In diesem Artikel informieren wir Sie über die wichtigsten Trends, die Sie zum Thema Cloud Computing kennen müssen. Die 5 V von Big Data wurden kürzlich auf 7 aktualisiert, wobei Variabilität und Visualisierung zu den ursprünglichen fünf gehören: Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt, Wahrhaftigkeit und Wert. Diese Zunahme ist eine stillschweigende Bestätigung, dass Daten nicht nur expansiver, sondern auch komplizierter werden.
Wichtige Trends, die Sie über Cloud Computing im Jahr 2021 wissen müssen
Die fünf wichtigsten Datentrends für 2021 sind künstliche Intelligenz, Cloud-Container, Datendemokratie sowie Perimeter- und Serverless-Computing. Alle diese Trends wurden von der Pandemie im Jahr 2020 schwer getroffen, und in vielerlei Hinsicht bewegen sich alle diese Technologien zusammen. AI verwendet Container, die ohne Server gut funktionieren und zur Demokratisierung von Daten beitragen.
Nachdem die Pandemie eingetreten war und Unternehmen auf der ganzen Welt gezwungen waren, Work-from-Home-Funktionen bereitzustellen, erwiesen sich diese Trends als entscheidend, um den normalen Geschäftsbetrieb aufrechtzuerhalten. All diese Trends werden auch in den kommenden Jahren weiter florieren. Sie sind keine momentanen Erfolge; Es handelt sich um ausgefeilte, geschäftsverändernde Technologien, die alle Führungskräfte kennen und weiterhin anwenden sollten.
Künstliche Intelligenz
Im Jahr 2021 wird die Cloud der KI helfen, ihr reichhaltiges Potenzial noch besser auszuschöpfen. Es erreicht möglicherweise nicht die Höhe des Hype, die viele versprochen haben, aber die enormen Datenmengen, die in und durch die Cloud fließen, werden dazu beitragen, das Versprechen in die Realität umzusetzen. KI ist eine schwierig zu implementierende Technologie, aber die Cloud und Software wie Container, Kubernetes, Serverless Computing und leistungsstarke ML-Frameworks helfen Benutzern dabei, reaktionsschnellere und skalierbarere KI zu erstellen.
In den letzten Jahrzehnten haben viele wichtige Cloud-fähige Fortschritte dazu beigetragen, die KI von einer zappelnden Technologie zu einer Technologie mit nahezu unbegrenztem Potenzial zu machen. Dazu gehören das Aufkommen von erschwinglicher Parallelverarbeitung, Big Data und seinen 7Vs sowie der Zugriff auf verbesserte ML-Algorithmen von Unternehmen wie Google, Microsoft und Facebook. Aufgrund ihrer Funktionen “Einmal kompilieren, jederzeit und überall bereitstellen” erleichtern Cloud-Container die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen, wodurch die KI demokratisiert wird.
Behälter
Container sind eine ausführbare Softwareeinheit, die aus gepacktem Anwendungscode zusammen mit allen erforderlichen Softwarebibliotheken und Abhängigkeiten besteht, die sie ausführen. Container sind in sich geschlossene Einheiten, die alles enthalten, was für ihre Ausführung erforderlich ist, und überall ausgeführt werden können, ob auf dem Desktop, in der herkömmlichen IT oder in der Cloud.
Gartner ist der Ansicht, dass Container die bevorzugte Methode zum Verpacken von Modellen für maschinelles Lernen sind, die ohne Codierungsanforderungen aus anderen externen Anwendungen verwendet werden können. Container können den gesamten maschinellen Lernprozess umfassen. Sie können nach Bedarf skaliert und in wenigen Minuten hochgefahren werden. Während der ML-Schulungsphasen können Container mehrere Hostserver verwenden. Anschließend können die trainierten Modelle auf mehrere Containerendpunkte verteilt und bei Bedarf bereitgestellt werden.
