回看過去幾年，隨著5G網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)也正以前所未有的速度和規(guī)模增長著。IDC預(yù)測：從2022年到2026年，全球數(shù)據(jù)領(lǐng)域的規(guī)模預(yù)計將擴(kuò)大一倍以上，而在未來五年，企業(yè)數(shù)據(jù)領(lǐng)域的增長速度將是消費者數(shù)據(jù)領(lǐng)域的兩倍以上。壓力和機(jī)遇相伴相生。
同時，數(shù)據(jù)是具有引力的。無論數(shù)據(jù)位于何處，它都會持續(xù)吸引較小的數(shù)據(jù)集或相關(guān)的應(yīng)用程序/服務(wù)向其靠攏，這就意味著企業(yè)必須將計算能力移動到更靠近數(shù)據(jù)的位置。
因此，我們可以看到，從數(shù)據(jù)中心和托管數(shù)據(jù)中心到公有云和邊緣，現(xiàn)代的IT基礎(chǔ)架構(gòu)正在變的逐漸分散。那么，當(dāng)我們步入全新的一年，面對全新的環(huán)境與未知，我們應(yīng)當(dāng)如何改善IT基礎(chǔ)架構(gòu)以適應(yīng)未知的挑戰(zhàn)呢？
戴爾科技集團(tuán)認(rèn)為，優(yōu)秀的IT領(lǐng)導(dǎo)者會仔細(xì)權(quán)衡如何放置應(yīng)用程序的工作負(fù)載，與此同時，CIO應(yīng)當(dāng)注意這五個關(guān)鍵趨勢，它們將幫助您更好的完善您的IT基礎(chǔ)設(shè)施計劃，并在未來的競爭中脫穎而出。
趨勢一意向性成為多云戰(zhàn)略的決定性特征
不可否認(rèn)，多云是2023年及以后的決定性基礎(chǔ)架構(gòu)趨勢。但隨著許多企業(yè)或組織將工作負(fù)載的運行擴(kuò)大到數(shù)據(jù)中心、主機(jī)托管、公有云和邊緣位置，IT環(huán)境正在變得比以往任何時候都更加復(fù)雜。
對于許多組織而言，分布式系統(tǒng)的積累造成了混亂的多云環(huán)境，企業(yè)應(yīng)當(dāng)有意識地實施多云戰(zhàn)略，根據(jù)應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)需求來合理地布置工作負(fù)載，而不是在系統(tǒng)周圍隨意擴(kuò)展或部署，以使其能夠為您的目標(biāo)發(fā)揮最大的作用。
趨勢二邊緣計算成為領(lǐng)先組織關(guān)注的焦點
敏捷的分析、快速的洞察，獲得這樣的能力需要“新鮮”的數(shù)據(jù)。邊緣在實時生成業(yè)務(wù)洞察力方面具有巨大潛力，而在未來，具有數(shù)據(jù)分析功能的傳感器、執(zhí)行器和物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)將會在企業(yè)中普及開來。
據(jù)統(tǒng)計，截至2025年，全球超過半數(shù)的企業(yè)數(shù)據(jù)將會在數(shù)據(jù)中心或云之外創(chuàng)建和處理。而根據(jù)我們的調(diào)查：52%的IT領(lǐng)導(dǎo)者表示，他們將在未來6到12個月內(nèi)增加對邊緣工作負(fù)載的投資。
邊緣計算無處不在，聚焦邊緣以把握先機(jī)。因此，戴爾科技集團(tuán)針對所有可能遇到的邊緣環(huán)境，打造全面的邊緣端服務(wù)器產(chǎn)品線：“近邊緣”的和；定位“中邊緣”的和XR12；以及最新發(fā)布的“遠(yuǎn)邊緣”服務(wù)器 。無論您對邊緣場景有何需求，您都可以在上找到答案。
最新的“遠(yuǎn)邊緣”服務(wù)器 只有鞋盒大小，是系列中深度最短的服務(wù)器，并且搭載英特爾®至強(qiáng)D®可擴(kuò)展處理器，在減少占地面積的同時保證超高的計算和功能密度。
趨勢三AI和ML服務(wù)于數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用程序的新時代
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是最強(qiáng)大和最具影響力的兩項技術(shù)，而當(dāng)這些技術(shù)融入不同領(lǐng)域后則能產(chǎn)生更多積極的影響。現(xiàn)在越來越多的企業(yè)希望借助AI和ML來獲得更加持久的洞察力， 和認(rèn)為這將在2023年成為企業(yè)的基礎(chǔ)。
值得注意的是，隨著各行各業(yè)努力越來越注重數(shù)據(jù)的持久性和實時性，邊緣設(shè)備也越來越多地融入AI或ML的功能，利用這些信息來持續(xù)獲得洞察力。
趨勢四HPC成為主流
幾十年來，高性能計算能力一直集中在醫(yī)療保健、政府和生命科學(xué)等行業(yè)，這些性能“爆炸”的超級計算機(jī)或計算集群，對于預(yù)測極度復(fù)雜的生物模型或高級計算問題起到了重要作用。
