企業(yè)技術發(fā)展的腳步正在迅猛向前，而今年的預測則將以云計算這一時代浪潮中的佼佼者作為關注重點。
在2015年，云基礎設施在可擴展性、自助性以及其它種種方面的優(yōu)勢已經(jīng)變得愈發(fā)明確，而這一切特質(zhì)也使其成為通過RESTful API運行微服務架構應用的最佳選項。大部分此類服務都將以容器形式運行，這將讓開發(fā)人員以前所未有的方式對應用程序的構建、測試與部署加以控制。而與此同時，容器技術的興起又成為了DevOps文化的立足根基，其中Ops也就是運維一方能夠運用各類新型自動化、編排以及監(jiān)控機制，而Dev也就是開發(fā)一方則需要在應用程序的生產(chǎn)運行過程中承擔起更多責任。
誠然，這種云運營機制將使得目前困擾著大部分內(nèi)部IT人員的任務都不復存在。不過真正值得關注的是，這種發(fā)展趨勢將以怎樣的速度影響到每家企業(yè)的日常運作。
另外，此次提到的幾項元素在真正為企業(yè)所利用并廣泛部署之前還需要進一步完善。好啦，閑言少敘，咱們馬上進入2016年九大企業(yè)技術發(fā)展趨勢綜述：
1. “云原生”塑造未來圖景
利用微服務架構構建并運行在容器環(huán)境當中的應用程序擁有全面碾壓現(xiàn)有應用的諸多優(yōu)勢。首先也是最重要的一點就是，相較于以往大量極為痛苦的內(nèi)部關聯(lián)性故障排查以及更新體驗，未來我們將只需要面對少數(shù)服務方案——而且它們各自受到良好的監(jiān)控與管理。
但是微服務架構的介入也會帶來復雜性——其最主要的影響就是催生大量需要持續(xù)追蹤的容器系統(tǒng)。那么該由誰來負責對這數(shù)以十億計的生產(chǎn)容器系統(tǒng)進行日常管理?谷歌公司舉手示意，其早在2007年就已經(jīng)發(fā)布了Linux內(nèi)核的cgroups容器功能，而Docker亦是此后在其基礎之上構建而成。
去年，谷歌方面公布了其開源Kubernetes項目，旨在將這套谷歌打造的容器管理系統(tǒng)推向開源社區(qū)，從而讓更多受眾得以構建起屬于自己的規(guī)模化容器集群。今年夏天，該項目創(chuàng)始人Craig McLuckie公布了CNCF(即云原生計算基金會)的正式成立，這也意味著Kubernetes將以容器調(diào)度、管理以及編排方案這一起點建立起一整套生態(tài)系統(tǒng)。總而言之，請各位決策者們認真關注。
2. Spark“數(shù)據(jù)流”迅猛加速
2015年的大數(shù)據(jù)業(yè)界發(fā)生了一件趣事：Spark將關注焦點從Hadoop身上壓了過來。為什么會這樣?因為相較于像Hadoop那樣跨越大量磁盤驅動器對數(shù)據(jù)進行批量處理，Spark項目運用魔法般的能力將數(shù)據(jù)拆分成小批量并通過大規(guī)模內(nèi)存進行承載——即幾乎能夠以實時方式交付數(shù)據(jù)流。(而作為純粹的數(shù)據(jù)流解決方案，Storm則在這場對抗當中敗下陣來。)
Cloudera與IBM目前都已經(jīng)全力支持Spark，而Amazon、谷歌以及微軟則在自己的公有云當中推出的Spark即服務方案。不過Spark項目仍然在內(nèi)存管理與彈性方面存在著突出缺陷，外加其它一些雜七雜八的小毛病。不過隨著目前這種旺盛的發(fā)展態(tài)勢，我們可以期待著大量此類問題會在未來一年當中得到解決。
3. 開發(fā)人員全面進軍機器學習
除了爭相推出分析即服務方案之外，各大主流云服務目前還在努力推動云環(huán)境下的機器學習API;另外，開源機器學習工具也開始大量出現(xiàn)。無處不在的機器學習能力使得開發(fā)人員得以打造出能夠識別數(shù)據(jù)模式的應用程序——包括用于欺詐檢測、人臉識別、醫(yī)療診斷、基礎設施優(yōu)化、網(wǎng)絡廣告交付以及其它種種大家想得到乃至想不到的一切。
