年末レビュー: 2018 年のオープンソース市場の 5 つの主要トレンド

2017 年はコンテナ エコシステムの開発における重要な年でした。今年、Amazon AWS、Microsoft Azure、Alibaba Cloud は、独自のコンテナ サービスに Kubernetes サポートを相次いで追加しました。 Docker は今年 10 月に、Swarm と Kubernetes の両方をサポートすることも発表しました。今年、世界の OpenStack 市場は再編期を経て収穫期を迎えました。中国企業であるHuaweiとEasyStackは、世界トップ8のOpenStackベンダーにランクインしました。活気にあふれた2017年を経て、オープンソースはテクノロジー分野で徐々に人気を集めており、2018年にはほとんどの技術革新の原動力となるでしょう。2018年にオープンソース市場はどのように変化するのでしょうか?海外メディアの報道や業界のさまざまな声をもとに、2018年のオープンソース技術の5つの主要な発展動向をまとめました。

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1. OpenStackの人気は高まり続けている

現在、多くの企業が OpenStack プラットフォームを使用してクラウド コンピューティング システムを構築および管理しています。 OpenStack は、その柔軟なエコシステム、透明性、速度により人気が高まっています。

OpenStack は、他の代替手段に比べてわずかなコストで、ミッションクリティカルなアプリケーションを簡単にサポートできます。しかし、その構造は複雑で、仮想化、サーバー、大量のネットワーク リソースに大きく依存しているため、多くの企業は OpenStack の使用を躊躇しています。また、OpenStack をうまく活用するには、優れたハードウェア サポートと高いレベルの従業員の両方が不可欠です。

アーキテクチャの複雑さが減るにつれて、OpenStack はより広く受け入れられるようになります。多くの大規模なソフトウェア開発およびホスティング企業と何千人もの会員のサポートにより、OpenStack はクラウド コンピューティング時代に明るい未来を切り開きます。

2. コンテナ技術はますます普及しつつある

コンテナ テクノロジーは、標準化された方法でコードをパッケージ化するテクノロジーであり、これにより、コードをあらゆる環境ですばやく「接続して実行」できるようになります。

コンテナ テクノロジーにより、企業はコストを削減し、実装サイクルを短縮できます。コンテナ技術はITインフラ改革においてその可能性を示してきましたが、実際にはコンテナ技術を有効活用するのはまだ比較的複雑です。最新のテクノロジーにより、コンテナの使用はスマートフォンを使用するのと同じくらい簡単かつ直感的になりました。言うまでもなく、今日の企業の要件では、スピードと柔軟性がビジネスの成功と失敗を分けることがよくあります。

3. 機械学習と人工知能のより広範な導入

機械学習と人工知能とは、プログラマーからの明示的なコーディング指示なしに、機械が自律的に学習し、経験を通じて自らを改善する能力を指します。

ガートナーは、機械学習と人工知能の応用が2018年にさらに広がると予測しています。データの準備、統合、アルゴリズムの選択、学習方法の選択、モジュールの製造などの他の分野も、機械学習の追加により大きな進歩を遂げるでしょう。

新しいインテリジェントなオープンソース ソリューションは、人々がシステムと対話する方法を変え、長年の業務概念を変革します。

チャットボットのような会話型プラットフォームなどの機械インタラクションは、「質問と回答」のエクスペリエンスを提供します。つまり、ユーザーが質問し、会話型プラットフォームが応答します。これは、人間と機械の間のデフォルトのインタラクション インターフェイスとなり、2018 年にはさらに一般的になるでしょう。

4. ブロックチェーンは主流になる

ブロックチェーン技術はビットコインに応用されて以来、大きな進歩を遂げ、金融システム、秘密選挙、学位の検証などの分野で広く利用されてきました。今後数年間で、ブロックチェーンは医療、製造、サプライチェーン物流、政府サービスなどの分野で大きな進歩を遂げるでしょう。ブロックチェーンは、データベースを共有する何百万ものノードに依存して、データ情報を分散形式で保存します。

ブロックチェーンは単一の所有者によって制御されるわけではなく、単一のノードが損傷しても通常の動作には影響しません。ブロックチェーンのこれら 2 つの特性により、ブロックチェーンは非常に堅牢で、透明性が高く、破壊不可能なものになります。ブロックチェーンの強力な固有の利点は、将来的にブロックチェーンが主流の技術となることを支えるのに十分です。

5. 認知クラウド概念の普及

前述の機械学習や人工知能などの認知技術は、複数の業界にわたってサービスを簡素化およびパーソナライズするために使用されています。

金融業界におけるゲーミフィケーションの応用を例にとると、投資家に厳密な投資アドバイスを提供し、投資モジュールの複雑さを軽減します。デジタル トラスト プラットフォームにより、金融機関の ID 認証プロセスが以前に比べて 80% 効率化され、コンプライアンスが向上し、詐欺率が削減されました。

IBM の UIMA アーキテクチャはオープン ソースであり、Apache Foundation によって保守されていると理解されています。 DARPA (国防高等研究計画局) の DeepDive プロジェクトは、Watson の機械学習機能を活用して、人間の行動から継続的に学習することで意思決定機能を強化します。もう 1 つのオープン ソース プラットフォームである OpenCog は、開発者やデータ サイエンティストが人工知能アプリケーションを開発するためのサポートを提供します。