對(duì)于科技行業(yè)來(lái)說(shuō)，2017年是值得紀(jì)念的一年，但并非總是如此。從巨大的Equifax數(shù)據(jù)泄露到Uber的問(wèn)題，以及社交媒體上的假新聞帶來(lái)的挑戰(zhàn)，科技在頭條新聞中占據(jù)了我永遠(yuǎn)無(wú)法忘記的位置。

　　值得慶幸的是，企業(yè)技術(shù)領(lǐng)域的爭(zhēng)議有所減少，但對(duì)企業(yè)的發(fā)展也同樣重要。圍繞人工智能的鼓聲持續(xù)了整整一年，在所有的炒作中，一些真正的用例開(kāi)始出現(xiàn)。數(shù)據(jù)現(xiàn)在被認(rèn)為是企業(yè)的主要資產(chǎn)，他們正在探索新的方法來(lái)連接和分析數(shù)據(jù)以獲得最大的價(jià)值。云計(jì)算的發(fā)展仍在繼續(xù)，企業(yè)正在努力應(yīng)對(duì)如何最好地利用服務(wù)的多樣性。

　　在這樣的背景下，在我們進(jìn)入2018年的時(shí)候，以下是企業(yè)關(guān)注的七大技術(shù)趨勢(shì)。

　　1. 有足夠多的人工智能來(lái)開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序

　　在過(guò)去的一年里，我們看到很多以人工智能為目標(biāo)的技術(shù)，雖然令人印象深刻，但卻不能很容易地映射到實(shí)際的業(yè)務(wù)需求上。在2018年，重點(diǎn)需要轉(zhuǎn)移到構(gòu)建更智能的應(yīng)用程序，而不是僅僅是更聰明的人工智能。那些提供水平人工智能技術(shù)的初創(chuàng)公司的投資正在枯竭，這些技術(shù)廣泛應(yīng)用于許多用例。許多核心的人工智能技術(shù)都是開(kāi)源的，并且是在學(xué)術(shù)界發(fā)展起來(lái)的。因此，一個(gè)核心技術(shù)與另一個(gè)核心技術(shù)(如自然語(yǔ)言處理或計(jì)算機(jī)視覺(jué))之間的差異并不那么有意義。那些關(guān)注2018年人工智能的人應(yīng)該縮小他們的關(guān)注范圍，并考慮能夠從中受益的具體應(yīng)用。最終，人工智能的目標(biāo)不是聰明的人工智能，而是更高效的應(yīng)用程序。

　　2.下一個(gè)云計(jì)算贏家將有一個(gè)殺手級(jí)數(shù)據(jù)平臺(tái)

　　很有可能，在2018年，每個(gè)組織都至少會(huì)多少在云中出現(xiàn)。但將云贏家與輸家區(qū)分開(kāi)來(lái)的是數(shù)據(jù)分析能力。數(shù)據(jù)不會(huì)在明年停止對(duì)組織產(chǎn)生重要影響;它會(huì)變得更重要。但是，如果看看基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)或平臺(tái)即服務(wù)(PaaS)提供商，沒(méi)有人在云中構(gòu)建出一個(gè)優(yōu)越的數(shù)據(jù)環(huán)境。即使是當(dāng)前的數(shù)據(jù)即服務(wù)(DaaS)也往往是一個(gè)愚蠢的服務(wù)，沒(méi)有提供一個(gè)可以使用的數(shù)據(jù)集。這個(gè)行業(yè)需要一個(gè)堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)平臺(tái)，需要一個(gè)快速的數(shù)據(jù)平臺(tái)。一些新興的玩家，比如Databricks，提供了強(qiáng)大的產(chǎn)品，但是對(duì)于像微軟、谷歌和亞馬遜這樣的重量級(jí)公司來(lái)說(shuō)，在2018年的云戰(zhàn)中獲勝將會(huì)歸結(jié)到誰(shuí)擁有最好的分析平臺(tái)。

