2021年混合云科技發(fā)展的幾大趨勢

　　一年前,很少有企業(yè)能預料到 2020年出現的巨大變化。從 3月底開(kāi)始,新冠疫情打亂了整個(gè)世界的運轉,迫使企業(yè)迅速調整其技術(shù)基礎設施,首先讓員工能遠程開(kāi)展工作,同時(shí)要做好更長(cháng)遠的規劃,以應對前所未有的不確定性。對很多企業(yè)而言,重新改造 IT 基礎設施是生存下去的關(guān)鍵。

　　對企業(yè)和組織而言,這意味著(zhù)要加快速度,把更多工作負載遷移上云,更快地適應混合云的環(huán)境。隨著(zhù)企業(yè)數字化轉型的推進(jìn),他們逐漸認識到混合云的價(jià)值,希望能夠把每個(gè)云解決方案的優(yōu)勢發(fā)揮到極致。

　　進(jìn)入 2021,盡管企業(yè)仍會(huì )面對高度的不可預測性,但 2020年所呈現的幾個(gè)重要趨勢,使得我們能夠對來(lái)年做出一些預測。新冠疫情倒逼企業(yè)去思考一系列業(yè)務(wù)挑戰,使企業(yè)對混合云的需求不斷增長(cháng),對技術(shù)也產(chǎn)生了新的需求,這些需求包括:

　　1、更廣泛地采用和試用與安全相關(guān)的新技術(shù),包括機密計算、量子安全加密和完全同態(tài)加密(FHE,Fully Homomorphic Encryption)。

　　2、利用 AI 自動(dòng)化更快、更容易地向混合云遷移。

　　3、將多個(gè)云和本地系統整合到一個(gè)統一的混合平臺之上。

　　4、有能力通過(guò)混合云把更多工作負載放到智能邊緣設備之上。

　　明年,我們預計企業(yè)將采用新的資源和戰略來(lái)應對挑戰,以推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展,而整體大環(huán)境也對云計算和人工智能研究提出了新的發(fā)展需求。我們預測:

　　2021年,在安全技術(shù)如機密計算、量子安全和完全同態(tài)加密的加持下,即便是監管最嚴格的行業(yè)都將轉向混合云。

　　很顯然,在未來(lái)一年,企業(yè)會(huì )繼續在混合云環(huán)境中對 IT 運維去中心化,即使是監管最嚴格行業(yè)中的企業(yè)也將如此。為了成功地做到這一點(diǎn),企業(yè)和組織需要采取安全措施,確保系統和數據的完整性,實(shí)施零容忍的信任策略,同時(shí)遵守全球范圍內更嚴格的數據隱私法規——所有這些都須隨著(zhù)復雜的安全威脅的演變而與時(shí)俱進(jìn)。提供這些安全舉措的硬件系統將被廣泛采用,以保護本地和公有云上的工作負載。這些硬件系統如 LinuxONE 和 IBM Z 等進(jìn)一步提高了開(kāi)源和傳統工作負載的安全性。

　　行業(yè)云,如 IBM 的金融服務(wù)云 (IBM Cloud for Financial Services) 和 IBM 的電信云 (IBM Cloud for Telecommunications) 等,專(zhuān)為應對監管非常嚴格行業(yè)的特有挑戰和安全需求而設計?？傮w而言,企業(yè)希望在其混合云環(huán)境中能夠采用包括機密計算在內的技術(shù),他們希望數據在處理和存儲期間都能得到保護,為了滿(mǎn)足這些客戶(hù)需求,我們將看到技術(shù)供應商會(huì )繼續投資于安全技術(shù)的創(chuàng )新。機密計算結合存儲和傳輸過(guò)程中的數據加密,以及對密鑰的獨占控制,可以保護敏感和監管非常嚴格的數據集和應用工作負載。

　　此外,包括 IBM 在內的科技公司正在開(kāi)創(chuàng )量子計算機的先河,有望解決世界上最強大的超級計算機也無(wú)法解決的一些最具挑戰的問(wèn)題。這也可能帶來(lái)風(fēng)險,比如量子計算能夠快速破解加密算法和訪(fǎng)問(wèn)敏感數據。我們預期企業(yè)將開(kāi)始部署量子安全加密技術(shù),為大規模的量子計算機成為日常技術(shù)工具而提前做好準備——這不僅是為了保護現有數據的安全,也是為了防范未來(lái)的威脅。

　　同樣,越來(lái)越多的企業(yè)將開(kāi)始嘗試使用完全同態(tài)加密(FHE)來(lái)保護他們的數據。今天,加密技術(shù)使我們能夠通過(guò)將數據隱藏在數學(xué)公式中而為數據添加額外的保護層,而數學(xué)公式只能由有權訪(fǎng)問(wèn)機密“密鑰”的人讀取,然而現有的加密技術(shù)也有其局限性。FHE技術(shù)則可以使數據在計算過(guò)程中也能保持加密狀態(tài)。例如,保險公司可以對患者的醫療健康數據進(jìn)行分析,但是其保險代理人卻無(wú)法看到客戶(hù)的任何個(gè)人身份信息。

　　通過(guò)教會(huì )機器“推理”,人工智能將實(shí)現向混合云的自動(dòng)遷移。

　　人工智能技術(shù),例如基于圖形的技術(shù)、自然語(yǔ)言處理(NLP)和可解釋的人工智能等技術(shù)已經(jīng)被應用于人類(lèi)語(yǔ)言——比如語(yǔ)音識別和語(yǔ)言翻譯應用?，F在,將同樣的人工智能應用于機器代碼將大大加快應用向云端的遷移,還能隨之提高其可管理性。這些人工智能技術(shù)能夠提供關(guān)于應用行為及其結構的推理,從而能夠推薦并自動(dòng)生成已識別的微服務(wù)候選項。