Obwohl Container einer virtuellen Maschine (VM) ähnlich sind, virtualisieren sie nicht die zugrunde liegende Hardware, sondern nur das Betriebssystem sowie die erforderlichen Bibliotheken und Abhängigkeiten. Dies hilft, Container leicht, schnell und hoch tragbar zu halten. Container unterstützen auch moderne Entwicklungen und Architekturen wie DevOps, Serverless Computing und Microservices.
Datendemokratisierung
Für heutige Unternehmen sind Daten fast allgegenwärtig geworden. “Visualisierung” ist eine der Ergänzungen angesichts von Big Data, aber die späte Hinzufügung sollte nicht als Mangel an Bedeutung interpretiert werden, ganz im Gegenteil. Es ist vielleicht eines der wichtigsten der 7 Vs. Kostengünstige BI-Tools wie oder IBM Cognos gewinnen in großen und kleinen Unternehmen zunehmend an Bedeutung, und die Datenvisualisierung ist eine der besten Möglichkeiten, um daraus Wert zu ziehen.
Bis 2021 werden mehr IT-Abteilungen die Macht über ihre IT-Tools und -Software abgeben und mehr Daten demokratisieren. Es handelt sich nicht nur um Business Intelligence-Tools, sondern auch um Datenintegrationstools wie Microsoft SQL Server Integration Services, Alteryx, oder RapidMiner. Das Geschäft mit Self-Service-Analysetools wird weiter wachsen. Durch die Demokratisierung von Daten können Mitarbeiter auf allen Ebenen eines Unternehmens Daten auf ihren Desktops, Mobilgeräten und fast überall untersuchen und analysieren.
Edge Computing
Die meisten Daten haben ein Ablaufdatum und dies ist die Theorie hinter Edge Computing. Warum Daten auf einem Edge-Gerät erfassen, an die Cloud senden, die Modelle dort oben in Software erstellen, die Ergebnisse kompilieren und dann an das Edge-Gerät zurücksenden, das die Daten ursprünglich erfasst hat, das sie dann zum Senden einer Warnung verwendet. Das Edge-Gerät sollte Teil eines Marketing-Systems sein. Warum lässt das Edge-Gerät nicht auch die Modelle bauen? Da die Hardware immer kleiner und die Software immer ausgefeilter wird, können hochkomplexe Modelle in ein Edge-Gerät am Rand der Cloud integriert werden, wodurch die Daten viel nützlicher und aktionsorientierter werden.
Große Anbieter wie AWS, Dell, HPE, Google, IBM und Microsoft, verfolgen eine Edge-Cloud-Strategie, die serverlose Computermodelle nutzt. Daten können Daten durch Echtzeitanwendungen am Rand der Cloud direkt auf das mobile Gerät des Verbrauchers übertragen. IoT-Lösungen können jetzt fast überall eingesetzt werden, und Cloud-Anbieter fügen Edge-Computing-Dienste hinzu, um die Bereitstellung von Inhalten über Hunderttausende lokaler Präsenzpunkte zu unterstützen.
2021 wird auch ein verstärkter Schwerpunkt auf die Netzwerksicherheit von Unternehmensnetzwerken und den Schutz von Benutzern, Diensten, Anwendungen und Daten gelegt, wenn Unternehmen verteilte Anwendungsumgebungen einführen.
Serverloses Computing
Mit Serverless Computing können Entwickler das tun, was sie am besten können: Code schreiben. Cloud-Anbieter sind für die Einrichtung und Wartung der Infrastruktur und der Server verantwortlich, auf denen dieser Code ausgeführt wird, sowie für die Wartung, die erforderlich ist, um sicherzustellen, dass die Systeme ordnungsgemäß funktionieren. Im Jahr 2018 hob Gartner Serverless Computing als eines seiner Produkte hervor Top-Ten-Computertrends für Infrastruktur und Betriebund die Zeit hat Gartners Vorhersage als richtig erwiesen.
Serverless Computing integriert Backend as a Service (BaaS) -Funktionen und der Cloud-Anbieter übernimmt alle Systeminfrastrukturmanagement-, Betriebs- und Wartungskosten, Sicherheits- und Software-Patches und -Updates, sodass sich Kunden nur auf das Erstellen von Anwendungen konzentrieren können.
