2020年大数据量云织机

如果你在2020年涉足大数据，就很难避免使用云，因为云已经成为存储和处理大量数据的事实上的标准平台。随着云巨头争夺主导权，今年云将发生快速变化。在云中成功驾驭这些动态可能意味着庆祝大数据胜利和清理数字混乱之间的区别。

现代云栈依靠Kubernetes进行容器排列。预计今年在Kubernetes上启用大数据和AI工作负载方面会有进展，或者Alluxio创始人兼首席技术官浩源“hy”李将其称为“Kubernetifying”分析堆栈。

李说：“容器和Kubernetes在无状态应用程序(如Web服务器和独立数据库)中的表现特别好，但我们在高级分析和人工智能中没有看到大量容器的使用。“2020年，我们将看到在Kubernetes，向AI和分析工作负载的转变将变得更加主流。”ubernetizing”分析堆栈将意味着通过将数据从远程数据岛移动到K8s集群来解决数据共享和弹性问题，以实现更严格的数据局部性。

两家信息构建商副总裁Eric Raab和Kabir Choudry表示，目前我们已经达成了大量的云原生分析应用，为此，云将在2020年辞职。

Raab和Choudry表示，“使用BI和分析工具的组织现在分为三类之一：当前在云中运行的组织、迁移到云中的组织和讨论迁移到云中的组织。”“尽管他们过去可能因为担心其平台的架构是否旨在与云生态系统集成和开发而受到阻碍，但现在已经有了专门为基于云的运营构建的成熟解决方案。到2020年，组织将迁移到云，以利用云原生解决方案的可用性、可扩展性和灵活性。

Teradata云营销总监Brian Wood预测，在部署所有新的分析工作负载时，企业将成为云计算领域的第一人。

他说：“预计IT部门将默认使用公共云来支持任何业务计划，而不仅仅是现有基础架构的容量扩展。”与公有云提供商签订的“使用或失去使用”批量购买协议，会促使企业IT部门盲目偏好云部署位置而非解决方案适用性，最终让其领导后悔不已。满足短期预算目标的狂热将超过深思熟虑的计划和战略投资的智慧。"

公有云吸引了大多数媒体的关注。但在2020年，我们将看到一个重新崛起的私有云，预计将是首席营销官Jon Thor cloud Ian。

Toor说：“有大规模存储需求的组织，例如医疗保健、科学研究、媒体和娱乐领域的组织，在管理容量密集型工作负载(可能达到几十千兆字节)方面面临独特的挑战。“私有云通过提供公共云的规模和灵活性优势以及本地存储的性能、访问、安全性和控制优势来应对这些挑战。”

云的简单性和灵活性是一大优势。然而，基于效用的云计算定价并不适合所有工作负载。拼接机Monte Zweben表示，本轮数字化转型计划或DX 2.0是云计算领域的一颗“圆钉”。

他说：“之所以‘云幻灭’盛行，是因为电表一直在运行。”渴望迁移到云的公司已经完成了项目的第一阶段，并意识到他们拥有与以前运行的应用程序相同的应用程序，但没有使用新的数据源来使它们充满人工智能。事实上，他们的运营支出实际上有所增加，因为人类操作员的节省完全被始终运行的应用程序的云计算资源成本所淹没。哎哟。这些资源在内部部署前被资本化，但现在它们已经进入损益表。"

Quest Software Foglight团队软件工程高级经理秦表示，混合计算的兴起意味着传统数据中心将会消失。

秦说：“未来几年，随着云服务、物联网等创新限制了传统本地数据中心能够提供的优势，我们可以期待传统数据中心消失。”“计算工作负载将需要根据业务需求而不是物理位置进行定位，因此，公司将开始迁移到混合云，以提供更灵活的基础架构。”

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随着公司寻求结合本地资源和基于云的资源的方式，混合环境正在不断发展。Ensono公共云总经理肖恩·罗伯茨(Sean Roberts)说，弄清楚如何管理云和本地资源的混合并不是一件容易的事，但是新兴的管理平台将有所帮助。

罗伯茨说：“主要的云厂商开始意识到他们不能拥有所有的工作负载，大多数公司将采用多云策略。” “因此，战争中的新战线已经打开：控制管理平面。想想Microsoft宣布其Azure Arc –旨在将Azure服务和管理引入任何基础架构的一组技术，使Microsoft云客户端可以跨AWS和Google Cloud管理资源。”

公共云将在很大一部分人口中看起来相似，这将使云平台更难与众不同。对此，Datrium首席技术官兼联合创始人Sazzala Reddy说，云将在本地部署。

“ 不可知论者将抓住这一天，”雷迪说。云供应商意识到，许多企业客户还没有准备好完全迁移到云。每个人都说他们想要云，但是对于公司来说，要做出这种转变仍然是一个挑战。作为响应，云供应商将发布本地产品，这些产品可为大型企业提供迁移到云的缓慢体验(例如AWS Outposts)。但是，这都是暂时的，因为前哨基地的目标是为它们的特定云提供轻松的桥梁。”

