如果企業采用大數據技術，那么必然會使用云計算技術，因為云平臺已經成為存儲和處理大量數據的標準平臺。隨著云計算巨頭致力于爭奪市場領先地位，云計算服務將在2020年迅速增長。而在云中成功地駕馭這些動態信息需要采用大數據進行分析，并清理混亂信息。

現代云計算堆棧依靠Kubernetes進行容器編排。預計2020年將在Kubernetes上啟用大數據和人工智能工作負載方面取得進展，而Alluxio公司創始人兼首席技術官 Lioyuan將其稱之為“Kubernetifying”分析堆棧。

Lioyuan說，“雖然容器和Kubernetes在無狀態應用程序（如Web服務器和自包含數據庫）中表現特別出色，但在高級分析和人工智能方面，我們還沒有看到大量的容器使用。到2020年，我們將看到人工智能和分析工作負載在Kubernetes上變得更加主流。‘Kubernetifying’分析堆棧將意味著通過將數據從遠程數據倉庫移動到K8s集群以獲得更緊密的數據位置，從而解決數據共享和彈性問題。”

Information Builders公司兩位副總裁Eric Raab和Kabir Choudry表示，目前，云原生分析應用程序數量龐大，并且由于這一原因，云計算將在2020年至關重要。

Raab和Choudry說：“如今使用商業智能和分析工具的組織分為三類：當前在云中運營工作負載的組織、將工作負載遷移到云中的組織，以及計劃將工作負載遷移到云中的組織。雖然他們過去可能因為擔心自己平臺的架構是否設計用于集成和利用云生態系統而受到阻礙，但現在有一些經過驗證的解決方案是專門為基于云計算的運營而構建的。2020年將看到更多的企業將工作負載遷移到云平臺，利用云原生解決方案的可用性、可擴展性和靈活性。”

Teradata公司云計算營銷總監Brian Wood預測，企業將在所有新分析工作負載的部署中采用云優先策略。

他說：“預計IT部門將默認使用公共云，以支持任何業務計劃，而不僅僅是現有基礎設施的容量擴展。與公共云供應商簽訂的“或者使用，或者失去”批量購買協議將促使企業IT部門盲目地選擇云部署位置而不是解決方案適合性，這讓他們的領導感到遺憾。實現短期預算目標的狂熱將勝過深思熟慮的規劃和戰略投資的審慎智慧。”

公共云已經得到了大多數媒體的關注。但Cloudian公司首席營銷官Jon Toor預測，到2020年，私有云將重新出現。

Toor說，“擁有大規模存儲需求（如醫療保健、科學研究、媒體和娛樂業）的企業在管理容量密集型工作負載（可達到數十PB）方面面臨獨特的挑戰。私有云通過提供公共云的規模和靈活性好處，以及在現場存儲的性能、訪問、安全和控制優勢來應對這些挑戰。”

云計算的簡單性和靈活性是一大優勢。但是，基于云計算的實用程序的定價并不適合所有工作負載。Splice Machine公司首席執行官Monte Zweben說，云計算當前的數字化轉型計劃為DX 2.0。

他說：“云計算之所以盛行，是因為很多用戶認為可以節省成本。一些急于遷移到云平臺的企業完成了第一階段項目，并意識到他們擁有與之前運行的應用程序相同的應用程序，這些應用程序不會利用新的數據源來讓他們使用人工智能。事實上，他們的運營支出實際上已經增加了，因為運營商節省的成本被一直在運行應用程序的云計算資源的成本所淹沒，而這些資源在內部部署之前已實現資本化。”

Quest Software公司研發團隊的軟件工程高級經理Yinghua Qin表示，混合計算的興起意味著傳統的數據中心將消失。

他說：“在未來幾年中，隨著云計算服務、物聯網和其他創新限制了傳統數據中心所能提供的優勢，我們可以預見傳統數據中心將會消亡。企業將需要根據業務需求而不是物理位置來定位計算工作負載，因此，企業將開始移動到混合云，以便提供更靈活的基礎設施。”

隨著企業尋求結合本地資源和基于云計算資源的方式，混合環境正在增長。Ensono公司公共云總經理Sean Roberts指出，弄清楚如何管理云計算和本地資源的混合并不是一件容易的事，但是新興的管理平臺將有所幫助。

Roberts說：“主要的云計算運營商開始意識到他們不能擁有所有的工作負載，大多數公司將采用多云策略。因此，在競爭中開辟控制管理平臺這條新戰線。例如微軟公司推出其Azure Arc技術，這套技術旨在將Azure服務和管理引入任何基礎設施，從而使微軟云計算客戶端能夠跨AWS和Google Cloud的云平臺管理資源。”

Sazzala Reddy說。公共云在大部分人看來是相似的，這將使云平臺更加難以區分。作為回應，云計算將在本地部署。

Reddy說：“不可知論者將占據優勢。一些云計算供應商意識到，許多企業客戶還沒有準備好完全遷移到云平臺。很多企業表示希望采用云計算服務，但是對于一些企業來說，要做出這種轉變仍然是一個挑戰。作為響應，云計算供應商將發布本地產品，這些產品可為大型企業提供遷移到云平臺的緩慢遷移的本地經驗，例如AWS Outposts。但是這都是暫時的，因為Outposts的目標是為它們的特定云平臺提供便捷的橋梁。”

