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基礎設施和運營的5大熱門趨勢和4個趨冷趨勢

責任編輯:cres

作者:Peter Wayner

2020-02-18 10:08:20

來源:企業網D1Net

原創

在基礎設施和生產系統運營方面,穩定性至上。隨著越來越多的企業尋求更高的安全性和更快的速度,在不犧牲可靠性的情況下,變革依然持續。

在基礎設施和生產系統運營方面,穩定性至上。隨著越來越多的企業尋求更高的安全性和更快的速度,在不犧牲可靠性的情況下,變革依然持續。
 
IT世界在不斷變化,不斷出現新的工具和戰略來顛覆現狀。某一時候,技術先驅者會在市場競爭上勝出。而很多時候,這種變化更像是一個鐘擺,又會擺回原處。
 
基礎設施和運營部門也看到了一些變化,但與其他技術領域相比,其變化的速度要慢一些。負責管理代碼和保持系統平穩運行的團隊自然會非常謹慎。為了變革而進行的實驗和變革,是那些創新者的必然選擇。當企業希望業務順利運行時,保持基礎設施和運營的穩定性更為重要。
 
然而,近來已經出現了許多新的策略和工具,它們改變了基礎設施部門在保持服務器和網絡運行方面的繁重工作。其中一些趨勢是由創新技術驅動的,一些是經濟驅動的,一些是由政治現實驅動的。所有這些都反映了維護團隊在不犧牲穩定性的情況下,被要求提供更高的安全性和更快的速度。
 
熱門1:多云
 
長期以來,人們已經認識到將代碼移出內部部署數據中心并移至云中的優勢。租用他人維護的服務器是擴展計算資源和工作負載的理想選擇。雖然總是存在有關信任和安全性的問題,但是云計算供應商已經通過規模經濟的專門團隊解決了這些問題。
 
如果說采用云計算技術是一個好主意,為什么不采用兩個或三個或更多云平臺呢?支持多個云平臺可能需要更多工作,但是如果企業的開發人員在編寫代碼時很謹慎,則可以消除供應商鎖定的危險。企業的財務人員也有機會在多個云平臺中對其軟件進行基準測試,以找出每種工作負載運行成本最低的云計算提供商。
 
趨冷1:動態網站
 
全球互聯網最初是由靜態文件組成的。Web服務器收到一個URL,并使用相同的文件進行響應。當開發人員意識到他們可以自定義用戶訪問特定URL時看到的內容時,這種簡單的機制很快就淘汰了。用戶喜歡個性化設置的網頁,廣告商喜歡定位的靈活性,企業喜歡動態網站帶來的機會。如此復雜的框架可以幫助為任何想要的人創建自定義頁面。
 
這種趨勢近年又發生了變化,因為開發人員和企業已經認識到,盡管有各種選擇,但大多數網頁最終對每個人來說幾乎都是一樣的。創建智能服務器邏輯而支出的成本值得嗎?為什么不使用所有精通邊緣內容分發網絡的速度將相同的數據發送給每個人呢?現在,一些最新的Web開發工具可以將企業的站點預提取到靜態網頁的文件夾中,從而使動態內容管理系統的所有靈活性都可以通過靜態文件的速度來獲得。但是,其結果并不是完全靜態的,因為使用AJAX調用可以使用JavaScript填補一些空白或收集一些自定義數據。
 
熱門2:本地部署云平臺
 
作為銷售策略的一部分,云計算供應商一直在推動開放數據和代碼,讓用戶把數據托付給他們。盡管這種方式確實可以讓客戶對托管代碼的地理位置有一定的限制,但是用戶不需要了解其在云平臺中租用的計算機的運行情況。
 
但是,有些企業希望自己存儲和處理數據,這樣感覺更安全,有些企業需要以比其他企業更高的級別來保護其數據。其解決方案是什么?在其內部部署服務器上運行云計算公司的軟件和工具。設置實例的時候感覺就像云平臺一樣,這將云計算虛擬實例的靈活性與對服務器進行物理控制的安全性結合在一起。另外,如果企業能控制安裝和維護硬件的額外成本,這種方法有時成本會更低。
 
