2019年の技術予測: クラウド、ビッグデータ、AI、IoT、ブロックチェーン

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テンセントテクノロジーニュース：フォーブスの寄稿者であるスティーブ・ウィルクス氏は最近、2018 年は商業技術が急速に発展した年だったと書いています。現代のデータ管理は多くの企業にとって重要な目標となっており、クラウドサービスの導入率も大幅に増加しています。いくつかの戦略的なM&A事例や人工知能やその他の新技術の台頭がこれを証明しています。では、2019年には何が起こるのでしょうか?以下にいくつかの予測を示します。

クラウドサービス

o 企業はより多くのクラウド サービスを使用するようになり、企業のデータ センターはクラウド サービスへの移行が加速し、特にクラウド バースト (アプリケーション展開モデル) や分析アプリケーションなど、重要で価値の高いアクティビティがクラウド上に置かれるようになります。

o さまざまなクラウドとオンプレミス システム間でのリアルタイムのデータ配信を可能にするテクノロジがあり、これはほぼすべてのクラウド ユース ケースでますます重要になります。

o IBM による Red Hat の買収は、クラス最高のベンダーに直接挑戦するものではないかもしれませんが、さまざまなクラウド、プライベート クラウド、オンプレミス データ センターにわたるハイブリッド モデルで Red Hat のテクノロジーを適用する上で重要な役割を果たすことになります。

o コンテナ、Kubernetes、クラウド、マルチクラウド マネージャーを使用したマルチクラウドおよびハイブリッド モデルへの移行は、ポータブル アプリケーションとサーバーレス コンピューティングによって促進されるトレンドであり、より多くのスタートアップ企業と既存企業が自動化サービスを提供するようになります。

o ビッグデータと分析の分野でオープンソース技術が成熟するにつれて、それらはスケーラブルなマネージドクラウドサービスへと変化し、それらをサポートする目的で設立された営利企業の収益を食いつぶすことになります。

ビッグデータ

Cloudera と Hortonworks の合併はビッグデータ分野の統合の証拠ですが、データの保存と分析にクラウド サービスを使用する企業が増えるにつれて、ビッグデータ インフラストラクチャへの企業の投資は減少するでしょう。

5G が市場に参入すると、データがより高速に生成されるようになるため、企業はストリーミング データとインメモリ処理をローカルで実行できるようにアーキテクチャを改善することを真剣に検討する必要があります。

o ストリーミングとバッチ処理および分析を組み合わせた Lambda および Kappa アーキテクチャは、いくつかのテクノロジーの推進により、引き続き人気が高まります。このハイブリッド アーキテクチャは、機械学習の運用化を進める上で非常に重要です。

o ストリーミングおよびバッチ ビッグ データ分析コンポーネントでは、SQL 言語のバリエーションが広く採用され、データを最もよく理解しているユーザーによるセルフサービス データ処理と分析が可能になります。

より多くの企業が高速でリアルタイムの情報を求めるようになるにつれ、従来のビッグデータ環境よりも、Snowflake や Apache Kudu などのスケーラブルな SQL ベースのアーキテクチャが普及するでしょう。

機械学習/AI

AI と機械学習はもはや「専門分野」とはみなされなくなります。組織のビジネスにさらに深く浸透することになります。 AI 部門を集中管理された機能横断的な形で編成する企業は、AI モデルとソリューションを生成、共有、再利用して、迅速に投資収益率を達成できます。

o 機械学習を他の重要な新技術と組み合わせることで、AI のメリットをさらに実現できます。 AI とモノのインターネット (IoT)、ブロックチェーン、クラウド投資の統合により、より大きな相乗効果が生まれ、画期的な成果がもたらされます。

o データ サイエンティストは DevOps に参加し、機械学習を迅速に運用化します。データ サイエンティストは上流に移動し、IT エキスパートと協力して、生データを単に処理するのではなく、データを取得、処理、モデル化する方法を決定します。これにより、モデルをリアルタイムのデータ ストリームと迅速に統合し、その有効性を確保するために継続的に評価、テスト、更新できるようになります。

安全性

o 以前はセキュリティ上の脅威は小規模なプレーヤーから発生していましたが、現在はより強力な敵が存在する可能性があります。消費者データではなく産業データがターゲットになる可能性があります。これらの攻撃は巧妙化しており、常に変化する攻撃手法に対抗するために、AI と統合されたリアルタイムの脅威検出ツールが使用されます。

クラウド分析を使用する企業が増えるにつれて、セキュリティと規制上の目的、特に機密情報に対するリアルタイムのマスキング、難読化、暗号化テクノロジの必要性が大幅に高まります。

モノのインターネット

o IoT、特に位置データと組み合わせたセンサーは大きな成長が見込まれますが、大企業がそれを直接購入することはありません。インテグレーターはエッジ処理とクラウドベースのシステムを使用して、機器メーカーとリアルタイム処理をサポートするテクノロジーを統合し、複数の業界にわたって完全な IoT ベースのソリューションを提供します。

o IoT デバイス、ゲートウェイ、およびサポート技術の種類が増えるにつれて、プロトコル、データ収集、フォーマット、仕様モデル、およびセキュリティ要件に関する標準化の取り組みも増えていきます。

ブロックチェーン

o AWS と Azure のクラウド サービスの操作と管理が容易になることで、ブロックチェーン ベースのデジタル台帳技術の採用が促進されます。これにより、企業はサプライチェーンとデジタル契約のプロトタイプを迅速に作成できるようになります。

o 革新的なセキュリティアルゴリズムと計算能力の向上を組み合わせることで、今後数年間でデジタル台帳トランザクションの処理時間が数秒から数ミリ秒またはマイクロ秒に短縮され、高速ストリーミングアプリケーションをブロックチェーンで使用できるようになります。

これらの予測が実現するかどうかにかかわらず、2019 年にはモダナイゼーション、クラウド コンピューティング、ストリーミング アーキテクチャ、機械学習への投資が継続され、企業の思考とアジャイルな行動を促進する多数の予想外の開発と革新が起こることは間違いありません。