數(shù)據(jù)中心是業(yè)務的心臟，沒有數(shù)據(jù)中心，IT就無法提供任何級別的功能、可靠性和敏捷性。2020年的數(shù)據(jù)中心會是什么樣子?Jack Wallen 分享了他對來年的數(shù)據(jù)中心和邊緣計算、Kubernetes、5G、容器安全等方面的想法。

　　邊緣計算的興起

　　越來越多的企業(yè)依賴于物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備來提供服務。因此，必須重新考慮網(wǎng)絡體系結構。幾乎每個企業(yè)公司都使用各種形式的云，它們依賴于集中式網(wǎng)絡。但是此類網(wǎng)絡遠非部署IoT設備的理想選擇，這就是為什么許多企業(yè)將轉向邊緣計算的原因。

　　邊緣計算是一種技術范例，可將核心處理功能推向所需的特定位置——通常位于網(wǎng)絡邊緣。這樣就可以“就地”收集和分析數(shù)據(jù)，而不是將數(shù)據(jù)傳輸回中央云進行計算。邊緣計算可最大程度地提高運營效率，提高性能和安全性，并最大程度地減少停機時間。2020年邊緣計算將在企業(yè)級別呈現(xiàn)巨大的增長。

　　簡化Kubernetes部署的工具

　　目前，Kubernetes需要做很多工作才能做到正確，部署起來比較復雜。這種復雜性可能將在2020年有所改善，因為已經(jīng)有一些工具被開發(fā)出來，用來簡化Kubernetes集群的部署和管理。

　　這些新工具將使Kubernetes集群的部署變得更加簡單，大多數(shù)人都將能夠以速度、可靠性以及更重要的是安全性來部署自己的集群。另外，這些工具將很有可能都是開源的。

　　將近90%的數(shù)據(jù)中心流量將集中在云上

　　到2020年底，幾乎所有數(shù)據(jù)中心流量中的90%都有可能集中在云上。這將是私有云、公共云和混合云的組合，部分原因是AWS、Google Cloud Platform和Azure等服務的持續(xù)增長，以及將這些平臺用于提供應用程序和服務的容器集群。

　　隨著越來越多的社交網(wǎng)絡服務嚴重依賴云，幾乎可以預見的結論是，2020年很容易成為云成為網(wǎng)絡和網(wǎng)絡成為云的一年。

　　圍繞容器部署的安全威脅

　　容器并沒有消失，隨著它們的普及，安全威脅也在增加。到2020年底，我們將至少看到一個圍繞容器部署的大規(guī)模安全漏洞。這種破壞可能是由于公司從不安全的鏡像或配置不良的網(wǎng)絡中部署容器引起的;無論哪種方式，這種破壞都將把引起人們對容器安全的注意，從而導致某種類型的容器產(chǎn)生安全聯(lián)盟，并采用技術來共同抵御。

　　對開源的更多依賴

　　沒有開源，就不會存在許多企業(yè)級技術。在來年，我們將看到數(shù)據(jù)中心對開源的依賴性達到臨界點。即便是現(xiàn)在，也很難找到一個在某種程度上不使用開源的數(shù)據(jù)中心。到2020年底，這將變得更加顯而易見。

　　簡單來說，更多數(shù)據(jù)中心將依賴于容器、自動化、云、邊緣計算以及對核心開放的其他技術，這意味著Linux不僅將成為云的擁護者，還將統(tǒng)治數(shù)據(jù)中心。像CentOS 8、RHEL、SLES和Ubuntu Server這樣的操作系統(tǒng)的市場份額將大大增加。

　　5G基礎設施

　　隨著OEM廠商在2020年底前同時推出設備和網(wǎng)絡，5G將成為新的標準。這意味著，任何擴展邊緣計算配置文件的公司都將發(fā)現(xiàn)5G對于成功采用這種新技術至關重要。

　　5G的速度預計將比4G網(wǎng)絡快10倍，并且每平方英里能夠支持數(shù)百萬個設備，因此5G將使遙遠的傳感器即時更新連接的設備。實時處理能力的提高意味著人們將部署能夠處理和管理5G的技術。對于任何利用物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算的企業(yè)來說，5G不僅是現(xiàn)實，而且是必需品。

　　容器集群自動化

　　來年，對人工智能(AI)自動化的依賴將更大。與CI/CD管道一起使用的AI已變得異常復雜。到2020年底，我們可能會看到自編程、自修復的集群部署。通過與群集相關的組件的正確組合，可以創(chuàng)建一個容器系統(tǒng)，該容器系統(tǒng)能夠在更新失敗時自動更新或回滾部署。開發(fā)人員將在這些系統(tǒng)的基礎上為容器集群自動化提供幾乎SkyNet的質(zhì)量。

　　需要新的技能

　　由于采用了更新和更復雜的技術，IT領域?qū)⒆兊酶吒偁幜?，IT從業(yè)者需要了解、學習更多新的技能，包括 Kubernetes、人工智能整合、云混合、容器安全、邊緣計算、Linux等等。

特別提醒：本網(wǎng)內(nèi)容轉載自其他媒體，目的在于傳遞更多信息，并不代表本網(wǎng)贊同其觀點。其原創(chuàng)性以及文中陳述文字和內(nèi)容未經(jīng)本站證實，對本文以及其中全部或者部分內(nèi)容、文字的真實性、完整性、及時性本站不作任何保證或承諾，并請自行核實相關內(nèi)容。本站不承擔此類作品侵權行為的直接責任及連帶責任。如若本網(wǎng)有任何內(nèi)容侵犯您的權益，請及時聯(lián)系我們，本站將會在24小時內(nèi)處理完畢。