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HDS近日發(fā)布了《2015年亞太地區(qū)業(yè)務與技術預測》。HDS亞太區(qū)首席技術官Adrian De Luca表示,業(yè)務與IT技術之間的融合變得比以往任何時候都更加重要。
“業(yè)務定義 IT 的時代已經來臨,現在正是IT擁抱移動設備、云服務、社交網絡和大數據技術,構建第三平臺的好時機。CIO必須響應這些需求,成為把控業(yè)務的‘架構師’和‘經紀人’,而非就只專注于數據中心基礎架構的技術建設者?!盌e Luca說。
他將智慧城市,競爭性行業(yè)的大數據應用,混合云,數據驅動型移動應用,以及監(jiān)管要求列為五大主要趨勢,它們與各地的業(yè)務驅動因素相結合,將塑造2015年亞太地區(qū)的IT格局?!半S著的新興市場的不斷涌現,以及消費者服務期望的變化,部分老牌公司將逐漸退出歷史舞臺。能夠在當前實現成功轉型的公司將成為未來經濟社會的贏家。”De Luca說。
亞太地區(qū)的各國政府(包括日本、印度、中國、斯里蘭卡和韓國)正在著手開展智慧城市計劃,目的在于應對城市發(fā)展的挑戰(zhàn),并更合理地管理能源和資源的消耗,為進一步增長做好準備。上述計劃將推動智能社會基礎架構解決方案的開發(fā),這些解決方案集先進的物聯網(IoT)和機器對機器(M2M)交互等技術于一身。
“智慧城市所需要的計算、網絡、存儲基礎架構和新的軟件架構將達到前所未有的規(guī)模,它們經過優(yōu)化,可處理數量、速度和種類不斷增長的數據?!盌e Luca說。
對于身處高度競爭環(huán)境中的企業(yè)而言,大數據已經成為一項關鍵的業(yè)務需要。例如,銀行和其他金融服務公司正在對內部數據進行深度分析,以期評估借貸方風險、檢測干擾因素,并根據支出行為識別交叉銷售和追加銷售的機會。
最近,由HDS贊助的《經濟學人》雜志智庫調查報告《CIO的蛻變與逆襲》顯示,亞太地區(qū)10%的公司已經在12個月內進行了數據分析方面的投資,該投資將在未來一年增加12%。下一代的大數據解決方案不僅需要新的基礎架構平臺來存儲和管理大量的數據池,也需要能夠實時分析數據。要做到這一點,需要緊密集成橫向擴展基礎架構、機器學習和業(yè)務環(huán)境軟件,進而實現快速、可預測的部署和最優(yōu)的運行效率。
隨著云平臺變得更加成熟,這個階段可以讓企業(yè)實現核心應用的轉型,從而充分發(fā)揮私有云和公共云的組合優(yōu)勢。如果解決方案可以集成這兩種平臺來提供無縫的混合云體驗,將幫助企業(yè)實現更出色的成本目標,同時滿足隱私和合規(guī)性要求。
精明的CIO們已經主動將企業(yè)和任務關鍵型應用程序遷移到私有云中,同時嘗試在公有云中運行臨時內部工作負載,甚至是面向客戶的網絡應用。然而,在使用公有云時,啟動和購買操作的簡易性也造成了“云環(huán)境蔓延”的現象。
“這引發(fā)了對于企業(yè)是否能夠有效跟蹤資源和支出的擔憂?;旌显瓶梢院喕性婆c私有云之間的交互,實現更好的管理和控制,從而幫助解決這些問題”De Luca說。
調查報告《CIO的蛻變與逆襲》顯示:亞太地區(qū)10%的公司已經進行了云計算投資,但整個亞太地區(qū)的投資分布并不均勻:過去一年在云計算方面進行了投資的被調查企業(yè)中,位于新加坡的企業(yè)最多(20%),而位于印尼和泰國的被調查企業(yè)則完全沒有在這方面進行投資。亞太地區(qū) 13%的公司將在接下來的 2015 年進行云計算投資。
在過去的5年,IT部門和云服務供應商已經大舉投資了對象存儲技術,旨在長期保護并且保存數據。這其中關鍵基礎便是數據驅動的存儲。這種存儲可以幫助企業(yè)管理多租戶,并且擴展元數據,支持與其它數據資產的鏈接。它可以幫助企業(yè)實施數據重復刪除技術,抵制不斷增長的成本。
由于數據如今在各種不同的云模型之間移動,因此也必須在數據中心之外提供這些功能。企業(yè)必須想方設法對應用程序和數據實現智能且高效的遠程訪問,并允許通過智能設備便捷地共享信息,同時確保敏感數據受到保護。
亞太地區(qū)的各國政府正在推出新的隱私法規(guī)或更新現有法規(guī)。對于企業(yè)來說,這是一個越來越大的挑戰(zhàn),因為來自多個平臺和渠道的信息在快速激增?!敖裉斓钠髽I(yè)在努力應付組織內結構化和非結構化數據激增的挑戰(zhàn)時,必須格外注意保護客戶的重要信息。”De Luca 評論道。
除了De Luca對亞太區(qū)的預測之外,HDS首席技術官Hu Yoshida也在他的博客上透露了他對2015年全球10大IT趨勢的預測,包括:
1)業(yè)務定義IT。
2)對融合和超融合架構新的功能的實用進程正在加速。
3)管理自動化。
4)軟件定義。
5)全局虛擬化為存儲虛擬化增加了全新維度。
6)重點關注數據恢復以及數據保護副本管理。
7)提高企業(yè)閃存模塊智能
8)大數據和物聯網。
9)面向大數據分析的數據湖。
10)第4層存儲向混合云轉移。