AWS Redshift，Snowflake和Google BigQuery等云数据仓库正在快速增长。但是这种势头会在2020年继续吗?Dremio联合创始人兼首席执行官Tomer Shiran 对此表示怀疑。

“鉴于传统的本地数据仓库的巨大成本和复杂性，新一代云原生企业数据仓库的出现不足为奇，” Shiran说。“但是精明的企业已经发现，云数据仓库只是对传统体系结构的更好实现，因此，他们避免绕道而行，而是直接迁移到围绕云数据湖构建的下一代体系结构。”

Shiran说，在这种新的体系结构中，不会移动或复制数据，没有数据仓库，也没有关联的ETL，多维数据集或其他解决方法。“我们预测，到2020年，全球2000%的75%的产品将投入生产或在云数据湖中试产，它们将使用多个最佳引擎针对数据科学，数据管道，BI和交互式/临时的不同用例。分析”，他继续说道。

但是Sigma Computing的联合创始人兼首席执行官Rob Woollen 并没有看到云数据仓库的增长速度。实际上，他认为云数据仓库(CDW)继续受到关注。

伍伦说：“ CDW起飞的原因有很多。” “可扩展性，灵活性，较低的成本和连接性，现在许多人认为云中的数据仓库比本地系统更安全。他们的理由是，由于云数据仓库提供商的整个业务模型都依赖于数据安全性和加密，因此他们可能比您更擅长。这些公司在安全技术上进行了大量投资，并致力于整个部门来保护您的数据。CDW甚至可以减轻合规负担。通过将所有数据存储在一个地方，组织不必处理搜索各种离散的业务系统和数据存储以定位相关数据的复杂性。”

我们提到过Kubernetes吗?Kubernetes或K8S是一项关键技术，可实现云堆栈的大部分灵活性。Unravel Data首席执行官Kunal Agarwal认为Kubernetes趋势不会很快消失。

Agarwal说：“ Kubernetes最近超过了Docker，成为最受关注的容器技术。” “将来，每种数据技术都将在Kubernetes上运行。我们可能不会在2020年实现这一目标，但随着越来越多的主要供应商在其旗舰平台上建立基础，Kubernetes将继续被采用。还有一些需要解决的问题，例如持久性存储问题，但目前正在通过BlueK8等举措来解决。整个大数据社区都在Kubernetes的后面，并且可以确保其持续的统治地位。”

Neo4j的首席执行官兼联合创始人埃米尔·埃弗雷姆(Emil Eifrem)表示，云和开源的交集为开发人员提供了沃土。

Eifrem表示：“定位最完善的技术公司将是那些拥有B2D(企业对开发人员)，开发人员/从业人员主导的方法的公司，并提供SaaS产品，以随时随地为从业人员提供支持。” “这些往往是开源软件(OSS)公司，它们随着时间的推移在开发人员社区中建立了信任，了解开发人员的不断变化的需求，并且精通经典的企业软件销售动议……。提供SaaS产品的OSS公司是处于非常有利的位置，可以从希望不付任何费用的个人(包括本地和云端的六位数企业经典交易)中占领整个市场。”

戴尔技术公司首席运营官杰夫·克拉克(Jeff Clarke)说，新兴的企业计算平台是公共云和本地资源的结合。

“公共云和私有云可以并将会共存的想法在2020年将成为现实，”克拉克说。“由混合云架构支持的多云IT战略将在确保组织具有更好的数据管理和可见性，同时确保其数据保持可访问性和安全性方面发挥关键作用……但是私有云将不仅仅存在于企业核心内。数据中心。随着5G和边缘部署的不断推出，私有混合云将存在于边缘，以确保实时监控和管理所处数据的所有位置。这意味着组织将期望更多的云和服务提供商确保他们能够在所有环境中支持其混合云需求。”

Panasas的软件架构师Curtis Anderson表示，公共云对于开发AI可能非常有用，但是生产AI的要求支持本地资源。

“随着AI项目从探索性部署到全面生产的毕业，组织将发现他们需要离开公共云以使用成本更低的本地解决方案，而这反过来又将为HPC基础架构的建设提供资金并产生大量的繁荣，” Anderson预测。“但是，公共云将对下一代内部部署基础架构产生重大影响……该行业已经习惯了公共云所提供的管理的极大灵活性和简单性，因此组织将希望在其内部保留这些特征。低成本的本地解决方案。”

Appen的首席技术官Wilson Pang认为，当您将新兴的数据法规混为一谈时，规模就会倾向于本地部署。

“随着越来越多的组织为他们的AI计划试验更多数据，对AI的安全性和道德使用将变得越来越重要，” Pang说。“在这个领域，首要的担忧是数据泄漏，尤其是个人身份信息(PII)，新产品的想法和专有信息的泄漏。这些担忧将导致出现更多用于支持AI创建的本地解决方案，包括数据注释和安全利用多元化人群的解决方案。”

NetApp首席战略官Atish Gude 说，为边缘崩溃做好准备。“为为5G的广泛出现做准备，低成本传感器和成熟的AI应用将被用于构建计算密集型边缘环境，为高带宽，低延迟AI驱动的物联网环境奠定基础，并具有巨大的创新潜力–和破坏。”他说。

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