锐眼洞察 | 2018年云架构趋势(翻译)

作者:Keith D. Foote 

原文:Cloud Architecture Trends in 2018

译者:TalkingData数据科学家 孙强

本译文禁止商用,转载请注明作者与来源!

人们不断想出新的智能方式来使用云。 因此,云计算架构设计和开发不断被调整和改进。 今天的企业需要灵活变通,快速行动,了解客户的期望。 为此,企业依靠云提供专用通信系统、数据存储系统和大数据处理系统。 随着云技术的发展,组织不断发现越来越多的用途。

云架构描述了用于提供云计算服务的“软件系统的组织”。 它通常涉及云中的多个元素,它们通过松耦合机制(例如消息队列)相互通信。 云的体系结构必须足够灵活,以允许各种系统访问。 可伸缩性和安全性是设计中的两个重要元素。

数据架构不应与云架构混淆,数据架构正在进行类似的演变。 这只是数据架构中更大的一个主题。

混合云

越来越多的组织将采用内部数据处理、私有云处理、公有云处理和软件即服务(SaaS)的组合来提供研究成果和商业智能。 虽然这种方法具有很大的灵活性,但它通常不是一个简单的系统,而且往往在管理上“不必要地”昂贵和笨拙。 最近的DATAVERSITY调研显示,在被调研组织中有47.7%正在使用混合系统。

混合云的体系结构涉及整合本地资源和云资源。 对于大多数具有本地技术的企业而言,云端即服务的使用需要在混合架构中运行。 某个云服务可能具有与客户的良好匹配的体系结构,而另一些没有选择具备兼容系统的云提供商的云服务商,因为无需投资设备和软件,可以将配置成本降至最低。

在调研云提供商时,考虑在云和内部部署系统上整合“信息提供应用程序”也很重要。 混合架构应该包括整合来自物联网的大数据和远程传感器的能力。 兼容的系统无需购买新硬件来支持应用程序,并且可以简化流程。

机器学习和深度学习

深度学习和机器学习都基于算法。 机器学习为计算机提供了使用重复性经验进行学习的能力。深度学习借助图形处理单元(GPU)和海量数据进一步推动了这一过程,并且经常用于训练AI实体。

许多企业领导者认为,机器学习将最大限度地从大数据获得洞察,并为他们提供竞争优势。 还有一些商业领袖还不确定机器学习是什么。 那些了解并使用它的人已经获得了有用的商业智能。 在短短的几年中,机器学习已经从实验室实验转变为非常有用的研究工具。

哈佛商业评论分析服务公司最近的一项调查显示,60%的受访者认为其组织未来的成功取决于机器学习。 许多人已经开始使用深度学习来开发模式识别、工作流程管理、预测建议以及检测欺诈行为。

AWS和微软Azure之间罕有的达成了合作伙伴关系,体现了机器学习和深度学习的重要性。 他们的合作伙伴关系是通过深度学习“开放源代码库”Gluon的方式实现的,旨在实现特定流程的自动化,从而使机器学习更加精简。 这两家公司以及IBM、Google和其他科技巨头都看到了云计算机学习的巨大潜力。

云容器

云容器(应用程序容器的版本)和容器管理平台将在2018年获得普及,因为它们是有用的、高效的和功能性的。 Forrester副总裁兼首席分析师Dave Bartoletti建议,目前有10%的企业正在生产环境使用容器,并且多达三分之一的企业已经开始对其进行测试。术语“应用容器”代表了一种提供一致性和设计效率的新技术。 基本上,它们是虚拟机和虚拟机管理程序的替代品。 容器比虚拟机更有效地使用存储资源、内存和CPU,从而可以使用相同的基础结构来支持更多的应用程序。

应用程序容器使用称为基于容器的虚拟化系统。 它是一个专为数据和处理而设计的“虚拟”存储容器,它将物理计算机环境中的所有内部元素隔离开来。 它以计算机为平台,独立运行。

这可以保护容器的应用程序和服务器,避免由于错误而损害对方。 IT专家声称,基于容器的虚拟化支持更高效的设计,无需在计算机上架设基础架构系统。 容器有自己的基础设施。

