2023年是快速變革的一年，許多引人注目的新軟件定義技術(shù)進入企業(yè)。本文分享了五個特別有影響力的發(fā)展，并對2024年進行了一些預(yù)測。

　　2023年是快速變革的一年，許多引人注目的新軟件定義技術(shù)進入企業(yè)。在本文中，我們分享了五個特別有影響力的發(fā)展，并對2024年進行了一些預(yù)測。

　　趨勢一：IT與OT融合

　　使用信息技術(shù) (IT) 原理的運營技術(shù) (OT) 網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)代化正在急劇增長。“工業(yè)4.0”這個詞已經(jīng)流傳了 已經(jīng)流傳了十多年。其是使用自動化和數(shù)字系統(tǒng)來管理制造和過程控制系統(tǒng)中的物理過程的總稱。通過打破IT和OT之間的障礙，制造商可以利用新功能進行協(xié)作，主動加強和加快運營，并根據(jù)需求進行靈活和智能的擴展。當然，這個概念還包括物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和計算機視覺等。

　　如今，使用先進制造技術(shù)和軟件定義控制系統(tǒng)的初創(chuàng)公司不斷涌現(xiàn)，這些系統(tǒng)融合了物理世界和數(shù)字世界(例如協(xié)作機器人)，人類和工業(yè)機器人可以在計算機視覺和其他傳感器數(shù)據(jù)驅(qū)動下并肩工作。今年我們看到的新情況是許多主要工業(yè)參與者對其流程進行了重大改變，而不是簡單的實驗。例如福特、雀巢和埃克森美孚。到 2024 年，隨著工業(yè)組織重組其制造或工藝線以實現(xiàn)軟件定義的控制系統(tǒng)，這將成為事實上的常態(tài)。

　　趨勢二：生成式人工智能

　　顯然，人工智能必須榜上有名。特別是生成式人工智能已經(jīng)成為一種催化劑，使企業(yè)能夠創(chuàng)建、迭代和優(yōu)化復(fù)雜問題的解決方案。借助生成式人工智能應(yīng)用程序和正確的數(shù)據(jù)，企業(yè)可以探索更多可能性、最大限度地降低風險、優(yōu)化生產(chǎn)和自動化任務(wù)，從而實現(xiàn)突破性的解決方案并節(jié)省成本。OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Bard 等大型語言模型 (LLM) 已經(jīng)在改變世界。像Stable Diffusion這樣的圖像生成模型現(xiàn)在正在激發(fā)新一代的創(chuàng)意人員。

　　許多組織都在努力讓你更容易地構(gòu)建自己的生成式人工智能模型，有些組織正在調(diào)整像Llama2這樣的模型的開源基礎(chǔ)，以適應(yīng)特定的用例。新的用例仍在不斷發(fā)展，但早期的用例包括虛擬助理和支持聊天機器人，用于編寫商業(yè)電子郵件甚至代碼等工作的更高效的工具，以及在電子商務(wù)中更好地參與正常的客戶服務(wù)交互。

　　隨著該領(lǐng)域的不斷成熟，并在2023年經(jīng)歷了突破性的一年之后，獲得越來越多的商業(yè)興趣，預(yù)計在2024年，除了法學(xué)碩士和酷炫的圖片之外，還會出現(xiàn)許多令人興奮的生成式人工智能新用例。事實上，很難想象在人類的努力范圍內(nèi)，有任何事情是人工智能現(xiàn)在或?qū)砜赡軣o法應(yīng)用的，而我們只是在旅程的開始。

　　趨勢三：多云/混合云復(fù)雜性

　　隨著應(yīng)用發(fā)展到全球規(guī)模，支持它們的基礎(chǔ)設(shè)施的多樣性也呈爆炸式增長。這促使許多團隊在生態(tài)系統(tǒng)中啟動項目，以幫助管理由此產(chǎn)生的復(fù)雜性。例如， Hashicorp的Terraform和CNCF的Crossplane和Open Cluster Management項目在使用和實驗方面都取得了爆炸式的發(fā)展。沒有任何工具能夠幫助團隊處理基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)、管道和其他來自云的復(fù)雜抽象，能夠完全控制這種復(fù)雜性；然而，它們在某些方面都添加了自己的特性。

　　現(xiàn)在，團隊正在處理隱藏在云中的這些復(fù)雜的新抽象，他們需要了解有關(guān)這些工具如何工作的所有內(nèi)容。在理想的世界中，他們的一些痛苦和辛勞將迫使某些東西成熟到足以變得非常有價值。我們不知道 2024 年是否有一款解決多云復(fù)雜性的工具會獲勝，但我們知道它們都會不斷變得更好，并實現(xiàn)更酷的用例。

