今天的趋势就是明天的主流，企业需要考虑技术变化将如何影响他们的业务，以及在这样的背景下应该如何排序优先级。我们的技术专家汇总了五大颠覆性技术，来帮助企业解读 2020 年新技术发展趋势。

　　数据成为IT领域的核心

　　运营和数字化转型成功与否取决于对数据的运用——如何收集和使用数据，如何管理数据平台并使其物尽其用。

　　企业面临更庞大的数据，更繁杂的细节，因此需要更深入的洞察力。将数据与应用分离的能力使企业能够真正实现运营转型和数字转型。

　　从IoT设备，数字平台（实际上是任何技术系统）的最细微层级收集的数据，现在可由应用程序编程接口（API）提供分析，从而获得商业洞察并进行其他应用程序的开发。我们不仅收集更多的数据，还收集更多的细化数据，从而获得比以往更多的洞察。

　　数据对于下一代技术也至关重要：数字孪生，空间计算，人工智能，深度分析。技术的新应用版本都依赖于数据平台。该数据平台甚至将支持下一代计算架构，例如无服务器计算。

　　数据湖还是数据沼泽？

　　数据确实是所有一切的核心，因此正确设置数据平台至关重要。数据策略必须考虑建立能够捕捉和管理各类型数据（结构化，半结构化，非结构化和流式传输）的架构，并使其能够通过API和数据服务目录被广泛的利益相关者访问并用来创造新价值。没有建立这种架构的企业将会被海量数据淹没，而无法发挥数据的真正潜力。

　　边缘的巨大变化将改变技术格局

　　得益于基于容器的架构，缩小的堆栈能够运行、处理数据并在边缘进行决策，而无需回程到云或数据中心。边缘处理将对行业产生普遍影响。

　　5G –边缘还是外围？

　　5G是行业中的一个主要话题，但重要的是了解普遍宽频带在24至28 GHz的更高频率（更高的带宽）范围内的真正前景。挑战在于该频率范围属于短波，容易受到干扰并且缺乏穿透固体材料（例如墙壁）的能力。它要求信号塔和基站的密度至少是较低范围（6 GHz以下）的十倍---目前大多数导频信号在这一段位。这需要大量投资，因此移动运营商可能需要花费数年时间才能找到可以部署高频、高影响力5G的商业案例。

　　另一方面，WiFi6在2.4 GHz范围内运行，目前可能会对边缘产生更大的影响。它比WiFi5效率更高，尤其是在密集环境中，效率最高可提高四倍。WiFi6还提供更大的渗透率，更多的子信道和更好的性能，以及更少的基站。内置的电源休眠算法有助于优化功耗并降低能耗。

　　物联网：从大量单个传感器到视听传感器

　　物联网正在发生大规模变化。音频分析可以识别打碎玻璃的声音，例如触发警报。高清视频可进行对象处理，隔离和创建模式库，并使用模式匹配来监控实时事件。与单个传感器相比，这些技术以较高的性价比提供了可行的大面积覆盖。例如，在智能建筑和智能城市中，这种视听技术有很多案例，而视听传感器的供电和维护成本较低。视听解决方案具有更大的扩展可能性，从而成为一个重要的增长领域。

　　这些变化将影响我们如何设计和运行从网络和数据中心到应用程序和安全性的所有过程，以及企业如何收集和处理新数据并从中获得价值。

　　应用技术不仅可以帮助我们弥合物理世界和数字世界之间的鸿沟，还可以使这二者无缝融合。空间计算将带我们进入现实的整个领域–虚拟，增强，增强，超级，混合，真实–数字接口将扩展为包括多种感觉：视觉，声音，触觉，嗅觉。物理和数字融合的沉浸式环境将对行业产生普遍影响。

　　这种影响可以从双屏体验开始——实时图像补充了高清图像等传统格式，第二屏采用增强现实技术来丰富观看体验，并逐渐发展出体积捕捉技术，例如NTT的Kirari！？可通过全息电视广播将其大规模实现。

　　打开可能性的新世界

　　鉴于数据的规模化增长和精细收集，数据建模将涵盖所有系统和流程，可跨多个研究领域探索数字孪生，其规模和范围还处于初期发展阶段。技术的应用正在以前所未有的速度进入以前无法想象的领域。

