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    以人為本+位置獨(dú)立性+韌性交付

    2020-03-24 00:38:00
    信息化建設(shè) 2020年11期
    關(guān)鍵詞:工程化分布式網(wǎng)絡(luò)安全

    10月20日,全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner發(fā)布了2021年需要深挖的重要戰(zhàn)略科技趨勢(shì)。

    Gartner公司相關(guān)負(fù)責(zé)人表示:“企業(yè)機(jī)構(gòu)正在從應(yīng)對(duì)新冠疫情轉(zhuǎn)向推動(dòng)增長(zhǎng),因此它們必須關(guān)注形成今年主流趨勢(shì)的三個(gè)主要領(lǐng)域:以人為本、位置獨(dú)立性和韌性交付。這些趨勢(shì)在組合后的整體影響大于它們各自的獨(dú)立影響,并且專注于滿足全球各地的社會(huì)與個(gè)人需求來實(shí)現(xiàn)最佳交付。”

    行為互聯(lián)網(wǎng)

    (Internet of Behaviors)

    行為互聯(lián)網(wǎng)(IoB)不斷涌現(xiàn),許多技術(shù)都在捕獲并使用人們?nèi)粘I钪械摹皵?shù)字塵?!?。IoB匯集了面部識(shí)別等當(dāng)前直接關(guān)注個(gè)人的技術(shù),并將結(jié)果數(shù)據(jù)與現(xiàn)金購買等相關(guān)行為事件相關(guān)聯(lián)。

    企業(yè)機(jī)構(gòu)使用該數(shù)據(jù)來影響人的行為。例如,為了在疫情期間監(jiān)控對(duì)健康規(guī)定的遵守情況,通過使用IoB計(jì)算機(jī)視覺來查看員工是否戴口罩,或通過熱成像來識(shí)別發(fā)熱者。

    Gartner預(yù)測(cè),到2025年末,全球一半以上的人將至少參加一項(xiàng)商業(yè)或政府的IoB計(jì)劃。雖然IoB在技術(shù)上可成為可能,但社會(huì)各界將對(duì)影響行為的方法展開廣泛的倫理和社會(huì)學(xué)討論。

    Burke表示:“去年,Gartner將多重體驗(yàn)定義為一種重要的戰(zhàn)略科技趨勢(shì)。而在今年,這一趨勢(shì)又進(jìn)一步發(fā)展成為全面體驗(yàn)(TX),將多重體驗(yàn)與客戶、員工和用戶體驗(yàn)相聯(lián)系。Gartner預(yù)計(jì)在未來三年中,提供TX的企業(yè)機(jī)構(gòu)在關(guān)鍵滿意度指標(biāo)方面的表現(xiàn)將超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。”

    由于新冠疫情,移動(dòng)、虛擬和分布式互動(dòng)日益盛行,因此企業(yè)機(jī)構(gòu)需要有TX策略。TX將改善體驗(yàn)的各個(gè)組成部分,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)成果的轉(zhuǎn)型。這些相互交織的體驗(yàn)是企業(yè)運(yùn)用創(chuàng)新革命性體驗(yàn)實(shí)現(xiàn)差異化,從而從疫情中恢復(fù)關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

    隱私增強(qiáng)計(jì)算(Privacy-

    Enhancing? Computation)

    隨著全球數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)的成熟,各地區(qū)首席信息官所面臨的隱私和違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)超前。不同于常見的靜態(tài)數(shù)據(jù)安全控制,隱私增強(qiáng)計(jì)算可在確保保密性或隱私的同時(shí),保護(hù)正在使用的數(shù)據(jù)。

    Gartner認(rèn)為,到2025年將有一半的大型企業(yè)機(jī)構(gòu)使用隱私增強(qiáng)計(jì)算在不受信任的環(huán)境和多方數(shù)據(jù)分析用例中處理數(shù)據(jù)。企業(yè)機(jī)構(gòu)應(yīng)在開始確認(rèn)隱私增強(qiáng)計(jì)算候選對(duì)象時(shí),評(píng)估要求個(gè)人數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移、數(shù)據(jù)貨幣化、欺詐分析和其他高度敏感數(shù)據(jù)用例的數(shù)據(jù)處理活動(dòng)。

    分布式云

    (Distributed Cloud)

    分布式云將公有云分布到不同的物理位置,但服務(wù)的運(yùn)營(yíng)、治理和發(fā)展依然由公有云提供商負(fù)責(zé)。它為具有低延遲、降低數(shù)據(jù)成本需求和數(shù)據(jù)駐留要求的企業(yè)機(jī)構(gòu)方案提供了一個(gè)靈活的環(huán)境,同時(shí)還使客戶的云計(jì)算資源能夠更靠近數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)活動(dòng)發(fā)生的物理位置。

    到2025年,大多數(shù)云服務(wù)平臺(tái)能提供一些可以根據(jù)需要執(zhí)行的分布式云服務(wù)。Burke先生認(rèn)為:“分布式云可以取代私有云,并為云計(jì)算提供邊緣云和其他新用例。它代表了云計(jì)算的未來?!?/p>