當然，一部分商業(yè)軟件與網(wǎng)站多年以來一直擁有著自己的機器學習功能(用于預測用戶行為或者推薦相關產(chǎn)品等等)。不過要說如今的形勢有什么不同，那就是機器學習已經(jīng)被拆分出來成了一項單獨的功能，每一位開發(fā)人員都可以加以利用，而且我們現(xiàn)在擁有大量數(shù)據(jù)以及可觀的云計算資源來對其進行處理，包括利用GPU加速器等新型服務器設備運行機器學習算法。
4. 思科ACI，SDN的又一種面貌
軟件定義網(wǎng)絡(簡稱SDN)的終極目標在于徹底實現(xiàn)硬件交換機的商用化，而這也正是SDN成為思科公司最大生存威脅的原因所在。不過就目前而言，SDN的部署范疇還主要局限于電信以及云服務供應商范疇之內(nèi)，其對于普通企業(yè)客戶的影響仍然相當有限。
目前思科公司已經(jīng)率先發(fā)難，推出了一套名為應用程序中心基礎設施(簡稱ACI)的新型SDN實現(xiàn)方案，其中利用新型運維控制協(xié)議OpFlex以取代以往的OpenFlow。作為專門面向大規(guī)模部署環(huán)境開發(fā)的方案，ACI為SDN指明了新的發(fā)展方向，即以分布式控制機制對網(wǎng)絡配置加以管理，并允許管理員根據(jù)應用程序的具體要求在高層進行設置調(diào)節(jié)。
不過最令人驚訝的還是要數(shù)其開放程度。ACI采用RESTful API，而思科方面已經(jīng)在GitHub上發(fā)布了一系列ACI工具甚至是一款開源SDK。另外，思科公司還將OpFlex作為一項IETF標準并推出了針對性的OpenDaylight項目，而OpFlex目前已經(jīng)受到微軟、IBM、F5、思杰、紅帽、Canonical以及其它眾多廠商的支持。考慮到思科公司在企業(yè)級市場上的可觀份額，此舉可能會進一步加快SDN技術的推廣速度。
5. PaaS迎來第二次變革機遇
在Andrew Oliver于2012年撰寫的知名文章《我到底該使用哪款PaaS方案》當中，我們已經(jīng)可以清楚地意識到第一代PaaS在交付方面擁有著諸多限制。有鑒于此，企業(yè)PaaS的普及力度一直顯得較為孱弱。然而目前情況已經(jīng)發(fā)生了重大轉變，當下大量企業(yè)開始積極采納能夠支持Docker的兩大領先內(nèi)部PaaS方案，即Cloud Foundry與OpenShift。
我仍然認為在內(nèi)部環(huán)境當中，很多企業(yè)還是能夠通過利用PaaS這一現(xiàn)代、向外擴展且版本眾多的方案取代傳統(tǒng)應用服務器來獲益的。根據(jù)Martin Heller最近發(fā)布的評測文章，OpenShift EntERPrise 3已經(jīng)能夠順利將Docker容納納入進來：“對于開發(fā)人員與運維人士，OpenShift實現(xiàn)了PaaS方案所做出的全部承諾。”
6. SSD開始在數(shù)據(jù)中心環(huán)境下大行其道
目前閃存存儲方案已經(jīng)在IOPS密集型應用領域憑借著出色的性能價格比壓倒了傳統(tǒng)磁盤驅動器，例如VDI或者高性能數(shù)據(jù)庫，這是因為要想獲得同樣的性能、需要采用大量傳統(tǒng)磁盤建立起陣列才能與閃存相抗衡。全閃存陣列與SSD服務器如今早已不是什么新鮮事物。另外，每個人都對3D NAND這一技術大加贊賞，其將能夠在全面普及之后顯著提升SSD產(chǎn)品的存儲容量與性能表現(xiàn)。