　　3. 我們需要把“I”放回IT

　　10年前，IT人員負(fù)責(zé)應(yīng)用程序、連接服務(wù)器和配置網(wǎng)絡(luò)，但在云時(shí)代，很多工作都已經(jīng)消失了。剩下的就是數(shù)據(jù)。它是當(dāng)今企業(yè)的關(guān)鍵資產(chǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期管理也是IT的領(lǐng)域。但它對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)或它現(xiàn)在支持的新業(yè)務(wù)功能知之甚少。如果我們不想讓CISO(首席信息安全官)成為最后一個(gè)站在IT上面的人，我們就需要把“I”放回IT，專注于智能，重新思考它的結(jié)構(gòu)和它所扮演的角色。否則，唯一要做的就是安全。

　　4. 微服務(wù)開(kāi)始成為一種負(fù)擔(dān)

　　對(duì)微服務(wù)的需求似乎沒(méi)完沒(méi)了。但是，盡管他們有明顯的好處，提高敏捷性和幫助組織利用新的機(jī)會(huì)，企業(yè)在2018年需要小心，他們不會(huì)成為微服務(wù)的奴隸。我們已經(jīng)經(jīng)歷了許多代的API構(gòu)建，而今天的松散耦合模型和靈活的數(shù)據(jù)表示是一個(gè)演進(jìn)。但是版本控制是版本化的，而且有越多的微服務(wù)，系統(tǒng)就越復(fù)雜。這在第一代中是很少見(jiàn)的，只有當(dāng)你和它一起運(yùn)行了一段時(shí)間后，你才會(huì)明白“少即是多”的美。如果組織不開(kāi)始認(rèn)真考慮他們?cè)?018年所選擇的微服務(wù)，那么隨著時(shí)間的推移，他們將成為他們自己的問(wèn)題，讓我們所有人都深情地回到宏觀服務(wù)時(shí)代。

　　5. 數(shù)據(jù)引力告訴我們?nèi)绾螛?gòu)建應(yīng)用程序

　　十年前，人們談到了供應(yīng)商的鎖定，在一個(gè)單一的ERP供應(yīng)商中，有規(guī)模經(jīng)濟(jì)的存在，并承諾一切都會(huì)更好。數(shù)據(jù)引力是新的供應(yīng)商選擇權(quán)重。因此，將應(yīng)用程序靠近數(shù)據(jù)的決定將取代單一廠商棧的吸引力。在某些情況下，數(shù)據(jù)引力會(huì)拖你走，更多的是你的數(shù)據(jù)在S3，而不是亞馬遜。

　　6. Apache Spark將Hadoop甩在后面

　　Hadoop提供了一種方法來(lái)分析數(shù)據(jù)的規(guī)模，同時(shí)確保硬件的高效利用，但是硬件并不是云中的稀缺資源?？傆幸粋€(gè)問(wèn)題是，Spark是否需要Hadoop，就像Hadoop需要Spark一樣，而云已經(jīng)在很大程度上回答了這個(gè)問(wèn)題。本地 Hadoop已死了，現(xiàn)在的問(wèn)題是，Amazon EMR和Azure HDInsight是否會(huì)成為受益者，或者只是沒(méi)有Hadoop的Spark。

　　7. 物聯(lián)網(wǎng)的土撥鼠日

　　這感覺(jué)就像這個(gè)行業(yè)在物聯(lián)網(wǎng)上繞圈子。雖然潛力巨大，但迄今為止最成功的IoT應(yīng)用程序只解決了非常具體的問(wèn)題。IoT將繼續(xù)快速推進(jìn)，但我們不太可能在2018年看到廣泛應(yīng)用的IoT應(yīng)用開(kāi)發(fā)、跨行業(yè)和功能的平臺(tái)。流分析和人工智能技術(shù)將是我們最接近水平平臺(tái)的東西。這些嵌入式平臺(tái)功能對(duì)于識(shí)別模式、優(yōu)化行為和在不需要人工干預(yù)的情況下檢測(cè)IoT部署中的異常情況至關(guān)重要。