12月23日，據(jù)SUSE發(fā)布的2025年技術(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)，到2025年，企業(yè)將面臨新興威脅和機(jī)遇并存的復(fù)雜環(huán)境。要在這個(gè)充滿變化的環(huán)境中保持領(lǐng)先，企業(yè)必須把數(shù)字韌性、安全和創(chuàng)新放在首位。

第一，云原生可觀測(cè)性：數(shù)字韌性的基石。目前，云原生環(huán)境用戶往往因?yàn)槿狈?duì)基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序堆棧的端到端可見性，難以快速發(fā)現(xiàn)和解決問題，進(jìn)而影響了服務(wù)的可靠性和可用性。預(yù)計(jì)到2025年，用戶會(huì)更加重視云原生可觀測(cè)性，以便在混合云和多云環(huán)境中實(shí)時(shí)查看和關(guān)聯(lián)從基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用的各類事件和指標(biāo)。這將幫助他們分析整個(gè)IT環(huán)境的數(shù)據(jù)，在問題升級(jí)為事故前及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常和潛在問題。

第二，提升應(yīng)對(duì)系統(tǒng)中斷的數(shù)字韌性。2024年，發(fā)生了多起區(qū)域性和全球性的重大技術(shù)中斷事件，比如Crowdstrike的全球服務(wù)中斷。這種中斷趨勢(shì)還將持續(xù)，繼而促使企業(yè)制定IT策略來應(yīng)對(duì)、適應(yīng)以及從類似中斷中恢復(fù)，具體策略包括：通過多樣化IT架構(gòu)來降低軟件集中度和供應(yīng)商鎖定風(fēng)險(xiǎn)，建立備用技術(shù)棧以應(yīng)對(duì)故障轉(zhuǎn)移，采用多供應(yīng)商方案，為操作系統(tǒng)和Kubernetes等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施軟件提供更多選擇等。

第三，零信任安全：抵御勒索軟件的防護(hù)盾。2024年，勒索軟件攻擊急劇增加，隨著不法分子使用AI進(jìn)行更復(fù)雜的攻擊，這一趨勢(shì)預(yù)計(jì)還將持續(xù)。勒索軟件即服務(wù)(RaaS)的存在加劇了這一情況。到2025年，預(yù)計(jì)將有更多公司投資零信任安全解決方案，以檢測(cè)和防止勒索軟件及其他零日漏洞攻擊。

第四，安全和私密的生成式AI：負(fù)責(zé)任地推動(dòng)創(chuàng)新。采用AI技術(shù)的公司面臨眾多安全挑戰(zhàn)，包括生成式AI的隱私和數(shù)據(jù)保護(hù)問題，以及AI供應(yīng)鏈中的漏洞。為應(yīng)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)，私有AI平臺(tái)的采用將會(huì)增加。這些平臺(tái)使企業(yè)能夠完全掌控其數(shù)據(jù)，保護(hù)其運(yùn)營(yíng)免受未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)共享、合規(guī)性風(fēng)險(xiǎn)以及“影子AI”濫用等日益增多的威脅。

第五，AI可觀測(cè)性：優(yōu)化性能并減少碳足跡。AI，尤其是大型語言模型，運(yùn)行所需的大量能耗會(huì)對(duì)碳排放產(chǎn)生顯著影響。為了優(yōu)化AI工作負(fù)載的能耗并減少碳排放，企業(yè)將在未來幾年采用多種策略，包括：微調(diào)和優(yōu)化大型語言模型，消除其性能瓶頸，選擇高能效云服務(wù)供應(yīng)商，負(fù)責(zé)任地?cái)U(kuò)展AI資源。可觀測(cè)性工具將有助于推動(dòng)并指導(dǎo)這些工作。

第六，人工智能的標(biāo)準(zhǔn)操作環(huán)境：推動(dòng)效率與創(chuàng)新。如今，有多種選項(xiàng)可運(yùn)行生成式AI和其他類型的AI工作負(fù)載。隨著時(shí)間的推移，預(yù)計(jì)大多數(shù)企業(yè)會(huì)為AI用例創(chuàng)建一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)操作環(huán)境。環(huán)境將包含一個(gè)高度可擴(kuò)展的通用AI平臺(tái)，并提供AI工作負(fù)載所需的通用模塊和服務(wù)，如：精心挑選的大型語言模型(LLM)、數(shù)據(jù)隱私與安全、可觀測(cè)性等。標(biāo)準(zhǔn)操作環(huán)境還確保了一致的治理、有效的工作流程和優(yōu)化的資源使用，從而有助于減少碳排放。