Virtual Instruments公司首席技術(shù)官John Gentry回顧了2018年的IT行業(yè)發(fā)展情況，預(yù)測(cè)了2019年的行業(yè)主題和熱門(mén)話(huà)題，并指出應(yīng)用場(chǎng)景和工作量安排構(gòu)成了更高性能基礎(chǔ)設(shè)施和更靈活、更適合未來(lái)企業(yè)的強(qiáng)大核心關(guān)鍵。

AIOps的承諾與宣傳炒作

面向IT運(yùn)營(yíng)的人工智能（AIOps）將成為2019年的最新流行術(shù)語(yǔ)，并迅速引起人們的興趣。根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner 公司的調(diào)查，AIOps平臺(tái)利用大數(shù)據(jù)、現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)和其他先進(jìn)分析技術(shù)，通過(guò)主動(dòng)、個(gè)性化和動(dòng)態(tài)的洞察力直接和間接地增強(qiáng)IT運(yùn)營(yíng)（監(jiān)控、自動(dòng)化和服務(wù)臺(tái)）功能。考慮到組織需要數(shù)年的時(shí)間才能建立機(jī)器學(xué)習(xí)，這提出了一個(gè)問(wèn)題，那就是“正在提供此功能的監(jiān)控公司是哪些？”，而將AIOps置于現(xiàn)有監(jiān)控和事件管理系統(tǒng)之上，希望它能收集有意義的數(shù)據(jù)來(lái)解決所有問(wèn)題，這是一個(gè)具有缺陷的前提。

大多數(shù)AIOP解決方案仍然不斷發(fā)展，并不具備應(yīng)用智能或?qū)嶋H的機(jī)器學(xué)習(xí)功能。而在早期階段，只能發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)或數(shù)學(xué)相關(guān)的相關(guān)性，沒(méi)有真正的因果關(guān)系。沒(méi)有場(chǎng)景的關(guān)聯(lián)是沒(méi)有意義的，它是從應(yīng)用程序的場(chǎng)景中獲得的智能，直接鏈接到業(yè)務(wù)的運(yùn)行，這在當(dāng)前的AIOps部署中是缺乏的。

圍繞AIOps平臺(tái)的炒作與云計(jì)算的宣傳非常相似。與人們學(xué)習(xí)的方式大致相同，在宣傳炒作和數(shù)據(jù)遣返之后，云計(jì)算并不是安置工作負(fù)載的理想之地，組織將AIOps視為下一個(gè)萬(wàn)能的解決方案，這一信念很快就會(huì)像當(dāng)時(shí)人們對(duì)云計(jì)算的更高期望那樣幻滅。

在2019年，組織需要識(shí)別供應(yīng)商聲明定位AIOps作為快速解決方案。必須讓企業(yè)意識(shí)到AIOps需要多年從重要數(shù)據(jù)攝取中獲得的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，才能有效地進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。如果沒(méi)有那么重要的學(xué)習(xí)時(shí)間，那么企業(yè)面臨的實(shí)際上是一個(gè)流行術(shù)語(yǔ)的承諾，而不是真正的AIOps。

AIOps解決方案并不收集獨(dú)特且有意義的數(shù)據(jù)，并將應(yīng)用程序和業(yè)務(wù)環(huán)境應(yīng)用于其“智能”，這顯然在影響業(yè)務(wù)之前無(wú)法有效地預(yù)防問(wèn)題。

超融合

雖然超融合在2018年成為一個(gè)重要趨勢(shì)，但人們開(kāi)始看到一個(gè)更具針對(duì)性的超融合用例，這會(huì)減緩其采用并限制擴(kuò)展。由于內(nèi)存、計(jì)算和存儲(chǔ)的工作負(fù)載要求不能線性擴(kuò)展，因此融合將發(fā)揮更大作用，所有閃存存儲(chǔ)系統(tǒng)將繼續(xù)擁有關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用程序工作負(fù)載。

性能延遲和NVMe

在陣列中，非易失性存儲(chǔ)器快速（NVMe）將僅與5％－10％的企業(yè)工作負(fù)載相關(guān)，因?yàn)樗�仍然只在協(xié)議作為標(biāo)準(zhǔn)的最高端陣列中。這并不是說(shuō)客戶(hù)對(duì)這種性能沒(méi)有固有的需求，因?yàn)殡m然NVMe已經(jīng)被證明是一種存儲(chǔ)陣列技術(shù)，但在服務(wù)器互連或結(jié)構(gòu)技術(shù)方面，它甚至還沒(méi)有經(jīng)過(guò)供應(yīng)商測(cè)試，更不用說(shuō)被主要用戶(hù)所采用。還有一些高端公司考慮采用NVMe over Fabric（NVMe－oF）�？捎眯院托阅軐�(duì)所有人來(lái)說(shuō)都很重要，但也會(huì)看到一些組織希望使用iSCSI而不是NVMe來(lái)降低成本。

