2017年十大信息化热点技术展望


        新技术不仅对信息化项目的成败起着重要的作用,甚至还影响着用户的商业模式。2017年将会影响信息化发展趋势的新技术有哪些?      一、区块链      区块链,英文名为Blockchain,名字本身就做了简单解释,由“数据块”和“链条”组成,是一种分布式记账底层技术。区块链是比特币金融系统中的重要概念,记录了整个比特币网络上的交易记录数据,并且这些数据是被所有比特币节点共享的,通过数据区块,我们可以查询到每一笔比特币交易的历史。区块链技术的核心是沿时间轴记录数据与合约,并且只能读取和写入,不能修改和删除。从而保证数据记录的真实性。过去区块链主要应用在比特币上,一直到最近半年,区块链渐渐开始有了一些其他应用,特别是在金融领域。      区块链的一个最直接和最重要的应用场景就是存证,各种类型的数据的前世今生都可以记录到区块链上,数据来源包括审计系统、医疗信息、供应链管理、财产契据、法律文件、金融系统等。从而确保数据真实、不曾被篡改。区块链技术能将信任成本降到最低,从而解决假奶粉、假疫苗等诸多问题。      二、人工智能      通俗地说,人工智能就是“理解人类智能的奥秘并在此基础上把人类智能在机器上模拟出来从而制造智能机器”的科学技术。因此,这是一门对于人类社会和经济发展具有特别重大意义的高新科学技术。      学术界通常把人类智慧中比较容易理解和比较可能在机器上模拟的“显性智慧”专门称为“人类智能”。因此,“人工智能”就是理解和模拟人类智能(人类智慧中的显性智慧)的科学技术。      通过人工智能+互联网的有效实施,将可把信息化升级为智能化,把工业时代社会生产方式转变为智能时代社会生产方式。      三、容器技术      容器技术虚拟化技术已经成为一种被大家广泛认可的容器技术服务器资源共享方式,容器技术可以在按需构建容器技术操作系统实例的过程当中为系统管理员提供极大的灵活性。由于hypervisor虚拟化技术仍然存在一些性能和资源使用效率方面的问题,因此出现了一种称为容器技术(Container)的新型虚拟化技术来帮助解决这些问题。      四、SSD在数据中心环境下大行其道      目前闪存存储方案已经在IOPS密集型应用领域凭借着出色的性能价格比压倒了传统磁盘驱动器,例如VDI或者高性能数据库,这是因为要想获得同样的性能、需要采用大量传统磁盘建立起阵列才能与闪存相抗衡。目前已经有一系列互联网技术巨头开始在自家数据中心之内利用SSD来支撑各种对性能要求较高的用例场景。也可被广泛应用于军事、车载、工控、视频监控、网络监控、网络终端、电力、医疗、航空、导航设备等领域。      五、SDN      软件定义网络(Software Defined Network, SDN ),是Emulex网络一种新型网络创新架构,是网络虚拟化的一种实现方式,其核心技术OpenFlow通过将网络设备控制面与数据面分离开来,从而实现了网络流量的灵活控制,使网络作为管道变得更加智能。      传统IT架构中的网络,根据业务需求部署上线以后,如果业务需求发生变动,重新修改相应网络设备(路由器、交换机、防火墙)上的配置是一件非常繁琐的事情。在互联网/移动互联网瞬息万变的业务环境下,网络的高稳定与高性能还不足以满足业务需求,灵活性和敏捷性反而更为关键。SDN所做的事是将网络设备上的控制权分离出来,由集中的控制器管理,无须依赖底层网络设备(路由器、交换机、防火墙),屏蔽了来自底层网络设备的差异。而控制权是完全开放的,用户可以自定义任何想实现的网络路由和传输规则策略,从而更加灵活和智能。      六、NFV      NFV,即网络功能虚拟化,Network Function Virtualization。通过使用x86等通用性硬件以及虚拟化技术,来承载很多功能的软件处理。从而降低网络昂贵的设备成本。可以通过软硬件解耦及功能抽象,使网络设备功能不再依赖于专用硬件,资源可以充分灵活共享,实现新业务的快速开发和部署,并基于实际业务需求进行自动部署、弹性伸缩、故障隔离和自愈等。      NFV关乎管理,这是云计算中通常被忽视的部分。NFV的目标在于,通过改善管理来显著降低运营成本。如果满足了这个目标,这意味着IP语音服务,甚至是UC/UCC,会变得不那么昂贵,在给服务提供商带来更高利润的同时,帮助用户降低成本。      七、混合云      混合云融合了公有云和私有云,是近年来云计算的主要模式和发展方向。我们已经知道私企业主要是面向企业用户,出于安全考虑,企业更愿意将数据存放在私有云中,但是同时又希望可以获得公有云的计算资源,在这种情况下混合云被越来越多的采用,它将公有云和私有云进行混合和匹配,以获得最佳的效果,这种个性化的解决方案,达到了既省钱又安全的目的。      八、预测分析      预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案,包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。随着现在硬件和软件解决方案的成熟,许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型、优化模型,并发布预测模型来提高业务水平或者避免风险;当前最流行的预测分析工具当属IBM公司的SPSS,SPSS这个软件大家都已经很熟悉了,它集数据录入、整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块,SPSS的分析结果清晰、直观、易学易用,而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件,现已推广到多种各种操作系统的计算机上。      九、搜索和认知商业      当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度,那就是认知时代,认知时代不再是简单的数据分析与展示,它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式,例如前段时间的围棋大战,就是一个很好的应用、现已经逐步推广到机器人的应用上面,也就是下一个经济爆发点——人工智能,互联网人都比较熟悉国内的BAT,以及国外的apple、google、facebook、IBM、微软、亚马逊等等。      十、流式分析      流式分析:目前流式计算是业界研究的一个热点,最近Twitter、LinkedIn等公司相继开源了流式计算系统Storm、Kafka等,加上Yahoo!之前开源的S4,流式计算研究在互联网领域持续升温,流式分析可以对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析;对存在于社交网站、博客、电子邮件、视频、新闻、电话记录、传输数据、电子感应器之中的数字格式的信息流进行快速处理并反馈的需求。      新技术引导着信息化的方向和走势,甚至左右着传统企业的商业变革!      来源:赛迪网