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2017年云計算和數據中心五大趨勢

責任編輯:editor005 |來源:企業網D1Net  2016-12-15 14:28:49 本文摘自:人民郵電報社

在2017年,云計算的投資將持續火爆,但是隨著企業需求變化, 2017年云市場將出現如下五大趨勢。

多重云將成為新常態

隨著許多公司投資公有云和私有云服務,2017年將會有更多的企業同時向多個云提供商承諾。例如,將有越來越少的企業將亞馬遜網絡服務作為唯一業務,而是使用雙源公有云服務來避免供應商鎖定。這樣的好處是使數據服務更加高效。沒有這個功能,企業部署將會像使用磁帶時一樣低效。

內存和臨時存儲變得更加重要

增強和虛擬現實,人工智能和機器學習已經變得越來越流行。分析這些新的數據源對長期業務目標至關重要,但當分析結果比數據本身更重要時,長期存儲數據是不切實際和不必要的。雖然2017年會看到大量的數據增長,需要永久存儲,但是大多數網絡新產生的數據是短暫的,將很快超過它的實用性和被丟棄。因此,盡管數據量呈指數增長,但存儲空間的增長將不會像我們預期的那么多。

更多內容交付網絡

內容交付網絡是導致無法訪問和低性能的主要原因。替代品已經成為昂貴復雜的供應商解決方案之一。期望更多的公司使用公有云和軟件定義的基礎設施來構建和運營自己的CDN。這些DIY CDN雖然不會提供全方位服務解決方案,但他們將為陳舊的傳統架構提供更精簡、更便宜的解決方案。

機器學習將成為企業的核心

今天的機器學習技術的獨特之處在于它的大部分源自“開源”。這意味著許多不同的產品和服務都將機器學習構建到他們的平臺。因此,更多的企業將在2017年采用機器學習,有可能他們自己都不知道為什么要學習,答案是供應商正在積極使用ML來使他們的產品更智能。并且現有的產品也將很快使用多種機器學習,通過更新來作為額外交付。

越來越多的公司將元數據作為新的收入來源

像Google或Facebook中使用的那些系統,都是為了收集和存儲大量的元數據而設計的。隨著公司分析數據的能力越來越強,數據變現將變得越來越重要。像Netflix已經成功地分析出客戶數據的共性。有意義的元數據,特別是已經存儲了很長時間的元數據,也可以成為分析廠商銷售的新產品的焦點。

關鍵字:機器學習云計算

本文摘自:人民郵電報社

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2017年云計算和數據中心五大趨勢

責任編輯:editor005 |來源:企業網D1Net  2016-12-15 14:28:49 本文摘自:人民郵電報社

在2017年,云計算的投資將持續火爆,但是隨著企業需求變化, 2017年云市場將出現如下五大趨勢。

多重云將成為新常態

隨著許多公司投資公有云和私有云服務,2017年將會有更多的企業同時向多個云提供商承諾。例如,將有越來越少的企業將亞馬遜網絡服務作為唯一業務,而是使用雙源公有云服務來避免供應商鎖定。這樣的好處是使數據服務更加高效。沒有這個功能,企業部署將會像使用磁帶時一樣低效。

內存和臨時存儲變得更加重要

增強和虛擬現實,人工智能和機器學習已經變得越來越流行。分析這些新的數據源對長期業務目標至關重要,但當分析結果比數據本身更重要時,長期存儲數據是不切實際和不必要的。雖然2017年會看到大量的數據增長,需要永久存儲,但是大多數網絡新產生的數據是短暫的,將很快超過它的實用性和被丟棄。因此,盡管數據量呈指數增長,但存儲空間的增長將不會像我們預期的那么多。

更多內容交付網絡

內容交付網絡是導致無法訪問和低性能的主要原因。替代品已經成為昂貴復雜的供應商解決方案之一。期望更多的公司使用公有云和軟件定義的基礎設施來構建和運營自己的CDN。這些DIY CDN雖然不會提供全方位服務解決方案,但他們將為陳舊的傳統架構提供更精簡、更便宜的解決方案。

機器學習將成為企業的核心

今天的機器學習技術的獨特之處在于它的大部分源自“開源”。這意味著許多不同的產品和服務都將機器學習構建到他們的平臺。因此,更多的企業將在2017年采用機器學習,有可能他們自己都不知道為什么要學習,答案是供應商正在積極使用ML來使他們的產品更智能。并且現有的產品也將很快使用多種機器學習,通過更新來作為額外交付。

越來越多的公司將元數據作為新的收入來源

像Google或Facebook中使用的那些系統,都是為了收集和存儲大量的元數據而設計的。隨著公司分析數據的能力越來越強,數據變現將變得越來越重要。像Netflix已經成功地分析出客戶數據的共性。有意義的元數據,特別是已經存儲了很長時間的元數據,也可以成為分析廠商銷售的新產品的焦點。

關鍵字:機器學習云計算

本文摘自:人民郵電報社

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