2018年，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)從共識轉(zhuǎn)變?yōu)槁涞厥聦崳衅髽I(yè)都在積極借助新技術(shù)、新方案來找到自己的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路。在過去的一年中，BMC一直以其開放、可擴展、模塊化的解決方案幫助企業(yè)規(guī)劃出合適的IT轉(zhuǎn)型路線圖，提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型速度。基于過去的數(shù)字化轉(zhuǎn)型最佳實踐，BMC對2019年企業(yè)持續(xù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型做出了四個領(lǐng)域的10大預(yù)測。

企業(yè)開發(fā): DevOps的實施速度進一步加快

Ops重新回歸DevOps：隨著消費者不斷變化的偏好需求，企業(yè)對開發(fā)的敏捷性需求越來越高。曾經(jīng)企業(yè)以為Dev文化可以滿足一切開發(fā)需求，但是在越來越多的開發(fā)者論壇中，BMC發(fā)現(xiàn)“no-ops”的觀念正在減少，也就是說企業(yè)試圖淡化或者消除傳統(tǒng)Ops作用，只有Dev的文化，在實際開發(fā)中并不能滿足敏捷性的需求。在新一年的企業(yè)開發(fā)中，Ops將重申其在DevOps文化中的作用，將重點放在關(guān)鍵價值上，例如企業(yè)治理、生產(chǎn)編排、穩(wěn)定性與擴展性。當(dāng)然，Dev團隊也非常歡迎Ops的歸來。

代碼自動化成為常態(tài)：DevOps在企業(yè)中的實施速度將進一步加快。我們看到，數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)部署DevOps交付應(yīng)用的成功案例越來越多。這打破了以往企業(yè)所認(rèn)為的失敗案例居多的錯誤想法。其中的一個關(guān)鍵就是將DevOps真正投入到生產(chǎn)中。為什么要這么做?因為目前的生產(chǎn)環(huán)節(jié)還不夠自動化。2019年，將工作即代碼添加到SDLC(軟件開發(fā)生命周期)前端的實踐，將成為DevOps的主流。采用這種簡單、強大的方法，用業(yè)務(wù)邏輯和基礎(chǔ)設(shè)施作為代碼對自動化儀表進行編碼，然后將其全部運行在CI/CD工具鏈中，將有效地幫助人工DevOps團隊快速進入到生產(chǎn)階段，為企業(yè)持續(xù)快速地發(fā)展做好準(zhǔn)備。

DevOps提供商將進一步細(xì)分化：在企業(yè)級市場中，越來越多的成功者開始整合在一起。但是，在CI/CD自動化工具的選擇中，卻呈現(xiàn)相反的現(xiàn)象：將進一步具象化。因為，CI/CD工具的選擇包含許多有趣的方面，為不同的人所喜歡。因此，新的一年中，我們將看到在SDLC的各個階段中，都會有不同的領(lǐng)導(dǎo)者脫穎而出，最終成為這一領(lǐng)域的成功者。原因其實很簡單，因為DevOps團隊喜歡多種多樣的選擇，而且隨著他們的成熟，選擇也會愈加明確。

企業(yè)大型機應(yīng)用：C層管理者所愛

大型機運維，千禧一代成主力：2019年企業(yè)將對大型機和人才，進行徹徹底底的現(xiàn)代化，以滿足當(dāng)下數(shù)據(jù)驅(qū)動時代的需求。這意味著，企業(yè)將會把應(yīng)用現(xiàn)代化放在第一優(yōu)先級，并且擁抱AIOps(智能運維)和機器學(xué)習(xí)(ML)來強化他們不斷變化的人才需求。機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和智能自動化，將為企業(yè)構(gòu)建自我管理的大型機環(huán)境鋪平道路，這將幫助企業(yè)預(yù)測和解決一些問題，而且無需人工干預(yù)。最終，大型機的現(xiàn)代化也將表現(xiàn)為企業(yè)人才的變化。畢竟，當(dāng)一代又一代的大型機專家進入到退休年齡時，越來越多的千禧一代人才將被聘用，運行復(fù)雜的大型機技術(shù)，同時他們也要學(xué)習(xí)成功運行大型機所需的專業(yè)知識和自動化技術(shù)。