　　趨勢四：邊緣計算安全

　　數(shù)據(jù)引力是一種原理，即隨著數(shù)據(jù)量的增加，它也會獲得“質(zhì)量”，并使整個軟件架構(gòu)的元素更接近數(shù)據(jù)生成或處理的站點，這一原理繼續(xù)推動著現(xiàn)代架構(gòu)的發(fā)展。這種趨勢迫使應(yīng)用程序變得更加模塊化，使得需要低延遲或高帶寬訪問數(shù)據(jù)的應(yīng)用組件能夠被推送到網(wǎng)絡(luò)“邊緣”。

　　2023年，上述各種趨勢將成為這一更大的趨勢，要求混合云架構(gòu)能夠響應(yīng)應(yīng)用的數(shù)據(jù)需求，例如人工智能需要直接訪問邊緣數(shù)據(jù)，這通常意味著在制造或流程層面。例如，美國陸軍多年來一直在進行“邊緣計算”，將其稱為“戰(zhàn)術(shù)網(wǎng)絡(luò)”，可以在有爭議的環(huán)境中根據(jù)需要快速可靠地交換數(shù)據(jù)。

　　在邊緣計算中，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心之外的數(shù)據(jù)和處理量的增加給組織帶來了潛在風險，因為物理安全性降低、計算占用空間有限、成本預(yù)期降低以及遠程管理往往因 IT 人員的缺乏而變得更加復(fù)雜。在這種環(huán)境中，安全問題日益嚴重，因為集中控制和分布式執(zhí)行是游戲的名稱。圍繞零信任網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)代理論進步使得理解其安全影響變得更加困難，但 FIDO 板載設(shè)備 (FDO) 等標準正在幫助確保邊緣計算的安全未來。2023 年的實施已經(jīng)成熟很多，我們預(yù)計市場在 2024 年會更加成熟。

　　趨勢五：從云趨勢回歸

　　云計算有兩個特別有價值的用例：希望在不建立或雇用基礎(chǔ)設(shè)施專業(yè)知識的情況下快速交付產(chǎn)品的組織，以及希望彈性擴展其能力以向最終用戶和客戶交付產(chǎn)品的組織。云被承諾將從根本上改變組織運行基礎(chǔ)設(shè)施的方式，一些組織接受了無限連接、無限計算和無限存儲的承諾。但此類事情是有成本的，云供應(yīng)商用于存儲輸入人工智能模型的大量數(shù)據(jù)的費用已經(jīng)引起了買家的悔恨。一些組織開始探索遣返這些數(shù)據(jù)的可能性，將其帶回自己的數(shù)據(jù)中心，并使用本地系統(tǒng)和專業(yè)知識來管理它。

　　然而，從云中移動大量數(shù)據(jù)是有實際成本的，因此最好的答案是允許數(shù)據(jù)保留在最有意義的地方，而不會限制您需要處理的重要工作，從而使問題變得更糟。到 2024 年，更多組織將磨練“云遣返”技能，推動新的創(chuàng)新，同時優(yōu)化處理數(shù)據(jù)(無論是否已傳輸)的成本。

　　總結(jié)與展望

　　有趣的是，所有這些趨勢都有一個共同點：它們都與數(shù)據(jù)引力以及我們在網(wǎng)絡(luò)上移動數(shù)據(jù)或需要數(shù)據(jù)的應(yīng)用的方法有關(guān)。當今的技術(shù)系統(tǒng)幾乎無法跟上全球范圍內(nèi)迅速增長的數(shù)據(jù)存儲和使用，我們還在不斷尋找處理、移動和存儲信息的新方法。無論是個人的還是商業(yè)的，強烈興趣的火花將為我們遇到的問題集和新的軟件定義系統(tǒng)帶來新的想法，這些系統(tǒng)將有意義地塑造業(yè)務(wù)，我們運行的基礎(chǔ)設(shè)施，

　　無論是個人還是商業(yè)，強烈興趣的火花將為解決我們遇到的問題帶來新的想法，并帶來新的軟件定義系統(tǒng)，這些系統(tǒng)將有意義地塑造業(yè)務(wù)、我們運行的基礎(chǔ)設(shè)施以及將所有這些系統(tǒng)聯(lián)系在一起的網(wǎng)絡(luò)。