在新的一年里，IT自動化的發展趨勢是什么? 當然，這個問題的很多答案包含了更多的細微差別和復雜性。有一些真實的業務和技術在通過IT堆棧和企業推動自動化的發展。
考慮到這一點，調研機構對一些IT領導者進行了調查，詢問了他們對現在和未來一年的自動化發展的預期和想法。當然，自動化是一個廣泛的術語，它涵蓋了從容器化和編排到安全自動化到人工智能/機器學習等所有內容。
以下深入探討IT領導者對2023年的自動化趨勢的5項預測。
1.自動化成為了邊緣領域的必備技術
很多企業出于各種各樣的原因選擇自動化，但有時歸結為自動化選擇了他們。對于目前正在實施或擴展邊緣計算策略的企業來說，這一點變得越來越真實：自動化是更好地運營業務的先決條件。
Red Hat公司技術布道者Gordon Haff表示，“自動化在整個IT基礎設施中都很重要，既可以減少人工流程花費的時間，也可以確保一致性。當這些基礎設施擴展到工廠車間或其他可能沒有任何IT人員的地點的數百或數千個分布式節點時，采用自動化技術不僅變得更加方便快捷，而且成為一種必須擁有的技術。”
自動化是邊緣IT管理的關鍵工具。Haff預計2023年將在邊緣環境中更廣泛地采用自動化，因為很多企業希望在不造成不可持續的運營負擔的情況下擴展業務。
2.人工智能用例在邊緣增長最快
當人們談論邊緣計算的話題時，Wallaroo公司工程副總裁Chris McDermott認為，人工智能是邊緣自動化的一個特定和巨大類別，并且將迎來重大增長。
McDermott說：“考慮到向車輛、家電和工業設備添加傳感器和計算能力的整體趨勢，人工智能增長最快的領域將處于邊緣。”
McDermott表示，近期邊緣計算將推動企業人工智能的最大增長，主要有三個原因：
(1)低延遲
低延遲可能是許多邊緣用例背后最突出的需求。這在許多環境中很常見，人工智能在實現自動化和自治系統方面發揮著越來越大的作用，例如工業和制造業的工作環境。
McDermott說：“從智能設備獲取數據到云端運行機器學習模型，然后將模型的輸出數據發送回智能設備需要很長時間，在這種情況下，毫秒級的額外延遲很重要。所以，在這種情況下，運行人工智能最快的地方將是邊緣。”
(2)海量數據
物聯網環境會產生大量數據，人工智能系統也需要大量數據。管理這些數據需要考慮重要的操作問題。
McDermott說:“在遙測數據量很大的情況下，云中的傳輸和存儲成本會產生很大的影響，特別是在99%的遙測數據沒有任何其他用途的情況下。在這種情況下，企業更喜歡在邊緣運行模型，只將重要的數據帶回云端。”
(3)網絡需求
最后，McDermott指出，在許多邊緣環境中，無論是由于位置、安全還是其他原因，連接到公共互聯網都可能是一個障礙。在這些情況下，機器學習模型和其他人工智能將需要在本地運行，而不是回到集中的云平臺或數據中心。
3.自動化驅動企業從DevOps到DevSecOps的演進
Red Hat公司全球首席架構師領導者E.G. Nadhan希望更多的企業能夠意識到自動化是他們推動擴展技能集的缺失因素，特別是當他們希望在整個企業中嵌入以安全為中心的思維方式時。
Nadhan說:“自動化是從DevOps發展到DevSecOps，同時從I型技能集過渡到T型技能集的關鍵。專注于主動補救的前瞻性企業將在質量保證領域將自動化引入企業安全，以進一步降低風險。”
一般來說，安全可能會與邊緣計算競爭“自動化最好的朋友”的頭銜。
事實上，在任何企業或政府中，這都是一個巨大的、不間斷的需求。這也很難——而且往往代價高昂。自動化是關鍵，不僅僅是在安全工具和操作中，而是在整個堆棧中。
Insight公司現場架構副總裁Tom Hearn表示：“這將繼續推動通過Kubernetes和容器對應用程序進行修補、更新和擴展的自動化，從而減少企業對其工作負載的人工更新過程。”
4.自動化推動了可持續發展計劃
正如自動化成為DevOps和DevSecOps的核心原則一樣，它也將成為“綠色運營”的重要催化劑——也就是說，對使IT運營和業務運營更具可持續性的需求日益增長。
Red Hat公司亞太區首席技術官Vincent Caldeira表示：“隨著企業制定凈零碳排放戰略，并開始應對全球能源危機的后果，技術領導者將把注意力轉移到測量和優化其IT基礎設施的碳足跡上。隨著綠色運營逐漸融入IT組織的運營文化，可持續性將成為與性能、安全性、可用性和成本一樣的關鍵績效指標。”
5.自動化采用遵循云成本優化舉措
人們喜歡談論云計算成本。在2023年，如果不談論自動化，幾乎不可能做到這一點，現在是正式宣布自動化是成本優化不可或缺的時候了，無論是在公有云還是私有云，還是在內部部署環境中。
Insight的Hearn表示：“FinOps和傳統內部部署基礎設施的優化以及云計算支出將要求企業轉向更標準化的應用程序和平臺部署格式。自動化需求將急劇增長，傳統IT和平臺團隊的工具難以應對。這將允許他們在轉向原生自動化部署時進行預算建模。”
這是一個很好的例子，說明了自動化這個術語的廣泛性。當涉及到IT預算和優化基礎設施和其他成本時，可能涉及到廣泛的工具和流程，從持續集成(CI)/持續交付(CD)管道到Kubernetes，再到像Ansible這樣的IT自動化工具等等。
具體到云計算成本時，自動擴展將是一個優先策略。
Hearn說：“隨著企業尋求降低成本，在云中靈活地擴大和縮小應用程序的規模將繼續成為一個焦點。”
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