近日，Gartner評估了基礎(chǔ)設(shè)施和運營(I&O)領(lǐng)域的各種新技術(shù)，從中選出會在未來五年內(nèi)成為主流、對I&O產(chǎn)生最大影響的十項技術(shù)。這些技術(shù)將從三個方面推動基礎(chǔ)架構(gòu)的變革：

1. 人工智能應(yīng)用于IT運營平臺

成熟度：初期，市場采用率5%到20%。

預測：到2022年，至少25%的大型企業(yè)將把人工智能應(yīng)用于IT運營(AIOps)平臺和數(shù)字體驗監(jiān)控(DEM)技術(shù)，專門監(jiān)控其IT資產(chǎn)的非傳統(tǒng)部分。2018年這一比例為2%。 AIOps平臺將大數(shù)據(jù)和機器學習相結(jié)合，支持多個主要的IT運營功能。IT運營生成的數(shù)據(jù)在數(shù)量、種類和速度上不斷增長，而AIOps平臺可靈活攝取和分析這些數(shù)據(jù)。這些平臺支持同時使用多個數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)收集方法以及分析和演示技術(shù)。

2. 計算加速器

成熟度：GPU成熟度最高，市場采用率達5%至20%;其次是成長期的ASIC和早期主流的FPGA，市場采用率達1%至5%。

預測：到2022年，人工智能中使用的計算資源將比2018年至少增長4倍，使人工智能成為左右基礎(chǔ)架構(gòu)決策的最重要的工作負載類別。

計算加速器包括：圖形處理單元(GPU)加速器，與CPU一起使用GPU來加速高度并行計算密集型工作負載;深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用芯片(ASIC)，這些專用處理器可加速DNN計算;現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)加速器，這些基于服務(wù)器的可重配置計算加速器，通過啟用可編程硬件級應(yīng)用程序加速來提供極高的性能。

3. 容器管理(業(yè)務(wù)流程)

成熟度：成長期，5%-20%的市場采用率。

預測：到2022年，全球超過75%的組織將在生產(chǎn)中運行容器化應(yīng)用程序，相對2018年的30%增長顯著。

容器管理軟件支持在生產(chǎn)環(huán)境中大規(guī)模管理容器，包括容器運行時、容器編排、作業(yè)調(diào)度和資源管理。容器管理軟件通過API代理持續(xù)集成/連續(xù)部署管道與基礎(chǔ)架構(gòu)之間的通信。它還有助于容器的生命周期管理。

4. DevOps工具鏈 成熟度：成長期，5%-20%的市場采用率。

預測：到2022年，至少有30%的企業(yè)將在其DevOps實踐中采用一套標準的工具。2018年該比例不到10%。

DevOps工具鏈由用于支持DevOps流水線活動并在軟件開發(fā)生命周期中提供快速反饋的工具組成，通常涵蓋六個主要活動：規(guī)劃、創(chuàng)建、驗證、發(fā)布、配置和監(jiān)控。流水線活動從用于各個步驟的離散工具開始，但是供應(yīng)商在整個應(yīng)用程序開發(fā)和交付周期中提供解決方案。

5. 邊緣計算

成熟度：成長期，5%-20%的市場采用率。

預測：到2022年，超過50%由企業(yè)生成的數(shù)據(jù)將在數(shù)據(jù)中心或云外部創(chuàng)建和處理。

邊緣計算是一種分布式計算拓撲，它使信息處理靠近產(chǎn)生或消費該信息的事物或人。邊緣數(shù)據(jù)大量增加，邊緣計算解決了許多緊急問題，例如不可接受的延遲、帶寬和成本限制。邊緣計算將在不久的將來很好地支持物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和數(shù)字業(yè)務(wù)的各個方面。

6. 混合云

成熟度：成長期，5%-20%的市場采用率。

預測：到2022年，超過50%的企業(yè)生成的數(shù)據(jù)將在數(shù)據(jù)中心或云外部創(chuàng)建和處理。

混合云為企業(yè)提供了兩全其美的優(yōu)勢——公共云的成本優(yōu)化、敏捷性、靈活性、可擴展性和彈性優(yōu)勢，以及私有云的控制、合規(guī)性、安全性和可靠性?；旌显铺峁┑慕鉀Q方案包括服務(wù)集成、可用性/容災、跨服務(wù)安全性、基于策略的工作負載放置和運行時優(yōu)化，以及云服務(wù)組合和動態(tài)執(zhí)行(例如，云爆發(fā))。

7. 基于意圖的網(wǎng)絡(luò) 成熟度：初期，不到1%的市場采用率。

預測：到2022年，將有1500多家大型企業(yè)在生產(chǎn)中使用基于意圖的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，而如還不到15家。

基于意圖的聯(lián)網(wǎng)可以改變網(wǎng)絡(luò)操作。IBNS提高了網(wǎng)絡(luò)敏捷性和可用性，并支持跨異構(gòu)基礎(chǔ)架構(gòu)的統(tǒng)一意圖和策略。隨著技術(shù)的成熟，完整的IBNS實施將把為企業(yè)領(lǐng)導者提供網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)的時間縮短50%至90%，還會將停機次數(shù)和持續(xù)時間降低50%。

8. 下一代存儲器 成熟度：早期，1%-5%的市場采用率。

預測：到2022年，將有20%帶有兩個或更多插槽的CPU服務(wù)器配備3D XPoint NVDIMMs一起交付，2018年這一比例不足1%。

下一代存儲器是一種能夠替換服務(wù)器中DRAM的非易失性存儲器。它的密度和制造成本接近閃存，但速度足以加持DRAM，甚至可能在未來取而代之。

9. NVMe和NVMe-oF 成熟度：早期，1%-5%的市場采用率。

預測：到2022年，超過20%的新SSA出貨量將利用NVMe-oF優(yōu)化性能、延遲和有效帶寬，而今天這一比例為1%。

NVMe和NVMe-oF是主機控制器和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，它們利用了固態(tài)存儲和PCIe總線的并行訪問和低延遲功能。NVMe-oF通過網(wǎng)絡(luò)擴展了對非易失性存儲器(NVM)遠程存儲子系統(tǒng)的訪問。

10. 無服務(wù)器計算

成熟度：早期，1%-5%的市場采用率。

預測：到2022年，將有超過30%的全球企業(yè)部署無服務(wù)器計算技術(shù)，而如今這一比例還不到5%。

無服務(wù)器計算是IT服務(wù)交付的模型。它使用底層的啟用資源作為不透明且?guī)缀鯚o限的共享池，在不預先配置的情況下仍可連續(xù)使用。池的價格包含在已消耗的IT服務(wù)的成本中。無服務(wù)器計算可自動配置和運行運行時環(huán)境。 無服務(wù)器計算使組織能夠快速構(gòu)建應(yīng)用程序并進行大規(guī)模部署，非常適合快速響應(yīng)和動態(tài)擴展的需求。可以使組織利用新的應(yīng)用程序架構(gòu)，例如微服務(wù)模式，從而帶來競爭優(yōu)勢。無服務(wù)器計算僅在必要時才配置和消耗基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)資源，對于可變的工作負載來說比較經(jīng)濟。無服務(wù)器計算在靈活性和降低運營成本方面具有變革性。