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[導(dǎo)讀]   盡管當(dāng)今的行業(yè)炒作主要側(cè)重于人工智能(AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和區(qū)塊鏈等技術(shù),但在許多情況下,更傳統(tǒng)的解決方案以及更基本的問(wèn)題是IT經(jīng)理認(rèn)為最為迫切的優(yōu)先事項(xiàng)。高級(jí)管理人員認(rèn)為人工智能(AI

  盡管當(dāng)今的行業(yè)炒作主要側(cè)重于人工智能(AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和區(qū)塊鏈等技術(shù),但在許多情況下,更傳統(tǒng)的解決方案以及更基本的問(wèn)題是IT經(jīng)理認(rèn)為最為迫切的優(yōu)先事項(xiàng)。高級(jí)管理人員認(rèn)為人工智能(AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和深度學(xué)習(xí)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本要素。但I(xiàn)T行業(yè)對(duì)此是什么樣的看法呢? SolarWinds 公司發(fā)布的“2018年IT趨勢(shì)報(bào)告:炒作與性能的交集”報(bào)告探索了IT專業(yè)人士對(duì)其技術(shù)世界中發(fā)生的事情的看法。下面就隨嵌入式小編一起來(lái)了解一下相關(guān)內(nèi)容吧。

  與行業(yè)炒作和企業(yè)管理者的預(yù)期相反,云計(jì)算仍然是當(dāng)今IT專業(yè)人員認(rèn)為的最有價(jià)值的技術(shù),而對(duì)于人工智能并沒(méi)有人們想象的那么重要。在這個(gè)調(diào)查報(bào)告中,94%接受調(diào)查的IT專業(yè)人士表示,云計(jì)算/混合IT是當(dāng)今IT組織技術(shù)戰(zhàn)略中最重要的五大技術(shù)之一,51%的受訪者將其列為其最重要的技術(shù)。該調(diào)查還顯示,云計(jì)算和混合IT將繼續(xù)成為未來(lái)五年IT專業(yè)人員的首要任務(wù),因?yàn)檫@些元素可以滿足當(dāng)今的業(yè)務(wù)需求,同時(shí)也可以作為人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)等技術(shù)構(gòu)建的基礎(chǔ)。事實(shí)上,在談到當(dāng)今排名最重要的技術(shù),未來(lái)三到五年內(nèi)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí),以及具有提供生產(chǎn)率/效率收益和投資回報(bào)率最大潛力的技術(shù)時(shí),IT專業(yè)人員將云計(jì)算和混合IT排在首位(按加權(quán)等級(jí))。

  SolarWinds 公司的“2018 IT趨勢(shì)指數(shù)報(bào)告”基于該公司委托C White咨詢公司在2017年12月對(duì)公共和私營(yíng)部門小型、中型和企業(yè)組織的IT從業(yè)人員、管理人員和董事會(huì)成員進(jìn)行的調(diào)查。而這個(gè)報(bào)告中,2018年調(diào)查的國(guó)家和地區(qū)其中包括北美、澳大利亞、德國(guó)、香港、新加坡、英國(guó),共調(diào)查了803位受訪者。

  2018年的主要調(diào)查結(jié)果顯示:

  IT專業(yè)人員將容器內(nèi)部投資列為優(yōu)先考慮的解決方案,以應(yīng)對(duì)云計(jì)算和混合IT挑戰(zhàn),并成為創(chuàng)新的關(guān)鍵推動(dòng)力。

  44%的受訪者認(rèn)為容器是當(dāng)前最重要的技術(shù)優(yōu)先事項(xiàng),38%的受訪者將容器列為三到五年后最重要的技術(shù)優(yōu)先事項(xiàng)。

  同時(shí),人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的投資預(yù)計(jì)將在未來(lái)三到五年內(nèi)增加。

  37%的受訪者表示人工智能(AI)是未來(lái)三到五年最重要的優(yōu)先事項(xiàng),31%的受訪者表示機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是未來(lái)三到五年最重要的優(yōu)先事項(xiàng)(而目前分別為29%和21%)。

