2017云计算与IT风向标—— 移动、转型、整合

2017-01-12 569

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风来了，雾霾散尽，再现蓝天，我们渴望持续的风，更关注风向的变化。三句话离不开我们所处的行业，我们也非常关注云风向。粗略分析，我把新一年的云风向大致分为三个：移动、转型及整合。

我很同意我的同事Mason Coffman在去年年前初做过的五个趋势预测：

一、混合IT将持续发展，且越来越复杂

二、领导企业将对自适应安全架构产生需求

三、超融合边缘设施将替代远程地点的数据存储

四、SD- WAN将为IT提供更多对边缘网络的控制以及更高的效率

五、IT将持续巩固它作为价值中心而非成本中心的地位

对许多人来说，做出一系列“预测”需要综合考虑各种数据、知识、经验等。例如，谁会预测发生大规模DDoS僵尸网络攻击事件（当然，也许知情人士已经讨论它很多年了)？或者预测2016年美国大选的结果（即使是那些借助强大分析工具来分析过去的结果、数据趋势的人，也无法做到精准预测）？无论如何，公司通常都会要求员工对未来做出计划，基于最有根据的推测，分析趋势，甚至依靠他们的直觉来确定最佳的行动方案，在哪里投入资金和资源等。水晶球并不存在。即便它们真的存在的话，恐怕也是非常 “浑浊的”。

在Mason的基础上，我认为新的一年将会出现一些新的变化，包括：

容器及微服务的迅猛发展
数字转型大规模发展
更多云
网络成为重中之重
成本趋于均衡
应用更加丰富
超融合化
大规模迁移
通过人工智能及机器学习变得更加智能
数据移动

这些话题能否吸引您的目光？诚然，很多企业需要的可能不是所有这些，而是一个整体的、全面的管理和可见性。但我的看法却略有不同。

这十个话题看似和我前面提出的三个风向（移动、转型和整合）有些出入，但是，如果我再重新阐述一下，可以会看出它们之间的联系：

迁移——业务正在迁移到云并在云中运行。此外，混合云基础设施作为多样化服务也已成为现实；边缘、应用、SaaS、数据中心以及云之间的数据传输正在大量增加。
转型——数字化转型仍是企业的重中之重；老旧网络基础设施所带来的压力成就了新型及增强型网络功能及服务；容器和微服务带来了新型用户体验；人工智能和机器学习则扩展了商业智能的边界。
整合——基础设施日趋超融合化；云及相关服务的价格也更趋于商品化。

让我们来具体看一看各大领域的领军人物是怎么说的，以及我的一些看法：

容器及微服务迅猛发展

正如前几年云的发展一样，容器的创新、突破及深入探索的价值，如Docker和CoreOS，以及大量的微服务，使得企业可以进行多种类型的创新。利用预装环境帮助企业专注于提供用户体验，而不是简单地提供产品和服务。

云技术合作伙伴CTP咨询公司高级副总裁及福布斯定期撰稿人David Linthicum先生，日前在InfoWorld发表的题为“容器将成为引人注目的设计及技术模式”的文章中指出：

“然而不要期待会看到IT对现有应用的容器化处理——这绝对不会发生。为什么？因为容器可能是网络新型应用的一个不错的选择，IT可以系统地将容器设计应用到应用程序中，但重新调整容器的现有应用不仅成本极高，且风险极高。”——David Linthicum

2017年，人们会要求现有提供商以及更多提供专业服务的新加盟厂商能够提供更广泛及更深入的功能。同时，公有云越融合，网络功能的加耦解耦就会越容易，并且所包含服务的进一步抽象化将更普遍。

但达科数据公司却警告说，尽管2017年将会出现更普遍地采用容器的现象，但“完全容器化还需要几年的时间。”

此外，2017年，随着企业向容器化或微服务转化，企业需要寻求安全和合规性的内部推动力，需要为这些服务进一步优化网络、存储和监测能力。

数字化转型大规模发展

数字化转型，即通过技术创新重新界定企业业务流程的过程将大规模发展。企业业务转型将越来越快，而还没有启动此类项目的企业也会迫于竞争对手的压力而选择转型。

全球公认的云计算专家，IBM和戴尔的独立思想领袖Kevin L. Jackson先生为2017年提出了建议：“云计算最重要的一点在于它能够彻底改变商业和经济模式。而其中的挑战就是避免专注于技术，这样才能全面获得它带来的新机遇。”

对于那些要在今年加大数字化转型力度的企业，我们有一些建议：要记住的是数字化转型，不仅仅是技术问题。我认为数字化转型综合了以下所有内容：

技术（云、大数据、物联网，移动、社交、网络，统一通信等），
业务流程（战略、领导力、流程），以及
人员（合作伙伴、供应商、客户、员工、竞争对手）。

而且每个企业的数字化转型都有各自的特点，这是由企业的基因所决定的。

网络成为重中之重

尽管所有的焦点都集中在云、微服务、容器和其他创新技术上，云网络及云到私有数据中心的连接性在2017年也将成为重点。很多时候，企业依靠老化的网络技术来“粘合”各种各样的服务和基础设施。

