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機器學習和云計算技術的數(shù)據(jù)未來

作者: 時間:2019-01-23 來源: 企業(yè)網(wǎng) 收藏

  技術在2019年仍然成為“熱門話題”。隨著技術的發(fā)展和進步,那些在采用方面不受重視的組織可能會發(fā)現(xiàn)自己落后于人。而人們在行業(yè)市場上就可以看到許多舉措和項目。但是要取得成功,組織必須將數(shù)據(jù)放在他們關注的平臺和中心。

本文引用地址:http://m.ptau.cn/article/201901/397020.htm

  

  根據(jù)調研機構Gartner公司的調查,機器學習有望改變業(yè)務流程。它不僅可以重新配置勞動力,優(yōu)化基礎設施行為,還可以通過快速改進的決策制定和流程優(yōu)化來整合行業(yè)。

  而且,更加令人興奮的是人們正處在企業(yè)機器學習轉型的開始階段。機器學習將越來越成為核心業(yè)務和分析組件。其先進性和功能將使組織能夠自動化模式檢測、預測和決策,從而推動轉型效率的提高、競爭差異化和增長。

  機器學習的早期采用者已經(jīng)對其能力進行試驗,他們將從概念驗證階段轉向多個用例的生產(chǎn)部署。這將有助于出現(xiàn)旨在加強運營,擴大規(guī)模,并最終實現(xiàn)全面轉型價值的技術和最佳實踐。

  基礎設施和工具將圍繞簡化和自動化在企業(yè)范圍內構建和部署機器學習應用程序的過程而不斷發(fā)展。特別是,機器學習工作負載容器和Kubernetes編排將為組織提供在公共云和私有云中高效構建、部署和擴展應用程序的直接途徑。

  人們將看到自動化機器學習(AutoML)工具生態(tài)系統(tǒng)的持續(xù)增長,因為供應商利用機會加速機器學習工作流程的耗時、可重復的部分,從數(shù)據(jù)準備和特征工程到模型生命周期管理。

  從研究到生產(chǎn)的簡化和擴展機器學習工作流程也將推動DevOps以及企業(yè)IT、安全性和合規(guī)性的新要求,因為數(shù)據(jù)科學團隊對基礎設施、持續(xù)集成/持續(xù)部署(CI/CD)管道、跨團隊協(xié)作能力,以及企業(yè)安全性和合規(guī)性提出了越來越高的要求,管理部署在生產(chǎn)中的數(shù)百個機器學習模型,而不僅僅是一個或幾個。

  除了技術之外,人們還將看到對專家指導和最佳實踐的持續(xù)需求,以擴展組織戰(zhàn)略、技能和持續(xù)學習,實現(xiàn)將機器學習嵌入到每個業(yè)務產(chǎn)品、流程和服務中的長期目標。

  StartupAUS最近與微軟公司合作發(fā)布的一份報告顯示,澳大利亞正面臨著編程人員嚴重短缺的問題,其中包括全棧開發(fā)人員,前端、后端和移動用戶體驗設計人員,以及以初創(chuàng)公司為重點的銷售人員,如業(yè)務發(fā)展經(jīng)理。具有遠見的采用者將尋求建立差異化機器學習能力的投資組合,并優(yōu)化他們的人員、技能和技術能力,以更好地支持它。

  在2019年,人們期望獲得最佳實踐方法,以擴大組織戰(zhàn)略,同時不斷加強機器學習。

  

  對于澳大利亞的組織而言,云計算將變得非常重要,Gartner公司預測30%的組織將使用對象存儲作為本地數(shù)據(jù)存儲庫,到2019年將云計算架構引入數(shù)據(jù)中心。

  隨著組織開始理解并積極將云計算添加到其現(xiàn)有基礎設施和應用程序的價值,公共云和內部部署云計算的組合將變得越來越重要,為組織提供靈活性,并提供最適合其需求的解決方案。

  任何只提供一種選擇并“鎖定”公司的供應商就會發(fā)現(xiàn)他們的客戶處于劣勢。通過這種部署選項的選擇,對確保安全性、治理和元數(shù)據(jù)管理的一致框架的需求將變得更加重要。

  因此,無論數(shù)據(jù)存儲和運行的位置如何,企業(yè)都能夠簡化應用程序的開發(fā)和部署,同時確保他們可以使用各種機器學習和分析功能,與來自不同數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)協(xié)同工作源于單個連貫的圖像,并且沒有相關的復雜性。

  考慮到這些好處,企業(yè)將更有可能轉向混合云模型,使他們能夠根據(jù)需求在私有云和公共云中運行工作負載和數(shù)據(jù)。處理大量的數(shù)據(jù)比較耗時,而不是混合云的最佳使用方式。相反,諸如在公共云中運行瞬態(tài)工作負載和在私有云中持久工作負載等特定用例提供了“兩全其美”的部署。

  混合云還將為組織打開大門,使其可以利用平臺即服務(PaaS),這是一個應用程序開發(fā)平臺,供開發(fā)人員編寫自定義應用程序,無需配置運行所需的底層基礎設施。

  大多數(shù)主要的PaaS軟件都可以在客戶的場所運行,在私有環(huán)境中托管,或者在主要的IaaS公共云中本地托管。PaaS自動在這些環(huán)境中配置基礎設施資源,使其成為混合云的平臺。

  盡管這是一個具有巨大增長潛力的市場,但混合模式對公共云以及私有云供應商來說都是一個挑戰(zhàn)。為了應對這一挑戰(zhàn),供應商開始實施兼容并購,例如IBM公司最近收購了Red Hat公司。

  現(xiàn)實情況是,在2019年,人們肯定會看到更多這些產(chǎn)品,也會在供應商之間進行合并,以擴大其混合云部署的產(chǎn)品范圍??梢钥隙ǖ卣f,混合云之間的競爭才剛剛開始。



關鍵詞: 機器學習 云計算

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