学云计算未来前程怎么样，2017年开始学习

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-04-06 23:23 标签：
2017年云计算的五大趋势！
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2017年云计算的五大趋势！
智城市慧生活 　　发布时间： 日
　　说起云计算，这个在2016年炙手可热的话题在2017年将继续成为业界关注的焦点，并延续爆发式的增长。如果说在过去一年，企业还在考虑是否应该把业务迁移到云端的话，那么2017年，大家面临的最主要的问题就是如何最便捷地迁移到云端。
　　最近，IBM就对来自18个行业的1000多名高管进行了一项调查。调查结果显示，几乎所有参与调查的企业都在采用云计算。其中78％的受调查企业表示，他们的云计划是协调的或者完全集成的，而2012年时，这一比例仅为34％。与此同时，大约45%的工作负载仍将存在企业的专属服务器上。
　　随着企业将其自有基础设施整合到云端，他们也越来越多地感受到这一策略带来的回报。为此，很多企业将持续加大对公有云上的新兴工作负载的投入。以混合云为代表的云计算俨然已经成为一个创新平台。
　　在这样的背景之下，我们看到2017年云计算的发展将呈现五大趋势：
　　图片来自itbusinessedge
　　1）云将推动认知计算的崛起
　　我们在日常工作和生活中的方方面越来越多地以数据的形式存在。这些数据浩瀚如海，将我们包围。有一个不争的事实，那就是数据的增长速度已经超过了我们对数据理解的能力。
　　其实，世界上有80％的数据在本质上是“黑暗的”。这些数据由计算机来收集和存储，人们不仅看不见，也无法使用。但是，通过云来交付的认知系统正在逐渐揭开这些“暗数据”的神秘面纱。
　　在当今这个由服务器、存储和软件所构建的混合云世界中，计算机系统开始像人一样具备理解、学习和推理能力，认识解决方案发展迅猛异常。2017年，通过云交付的认知解决方案将继续改变各个行业的体验，带动金融服务、零售、医疗保健以及航空等行业实现创新。
　　2）区块链将通过云让数字时代变得真实和值得信任
　　作为第一个用于商业和个人交易的点对点全球平台，区块链的出现可以说是近年来最令人兴奋的技术突破之一。
　　区块链是一个可信任的、由最先进的加密技术加密的分布式账本，是数字时代以来最安全的系统。只有一个闭合的参与者圈子有权访问，而且每个参与者只能查看他们在交易中被授权的信息。
　　目前，已经有大量的企业开始选择基于云的区块链网络。这一趋势将在2017年延续。预估，将区块链应用于全球供应链每年可能会产生超过1000亿美元的效率。最佳的系统将以API或者解决方案的形式存放在云端，供企业大规模使用。
　　3）无服务器云计算技术将消除应用开发的复杂性并降低成本
　　这种新型的“无服务器计算”技术，将让开发人员不再为预先配置基础设施之类的事情（比如服务器或系统运行）操心，只需专注于代码。
　　这种技术通过云来实现交付，可以帮助各种规模的企业提高竞争力。2017年，更多的企业将从中受益，减少应用开发的时间并降低成本。
　　4）安全：云将为安全赋能
　　2016年，重大IT安全漏洞对商业、政府或公民产生不利影响的事件时有发生。即使更多的企业在向云端迁移，安全问题仍然是一大障碍。
　　面对如此真实的安全威胁，几大云提供商将采取重大措施来提升安全保护。
　　2017年，新的认知能力将更快地识别和消除云端的安全漏洞。以安全智能为基础的认知解决方案不仅能生成答案，还可以产生假设、循证推理并提供建议，以改进决策。因此，认知安全将有助于弥补当前的技能差距，实现快速响应，并降低应对网络犯罪的成本和复杂性。
　　5）文化变革将推动向云端迁移的进程
　　随着越来越多的企业积极投入云技术，整个迁移的过程涉及的不仅仅是技术的转型。开发者、初创公司和企业走向云端不但需要技术转型，还要积极拥抱文化变革，要以用户体验、开放协作、自由试验和业务为中心。
