我們處于一個技術發展日新月異的時代，云計算等技術使小型公司擁有了更多獲得創新理念以及新技術的機會。盡管這些技術的規模和運用與未來還有一段距離，但我們正在經歷的變化速度意味著未來并不像想象中的那么遙遠。

 

今天的趨勢就是明天的主流，企業需要考慮技術變化將如何影響他們的業務，以及在這樣的背景下應該如何排序優先級。NTT Ltd.的技術專家匯總了五大顛覆性技術，來幫助企業解讀 2020 年新技術發展趨勢。

 

 

運營和數字化轉型成功與否取決于對數據的運用——如何收集和使用數據，如何管理數據平臺并使其物盡其用。

 

企業面臨更龐大的數據，更繁雜的細節，因此需要更深入的洞察力。將數據與應用分離的能力使企業能夠真正實現運營轉型和數字轉型。

 

從IoT設備，數字平臺（實際上是任何技術系統）的最細微層級收集的數據，現在可由應用程序編程接口（API）提供分析，從而獲得商業洞察并進行其他應用程序的開發。我們不僅收集更多的數據，還收集更多的細化數據，從而獲得比以往更多的洞察。

 

數據對于下一代技術也至關重要：數字孿生，空間計算，人工智能，深度分析。技術的新應用版本都依賴于數據平臺。該數據平臺甚至將支持下一代計算架構，例如無服務器計算。

 

 

數據確實是所有一切的核心，因此正確設置數據平臺至關重要。數據策略必須考慮建立能夠捕捉和管理各類型數據（結構化，半結構化，非結構化和流式傳輸）的架構，并使其能夠通過API和數據服務目錄被廣泛的利益相關者訪問并用來創造新價值。沒有建立這種架構的企業將會被海量數據淹沒，而無法發揮數據的真正潛力。

 

 

得益于基于容器的架構，縮小的堆棧能夠運行、處理數據并在邊緣進行決策，而無需回程到云或數據中心。邊緣處理將對行業產生普遍影響。

 

 

5G是行業中的一個主要話題，但重要的是了解普遍寬頻帶在24至28 GHz的更高頻率（更高的帶寬）范圍內的真正前景。挑戰在于該頻率范圍屬于短波，容易受到干擾并且缺乏穿透固體材料（例如墻壁）的能力。它要求信號塔和基站的密度至少是較低范圍（6 GHz以下）的十倍---目前大多數導頻信號在這一段位。這需要大量投資，因此移動運營商可能需要花費數年時間才能找到可以部署高頻、高影響力5G的商業案例。

 

另一方面，WiFi6在2.4 GHz范圍內運行，目前可能會對邊緣產生更大的影響。它比WiFi5效率更高，尤其是在密集環境中，效率最高可提高四倍。WiFi6還提供更大的滲透率，更多的子信道和更好的性能，以及更少的基站。內置的電源休眠算法有助于優化功耗并降低能耗。

 

 

物聯網正在發生大規模變化。音頻分析可以識別打碎玻璃的聲音，例如觸發警報。高清視頻可進行對象處理，隔離和創建模式庫，并使用模式匹配來監控實時事件。與單個傳感器相比，這些技術以較高的性價比提供了可行的大面積覆蓋。例如，在智能建筑和智能城市中，這種視聽技術有很多案例，而視聽傳感器的供電和維護成本較低。視聽解決方案具有更大的擴展可能性，從而成為一個重要的增長領域。

 

這些變化將影響我們如何設計和運行從網絡和數據中心到應用程序和安全性的所有過程，以及企業如何收集和處理新數據并從中獲得價值。

 

三、應用技術爆炸式增長，使其成為數字世界和物理世界間的橋梁

 

 

 

應用技術不僅可以幫助我們彌合物理世界和數字世界之間的鴻溝，還可以使這二者無縫融合�？臻g計算將帶我們進入現實的整個領域–虛擬，增強，增強，超級，混合，真實–數字接口將擴展為包括多種感覺：視覺，聲音，觸覺，嗅覺。物理和數字融合的沉浸式環境將對行業產生普遍影響。

 

這種影響可以從雙屏體驗開始——實時圖像補充了高清圖像等傳統格式，第二屏采用增強現實技術來豐富觀看體驗，并逐漸發展出體積捕捉技術，例如NTT的Kirari！®可通過全息電視廣播將其大規模實現。