AWS Redshift、Snowflake和Google BigQuery等云計算數據倉庫正在快速增長。但是，這種發展勢頭會在2020年持續嗎？ Dremio公司聯合創始人兼首席執行官Tomer Shiran對此表示懷疑。

Shiran說，“鑒于傳統的本地數據倉庫所帶來的巨大成本和復雜性，新一代云原生企業數據倉庫的出現不足為奇。但是精明的企業已經發現，云計算數據倉庫只是對傳統體系結構的更好實現，因此，他們避免繞道而行，而是直接遷移到圍繞云計算數據湖構建的下一代體系結構。”

Shiran說，在這種新架構中，數據不會被移動或復制，沒有數據倉庫，也沒有關聯的ETL、多維數據集或其他解決方法。他繼續說，“我們預測，到2020年，全球75%的產品將投入生產或在云計算數據湖中進行試點，并將在數據科學、數據管道、商業智能和交互式/臨時的多個用例中使用多個最佳引擎分析。”

但是Sigma Computing公司聯合創始人兼首席執行官Rob Woollen完全沒有看到云數據倉庫的增長速度下降。實際上，他認為云計算數據倉庫（CDW）繼續受到關注。

Woollen說：“云計算數據倉庫（CDW）的發展有很多原因。可擴展性、靈活性、更低的成本和連接性，現在很多人都看到云中的數據倉庫比本地系統更安全。他們的理由是，因為云計算數據倉庫提供商的整個業務模型都依賴于數據安全和加密，所以他們可能比你做得更好。這些公司在安全技術上投入巨資，并將整個部門投入到保護企業的數據。云計算數據倉庫（CDW）可以減輕合規性負擔。通過將所有數據存儲在一個地方，企業不必處理搜索各種離散的業務系統和數據存儲以定位相關數據的復雜性。”

Kubernetes是一項關鍵技術，可實現云計算堆棧的大部分靈活性。Unravel Data公司首席執行官Kunal Agarwal認為Kubernetes的發展趨勢不會很快減弱。

Agarwal說，“Kubernetes最近超過了Docker，成為最受關注的容器技術，在未來，每種數據技術都將在Kubernetes上運行。我們可能不會在2020年實現這一目標，但是隨著越來越多的主要供應商在其旗艦平臺上建立基礎，Kubernetes將繼續被采用。還有一些問題需要解決，例如持久性存儲問題，但目前正在通過BlueK8等舉措解決這些問題。整個大數據社區都支持Kubernetes，并確保了其持續的統治地位。”

Neo4j公司首席執行官兼聯合創始人Emil Eifrem說，云計算和開源的交集為開發人員提供了發展的沃土。

Eifrem說：“最具優勢的技術公司將是那些擁有B2D（企業對開發人員）、開發人員/實踐者主導的方法和交付SaaS產品的公司，這些企業隨時準備支持實踐者走向云計算。這些公司往往是開源軟件（OSS）公司，隨著時間的推移，他們與開發社區建立了信任，了解開發人員不斷變化的需求，而且精通經典的企業軟件銷售活動。而擁有SaaS服務的開源軟件（OSS）公司完全有能力搶占整個市場，無論是在內部還是在云端，都能獲得大量的交易。”

戴爾技術公司首席運營官Jeff Clarke說，新興的企業計算平臺是公共云和本地資源的結合。

Clarke說：“公共云和私有云可以共存。由混合云架構支持的多云IT戰略將在確保組織具有更好的數據管理和可見性的同時發揮關鍵作用，同時還確保其數據保持可訪問性和安全性，但是私有云將不僅僅存在于企業的核心數據中心。隨著5G和邊緣部署的繼續推出，私有混合云將存在于邊緣，以確保實時監控和管理所處數據的實時性。這意味著組織將期望更多的云計算服務提供商確保他們能夠在所有環境中支持其混合云計算需求。”

Panasas公司軟件架構師Curtis Anderson說，公共云可能對開發人工智能很有幫助，但采用人工智能有利于運行本地資源。

Pang說。“隨著越來越多的組織為他們的人工智能計劃試驗更多的數據，對人工智能的安全性和道德使用將變得越來越重要。在這個領域，首要的擔憂是數據泄漏，尤其是個人身份信息（PII），新產品的想法和專有信息。這些擔憂將導致更多用于人工智能創建的本地解決方案，包括數據注釋和安全利用多樣化用戶的解決方案。”

NetApp公司戰略官Atish Gude說，企業需要為邊緣的崩潰做好準備。他說，“為迎接5G的廣泛出現，將利用低成本傳感器和成熟的人工智能應用來構建計算密集型的邊緣環境，為高帶寬、低延遲人工智能驅動的物聯網環境奠定基礎，這些環境具有巨大的創新和顛覆潛力。”
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