一年前，很少有企業(yè)能預(yù)料到 2020年出現(xiàn)的巨大變化。從 3月底開(kāi)始，新冠疫情打亂了整個(gè)世界的運(yùn)轉(zhuǎn)，迫使企業(yè)迅速調(diào)整其技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，首先讓員工能遠(yuǎn)程開(kāi)展工作，同時(shí)要做好更長(zhǎng)遠(yuǎn)的規(guī)劃，以應(yīng)對(duì)前所未有的不確定性。對(duì)很多企業(yè)而言，重新改造 IT 基礎(chǔ)設(shè)施是生存下去的關(guān)鍵。

對(duì)企業(yè)和組織而言，這意味著要加快速度，把更多工作負(fù)載遷移上云，更快地適應(yīng)混合云的環(huán)境。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，他們逐漸認(rèn)識(shí)到混合云的價(jià)值，希望能夠把每個(gè)云解決方案的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮到極致。

進(jìn)入 2021，盡管企業(yè)仍會(huì)面對(duì)高度的不可預(yù)測(cè)性，但 2020年所呈現(xiàn)的幾個(gè)重要趨勢(shì)，使得我們能夠?qū)?lái)年做出一些預(yù)測(cè)。新冠疫情倒逼企業(yè)去思考一系列業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)，使企業(yè)對(duì)混合云的需求不斷增長(zhǎng)，對(duì)技術(shù)也產(chǎn)生了新的需求，這些需求包括：

更廣泛地采用和試用與安全相關(guān)的新技術(shù)，包括機(jī)密計(jì)算、量子安全加密和完全同態(tài)加密 (FHE，F(xiàn)ully Homomorphic Encryption)。

利用 AI 自動(dòng)化更快、更容易地向混合云遷移。

將多個(gè)云和本地系統(tǒng)整合到一個(gè)統(tǒng)一的混合平臺(tái)之上。

有能力通過(guò)混合云把更多工作負(fù)載放到智能邊緣設(shè)備之上。

明年，我們預(yù)計(jì)企業(yè)將采用新的資源和戰(zhàn)略來(lái)應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，以推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展，而整體大環(huán)境也對(duì)云計(jì)算和人工智能研究提出了新的發(fā)展需求。我們預(yù)測(cè)：

2021年，在安全技術(shù)如機(jī)密計(jì)算、量子安全和完全同態(tài)加密的加持下，即便是監(jiān)管最嚴(yán)格的行業(yè)都將轉(zhuǎn)向混合云。

很顯然，在未來(lái)一年，企業(yè)會(huì)繼續(xù)在混合云環(huán)境中對(duì) IT 運(yùn)維去中心化，即使是監(jiān)管最嚴(yán)格行業(yè)中的企業(yè)也將如此。為了成功地做到這一點(diǎn)，企業(yè)和組織需要采取安全措施，確保系統(tǒng)和數(shù)據(jù)的完整性，實(shí)施零容忍的信任策略，同時(shí)遵守全球范圍內(nèi)更嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私法規(guī)——所有這些都須隨著復(fù)雜的安全威脅的演變而與時(shí)俱進(jìn)。提供這些安全舉措的硬件系統(tǒng)將被廣泛采用，以保護(hù)本地和公有云上的工作負(fù)載。這些硬件系統(tǒng)如 LinuxONE 和 IBM Z 等進(jìn)一步提高了開(kāi)源和傳統(tǒng)工作負(fù)載的安全性。

行業(yè)云，如 IBM 的金融服務(wù)云(IBM Cloud for Financial Services)和 IBM 的電信云 (IBM Cloud for Telecommunications)等，專為應(yīng)對(duì)監(jiān)管非常嚴(yán)格行業(yè)的特有挑戰(zhàn)和安全需求而設(shè)計(jì)。總體而言，企業(yè)希望在其混合云環(huán)境中能夠采用包括機(jī)密計(jì)算在內(nèi)的技術(shù)，他們希望數(shù)據(jù)在處理和存儲(chǔ)期間都能得到保護(hù)，為了滿足這些客戶需求，我們將看到技術(shù)供應(yīng)商會(huì)繼續(xù)投資于安全技術(shù)的創(chuàng)新。機(jī)密計(jì)算結(jié)合存儲(chǔ)和傳輸過(guò)程中的數(shù)據(jù)加密，以及對(duì)密鑰的獨(dú)占控制，可以保護(hù)敏感和監(jiān)管非常嚴(yán)格的數(shù)據(jù)集和應(yīng)用工作負(fù)載。