    隨處運(yùn)營(yíng)

    (Anywhere Operations)

    隨處運(yùn)營(yíng)是一種為全球各地客戶提供支持、賦能全球各地員工并管理各類分布式基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)服務(wù)部署的IT運(yùn)營(yíng)模式。它所涵蓋的不只是在家工作或與客戶進(jìn)行虛擬互動(dòng),還能提供五個(gè)核心領(lǐng)域的獨(dú)特增值體驗(yàn),分別是:協(xié)作和生產(chǎn)力、安全遠(yuǎn)程訪問、云和邊緣基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化體驗(yàn)量化以及遠(yuǎn)程運(yùn)營(yíng)自動(dòng)化支持。

    到2023年末,40%的企業(yè)機(jī)構(gòu)將通過隨處運(yùn)營(yíng)提供經(jīng)過優(yōu)化與混合的虛擬/物理客戶與員工體驗(yàn)。

    網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格

    (Cybersecurity Mesh)

    網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格使任何人都可以安全地訪問任何數(shù)字資產(chǎn),無論資產(chǎn)或人員位于何處。它通過云交付模型解除策略執(zhí)行與策略決策之間的關(guān)聯(lián),并使身份驗(yàn)證成為新的安全邊界。到2025年,網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格將支持超過一半的數(shù)字訪問控制請(qǐng)求。

    Burke先生認(rèn)為:“新冠疫情加快了耗時(shí)數(shù)十年的數(shù)字化企業(yè)變革過程。我們已經(jīng)越過了一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn),大多數(shù)企業(yè)機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)現(xiàn)在都已超出傳統(tǒng)的物理和邏輯安全邊界。隨著隨處運(yùn)營(yíng)的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)狀組網(wǎng)將成為從非受控設(shè)備安全訪問和使用云端應(yīng)用與分布式數(shù)據(jù)的最實(shí)用方法。”

    組裝式智能企業(yè)

    (Intelligent

    ComposableBusiness)

    Burke先生表示:“為了提高效率而建立的靜態(tài)業(yè)務(wù)流程非常脆弱,因此在疫情的沖擊下變得支離破碎。首席信息官和IT領(lǐng)導(dǎo)者正在努力收拾殘局,他們開始了解適應(yīng)業(yè)務(wù)變化速度的業(yè)務(wù)能力有多么重要?!?/p>

    智能組合型業(yè)務(wù)通過獲取更好的信息并對(duì)此做出更敏銳的響應(yīng)來徹底改變決策。依靠豐富的數(shù)據(jù)和洞見,未來的機(jī)器將具有更強(qiáng)大的決策能力。智能組合型業(yè)務(wù)將為重新設(shè)計(jì)數(shù)字化業(yè)務(wù)時(shí)刻、新業(yè)務(wù)模式、自主運(yùn)營(yíng)和新產(chǎn)品、各類服務(wù)及渠道鋪平道路。

    人工智能工程化

    (AI Engineering)

    Gartner的研究表明,只有53%的項(xiàng)目能夠從人工智能(AI)原型轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)。首席信息官和IT領(lǐng)導(dǎo)者發(fā)現(xiàn),由于缺乏創(chuàng)建和管理生產(chǎn)級(jí)人工智能管道的工具,人工智能項(xiàng)目的擴(kuò)展難度很大。為了將人工智能轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力,就必須轉(zhuǎn)向人工智能工程化這門專注于各種人工智能操作化和決策模型(例如機(jī)器學(xué)習(xí)或知識(shí)圖)治理與生命周期管理的學(xué)科。

    人工智能工程化立足于三大核心支柱:數(shù)據(jù)運(yùn)維、模型運(yùn)維和開發(fā)運(yùn)維。強(qiáng)大的人工智能工程化策略將促進(jìn)人工智能模型的性能、可擴(kuò)展性、可解釋性和可靠性,完全實(shí)現(xiàn)人工智能投資的價(jià)值。

    超級(jí)自動(dòng)化

    (Hyperautomation)

    業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)型超級(jí)自動(dòng)化是一項(xiàng)可用于快速識(shí)別、審查和自動(dòng)執(zhí)行大量獲準(zhǔn)業(yè)務(wù)和IT流程的嚴(yán)格方法。在過去幾年中,超級(jí)自動(dòng)化一直在持續(xù)不斷地發(fā)展。因?yàn)橐咔?,市?chǎng)需求大增。業(yè)務(wù)利益相關(guān)者所積壓的需求已促使70%以上的商業(yè)機(jī)構(gòu)實(shí)施了數(shù)十種超級(jí)自動(dòng)化計(jì)劃。

    Burke先生表示:“超級(jí)自動(dòng)化是一股不可避免且不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì)。一切可以而且應(yīng)該被自動(dòng)化的事物都將被自動(dòng)化。”

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