大型機遇上DevOps，兩者相互成就：許多關(guān)于DevOps的話題都集中在基于云的應(yīng)用上，但事實卻比這更甚。今天的現(xiàn)代化常常構(gòu)建在多層應(yīng)用架構(gòu) 上，范圍涉及從移動到云、到中間件，再到后端交易和數(shù)據(jù)服務(wù)器。在這些環(huán)境中，大型機必須要是最強大、最安全、最可靠的后端處理器，它必須能夠確保應(yīng)用團隊工作在一個多層的開發(fā)流程中。這要求工具要具備影響分析、代碼審查、代碼管理的功能，同時能根據(jù)底層數(shù)據(jù)庫而快速、安全地改變。2019年，企業(yè)將會集中精力于DevOps所帶來的敏捷性和速度上，并尋找正確的方法，而大型機將會成為DevOps流程最重要的一部分。

C層管理者大力擁抱大型機：當(dāng)企業(yè)管理更大量、更多樣化、更快速的事務(wù)和數(shù)據(jù)時，數(shù)字化和移動化策略又給IT和大型機施加了無法想象的壓力。值得慶幸的是，因為不斷的自我改造能力，大型機擁有較長的使用壽命，能夠促進現(xiàn)代業(yè)務(wù)的動態(tài)變化，保持近乎恒定的可用性，并且高效地處理數(shù)十億個關(guān)鍵事務(wù)，這證明了它是當(dāng)今可靠的長期運行平臺。大型機不斷地被看作是數(shù)字環(huán)境的支柱，因此精明的ITOM高管們，將在2019年真正接受大型機，并承認(rèn)它將為其業(yè)務(wù)帶來更大價值。

人工智能(AI)技術(shù)的應(yīng)用范圍將更廣泛

AI驅(qū)動流程自動化將為企業(yè)所青睞：人工智能驅(qū)動的流程自動化，正被用于簡化和替換基于現(xiàn)有B2B和B2C應(yīng)用程序的人工任務(wù)。IDC報告預(yù)預(yù)測，到2024年，當(dāng)下1/3的基于屏幕的應(yīng)用程序，將會被AI用戶界面和流程自動化取代，從而最大限度提高員工的工作效率。隨著部署多云環(huán)境企業(yè)數(shù)量的不斷上升，BMC也看到企業(yè)IT部門借助AI力量支持多云管理，已經(jīng)勢在必行。為此，BMC推出了以AI驅(qū)動運維管理和分析的TrueSight AIOps智能運維框架。這類智能運維框架，在2019年將更為企業(yè)所青睞。

AI驅(qū)動DevOps實踐在企業(yè)的應(yīng)用范圍擴大：2019年，企業(yè)對AI驅(qū)動的應(yīng)用程序需求將越來越多，這將促進企業(yè)在其工作流中應(yīng)用更多的DevOps實踐。而且，隨著數(shù)據(jù)科學(xué)和應(yīng)用開發(fā)團隊的緊密合作，提高AI&ML驅(qū)動的應(yīng)用程序開發(fā)、部署和維護的效率，滿足整個企業(yè)的需求時，這一趨勢的發(fā)展將更加快速。

企業(yè)工作場所：建立以人為中心的數(shù)字化體驗

員工為企業(yè)第一要素：今天，現(xiàn)代化的工作場所一直在變化，以便跟上不斷變化的業(yè)務(wù)需求和員工需求。為了讓企業(yè)在數(shù)字化生態(tài)中具備競爭力、保有強大的企業(yè)文化和頂尖人才，企業(yè)架構(gòu)的重構(gòu)，不僅要以員工為驅(qū)動力，還要將員工擺在第一位置。2019年，我們將會看到更多的企業(yè)創(chuàng)建新的員工體驗架構(gòu)，這一架構(gòu)范圍將擴展到人力資源，并融入所有直接影響員工的因素，包括IT、不動產(chǎn)、設(shè)施等等。新的架構(gòu)將會減少團隊之間的沖突，將孤立的團隊緊密聯(lián)系，讓企業(yè)處于更有利的地位，進而交付更好的以員工體驗為中心的工作場所策略。

數(shù)字化靈活性為第一優(yōu)先級：2019年企業(yè)將優(yōu)先考慮數(shù)字化的靈活性。企業(yè)若想數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得成功，不僅要具有現(xiàn)成的、合適的技術(shù)，還要確保員工精通數(shù)字化技術(shù)。企業(yè)通過建立以人為中心的數(shù)字化體驗，以及部署提升數(shù)字化靈活性的程序，讓所有員工可以在全球的任何地方使用任何應(yīng)用、系統(tǒng)和工具。這樣，企業(yè)不僅可以獲得競爭優(yōu)勢、拓寬吸引人才的地域，擺脫地理位置的限制，還可以打造一支更加高效的移動團隊。