达科数据公司的文章表示，通往完全集成的混合云之路还尚未达到临界点。因为有些服务运行在私有数据中心，而有些则运行在公有云中：“我们还没有达到这一理想状态的一个主要原因就是——这些混合域的网元必须要先结合在一起。”

具体到采用容器技术，文章中还提到：“容器网络不同于传统网络。容器是非常动态的、且周期非常短，这样就产生了许多不可预知的流量。”因此，网络技术，无论是SD-WAN、NFV或是其它什么，都需要非常灵活，以便适应这些发展变化。研究公司IHS预计，数据中心和SDN市场在2019的增长将超过15倍，这将使我们更加关注SD-WAN和SDN提供商。

Riverbed公司产品副总裁Josh Dobies认为：“广域网必须持续向混合方式发展，现有硬件的功能必须与云网络功能的灵活性和弹性相结合。”

成本趋于均衡

多年来，云已日益商品化，各种核心服务的价格也被一再拉低。然而，451 Research的研究人员则认为，尽管价格持续下跌，但下降速度还没有人们想象地那么快。

2016年，微软委托451 Research所做的一项研究显示，34%的受访者认为价格是更换云提供商的最大原因。451 Research分析师Owen Rogers和 Carl Brooks提到：“如果现在正在上演一场价格战，那么我们正处于开始阶段。我们保守估计，云提供商仍然可以在服务上获取可观的利润，还没有通过削减毛利率来吸引对价格高度敏感的最终用户。但是，最终用户的确关心价格，因为他们不想被敲竹杠；我们仍然处在一个以价值为导向的市场中。”

随着云计算和相关服务价格的持续走低，企业对公有云提供商带来的压力也将压缩潜在的利润。《首席信息官》杂志的Boulton指出，“IT高管们2017年将能更好地控制云成本，因为他们的实践正趋向成熟。”

我相信2017年云计算将是“买方市场”，因为大型和小型云提供商都将压缩自己的利润提供创新产品，以获得市场份额。

应用更加丰富

为加强客户和员工的终端用户体验，企业需要继续开发或重构移动应用和本地应用，并且在企业内部推进使用更多的SaaS应用。由于越来越多的员工和用户都走向移动端，没有“移动优先战略”的企业将会在竞争中被淘汰。

然而，如果开发的应用依赖多个云、微服务，以及传统硬件时，应格外注意。Forrester等咨询公司也推荐企业在公共云上重构并运行应用，而且许多公共云也提供应用向云端的迁移服务。

2017年，越来越多的企业将开展这项繁重的工作，但许多企业也会发现迁移到云后并未取得当初设计的效果。David Linthicum对AWS的用户建议：“尽可能的开发利用这一平台。我们开发应用的想法并非云原生（Cloud native）架构，AWS提供的服务未被完全利用。这意味着服务的开通、扩展、本地安全性以及性能特点都未被完全开发利用。”

2017年，许多企业将不幸地发现，应用向云迁移或重构并不一定意味着效果就好。由于企业使用的是价格低廉、速度慢且安全性能不高的公共网络（通常不具有SLA保证），而不是那种速度快但价格较高的专用网络（MPLS）访问服务，因此，就算是大规模使用SaaS的企业也会遭遇类似问题。2017年，许多企业将转向使用可以监测和分析网络、应用、乃至终端用户体验的系统，从而确保实施的效果。

Riverbed公司产品副总裁Josh Dobies认为：“由于获得带宽容易且经济适用，因此SaaS和云应用将快速被采用，而IT甚至不知道什么应用已经在使用中，或是什么人在使用。他们对终端用户体验的可见性在降低，也无法管理基础设施和掌控应用性能。”

因此，未来将发生应用向云迁移，企业采用SaaS服务等变革，但企业也需花费额外的时间及资源确保这些应用的稳定和高性能，从而获得积极成果。

超融合化

超融合适用于本文中提及的所有相关内容。对Coffman预测的2016年的超融合边缘基础设施及普通的超融合架构（HCI）同样适用。

Forrester咨询公司分析师Dave Bartoletti表示：“超融合架构正快速成为构建混合云中私有云部分的标配平台。”《首席信息官》Boulton表示，Forrester咨询公司认为企业很快将把超融合架构作为私有云部署的基础。

Riverbed科技公司中东及非洲区副总裁Taj El Khayat预测：“企业将认识到，想要应用、计算、存储和网络基础设施达到最优性能，就必须像一个系统一样，无缝地协同工作。”