云計(jì)算

盡管云計(jì)算發(fā)展的速度很快，正如2018年所預(yù)測(cè)的那樣，人們看到了很多企業(yè)在公共云運(yùn)行的工作負(fù)載回歸到內(nèi)部部署數(shù)據(jù)中心，這是由于云計(jì)算并不適合所有工作負(fù)載。人們認(rèn)識(shí)到，云計(jì)算是混合部署的主要部分，但它不是云優(yōu)先或僅云的策略。組織將看到云計(jì)算的真實(shí)應(yīng)用情況，并就其運(yùn)營(yíng)的工作負(fù)載做出更明智的決策。

就云平臺(tái)中的服務(wù)等級(jí)協(xié)議（SLA）的需求而言，人們將看到對(duì)話(huà)和營(yíng)銷(xiāo)語(yǔ)言的轉(zhuǎn)變，這項(xiàng)服務(wù)被認(rèn)為是行業(yè)需求，因此現(xiàn)在被推廣為一種產(chǎn)品。但是隨著2019年的到來(lái)，人們?nèi)匀粺o(wú)法將真正的服務(wù)水平承諾或合同視為標(biāo)準(zhǔn)。

人們?cè)?018年和2017年看到的“云計(jì)算節(jié)約成本”的概念現(xiàn)在不在考慮范圍之內(nèi)。采用云計(jì)算，企業(yè)可以節(jié)省一些成本。而在云計(jì)算行業(yè)巨頭提供的營(yíng)銷(xiāo)宣傳和新產(chǎn)品中，推出了高性能的公共云，人們可以看到對(duì)性能需求的認(rèn)可，但其價(jià)格高昂。企業(yè)可能采用云優(yōu)先策略，因?yàn)樗�更有效，或者具有靈活性、多功能性或彈性，但是組織必須支付更多的費(fèi)用才能獲得好處。

以應(yīng)用程序?yàn)橹行牡腎T得到持續(xù)增長(zhǎng)

2018年，應(yīng)用程序的對(duì)話(huà)走到了最前沿。在2019年，應(yīng)用程序的場(chǎng)景將成為IT工作負(fù)載部署以及運(yùn)營(yíng)管理方面的核心驅(qū)動(dòng)因素。

IT正試圖趕上業(yè)務(wù)（實(shí)際上是應(yīng)用程序的集合）的發(fā)展，并試圖將自身與應(yīng)用程序、其對(duì)業(yè)務(wù)的重要性以及將給定應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)關(guān)鍵性分層的概念聯(lián)系起來(lái)，以使其更符合企業(yè)的要求。

工作負(fù)載分配討論進(jìn)入議程

現(xiàn)在，人們開(kāi)始認(rèn)識(shí)到思考和目的性在工作負(fù)荷安排中的重要性。然而，在沒(méi)有首先考慮應(yīng)用程序的重要性或場(chǎng)景的情況下，很多組織急于采用超融合或云計(jì)算。

2019年，人們將看到圍繞有目的地將工作負(fù)載部署在整個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施（無(wú)論是云計(jì)算、融整合還是傳統(tǒng)）上采取了更多的理解和戰(zhàn)略行動(dòng)。基于應(yīng)用程序?qū)�業(yè)務(wù)的重要性，將轉(zhuǎn)向討論工作負(fù)載分配。這一點(diǎn)反映了對(duì)AIOP平臺(tái)的采用，因?yàn)楸M管這些平臺(tái)可以在沒(méi)有智能的情況下學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)模式，但是所收集的信息與業(yè)務(wù)場(chǎng)景并不相關(guān)。

智能自動(dòng)化

2018年顯示出了用戶(hù)對(duì)自動(dòng)化的持續(xù)需求，雖然由于缺乏推動(dòng)自動(dòng)化的背景和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察力，自動(dòng)化技術(shù)已經(jīng)被低估了一段時(shí)間，而自助服務(wù)門(mén)戶(hù)是一回事，但是考慮到應(yīng)用程序?qū)�業(yè)務(wù)的重要性的場(chǎng)景以及驅(qū)動(dòng)智能、自動(dòng)化和協(xié)調(diào)的工作負(fù)載要求的自動(dòng)供應(yīng)過(guò)程是完全不同的。因此，2019年可能是自動(dòng)化變得智能化的一年，采用自動(dòng)化平臺(tái)，AIOP可以在數(shù)月內(nèi)實(shí)現(xiàn)企業(yè)的目標(biāo)，而不是數(shù)年。

成功管理當(dāng)今的混合基礎(chǔ)設(shè)施是一種平衡行為。它的成功取決于針對(duì)性的討論和實(shí)施工作負(fù)載分配、應(yīng)用程序分層、業(yè)務(wù)關(guān)鍵性，以及基于工作負(fù)載要求的深入基礎(chǔ)設(shè)施選擇，而這是價(jià)格和性能之間的權(quán)衡。