 

 

鑒于數據的規�；�增長和精細收集，數據建模將涵蓋所有系統和流程，可跨多個研究領域探索數字孿生，其規模和范圍還處于初期發展階段。技術的應用正在以前所未有的速度進入以前無法想象的領域。

 

 

 

 

與物理計算不同，由于虛擬化和基于容器的計算與底層計算基礎架構分離，使得移動應用程序變得容易。這些模型的用例越來越清晰，采用率也在上升……現在，無服務器計算有望實現，因為無須在服務器上部署應用程序，因此它可以提供更大的靈活性并節省成本。

 

基本上，有四個不同的計算模型并存：物理服務器，虛擬服務器，基于容器的服務器和無服務器計算。這給企業提出了一些重要問題：如何處理應用程序？哪些工作負載應該遷移到云端？什么必須保留在本地？可以重新將某些應用程序放在虛擬機上運行嗎？可以針對容器或無服務器環境進行重寫嗎？最重要的是，完成這項工作并充分發揮這些新模型的優勢需要多長時間？

 

計算架構決策與每個應用程序的未來都有直接關系–實際上，它甚至可能決定每個應用程序的未來方向。

 

 

混合計算的現實以及所有這些變化對于企業來說正在發揮重要作用，有些應用程序根本不值得重寫，并且會在未來很多年內保留在本地的物理服務器上。對于虛擬機和容器，某些工作負載是可行的，但是企業將需要選擇如何進行開發。

 

技能，架構，預算，策略和業務成果將在決定是 “獨自搭建”還是尋找“計算即服務”，“平臺即服務”或“軟件即服務” 提供商來幫助構建環境方面發揮作用。

 

我們目前可能會看到的是一個混合世界，其中包括物理服務器，虛擬服務器（本地或云中），容器，無服務器，云（公有，私有，混合，多云）和一切即服務模型——結合每種架構的優點和優勢來使用，塑造一個真正的混合計算模型。

 

 

隨著新技術在原子單位級別實現更大的預測能力和安全性，網絡安全正在發生根本性轉變。

 

 

區塊鏈不僅在國際結算領域中擁有用例，并且擴展到了金融領域的各個部分，有些甚至出乎意料。例如，區塊鏈對數據有更多控制，可以用作管理IT系統中配置來源的全新方法。

 

借助區塊鏈，代理軟件可以在物理或虛擬環境中的每臺設備上運行，以便所有設備都參與分布式賬本。然后，可以在配置文件上運行該區塊的散列以呈現其散列碼，從而指示總體配置的狀態。如果散列碼發生變化，則意味著配置發生了變化——突然間獲得了一種不變的機制來檢測實時變化，并通過該區塊進行跟蹤，確定造成變化的來源和參與方。這項技術有很大的潛力對并網絡安全產生巨大影響，甚至可能重新定義我們今天所知的網絡安全。

 

 

隨著基礎架構中的每個元素都變得可編程，可以開始將安全狀況視為代碼。如果我們可以在架構中的所有容器和虛擬機的軟件中放置防火墻，并在軟件中包含它們之間的數據流，則可以大大減少安全漏洞。如果可以用軟件維護數據流，則永遠不會在網絡上被黑客攻擊。某些漏洞仍然存在，但粒度，包含的數據流和軟件會大大減少和改善漏洞狀況。

 

從某種意義上講，這利用了可編程性將安全技術嵌入到了粒度級別，并以過去不可行的規模來協調結果。這對業界來說是個好消息，隨著可編程性的發展和提高，我們將繼續看到這種功能的出現。

 

 

通過結合使用機器學習、分析和人工智能，網絡安全的預判成為IT中眾多成熟運用大規模數據的領域之一。隨著時間的推移，收集到的數據集越多、越豐富，就越能確定并進行模式匹配來預測和阻斷攻擊源，這是非常重要和積極的一步。

 

結合廣度和粒度的可編程處理方法來處理數據，再加上機器學習、分析和人工智能的判斷，使我們能夠結合強大的技術來更有效地減少安全威脅。我們更有能力在這些威脅爆發之前就將它們檢測并加以遏制，預防零日攻擊。