为使超融合获得成功，企业需确定总体上接受软件定义架构。为满足各方需求（无论是从网络边缘、数据中心还是从云提取或推送数据），企业将越发向可靠、可拓展且安全的基础设施靠拢。听起来很复杂？确实复杂，这意味着提供超融合基础设施可视化和管理的企业将在2017年表现不凡。

大规模迁移

从最初的尝试到企业完全采用云，对于使用云计算的企业以及想拓宽云覆盖的企业来说，亦或是单纯想向云靠拢的企业来说，2017年都将是创纪录的一年。

云技术合作伙伴(CTP)咨询公司高级副总裁及福布斯定期撰稿人David Linthicum先生预测，2017年将开始“大迁移”。他认为这一年向云平台迁移的工作将比以往更多。另外，他进一步说，“公共云服务提供商将提供更好的工具，而企业对这些工具的使用将变得更加精通。”但他和我都认为，巨大的瓶颈也会存在，这与企业遇到的安全、管理体制和合规冲突问题相关。

我认为，许多公司急于实现云，有些甚至只是为了跟云沾边，或单纯想让自己看起来有“移动”气质。他们这样做无异于将大头钉强行插入方孔里，即他们使用的云或服务并不适合他们，而且还诧异为何效果不好。正如Riverbed公司Dobies所说：“为了跟上复杂性、速度、规模和需求的节奏，IT需要关注的是能提取通信资源并且能通过WAN自动交付应用的解决方案。他们需要自动化的系统和编排，以支持信息提取，从而将IT与业务的需求的保持一致。”

通过人工智能和机器学习变得更加智能

对人工智能和机器学习而言，2017年将会是重要一年。实际上，Gartner把人工智能和机器学习列为“2017年十大战略技术趋势报告”的首位，并指出：

“人工智能和机器学习已经达到了关键临界点，并将逐步扩大和拓展几乎所有技术支持的服务、物件和应用。研发一个能学习、自适应并有可能自主行动的智能系统而非简单的执行预定指令的系统，至少在2020年前对于科技厂商来说都是主战场。”——Gartner

机器学习和人工智能都是数字转型的关键环节。专家认为，商业智能是从智能数据分析衍生而来，它能使系统理解、学习、预测、适应、甚至自主运行。很明显，由于事物都变得越发智能且联系紧密，数据会变得更多。交易预测与决策将增加数据交付、附着在这些设备上的网络、计算系统以及数据存储的压力。

由于许多企业专注于人工智能和机器学习以实现业务差异化，因此为满足需求，企业需在大型云内部优化服务。实际上，一些分析师认为，由于一些机构很明确只使用这些服务，而并非为“初级”工作设计的一般云计算或存储服务，所以在一些认知交易上的云服务价格将有所下降。

然而，实时交付数据分析及结果，是决定人工智能和机器学习成功的关键因素之一。但这将对网络造成非常大的压力，而且还将迫使那些使用机器学习和人工智能服务的企业优化和监测往返于这些服务、智能设备，以及工作流程的网络可用性和性能。对提供广域网优化、边缘网络解决方案以及SD-WAN服务的企业来说，2017年将会是革命性的一年。

数据移动

如前所述，2017年必将是数据移动爆发的一年。其原因在于，企业将数据从边缘推送至数据中心或云端；人工智能和机器学习将生成海量的PB级数据；企业将内部基础设施转至云；企业重构以及推出新应用；大量连接设备（物联网设备）上线。

AnalyticsWeek的Jelani Harper曾表示：“物联网（IoT）代表着云所提供的强大移动能力，因此它负责转化云计算的典型模式，而云计算典型模式的本质上是集中化。前几年证明了边缘计算和分散模式的需求，其中云边缘组件具有基本的直接分析能力。”

位于边缘的IoT设备确实计算能力有限，所以从这些设备上采集的数据需在集中存储中心（包括传统数据中心和云内）传输、存储及分析。2017也很可能是这样的方式。

2017年，关于物联网设备的数据是否应更靠近边缘以加速处理？还是云或数据中心存储通过优化传输路径以提升性能？仍将会继续争论下去。然而，与物联网相比，人工智能和机器学习也产生了海量数据和流量。如前所述，由于对云架构和边缘环境的依赖性提高，优化认知的云服务与传输将会成为当务之急。

结语：2017 ——爆发性增长的一年

如果您的企业正在推进数字化转型，那么以上提到的这些趋势可能会让你感到无所适从。我的建议是：观察您周围的同行谁已经开始数字化转型，向他们学学什么该做、什么不该做。了解自己的需求，从过去犯过的错误中吸取教训。与服务提供商合作，他们的专业知识可以帮您解决问题。让2017年成为属于你的一年吧！

作者：袁志陵来源：CSDN

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