5． DevOps

2019年，企業(yè)將實(shí)施程序化DevOps方法，以加速軟件產(chǎn)品的開發(fā)和部署。根據(jù)此調(diào)查，DevOps支持46x代碼部署。它還使部署前置時(shí)間飆升2556倍。2019年，人工智能／機(jī)器學(xué)習(xí)、自動化和FaaS將協(xié)調(diào)對DevOps的更改。

（1）DevOps練習(xí)將體驗(yàn)人工智能／機(jī)器學(xué)習(xí)的刺激

在2019年，人工智能／機(jī)器學(xué)習(xí)中心應(yīng)用程序?qū)⒔?jīng)歷一次發(fā)展高潮。數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)將利用DevOps統(tǒng)一整個(gè)應(yīng)用程序生命周期中的復(fù)雜操作。他們還希望自動化工作流管道——同時(shí)重建、重新測試和重新部署。

（2）DevOps將為功能即服務(wù)（FaaS）添加價(jià)值

功能即服務(wù)（FaaS）旨在實(shí)現(xiàn)無服務(wù)器架構(gòu)。它可以實(shí)現(xiàn)無障礙的應(yīng)用程序開發(fā)，而不會影響企業(yè)處理單片REST服務(wù)器。對于開發(fā)人員來說，這就像是一個(gè)靈丹妙藥。到目前為止，功能即服務(wù)（FaaS）還沒有達(dá)到完全成熟。雖然功能即服務(wù)（FaaS）具有固有的可擴(kuò)展性，但選擇錯(cuò)誤的用戶案例會增加賬單。因此，在2019年，人們將看到企業(yè)利用DevOps來深入了解生產(chǎn)用戶案例，并大幅降低成本。

（3）自動化將成為DevOps的主流

人工實(shí)施DevOps耗時(shí)，效率低，容易出錯(cuò)。因此，在2019年，持續(xù)集成 （CI）／持續(xù)交付（CD）的自動化將成為DevOps實(shí)踐的核心。因此，基礎(chǔ)設(shè)施即代碼將成為主流。

6． 云計(jì)算將繼續(xù)蓬勃發(fā)展

2019年，各組織將重新設(shè)想云計(jì)算的使用。將有一類新的“誕生于云計(jì)算”初創(chuàng)企業(yè)，它們將通過智能云運(yùn)營獲得更多價(jià)值。這將以多云、云計(jì)算互操作性和高性能計(jì)算為中心。根據(jù)RightScale公司的調(diào)查，57％的企業(yè)已經(jīng)擁有了一個(gè)卓越的云計(jì)算中心。

（1）企業(yè)公司將從“單云方法”中脫離出來。

在2018年，企業(yè)意識到采用“單云方法”會增加其競爭力。在2019年，企業(yè)的云計(jì)算領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)將充分利用混合云架構(gòu)。混合云將成為2019年云計(jì)算的新常態(tài)。

（2）云計(jì)算互操作性將是主要關(guān)注點(diǎn)

2019年，企業(yè)將通過標(biāo)準(zhǔn)化云計(jì)算架構(gòu)開始解決互操作性問題。API的使用也將加速。它們將是建立語言中立能力的關(guān)鍵，這增強(qiáng)了系統(tǒng)的可移植性。

（3）高性能計(jì)算將在云計(jì)算中占據(jù)一席之地

金融、深度學(xué)習(xí)、半導(dǎo)體或基因組學(xué)等行業(yè)領(lǐng)域正面臨著競爭的沖擊。他們將設(shè)想以高性能交付高端計(jì)算密集型應(yīng)用程序。為了吸引這些行業(yè)，云計(jì)算提供商將開始在他們的平臺中傳授高性能計(jì)算功能。人們還將見證云端的大規(guī)模自動化。

7．人工智能

2019年，人工智能／機(jī)器學(xué)習(xí)將從研發(fā)模型中脫穎而出，在組織中得到廣泛實(shí)施�？蛻魠⑴c、基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化和人工智能將處于領(lǐng)先地位。

（1）人工智能促進(jìn)客戶互動

企業(yè)將利用人工智能／機(jī)器學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)豐富的最終用戶體驗(yàn)。根據(jù)Adobe公司的說法，使用人工智能的企業(yè)將在2019年增加一倍以上�？萍脊�司和非科技公司都將努力利用自然語言處理提供個(gè)性化服務(wù)。其重點(diǎn)仍然是創(chuàng)建認(rèn)知客戶角色，以產(chǎn)生有形的業(yè)務(wù)影響。

（2）用于基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化的人工智能

2019年，人工智能嵌入式監(jiān)測工具的開發(fā)將得到推動。這將幫助企業(yè)創(chuàng)建靈活的基礎(chǔ)設(shè)施，以應(yīng)對不斷變化的工作負(fù)載。借助這種人工智能驅(qū)動的機(jī)器，它們的目標(biāo)是減少基礎(chǔ)設(shè)施延遲，加強(qiáng)應(yīng)用程序的健壯性，提高性能，并加大輸出。

（3）Glass－Box AI將成為零售、金融和醫(yī)療保健領(lǐng)域的關(guān)鍵

這就是人工智能發(fā)揮作用的原因。Glass－Box AI將通過基礎(chǔ)方法、錯(cuò)誤或偏見創(chuàng)建關(guān)鍵客戶的見解。通過這種方式，零售商不一定遵循每一個(gè)建議。他們可以整理出符合當(dāng)前場景中權(quán)限的響應(yīng)。最重要的是避免客戶的糟糕體驗(yàn)，并在這一過程中實(shí)現(xiàn)公平。