　　這種方法超越了“傳統”的容器化過(guò)程。在將任務(wù)關(guān)鍵型工作負載遷移到云環(huán)境時(shí),自動(dòng)化是非常必要的。這在一定程度上是由本地任務(wù)關(guān)鍵型工作負載的復雜性所決定的。通常,企業(yè)首先需要確定其任務(wù)關(guān)鍵型應用運行的確切位置。位置確定好了之后,再將這些多年來(lái)一直在本地運行的應用和數據遷移到混合云環(huán)境,這個(gè)過(guò)程會(huì )涉及到很多工作,其中一些工作是企業(yè)可能無(wú)法直接控制的。

　　從自動(dòng)實(shí)現應用在新環(huán)境中的現代化和部署,到協(xié)助日常應用管理——人工智能還將改善云開(kāi)發(fā)人員和負責業(yè)務(wù)無(wú)間斷運維工程師的體驗。事實(shí)上,隨著(zhù)企業(yè)加速使用 ChatOps 等基于人工智能的技術(shù)和策略來(lái)管理其應用和環(huán)境,負責業(yè)務(wù)無(wú)間斷運維工程師的角色將專(zhuān)注于更有價(jià)值的工作,他們將專(zhuān)注于主動(dòng)地預測和應對風(fēng)險,從更復雜的非結構化數據中獲取深度分析等。

　　開(kāi)源工具將幫助整合不同的云,使開(kāi)發(fā)人員編程和使用混合云所需的技能變得更加簡(jiǎn)單。

　　今天,如果你想在自己的筆記本電腦上處理一個(gè)大數據集,這可能需要使用 10萬(wàn)個(gè)容器,你需要知道怎樣針對混合云重新編寫(xiě)應用。開(kāi)發(fā)人員不僅需要訪(fǎng)問(wèn)混合云平臺,還要使用工具和框架,才能有效率地解決問(wèn)題。如果開(kāi)發(fā)人員和數據科學(xué)家沒(méi)有多年的容器化、并行化和容器編排工具使用經(jīng)驗,他們會(huì )發(fā)現在混合云環(huán)境中編程是非常困難的。

　　未來(lái)一年,開(kāi)源工具將助力把很多不同的云和本地系統集成到一個(gè)單一、無(wú)縫的混合平臺之上,這對于程序員和非程序員而言,都將大大縮短他們的學(xué)習曲線(xiàn)。企業(yè)將采用一種應用部署模式,這對于那些沒(méi)有大量混合云專(zhuān)業(yè)知識的人員來(lái)說(shuō),更容易進(jìn)行編程和使用。這方面的進(jìn)展將有助于擁有混合云專(zhuān)業(yè)知識的程序員把更多的精力用于從事更高價(jià)值的項目。我們需要各個(gè)領(lǐng)域的專(zhuān)家能夠專(zhuān)注于他們的實(shí)際問(wèn)題,而不是把精力浪費在如何在跨多云的環(huán)境下高效運行他們的軟件。像 IBM Cloud Satellite 這樣利用 Red Hat OpenShift  的服務(wù),可以允許用戶(hù)在一個(gè)儀表板上跨任何環(huán)境構建、部署和管理云服務(wù)。

　　隨著(zhù)計算硬件效率的突破,我們會(huì )看到一些最先進(jìn)和最強大的混合云硬件創(chuàng )新將擴展應用到邊緣設備上。

　　混合云的核心在于能夠把任何基礎設施的強大計算能力推送到用戶(hù)的指端,讓他們唾手可得。然而,最強大的計算能力過(guò)去一直都局限于數據中心。

　　眾所周知,用于人工智能模型訓練的硬件非常消耗資源,耗費大量金錢(qián)、時(shí)間和精力。例如,目前部署的最大的工業(yè)規模模型——OpenAI 的 GPT-3,有 1,75B個(gè)參數,比兩年前的模型大 100倍以上。訓練就要花費數百萬(wàn)美元,訓練期間產(chǎn)生的碳足跡高于 20輛汽車(chē)的終生排放量。

　　2021年,我們將看到用于構建和部署人工智能模型的人工智能硬件會(huì )出現重大突破。與當今最好的商用系統相比,人工智能訓練系統的效率將提高近一個(gè)數量級。結合 5G 技術(shù)的進(jìn)步,邊緣的可持續人工智能計算可能會(huì )消除云與邊緣之間的界限——為混合云基礎設施提供關(guān)鍵技術(shù)升級,并通過(guò)在邊緣保留更多的數據,促使人工智能模型的隱私性和安全性取得重大進(jìn)步。5G 蜂窩架構有望成為推動(dòng)邊緣計算廣泛應用的催化劑。

　　混合云基礎設施上的人工智能硬件加速器能夠為數據中心的大型人工智能培訓工作提供支持。同樣的核心人工智能硬件技術(shù)也可以小規模的部署,或者嵌入到邊緣的其他處理器中。OpenShift 兼容硬件加速器的擴展將進(jìn)一步支持我們的人工智能硬件的靈活部署,使計算技術(shù)一直推送到邊緣端。

　　如你所見(jiàn),2021年的重點(diǎn)是同時(shí)提高人工智能的能力和效率,使其能夠幫助企業(yè)應對一系列挑戰,為更多企業(yè)安全地部署、簡(jiǎn)化和管理混合云環(huán)境。

　　盡管在這個(gè)顛覆性的時(shí)期,我們很難對未來(lái)做出精準的預測,然而顯而易見(jiàn)的是,混合云技術(shù)的突破性發(fā)展,將成為企業(yè)掙脫禁錮,面向未來(lái),大膽采用混合云平臺戰略而獲得可持續成長(cháng)的有力保證。