  IT趨勢(shì)調(diào)查的結(jié)果表明,IT專業(yè)人員及其高級(jí)管理人員對(duì)未來(lái)三至五年IT投資重點(diǎn)之間的意見(jiàn)并不一致。

  在IT專業(yè)人士認(rèn)為在未來(lái)三到五年內(nèi)IT組織的數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的加權(quán)技術(shù)清單中,人工智能(AI)并沒(méi)有進(jìn)入前五名。

  這與最近一次對(duì)企業(yè)首席執(zhí)行官(CEO)的調(diào)查結(jié)果形成了鮮明對(duì)比,該調(diào)查發(fā)現(xiàn)81%的首席執(zhí)行官認(rèn)為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是他們業(yè)務(wù)的重中之重,而2016年僅為54%。

  雖然IT專業(yè)人員繼續(xù)優(yōu)先考慮云計(jì)算和混合IT,但采用這些技術(shù)使其優(yōu)化系統(tǒng)和應(yīng)用程序的性能變得非常困難。

  在接受調(diào)查的IT專業(yè)人員中,58%的人表示,按照加權(quán)排名,云計(jì)算/混合IT在實(shí)施、推出和日常績(jī)效方面面臨最大的挑戰(zhàn)。

  接受調(diào)查的所有IT專業(yè)人員中將近一半(47%)的人認(rèn)為他們的IT環(huán)境不能以最佳水平運(yùn)行。

  接受調(diào)查的所有IT專業(yè)人員中,超過(guò)一半的人表示花費(fèi)不到25%的時(shí)間主動(dòng)優(yōu)化性能。

  近一半的IT專業(yè)人員花費(fèi)了50%或更多的時(shí)間來(lái)反應(yīng)性地維護(hù)和診斷他們的IT環(huán)境。

  許多IT專業(yè)人員認(rèn)為缺乏組織戰(zhàn)略和缺乏投資的領(lǐng)域(如用戶培訓(xùn))是系統(tǒng)優(yōu)化的最常見(jiàn)障礙。

  IT專業(yè)人員表示他們的環(huán)境沒(méi)有得到優(yōu)化,43%的人認(rèn)為組織戰(zhàn)略不足是實(shí)現(xiàn)優(yōu)化的三大障礙之一。

  為實(shí)現(xiàn)真正的績(jī)效并為成功的數(shù)字轉(zhuǎn)型而努力,IT專業(yè)人員需要與企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者進(jìn)行更深入的戰(zhàn)略合作。

  考慮到這些發(fā)現(xiàn),IT專業(yè)人員必須繼續(xù)優(yōu)先考慮云計(jì)算和混合IT,同時(shí)開(kāi)發(fā)新技能并利用新興技術(shù)幫助其組織實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為了幫助IT專業(yè)人士用新的技能、技術(shù)和資源武裝自己,以彌合領(lǐng)導(dǎo)力差距并管理宣傳和表現(xiàn)的交集,請(qǐng)考慮以下建議。

  (1)專注于容器

  由于交付組織價(jià)值是一個(gè)不變的目標(biāo),IT專業(yè)人員應(yīng)該從投資和技能發(fā)展的角度繼續(xù)優(yōu)先考慮容器部署。

  對(duì)于專注于容器的IT專業(yè)人員,他們應(yīng)該首先了解IT組織是否已經(jīng)在使用該技術(shù)。如果是這樣,了解相關(guān)人員并與他們進(jìn)行交流。如果IT部門沒(méi)有使用容器,IT專業(yè)人員可以簡(jiǎn)單地采用Docker?,并通過(guò)Docker CE forMac?或Windows?進(jìn)行基于筆記本電腦的實(shí)驗(yàn),學(xué)習(xí)Kubernetes?(尤其是Minikube)提供的教程,或者使用像Amazon?ECS這樣的平臺(tái)。還有許多像GitHub?這樣的社區(qū)可以讓容器專家自由分享他們的知識(shí)。一旦IT專業(yè)人士了解容器的工作方式,他們應(yīng)該開(kāi)始學(xué)習(xí)容器自動(dòng)化和編排,以使其能夠擴(kuò)展分布式應(yīng)用程序和云部署的集成和交付,同時(shí)開(kāi)辟一條路徑,以更好地理解這些工作負(fù)載的管理方式。

