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2017年CTO的预测:新媒体发展,以内存为中心的架构以及深度学习

2017-03-03 17:01 EMC中文技术社区

当我们接近2016年年底,我反思了我们所确定的存储趋势的预测 - 容器,二层存储,云产品组合管理,新媒体技术以及专注于原生云开发的IT技能。

 

虽然预测大多是猜测,但我们的预测正有利地上演。

 

所以现在是时候展望2017年...今年我们能期待什么呢?

  

  1. 原生云堆栈和技术将继续吸收更多的传统企业工作负载基础。在2016年年底,我们看到Java应用程序可以迁移到像Cloud Foundry这样的系统,并获得巨大的运营优势。我们预计这将继续,我们还预计,在2017年,我们将看到其他传统企业环境会重新考虑原生云模式。记录系统(如SAP和Oracle)将在2017年更加积极地转向原生云应用程序框架和内存数据库。这种趋势正在从GE公司(如Predix和Siemens)的IoT和工业系统中脱颖而出。这些新的平台和应用程序仍然需要面向云的IaaS,如VMware。企业应用程序将通过利用最初为绿色原生云应用程序所做的工作而变得更加可分离,灵活和自动化。

  2. 云数据保护将成为一个真正的焦点。在2016年,云采用了内部和外部加速,但遗留系统的企业弹性未能跟上。最重要的差距之一是如何在云时代保护数据。大多数客户不知道SaaS和公共云的责任和赔偿限制。我们还没有看到大规模的数据丢失,因此重点不是我们如何处理这些情况。在2017年,随着多云企业IT设计变得越来越普遍,在SaaS系统中或跨多个外部和内部云保护数据的需求将变得至关重要。DELL EMC作为数据保护领域的领先者,已经将此服务提供给内部部署云和一些SaaS应用程序,但2017年将是包括保留,合规性,恢复和业务连续性在内的一年的扩展能力。客户可以确信,即使公共云或SaaS提供商丢失,损害或破坏其数据,但是存在恢复路径。

  3. 新媒体发展将继续。我们已经看到了非易失性内存的早期细节,如英特尔3DXP,但在2017年,我们将看到早期访问的技术以及其他技术。虽然我们不期望在2017年大规模采用或有强大的应用程序生态系统围绕这样的新内存形成,但是这将是这些媒体的现实开始变得明显的一年。性能、耐力和功能将成为真正系统的特征,而不是市场营销材料。基础构件中这种转变的局限性和问题将显现,并驱动需要的创新。一个很好的早期示例是使用持久性内存时,它将用于错误的恢复。在使用这些技术时,您无法再重新启动系统以清除运行时内存。我们将如何重置,恢复或回滚到安全状态呢?这似乎是一个跨恢复,数据本地化和媒体管理方面等伟大领域的创新。

  4. 2017年第一个真正的后闪存(post-flash memory)的可用性将开始加速软件开发大规模持久性内存池。我们称之为以内存为中心的架构的时代。我们期望随着时间的推移,用于访问数据的更多语义将从诸如“读和写”的存储指令转移到诸如“加载和存储”的存储器语义。这意味着我们的应用程序不再将内存和存储池视为单独的,而是更多的应用程序将看到存储在巨大的分层内存中心池中的数据。数据库和应用程序框架的内存中处理架构将变得更加常见。基础设施管理这种不同的媒体集作为可靠的可扩展内存池的功能将成为存储技术创新的新前沿。

  5. 多云企业架构占主导地位。我们预计2017年是企业意识到并非所有云都平等的一年。鉴于工作负载和用例的多样性,现代企业将需要一套多样化的基础设施,提供正确的性能,成本,合规性,安全性和规模,以满足其需求。这意味着需要多个云;默认目标将是选择正确的云集,但更重要的是,以统一的服务集合的方式使企业用户统一他们的操作。这将导致巨大的转变,创新将更加专注于如何操作多云企业,而不是如何构建或使用任何一个特定的云。

  6. 机器学习和深度学习将是企业新的明亮闪光的技术。虽然,由于其早期性质和缺乏IT技能开发,我们不期待大规模采用ML/DL,但我们将看到在2017年,使用新的人工智能引擎创建更好的数据驱动结果的对话将开始在前瞻性IT战略中占据主导地位。这可能首先出现在全新的云本地应用程序堆栈和IoT用例中,因为需要用一定水平的基础设施人工智能补充相对不智能的端点。我们相信,随着时间的推移,这可能会发生,并期望2017年将看到继续基于公共云的ML/DL引擎,如谷歌Tenserflow evolve。我们现在还看到专用的本地ML/DL堆栈进入测试台,并在特定行业中被利用;东芝/DELL EMC深度学习是一个很好的例子 - 最近获得了工业互联网联盟的批准。


虽然在2017年将有许多其他活动,上面六个突出的预测表明,我们正在建立一个由最低级物理介质的创新驱动的IT的多云未来,并将对核心功能(如处理和存储)产生重大影响。如上所说,我们期望看到难以区分的现存的和原生云技术,以创建更高效的混合云运营模式和开发框架。最后,我们期望看到一些新的技术元素,如机器学习和深度学习,使我们思考IT架构。变革的步伐持续,2017年的特点可能是扩大创新,为IT带来另一个非常有趣的一年。

 

原文作者:

John Roese

CTO & EVP, Cross Product Operations, Dell EMC

注:本文翻译自英文博客文章:http://reflectionsblog.emc.com/the-new-media-evolution-memory-centric-architectures-and-deep-learning-2017-predictions/



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