速啟動(dòng)模板是基于向?qū)У慕涌冢褂米詣?dòng)化腳本動(dòng)態(tài)地提供、配置和編排運(yùn)行特定應(yīng)用程序所需的資源和服務(wù)。它們的主要好處是減少了訓(xùn)練要求，提高了速度和準(zhǔn)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(cuò)誤?？焖賳?dòng)模板將大大減少開(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)人員測(cè)試和配置所需的時(shí)間和精力。

高級(jí)分析和人工智能將無(wú)處不在，包括基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營(yíng) 。高級(jí)分析和人工智能將簡(jiǎn)化IT運(yùn)營(yíng)，提高基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序的健壯性，降低總體成本。隨著這一趨勢(shì)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(zāi)難恢復(fù)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(zhǔn)確地理解問(wèn)題并診斷復(fù)雜配置中的問(wèn)題，從云平臺(tái)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，公共云用戶將轉(zhuǎn)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(fèi)用，控制更多的數(shù)據(jù)。但是2019年將是收回公司所有資產(chǎn)的一年，因?yàn)樵诠苍浦?，還有許多額外的成本。例如，數(shù)據(jù)的進(jìn)入可能是免費(fèi)的，但是云提供商對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量按每兆字節(jié)收費(fèi)。

就私有云而言，云提供商每月提供統(tǒng)一的費(fèi)率，這有利于成本預(yù)算。此外，數(shù)據(jù)長(zhǎng)期存儲(chǔ)在公共云端，在SEC（美國(guó)證監(jiān)會(huì)）頻繁的審計(jì)之下，導(dǎo)致了企業(yè)失去對(duì)數(shù)據(jù)的控制?？傮w而言，在公共云中，設(shè)計(jì)、功能和成本的難度可能比前幾年最初認(rèn)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(yīng)用程序，但他們也必須考慮混合云數(shù)據(jù)的問(wèn)題，這是一項(xiàng)更難完成的任務(wù)。2019年人們將不再只關(guān)注應(yīng)用程序組件，而是關(guān)注更廣泛的應(yīng)用程序基礎(chǔ)設(shè)施問(wèn)題，數(shù)據(jù)方面的問(wèn)題更難解決。