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    2023年十大云計算趨勢和預測

    發布時間:2022-11-18 來源:金屬加工

    云計算已經改變了公司參與商業的方式,但是云的變革效應還遠未結束。云計算趨勢和預測不斷被公司采用以促進增長,并且公司繼續使用云來實現運營現代化和擴展IT能力。云計算的趨勢和預測正在得到IT行業的認可,每個組織,無論其規模和工作范圍如何,都在追隨這些頂級的云計算趨勢。具體來說,在Covid疫情期間,當遠程工作是唯一的選擇時,云計算網絡幫助實現了在家工作的可行性,以確保不間斷的運營。云還有助于將公司數據存儲在在線網絡上,并且不需要維護物理記錄或數據庫。只需訪問云網絡,就可以在需要時方便地訪問這些數據集。在這里,文章展示了2023年十大云計算趨勢和預測。


    加大對云安全和彈性的投資


    遷移到云創造了許多機會、效率和便利,但也讓公司和組織面臨一系列新的網絡安全威脅。除此之外,圍繞企業如何存儲和使用個人數據的立法越來越多,這意味著罰款或(甚至更糟)失去客戶信任的風險是一個現實問題。正因為如此,在未來一年,投資于網絡安全并建立抵御一切風險的能力(從數據丟失到疫情對全球商業的影響)將日益成為優先事項。盡管許多公司似乎在面臨預測的經濟衰退時削減成本,但重點可能是尋找創新和經濟高效的方式來維護網絡安全,以獲得最大的“性價比”。這將提高人工智能和預測技術的使用,這些技術旨在在威脅造成問題之前發現威脅,并在2023年增加受管“安全即服務”提供商的使用。


    多重云是越來越受歡迎的策略


    按照同樣的趨勢,2022年可以說是混合云之年。2023年可能是企業開始理解在眾多云提供商之間實現服務多樣化的優勢之年。這是一種被稱為采用多云方法的策略,它提供了許多優勢,包括改進的靈活性和安全性。它還可以防止公司過多地束縛在一個特定的生態系統中,當云服務提供商改變他們支持的應用程序或完全停止支持特定的應用程序時,這種情況可能會帶來挑戰。它可以成為2023年的頂級云計算趨勢和預測。


    人工智能和人工智能驅動的云


    人工智能和機器學習作為云服務提供,因為很少有企業有資源開發自己的人工智能基礎設施。收集數據和訓練算法需要大量的計算能力和存儲空間,通常租用“即服務”更具成本效益。云服務提供商越來越依賴人工智能來完成許多任務。這包括管理向客戶提供存儲資源所需的巨大分布式網絡,調節數據中心的電力和冷卻系統,以及為確保數據安全的網絡安全解決方案提供支持。2023年,這可以出現在10大云計算趨勢和預測中。


    低代碼和無代碼云服務


    允許任何人構建應用程序并使用數據解決問題而無需編寫計算機代碼的工具和平臺非常受歡迎。這類低代碼和無代碼解決方案包括開發網站和網絡應用程序的工具,以及設計公司可能需要的任何類型的數字解決方案。低代碼和無代碼解決方案甚至可用于開發人工智能驅動的應用程序,大大降低了希望利用人工智能和人工智能的公司的準入門檻。


    云游戲領域的創新和整合


    云計算為我們提供了網飛和Spotify等流媒體服務,徹底改變了我們消費電影、電視和音樂的方式。流媒體視頻游戲在市場上獲得普及還需要一點時間,但它似乎正在前進,微軟、索尼、英偉達和亞馬遜都在這一領域提供服務。


    部署到邊緣


    邊緣計算是一種處理數據的新方法,其中操作不在數據中心內進行。取而代之的是,計算和存儲發生在網絡邊緣或附近的本地設備中。隨著越來越多的公司尋求將云與邊緣設備相結合以獲得更高的效率,邊緣計算將在2023年變得至關重要。


    無服務器計算的興起


    無服務器計算是一種云模型,在這種模型中,消費者不必處理服務器供應和基礎架構管理。相反,云提供商處理底層基礎設施,并根據當前需求分配計算資源。無服務器計算為企業提供了許多好處,您不必為固定的存儲或帶寬量付費,而是可以依賴真正的現收現付服務。


    區塊鏈


    區塊鏈是一種提供無篡改數字賬本的技術,可以在不依賴中央權威的情況下記錄數據。區塊鏈似乎是游戲規則的改變者,但在擴展方面存在一些問題,特別是在大數據存儲和管理方面。區塊鏈非常適合,公司將在2023年繼續推進這一極限。通過云計算部署區塊鏈及其組件可能是云計算的主要趨勢之一。


    物聯網


    云計算最廣為人知的未來趨勢之一是物聯網。它是一種保持設備、服務器和網絡相互連接的技術。物聯網充當中介,確保成功連接,并幫助從遠程設備收集數據以實現無縫運營。它在很多方面也有幫助,比如發送故障排除問題的警報,還支持公司制定的安全協議,以確保更安全的云環境。


    Kubernetes


    邁向自動化世界,Kubernetes還為那些在云網絡上工作的人提供自動化,以適應快速增長的生態系統。它是一個可擴展的開源平臺,通過捆綁應用程序并從單個源運行它們,可以集中管理服務和工作負載。


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