　　计算模型演化和混合计算提出了重大问题

　　计算模型的演变和混合计算的采用对企业，供应商和初创公司产生了深远的影响。

　　服务器到无服务器

　　与物理计算不同，由于虚拟化和基于容器的计算与底层计算基础架构分离，使得移动应用程序变得容易。这些模型的用例越来越清晰，采用率也在上升……现在，无服务器计算有望实现，因为无须在服务器上部署应用程序，因此它可以提供更大的灵活性并节省成本。

　　基本上，有四个不同的计算模型并存：物理服务器，虚拟服务器，基于容器的服务器和无服务器计算。这给企业提出了一些重要问题：如何处理应用程序？哪些工作负载应该迁移到云端？什么必须保留在本地？可以重新将某些应用程序放在虚拟机上运行吗？可以针对容器或无服务器环境进行重写吗？最重要的是，完成这项工作并充分发挥这些新模型的优势需要多长时间？

　　计算架构决策与每个应用程序的未来都有直接关系–实际上，它甚至可能决定每个应用程序的未来方向。

　　混合计算的影响

　　混合计算的现实以及所有这些变化对于企业来说正在发挥重要作用，有些应用程序根本不值得重写，并且会在未来很多年内保留在本地的物理服务器上。对于虚拟机和容器，某些工作负载是可行的，但是企业将需要选择如何进行开发。

　　技能，架构，预算，策略和业务成果将在决定是 “独自搭建”还是寻找“计算即服务”，“平台即服务”或“软件即服务” 提供商来帮助构建环境方面发挥作用。

　　我们目前可能会看到的是一个混合世界，其中包括物理服务器，虚拟服务器（本地或云中），容器，无服务器，云（公有，私有，混合，多云）和一切即服务模型——结合每种架构的优点和优势来使用，塑造一个真正的混合计算模型。

　　可编程性和预测能力重塑网络安全

　　随着新技术在原子单位级别实现更大的预测能力和安全性，网络安全正在发生根本性转变。

　　区块链用例

　　区块链不仅在国际结算领域中拥有用例，并且扩展到了金融领域的各个部分，有些甚至出乎意料。例如，区块链对数据有更多控制，可以用作管理IT系统中配置来源的全新方法。

　　借助区块链，代理软件可以在物理或虚拟环境中的每台设备上运行，以便所有设备都参与分布式账本。然后，可以在配置文件上运行该区块的散列以呈现其散列码，从而指示总体配置的状态。如果散列码发生变化，则意味着配置发生了变化——突然间获得了一种不变的机制来检测实时变化，并通过该区块进行跟踪，确定造成变化的来源和参与方。这项技术有很大的潜力对并网络安全产生巨大影响，甚至可能重新定义我们今天所知的网络安全。

　　原子级的可编程性和安全性

　　随着基础架构中的每个元素都变得可编程，可以开始将安全状况视为代码。如果我们可以在架构中的所有容器和虚拟机的软件中放置防火墙，并在软件中包含它们之间的数据流，则可以大大减少安全漏洞。如果可以用软件维护数据流，则永远不会在网络上被黑客攻击。某些漏洞仍然存在，但粒度，包含的数据流和软件会大大减少和改善漏洞状况。

　　从某种意义上讲，这利用了可编程性将安全技术嵌入到了粒度级别，并以过去不可行的规模来协调结果。这对业界来说是个好消息，随着可编程性的发展和提高，我们将继续看到这种功能的出现。

　　检测和预防的预测能力

　　通过结合使用机器学习、分析和人工智能，网络安全的预判成为IT中众多成熟运用大规模数据的领域之一。随着时间的推移，收集到的数据集越多、越丰富，就越能确定并进行模式匹配来预测和阻断攻击源，这是非常重要和积极的一步。

　　结合广度和粒度的可编程处理方法来处理数据，再加上机器学习、分析和人工智能的判断，使我们能够结合强大的技术来更有效地减少安全威胁。我们更有能力在这些威胁爆发之前就将它们检测并加以遏制，预防零日攻击。