此外，包括 IBM 在內(nèi)的科技公司正在開(kāi)創(chuàng)量子計(jì)算機(jī)的先河，有望解決世界上最強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī)也無(wú)法解決的一些最具挑戰(zhàn)的問(wèn)題。這也可能帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)，比如量子計(jì)算能夠快速破解加密算法和訪問(wèn)敏感數(shù)據(jù)。我們預(yù)期企業(yè)將開(kāi)始部署量子安全加密技術(shù)，為大規(guī)模的量子計(jì)算機(jī)成為日常技術(shù)工具而提前做好準(zhǔn)備——這不僅是為了保護(hù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的安全，也是為了防范未來(lái)的威脅。

同樣，越來(lái)越多的企業(yè)將開(kāi)始嘗試使用完全同態(tài)加密（FHE）來(lái)保護(hù)他們的數(shù)據(jù)。今天，加密技術(shù)使我們能夠通過(guò)將數(shù)據(jù)隱藏在數(shù)學(xué)公式中而為數(shù)據(jù)添加額外的保護(hù)層，而數(shù)學(xué)公式只能由有權(quán)訪問(wèn)機(jī)密“密鑰”的人讀取，然而現(xiàn)有的加密技術(shù)也有其局限性。FHE技術(shù)則可以使數(shù)據(jù)在計(jì)算過(guò)程中也能保持加密狀態(tài)。例如，保險(xiǎn)公司可以對(duì)患者的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但是其保險(xiǎn)代理人卻無(wú)法看到客戶的任何個(gè)人身份信息。

通過(guò)教會(huì)機(jī)器“推理”，人工智能將實(shí)現(xiàn)向混合云的自動(dòng)遷移。

人工智能技術(shù)，例如基于圖形的技術(shù)、自然語(yǔ)言處理（NLP）和可解釋的人工智能等技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用于人類語(yǔ)言——比如語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)言翻譯應(yīng)用。現(xiàn)在，將同樣的人工智能應(yīng)用于機(jī)器代碼將大大加快應(yīng)用向云端的遷移，還能隨之提高其可管理性。這些人工智能技術(shù)能夠提供關(guān)于應(yīng)用行為及其結(jié)構(gòu)的推理，從而能夠推薦并自動(dòng)生成已識(shí)別的微服務(wù)候選項(xiàng)。

這種方法超越了“傳統(tǒng)”的容器化過(guò)程。在將任務(wù)關(guān)鍵型工作負(fù)載遷移到云環(huán)境時(shí)，自動(dòng)化是非常必要的。這在一定程度上是由本地任務(wù)關(guān)鍵型工作負(fù)載的復(fù)雜性所決定的。通常，企業(yè)首先需要確定其任務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用運(yùn)行的確切位置。位置確定好了之后，再將這些多年來(lái)一直在本地運(yùn)行的應(yīng)用和數(shù)據(jù)遷移到混合云環(huán)境，這個(gè)過(guò)程會(huì)涉及到很多工作，其中一些工作是企業(yè)可能無(wú)法直接控制的。

從自動(dòng)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用在新環(huán)境中的現(xiàn)代化和部署，到協(xié)助日常應(yīng)用管理——人工智能還將改善云開(kāi)發(fā)人員和負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)無(wú)間斷運(yùn)維工程師的體驗(yàn)。事實(shí)上，隨著企業(yè)加速使用 ChatOps 等基于人工智能的技術(shù)和策略來(lái)管理其應(yīng)用和環(huán)境，負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)無(wú)間斷運(yùn)維工程師的角色將專注于更有價(jià)值的工作，他們將專注于主動(dòng)地預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，從更復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中獲取深度分析等。

開(kāi)源工具將幫助整合不同的云，使開(kāi)發(fā)人員編程和使用混合云所需的技能變得更加簡(jiǎn)單。

今天，如果你想在自己的筆記本電腦上處理一個(gè)大數(shù)據(jù)集，這可能需要使用 10萬(wàn)個(gè)容器，你需要知道怎樣針對(duì)混合云重新編寫(xiě)應(yīng)用。開(kāi)發(fā)人員不僅需要訪問(wèn)混合云平臺(tái)，還要使用工具和框架，才能有效率地解決問(wèn)題。如果開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家沒(méi)有多年的容器化、并行化和容器編排工具使用經(jīng)驗(yàn)，他們會(huì)發(fā)現(xiàn)在混合云環(huán)境中編程是非常困難的。