  (2)加強(qiáng)監(jiān)控云端

  IT專業(yè)人員開(kāi)始使用不同的服務(wù)交付模式,例如從Microsoft?Exchange?服務(wù)器遷移到Office365?,并將更多關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用程序遷移到云端。

  與這些變化并行,必須提高可觀察性,利用組合的指標(biāo)、日志和可控性應(yīng)用程序跟蹤,這些都內(nèi)置于組織的云計(jì)算監(jiān)控策略中。這種監(jiān)督程度必須推進(jìn)數(shù)十年來(lái)在本地環(huán)境中存在的相同級(jí)別的精確性和真實(shí)性來(lái)源。此過(guò)程的關(guān)鍵部分是在基于云計(jì)算的應(yīng)用程序的混合IT環(huán)境中建立可觀察性基準(zhǔn)。
?  (3)彌合領(lǐng)導(dǎo)力差距

  在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái),人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)將會(huì)繼續(xù)引起極大的興趣。正如人們?cè)谠浦锌吹降哪菢?,企業(yè)的高管們渴望實(shí)施這項(xiàng)技術(shù),這種技術(shù)有望帶來(lái)顛覆性創(chuàng)新的巨大優(yōu)勢(shì),并希望在沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的情況下快速激活新技術(shù),以了解當(dāng)前的能力、技術(shù)復(fù)雜性或部署難題。 IT專業(yè)人員的最佳行動(dòng)方式是推廣和普及,討論基礎(chǔ)知識(shí)的方法和技術(shù)如何使業(yè)務(wù)受益的具體成本效益分析,以及它對(duì)服務(wù)集成和服務(wù)交付意味著什么。

  (4)以彈性和可靠性作為性能指標(biāo)

  為實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功,IT專業(yè)人員必須開(kāi)始將其環(huán)境的彈性和可靠性作為關(guān)鍵性能指標(biāo)。

  彈性和可靠性突出了IT專業(yè)人員為其組織實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)價(jià)值。它們代表了分布式應(yīng)用程序如何被集成和交付的度量,以及整體性能,因此這些度量轉(zhuǎn)化為成本價(jià)值。由于風(fēng)險(xiǎn)如此之高,確保最終用戶的數(shù)字體驗(yàn)的能力至關(guān)重要。IT團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該利用可提供的具有可觀察性的工具,將這些工具提供到可靠性和彈性指標(biāo)的日志、指標(biāo)和跟蹤數(shù)據(jù)中,并最終優(yōu)化環(huán)境。

  雖然企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者渴望實(shí)施能夠滿足其組織日益增長(zhǎng)的需求的新技術(shù)是自然而然的事,但I(xiàn)T專業(yè)人員最終要負(fù)責(zé)讓企業(yè)實(shí)現(xiàn)實(shí)際的技術(shù)實(shí)施。盡管人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)目前不是IT專業(yè)人員的最高優(yōu)先級(jí),但優(yōu)化云計(jì)算/混合IT環(huán)境為最終部署和采用這些新興技術(shù)的優(yōu)勢(shì)帶來(lái)了重要途徑。

  2018年,IT專業(yè)人員有機(jī)會(huì)繼續(xù)確定如何為混合IT環(huán)境中的最終用戶優(yōu)化數(shù)字體驗(yàn),同時(shí)優(yōu)先考慮技術(shù)投資,這些技術(shù)將會(huì)提供更多的商業(yè)價(jià)值。

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