目前已經(jīng)有一系列互聯(lián)網(wǎng)技術巨頭開始在自家數(shù)據(jù)中心之內(nèi)利用SSD來支撐各種對性能要求較高的用例場景。不過除了性能優(yōu)勢之外，要讓閃存方案擁有與傳統(tǒng)磁盤驅動器相對等的每GB使用成本仍然是一個可望而不可即的美好理想。傳統(tǒng)磁盤驅動器在此期間也實現(xiàn)了一系列升級，包括氦氣填充式產(chǎn)品以及疊瓦式磁記錄技術等，因此SSD在短時間內(nèi)恐怕仍無法徹底取代磁盤驅動器。
7. 混合云已經(jīng)觸手可及
其實我個人對于“混合云”這種說法一直有些不解。到底什么才叫混合云?是說要將內(nèi)部基礎設施與公有云加以結合嗎?抑或是將兩種公有云互相摻雜?如果非要說得先建立一套與公有云類似的內(nèi)部私有云，再將二者對接才能算是混合云，那么我得說此前這類先例實在非常有限，而且混合云這一概念本身恐怕也只能算是一場天大的誤會。
不過微軟方面正在利用其Azure Stack for Windows Server扭轉這種認知，其允許客戶能夠在本地基礎之上對Azure公有云的部分基礎設施進行使用。而當明年Windows Server與System Center 2016正式推出之后，客戶可以將其與Azure加以整合，微軟承諾借此建立起真正的混合IaaS環(huán)境。而通過專業(yè)服務，IBM公司似乎也開始通過同樣的途徑將公有與OpenStack私有云部署體系進行混合。
Amazon公司目前缺少混合型解決方案(除非大家傾向于把某些客戶將本地環(huán)境復制到AWS中的作法也稱為‘混合’)。谷歌公司同樣不具備任何混合型方案，不過歸功于Kubernetes與CNCF(詳見第一項發(fā)展趨勢)，混合服務的出爐也僅僅是時間問題。通過最近谷歌公司招聘VMware聯(lián)合創(chuàng)始人Diane Greene執(zhí)掌Google Cloud一事可以看出，谷歌方面對于服務企業(yè)級云客戶確實拿出了認真的態(tài)度，而混合型Kubernetes(以及其它)規(guī)劃方案也將成為其中的重要組成部分。
8. 機器學習全面進軍安全領域
大家可能已經(jīng)聽說不少金融服務企業(yè)開始利用機器學習技術來檢測欺詐活動。不過其它安全可能性也將由機器學習技術所陸續(xù)實現(xiàn)，其中包括標記網(wǎng)絡異常、追蹤用戶行為乃至檢測0-day惡意軟件等等。
最近剛剛與戴爾方面建立合作關系的Cylance公司就帶來了引人注目的實例：該公司利用深度學習算法打造出了一款號稱能夠檢測出99%惡意軟件的解決方案。不過買家需要注意的是，機器學習算法多年來一直在安全應用領域發(fā)揮著作用，但其始終未能獲得全面成功且造成了大量誤報問題。而在云環(huán)境下的大數(shù)據(jù)分析技術的持續(xù)發(fā)展之下，相信問題能夠得到有效解決——但必須承認的是，這是一個逐步改善的過程，而不可能在一夜之間開花結果。
9. Blockchain大規(guī)模爆發(fā)
比特幣已經(jīng)多次曝出安全問題。不過作為比特幣背后的數(shù)學魔術，blockchain卻成為一種有可能切實保障各類交易活動完整性的潛在方案。在最近的一篇文章當中，Peter Wayner列出了100多種能夠將blockchain技術延伸至交易平臺、ID卡、合同、安全存儲以及其它各類領域的可能性途徑。另外，眾多銀行也開始對這類方案加以測試——這意味著我們很可能在2016年年內(nèi)見證blockchain一步步邁向主流視野。
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本文標題：2016年起將推動企業(yè)級技術發(fā)展的九大核心
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