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Gartner 公布 2023新兴技术成熟度曲线,AI依然是全村的希望

边缘计算社区从Gartner官网了解到,近日,Gartner 公布了 2023 年新兴技术成熟度曲线以及最新的技术趋势。

2023新兴技术成熟度曲线

2023 年Gartner 技术成熟度曲线确定了25项值得关注的新兴技术,它们将为企业架构和技术创新领导者提供助力。这些技术有望在未来2-10 年内对商业及社会产生显著影响。使 CIO 和 IT 领导者能够兑现数字业务转型的承诺。

由于新兴技术本质上具有颠覆性,因此了解潜在的用例和主流采用的途径至关重要。要抓住新兴技术带来的机会,关键在于洞悉它们的潜在用例和进入主流采用的路径,而这些技术获得广泛采用的过程最短需要两年,有些甚至需要十年以上。

Gartner研究副总裁Melissa Davis 表示:“虽然现在所有人的目光都集中在AI上,但CIO和CTO也必须关注其他具有变革潜力的新兴技术——这些技术可以提升开发者体验、利用无所不在的云推动创新以及实现以人为本的安全和隐私。”

2023年及以后需要思考的四个新兴技术趋势主题:

主题1 :新兴AI

这些技术为可持续差异化和提高员工生产力提供了机会。虽然生成式AI具有实现竞争优势的巨大潜力,但其他几种新兴人工智能技术也具有增强数字客户体验、做出更好的业务决策并在竞争对手中脱颖而出的巨大潜力。

作为新兴AI的一个例子,生成式AI可以通过从大量原始源内容存储库中学习,生成新的衍生版本的内容、策略、设计和方法。它将继续对商业产生深远的影响,包括内容和产品开发、人类工作的自动化。

新兴AI的其他关键技术包括:

  • 人工智能仿真(AI simulation )是人工智能和仿真技术的结合应用,共同开发人工智能代理以及可以训练、测试甚至部署人工智能代理的模拟环境。
  • 因果AI(Causal AI)通过识别、利用因果关系突破基于相关性的预测模型,让人工系统能够更有效地制定行动并更具有自主性。
  • 联邦机器学习(Federated machine learning)旨在训练机器学习算法,而无需显式共享数据样本,从而实现更好的隐私和安全性。
  • 图数据科学(Graph data science(GDS))是一门将数据科学技术应用于图数据结构以识别可用于构建预测和规范模型的行为特征的学科。
  • 神经符号AI(Neuro-symbolic AI)是复合人工智能的一种形式,它将机器学习 (ML) 方法和符号系统相结合,以创建更强大、更值得信赖的人工智能模型。
  • 强化学习(Reinforcement learning (RL))是机器学习的一种,其中学习系统只接受正反馈(奖励)和负反馈(惩罚)方面的训练。

主题2:开发者体验

开发者体验是指开发者与其开发和交付软件产品与服务时所使用的工具、平台和流程及合作人员之间的所有交互。提升开发者体验不仅是大多数企业的数字行动计划取得成功的关键,而且对于吸引和留住顶尖工程人才、保持团队高昂士气以及确保工作的激励性与回报性同样至关重要。

此类关键技术包括AI增强软件工程、以API为中心的 SaaS、GitOps、内部开发者门户、开源项目办公室和价值流管理平台。

影响开发者体验的其他关键技术包括:

  • AI增强软件工程(AI-augmented software engineering),利用人工智能技术和自然语言处理(NLP)帮助软件工程师创建、交付和维护应用程序。
  • 以 API 为中心的 SaaS(API-centric SaaS), 一种以编程请求/回复或基于事件的接口 (API) 作为主要访问方法而设计的云应用程序服务。
  • GitOps,一种云原生应用程序的闭环控制系统。
  • 内部开发者门户(Internal developer portals),支持在复杂的云原生软件开发环境中自助发现和访问资源。
  • 开源项目办公室 (Open-source program office (OSPO))是制定治理、管理、推广和高效使用开源软件 (OSS) 和开源数据或模型战略的能力中心。

主题3:无所不在的云

未来10年,云计算将从一个技术创新平台变成一个普适平台并成为推动业务创新的重要驱动力。为实现这种普适性,云计算将变得更加分散化并主要在垂直行业发力。若想实现云投资的价值最大化,就需要实现运营扩展的自动化、使用云原生平台工具并进行充分的治理。

此类关键技术包括增强型云财务管理、云开发环境、云可持续性、云原生、云端向边缘延伸、行业云平台和 WebAssembly(Wasm)。

普适云中的其他关键技术包括:

  • 增强型敏捷金融(Augmented FinOps),将敏捷性、持续集成和部署以及最终用户反馈等传统 DevOps 概念应用于财务治理、预算和成本优化工作。
  • 云开发环境 (Cloud development environments (CDEs)),提供对云托管开发环境的远程、即用型访问,只需极少的设置和配置工作。
  • 云可持续性(Cloud sustainability),使用云服务在经济、环境和社会系统中实现可持续性效益。
  • 云原生(Cloud-native),是指为以最佳方式利用或实现云特征而创建的东西,这些特征是云计算原始定义的一部分,包括作为服务交付的功能。
  • 云端到边缘延伸(Cloud-out to edge),其中集中管理的云环境(通常是超大规模云)提供扩展到边缘环境的云服务功能。
  • WebAssembly(Wasm),一种轻量级的虚拟堆栈机器和二进制代码格式,旨在支持网页上的安全、高性能应用程序。

主题4:以人为本的安全和隐私

人的因素仍是造成安全事件和数据泄露的主要原因。企业机构可以落实以人为本的安全和隐私计划,将安全和隐私要素置入企业机构的数字化设计中,从而增强抗风险能力。企业正利用许多新兴技术,打造各团队相互信任的文化,使各团队在决策时意识到共同风险。

此类关键技术包括AI信任、风险和安全管理(AI TRISM)、网络安全网格架构、网络安全生成式AI、同态加密和后量子加密。

以人为本的安全和隐私方面的其他关键技术包括:

  • 网络安全网格架构(Cybersecurity mesh architecture (CSMA)),一种用于构建可组合的分布式安全控制的新兴方法,可提高整体安全有效性。
  • 生成式网络安全 AI(Generative cybersecurity AI),通过从原始源数据的大型存储库中学习,生成安全相关内容和其他相关内容、策略、设计和方法的新衍生版本。
  • 同态加密 (Homomorphic encryption (HE)),它使用算法支持使用加密数据进行计算,并使企业能够在不损害隐私的情况下共享数据。
  • 后量子密码学(Postquantum cryptography (PQC)),也称为量子安全密码学,旨在抵御经典和量子计算攻击的算法。

2023新兴技术成熟度曲线中文版

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