趨冷2:人工智能無處不在
 
幾年前,當人工智能應用快速增長時,很多企業都爭先恐后地采用人工智能系統。隨著企業采用人工智能收集數據點,出現了巨大的數據集。更多信息意味著對人工智能的更多培訓機會,并且應該產生更智能、更準確的結果。
 
這種過度的做法已經敲響了警鐘。很多人開始意識到,收集利用人工智能所需的大量信息會對隱私造成威脅。另一些人則擔心,正在積累的數據集是不均衡和有偏見的,這使得他們的人工智能很有可能只會學習回應這種偏見。其他人則擔心人工智能可能變得過于強大,控制了決策鏈的大部分。現在,人工智能開發人員要做的不僅僅是回答能否完成這項工作。他們必須權衡各種危險,并考慮是否應該完成這項工作。這也導致了對“可解釋的人工智能”的需求不斷增長。
 
熱門3:無服務器
 
很長一段時間以來,開發人員一直希望完全控制他們的環境。這是因為,如果他們不能指定確切的發行版和版本,他們就無法保證代碼能夠正常工作。很多人都知道這很矛盾,因此,他們希望對控制的計算機具有root訪問權限。
 
所有相同文件的副本可能會保持一切正常運行,但效率低下,浪費資源。無服務器工具將所有繁瑣的工作從系統中解脫出來。現在,開發人員只需要編寫簡單的接口程序,該接口將在需要時加載其代碼,然后向用戶收費。對于偶爾運行的工作,無論是后臺處理還是網站訪問量不大,他們不需要占用大量服務器資源,而該服務器具有操作系統的完整副本,不會占用任何內存。
 
趨冷3:自己構建組件
 
開發人員通常通過將一系列小組件和庫組合在一起來構建軟件。每個部分都為整個軟件包提供了一些信息。許多組件都是現成的產品,例如數據庫或流行的API。數十個甚至數百個組件協同工作為用戶提供統一的網絡狀態并不罕見。
 
但是,隨著開發人員增加更多功能,這些產品最近逐漸變得更加智能。例如,某些數據庫與網絡更加緊密地集成在一起,它們提供了同步存儲在客戶端上的數據的功能,從而無需構建此功能。諸如翻譯之類的功能現在可以集成到其他工具中。隨著應用程序和服務的增長,粘合代碼和自定義將會消失,有時它變成配置文件。流程圖仍然包含相同的功能,但是現在的功能更加豐富。
 
熱門4:綠色節能的人工智能
 
在過去的幾年中,在機器學習和人工智能方面,計算越多,訓練數據越多,效果越好。如果想充分利用人工智能,那么擴大規模就是取得更好結果的途徑。
 
然而,計算需要大量電力,并且許多企業開始質疑這種需要大量電力的算法。這促使人工智能開發人員測試是否可以節省更多的電能,而不必使電力成本大幅增加。
 
趨冷4:基本存儲庫
 
在以往,代碼存儲庫不需要做太多工作就能保存。如果它保留了該軟件的副本并保存了一段時間內的更改信息,則其存儲量將會迅速增長。如今,開發人員期望存儲庫將其代碼通過管道進行推送,該管道可能包括從基本單元測試到復雜的優化的所有內容。僅僅讓存儲庫成為數據庫管理員還不夠,還必須完成管家、核查人員、質量控制專家甚至是警察的工作。精明的開發團隊更多地依靠存儲庫來完成工作。
 
熱門5:機器人流程自動化
 
在以往,需要編寫一些代碼才能完成所有工作。編程人員需要了解變量,記住所有關于類型、范圍和語法的規則,然后談論關于代碼質量的規則,這些規則通常歸結為關于非功能空白的聲明。
 
諸如“機器人流程自動化”之類的新工具正在改變動態。但是,這只是增強了數據處理例程。如今,精明的非程序人員可以使用消除開發過程的大部分工具來完成很多工作。任何用戶都可以在電子表格上進行處理,就不會產生閉包的麻煩,可以產生一些很好的交互式結果。
 
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