未來(lái)一年，開(kāi)源工具將助力把很多不同的云和本地系統(tǒng)集成到一個(gè)單一、無(wú)縫的混合平臺(tái)之上，這對(duì)于程序員和非程序員而言，都將大大縮短他們的學(xué)習(xí)曲線。企業(yè)將采用一種應(yīng)用部署模式，這對(duì)于那些沒(méi)有大量混合云專業(yè)知識(shí)的人員來(lái)說(shuō)，更容易進(jìn)行編程和使用。這方面的進(jìn)展將有助于擁有混合云專業(yè)知識(shí)的程序員把更多的精力用于從事更高價(jià)值的項(xiàng)目。我們需要各個(gè)領(lǐng)域的專家能夠?qū)Ｗ⒂谒麄兊膶?shí)際問(wèn)題，而不是把精力浪費(fèi)在如何在跨多云的環(huán)境下高效運(yùn)行他們的軟件。像 IBM Cloud Satellite 這樣利用 Red Hat OpenShift 的服務(wù)，可以允許用戶在一個(gè)儀表板上跨任何環(huán)境構(gòu)建、部署和管理云服務(wù)。

隨著計(jì)算硬件效率的突破，我們會(huì)看到一些最先進(jìn)和最強(qiáng)大的混合云硬件創(chuàng)新將擴(kuò)展應(yīng)用到邊緣設(shè)備上。

混合云的核心在于能夠把任何基礎(chǔ)設(shè)施的強(qiáng)大計(jì)算能力推送到用戶的指端，讓他們唾手可得。然而，最強(qiáng)大的計(jì)算能力過(guò)去一直都局限于數(shù)據(jù)中心。

眾所周知，用于人工智能模型訓(xùn)練的硬件非常消耗資源，耗費(fèi)大量金錢、時(shí)間和精力。例如，目前部署的最大的工業(yè)規(guī)模模型——OpenAI 的 GPT-3，有 1,75B個(gè)參數(shù)，比兩年前的模型大 100倍以上。訓(xùn)練就要花費(fèi)數(shù)百萬(wàn)美元，訓(xùn)練期間產(chǎn)生的碳足跡高于 20輛汽車的終生排放量。

2021年，我們將看到用于構(gòu)建和部署人工智能模型的人工智能硬件會(huì)出現(xiàn)重大突破。與當(dāng)今最好的商用系統(tǒng)相比，人工智能訓(xùn)練系統(tǒng)的效率將提高近一個(gè)數(shù)量級(jí)。結(jié)合 5G 技術(shù)的進(jìn)步，邊緣的可持續(xù)人工智能計(jì)算可能會(huì)消除云與邊緣之間的界限——為混合云基礎(chǔ)設(shè)施提供關(guān)鍵技術(shù)升級(jí)，并通過(guò)在邊緣保留更多的數(shù)據(jù)，促使人工智能模型的隱私性和安全性取得重大進(jìn)步。5G 蜂窩架構(gòu)有望成為推動(dòng)邊緣計(jì)算廣泛應(yīng)用的催化劑。

混合云基礎(chǔ)設(shè)施上的人工智能硬件加速器能夠?yàn)閿?shù)據(jù)中心的大型人工智能培訓(xùn)工作提供支持。同樣的核心人工智能硬件技術(shù)也可以小規(guī)模的部署，或者嵌入到邊緣的其他處理器中。OpenShift 兼容硬件加速器的擴(kuò)展將進(jìn)一步支持我們的人工智能硬件的靈活部署，使計(jì)算技術(shù)一直推送到邊緣端。

如你所見(jiàn)，2021年的重點(diǎn)是同時(shí)提高人工智能的能力和效率，使其能夠幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)一系列挑戰(zhàn)，為更多企業(yè)安全地部署、簡(jiǎn)化和管理混合云環(huán)境。

盡管在這個(gè)顛覆性的時(shí)期，我們很難對(duì)未來(lái)做出精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)，然而顯而易見(jiàn)的是，混合云技術(shù)的突破性發(fā)展，將成為企業(yè)掙脫禁錮，面向未來(lái)，大膽采用混合云平臺(tái)戰(zhàn)略而獲得可持續(xù)成長(zhǎng)的有力保證。

原文標(biāo)題：揮別庚子年：看 2021年混合云科技發(fā)展的幾大趨勢(shì)

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