机器学习和云计算技术的数据未来

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机器学习和云计算技术在2019年仍然成为“热门话题”。随着技术的发展和进步,那些在机器学习和云计算采用方面不受重视的组织可能会发现自己落后于人。而人们在行业市场上就可以看到许多举措和项目。但是要取得成功,组织必须将数据放在他们关注的平台和中心。

机器学习

根据调研机构Gartner公司的调查,机器学习有望改变业务流程。它不仅可以重新配置劳动力,优化基础设施行为,还可以通过快速改进的决策制定和流程优化来整合行业。而且,更加令人兴奋的是人们正处在企业机器学习转型的开始阶段。机器学习将越来越成为核心业务和分析组件。其先进性和功能将使组织能够自动化模式检测、预测和决策,从而推动转型效率的提高、竞争差异化和增长。

机器学习的早期采用者已经对其能力进行试验,他们将从概念验证阶段转向多个用例的生产部署。这将有助于出现旨在加强运营,扩大规模,并最终实现全面转型价值的技术和最佳实践。

基础设施和工具将围绕简化和自动化在企业范围内构建和部署机器学习应用程序的过程而不断发展。特别是,机器学习工作负载容器和Kubernetes编排将为组织提供在公共云和私有云中高效构建、部署和扩展应用程序的直接途径。

人们将看到自动化机器学习(AutoML)工具生态系统的持续增长,因为供应商利用机会加速机器学习工作流程的耗时、可重复的部分,从数据准备和特征工程到模型生命周期管理。

从研究到生产的简化和扩展机器学习工作流程也将推动DevOps以及企业IT、安全性和合规性的新要求,因为数据科学团队对基础设施、持续集成/持续部署(CI/CD)管道、跨团队协作能力,以及企业安全性和合规性提出了越来越高的要求,管理部署在生产中的数百个机器学习模型,而不仅仅是一个或几个。

除技术之外,人们还将看到对专家指导和最佳实践的持续需求,以扩展组织战略、技能和持续学习,实现将机器学习嵌入到每个业务产品、流程和服务中的目标。在2019年,人们期望获得最佳实践方法,以扩大组织战略,同时不断加强机器学习。

云计算技术

Gartner公司预测30%的组织将使用对象存储作为本地数据存储库,到2019年将云计算架构引入数据中心。随着组织开始理解并积极将云计算添加到其现有基础设施和应用程序的价值,公共云和内部部署云计算的组合将变得越来越重要,为组织提供灵活性,并提供最适合其需求的解决方案。

任何只提供一种选择并“锁定”公司的供应商就会发现他们的客户处于劣势。通过这种部署选项的选择,对确保安全性、治理和元数据管理的一致框架的需求将变得更加重要。

因此,无论数据存储和运行的位置如何,企业都能够简化应用程序的开发和部署,同时确保他们可以使用各种机器学习和分析功能,与来自不同数据的数据协同工作源于单个连贯的图像,并且没有相关的复杂性。

考虑到这些好处,企业将更有可能转向混合云模型,使他们能够根据需求在私有云和公共云中运行工作负载和数据。处理大量的数据比较耗时,而不是混合云的最佳使用方式。相反,诸如在公共云中运行瞬态工作负载和在私有云中持久工作负载等特定用例提供了“两全其美”的部署。

混合云还将为组织打开大门,使其可以利用平台即服务(PaaS),这是一个应用程序开发平台,供开发人员编写自定义应用程序,无需配置运行所需的底层基础设施。

大多数主要的PaaS软件都可以在客户的场所运行,在私有环境中托管,或者在主要的IaaS公共云中本地托管。PaaS自动在这些环境中配置基础设施资源,使其成为混合云的平台。

尽管这是一个具有巨大增长潜力的市场,但混合模式对公共云以及私有云供应商来说都是一个挑战。为了应对这一挑战,供应商开始实施兼容并购,例如IBM公司对红帽的收购。现实情况是,在2019年,人们肯定会看到更多这些产品,也会在供应商之间进行合并,以扩大其混合云部署的产品范围。可以肯定地说,混合云之间的竞争才刚刚开始。

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