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你可能也喜欢这些为什么AI，机器学习将在2017年成为主流
　作者: 朱丽娜编译　编辑:
　　【IT168 编译】人工智能将在2017年达到主流，因为机器学习和分析的价值已经变得愈发明显。这里是一些企业高管的预测。　　AI将通货膨胀　　“AI对于许多投资者来说是一个大的主题，包括我自己，虽然我们正处在技术变革周期AI的开端，但是创业公司和投资者需要保持耐心，专注于未来的挑战。”- Rick Yang，NEA合作伙伴。　　机器学习是潮流趋势　　“现在有很多关于机器学习的炒作，但在大多数情况下，它并没有非常有效地被使用。 在我们前进的过程中，组织机构正在学习如何将机器学习所需的所有成分汇集到一起，我认为这将是2017年的故事。我们将看到机器学习从一个神秘的，过度模仿的时代移动到更多的现实世界中，并拥有成功的应用。 那些认为这是骗人的人最终会明白这是真的;那些不信任它的人也会看到它的潜力; 而一些公司将会利用它的能力来获得膨胀。几年前机器学习曾被认为只是一个潮流，但在2017年，它将是明确的。” - Jeff Everham，北美咨询总监。　　智能网络导致数据云兴起　　“随着通过任何互联网(IoAT)和机器到机器的连接不断发展，数据孤岛将被数据云替代。 现代分布式数据应用中的实时机器学习算法将成为能够实时判断“对等”决策的算法。 我们将开始看到从事后和实时到预发性分析的转变，这可以驱动交易，而不仅仅是修改或优化它们。 这将对以数据为中心的业务识别新的收入流，节省成本和提高客户亲密度的能力产生变革性影响。” - HortonWorks首席技术官Scott Gnau　　机器学习和人工智能将被民主化　　“在2017年，我期望看到更加强调机器学习和人工智能的民主化。 我们已经看到机器学习从几年前的IBM Watson发展到最近的Salesforce和Oracle。 虽然许多人认为机器学习已经成为主流，但还有更多的潜力，如性能监控和智能警报。 虽然公司在试图破解代码时可能会面临错误的启动和初始错误，但是越来越多的组织转向AI和机器学习将致使明年更多的成功。 这种增加的采用将有助于将创新更快地推向市场。” - Mike Kelly，Blue Medora首席技术官。　　预测分析工具将成为2017必备品　　预测分析不仅仅是品牌的附加物，它将成为必须了解和保留用户的必备条件。 在Tinder，捕获丰富的数据和预测未来的行为是一个良好的用户体验的关键。 Leanplum使我们能够永远了解用户的喜好。 在不久的将来，预测分析将进一步提高我们对趋势和模式的理解，帮助我们为Tinder上的每个人带来更多的价值。” - Jeffrey Morris，Tinder产品管理和收入总监。　　AI将被视为解决劳动力危机　　“随着退休，企业正处在失去重要核心人员和知识的边缘。失去了这些价值员工的企业正在转向知识管理和机器学习，以培训人工智能来捕获机构想要的东西，并为我们服务。 在未来一年及以后，我们将看到人工智能的采用不仅是来自于它本身的技术需求，人工智能还将会捕获员工的洞察力和专业知识。” - Infosys大数据和分析平台高级副总裁兼平台主管Abdul Razack　　AI-as-a-Service将起飞　　“在2016年人工智能更多的是应用于解决已知问题。 在未来，我们将开始使用AI来获取未知领域的探索。 使用AI来发现这些“未知”将使我们赢得更多地合作，有趣的创新以及改变生活的挑战。”- Infosys大数据和分析平台高级副总裁兼平台主管Abdul Razack。　　原文链接：
IT168企业级

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