In questo articolo ti parleremo delle tendenze chiave che devi conoscere sul cloud computing. I 5 V dei Big Data sono stati recentemente aggiornati a 7, con variabilità e visualizzazione che si uniscono ai cinque originali: volume, velocità, varietà, veridicità e valore. Questo aumento è un tacito riconoscimento del fatto che i dati non solo stanno diventando più ampi, ma anche più complicati.
Tendenze chiave che devi conoscere sul cloud computing nel 2021
Le cinque tendenze chiave dei dati per il 2021 saranno l’intelligenza artificiale, i contenitori cloud, la democrazia dei dati, nonché l’elaborazione perimetrale e senza server. Tutte queste tendenze sono state duramente colpite dalla pandemia nel 2020 e, per molti versi, tutte queste tecnologie si muovono di pari passo; L’intelligenza artificiale utilizza contenitori, che funzionano bene senza server, il che aiuta a democratizzare i dati.
Una volta che la pandemia ha colpito e le aziende di tutto il mondo sono state costrette a fornire capacità di lavoro da casa, queste tendenze si sono rivelate fondamentali per mantenere il normale funzionamento degli affari. Tutte queste tendenze continueranno a prosperare negli anni a venire. Non sono successi momentanei; sono tecnologie sofisticate che modificano il business di cui tutti i dirigenti dovrebbero essere consapevoli e continuare ad applicare.
Intelligenza artificiale
Nel 2021, il cloud aiuterà l’IA a realizzare ancora di più il suo ricco potenziale. Potrebbe non raggiungere le vette di pubblicità che molti hanno promesso, ma l’enorme quantità di dati che fluiscono verso e attraverso il cloud contribuiranno a trasformare la promessa in realtà. L’intelligenza artificiale è una tecnologia difficile da implementare, ma il cloud e il software come container, Kubernetes, elaborazione serverless e potenti framework ML aiuteranno gli utenti a creare un’IA più reattiva e scalabile.
Negli ultimi decenni, molti progressi chiave abilitati per il cloud hanno contribuito a elevare l’IA da una tecnologia in difficoltà a una dal potenziale quasi illimitato. Questi includono l’emergere di elaborazione parallela a prezzi accessibili, Big Data e dei suoi 7V, nonché l’accesso a algoritmi ML migliorati da aziende come Google, Microsoft e Facebook. Grazie alla loro capacità di “compilare una volta, distribuire sempre e ovunque”, i contenitori cloud aiutano a facilitare lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni di intelligenza artificiale che, a loro volta, democratizza l’IA.
Contenitori
I contenitori sono un’unità eseguibile di software composta da codice applicativo in pacchetto insieme a tutte le librerie software necessarie e le dipendenze che lo eseguono. I container sono unità autonome che includono tutto il necessario per l’esecuzione e possono essere eseguiti ovunque, sul desktop, all’interno dell’IT tradizionale o nel cloud.
Gartner ritiene che i contenitori siano il modo preferito per confezionare modelli di machine learning, che possono essere utilizzati da altre applicazioni esterne senza alcun requisito di codifica. I contenitori possono includere l’intero processo di apprendimento automatico. Possono scalare secondo necessità e girare in pochi minuti. Durante le fasi di formazione ML, i contenitori possono utilizzare più server host, quindi i modelli addestrati possono essere distribuiti a più endpoint del contenitore e distribuiti dove necessario.
Sebbene simili a una macchina virtuale (VM), i contenitori non virtualizzano l’hardware sottostante, ma solo il sistema operativo, nonché le librerie e le dipendenze necessarie. Questo aiuta a mantenere i contenitori leggeri, veloci e altamente portatili. I contenitori supportano anche lo sviluppo e l’architettura moderni, come DevOps, elaborazione senza server e microservizi.
Democratizzazione dei dati
Per le aziende di oggi, i dati sono diventati quasi onnipresenti. La “visualizzazione” è una delle aggiunte di fronte ai Big Data, ma la sua aggiunta tardiva non deve essere interpretata come una mancanza di importanza, al contrario. È forse uno dei più importanti dei 7 V. Strumenti di BI economici come IBM Cognos stanno guadagnando terreno nelle aziende, grandi e piccole, e la visualizzazione dei dati è uno dei modi migliori per estrarne valore.
Entro il 2021, più reparti IT rinunceranno al potere sui propri strumenti e software IT, democratizzando più dati. Non saranno solo strumenti di business intelligence, ma anche strumenti di integrazione dei dati come Microsoft Servizi di integrazione di SQL Server, Alteryx, o RapidMiner. Il business degli strumenti di analisi self-service continuerà a crescere. La democratizzazione dei dati consentirà ai dipendenti a tutti i livelli di un’azienda di esplorare e analizzare i dati sui propri desktop, dispositivi mobili e quasi ovunque.
Edge Computing
La maggior parte dei dati viene fornita con una data di scadenza e questa è la teoria dietro l’edge computing. Perché acquisire dati su un dispositivo perimetrale, inviarli al cloud, creare i modelli nel software lassù, compilare i risultati e quindi rimandarli al dispositivo perimetrale che ha inizialmente acquisito i dati, che poi li utilizza per inviare un avviso. Il dispositivo periferico dovrebbe far parte di un sistema di marketing. Perché non fare in modo che il dispositivo periferico crei anche i modelli? Con l’hardware che diventa sempre più piccolo e il software sempre più sofisticato, modelli altamente complessi possono essere inclusi in un dispositivo periferico, ai margini del cloud, rendendo i dati molto più utili e orientati all’azione.
Grandi fornitori, come AWS, Dell, HPE, Google, IBM e Microsoft, stanno adottando una strategia di edge cloud che sfrutta i modelli di elaborazione serverless. I dati possono far fluire i dati attraverso applicazioni in tempo reale ai margini del cloud, direttamente sul dispositivo mobile del consumatore. Le soluzioni IoT possono ora essere implementate quasi ovunque e i fornitori di cloud stanno aggiungendo servizi di edge computing per assistere la consegna dei contenuti attraverso centinaia di migliaia di punti di presenza locali.
Il 2021 vedrà anche una maggiore enfasi sulla sicurezza perimetrale della rete aziendale e sulla protezione di utenti, servizi, applicazioni e dati man mano che le aziende adottano ambienti applicativi distribuiti.
Elaborazione serverless
L’elaborazione serverless consente agli sviluppatori di fare ciò che sanno fare meglio: scrivere codice. I fornitori di servizi cloud sono responsabili della configurazione e della manutenzione dell’infrastruttura e dei server che eseguono tale codice, insieme alla manutenzione richiesta per garantire che i sistemi funzionino correttamente. Nel 2018, Gartner ha evidenziato il computing serverless come uno dei suoi le prime dieci tendenze informatiche per infrastruttura e operazionie il tempo ha dimostrato che la previsione di Gartner è corretta.
L’elaborazione serverless integra le funzionalità Backend as a Service (BaaS) e il provider cloud gestisce tutta la gestione dell’infrastruttura di sistema, i costi operativi e di manutenzione, la sicurezza e le patch e gli aggiornamenti software, consentendo ai clienti di concentrarsi solo sulla creazione di applicazioni.