另外,云容器具有非常便携的特点。 一个容器可以很容易地上传到各种不同的服务器上。 容器可以很容易地复制,使得它们可以用于测试、开发和集成,而无需重新配置主机。 (注意:应用程序容器仍然是新的,并不总能理想的与所有服务器兼容,需要仔细检查容器的限制)。

人工智能

云提供商历来重视提供基础架构和软件。 然而,最近焦点转移到了提供智能云。仅支持自有云的 IBM Watson,已经在人工智能(AI)中处于领先地位。开发一个AI实体的主要挑战是在训练中涉及的时间和金钱。 云端GPU技术已被用于提供深度学习。

IBM最近宣布他们可以将AI实体的训练时间大幅缩短65%。 这被认为是一个重大的突破,也是迈向减少训练AI实体所需时间和金钱的重要一步。

很少有组织可以负担对人工智能的研究。 但是,主要的云供应商已经在AI研发方面投入了大量资金。 他们的目标是开发一种能够比竞争对手更快、更高效、更直观地与客户合作的云。 使用具有人工智能能力的云可以提供:

  • 廉价的人工智能研究:集成人工智能的云服务可以为企业提供人工智能研究和开发的资源,客户只需付出时间成本。 一个不成功的试点项目可以很容易地关闭,而无需处理不再需要的昂贵的硬件。
  • 易用性:云供应商一直在努力使自己的系统更加“用户友好”,并使用人工智能来实现这一目标。
  • 使用最新技术:使用AI云服务可以使企业保持技术领先的地位。面对竞争,主要的云供应商在不断提供新的AI服务。

人工智能和云的安全

为了安全目的,人工智能被期望越来越多地用于云内外。 在云中运行时,安全性是一个重要的考虑因素,AI提供了一种通过识别威胁和缩短响应时间来打击网络攻击的方法。在企业与多个系统进行交互的云中,云服务可能会受到更多的破坏,从而导致网络欺诈和对组织私有计算机的攻击。 安全性是选择云的重要因素。2017年10月,Vipre Cloud宣布使用人工智能来防止在线终端攻击。 他们正在努力通过将行为分析、众包数据收集、机器学习和统一管理相互关联的安全系统,来保护这个脆弱的区域。 Vipre Cloud不断更新最新的网络攻击信息,并在本地安装了一个配套代理,以确保端点的安全。

区块链

区块链是一种分布式账本技术(DLT),用于支持比特币和其他加密货币,可以通过使用计算机网络而不是单个本地化服务器来存储大量数据。 区块链本身不直接提供安全性,但可以创建安全应用程序。 ABI Research表示,区块链提供了三个支持安全性的基本功能:

  • 不可变性:数据创建后无法更改。
  • 透明:每个人都可以看到发生了什么。
  • 自治性:其是自我治理的。

这项技术理论上可以处理涉及金钱、货物或财产的任何类型的在线交易。 网上金融交易的潜力很大,从税收到允许移民向其他国家的家庭汇款,在这些应用场景中,银行业操作起来可能很困难。

在2017年10月,IBM创建了一个新的区块链支付平台,可以加快跨境支付。 几个国际银行在这个项目上共同合作,包括澳大利亚国民银行和Danamon银行。 10月下旬,香港和新加坡的中央银行同意使用区块链技术在跨境网络上进行合作。

数据虚拟化

数据虚拟化是一个术语,用于描述数据管理的一种方法,允许应用程序恢复和操作数据,而不需要数据的技术细节,例如数据位于何处或如何格式化。它从各种来源向多个用户提供实时的综合和抽象数据。 数据虚拟化模型被认为易于理解、易于构建和易于维护。

数据虚拟化过程涉及从不同来源传输数据。 使用数据虚拟化技术的主要目标是通过单点提供来自各种数据源的数据访问。 这允许用户访问应用程序而不需要其的确切位置。数据虚拟化最近已经适应了云计算,并将在2018年得到越来越多的使用。

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注