云計算市場發(fā)展迅速，預計在未來數(shù)年內(nèi)將繼續(xù)保持這一勢頭。 隨著需求的增長，了解最新的趨勢和技術(shù)非常重要，這樣您才能充分利用可用的機會。 以下是您在 2023 年應該關(guān)注的一些云計算趨勢：

邊緣計算的普及度越來越高

邊緣計算由于能夠在更靠近數(shù)據(jù)生成位置的地方處理數(shù)據(jù)而迅速受到關(guān)注。 隨著越來越多的設(shè)備連接起來，邊緣計算允許處理更多的數(shù)據(jù)，而無需將其發(fā)送到云端。 這減少了延遲并提高了性能，使其成為任何企業(yè)的寶貴工具。

作為副作用，邊緣計算允許增強網(wǎng)絡(luò)安全，因為數(shù)據(jù)永遠不需要離開設(shè)備，為企業(yè)提供額外的安全層。 此外，它還為企業(yè)節(jié)省了成本，因為數(shù)據(jù)處理可以在本地完成，而無需昂貴的云基礎(chǔ)設(shè)施。

安全已經(jīng)并將繼續(xù)成為焦點

云計算已成為現(xiàn)代數(shù)字世界中組織不可或缺的一部分，具有為企業(yè)提供可擴展性和靈活性的無與倫比的能力。 然而，安全性已日益成為使用該技術(shù)的組織的關(guān)鍵關(guān)注點。安全性現(xiàn)在是并將永遠是云計算的重要組成部分，組織必須采取措施確保其云環(huán)境安全。 安全性至關(guān)重要，因為它可以確保機密數(shù)據(jù)免受惡意行為者的侵害，還有助于保護云基礎(chǔ)設(shè)施免受網(wǎng)絡(luò)威脅。

在云計算環(huán)境中，組織必須確保對其服務(wù)和數(shù)據(jù)的訪問是安全的，并且所有數(shù)據(jù)都經(jīng)過加密和安全存儲。 組織還必須確保定期監(jiān)控和更新其云基礎(chǔ)架構(gòu)，以防止?jié)撛诘陌踩┒础?公司需要繼續(xù)投資于先進的安全技術(shù)，并制定政策和程序來保護數(shù)據(jù)，并確保其云環(huán)境符合相關(guān)法規(guī)和行業(yè)標準。

機器學習和人工智能將得到廣泛應用

人工智能和機器學習在云計算領(lǐng)域的重要性正在上升。 公司現(xiàn)在開始以以前不切實際的方式利用這些強大的技術(shù)，這尤其要歸功于云計算。 云計算的成本僅為傳統(tǒng)計算系統(tǒng)的一小部分，可提供對海量數(shù)據(jù)集、強大的處理資源和復雜算法的訪問。 由于能夠根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)做出判斷，這使企業(yè)能夠開發(fā)更準確和有效的模型。任務(wù)自動化、提高效率和節(jié)省成本現(xiàn)在都觸手可及。 隨著云計算變得更容易獲得和負擔得起，機器學習和人工智能將在許多行業(yè)中變得越來越普遍。 到 2023 年，我們可以期待看到更多公司將這些技術(shù)與云計算結(jié)合使用，從而在市場上獲得競爭優(yōu)勢。

越來越常見的云原生應用程序

創(chuàng)建云原生應用程序是為了受益于云計算的可擴展性、適應性和可負擔性。這些工具隨后可以用于構(gòu)建專門針對組織需求量身定制的解決方案。隨著企業(yè)從本地技術(shù)轉(zhuǎn)向基于云的解決方案，云原生應用程序越來越受歡迎。企業(yè)可以快速提供運行其應用程序所需的資源，并根據(jù)需要進行放大和縮小。此外，云原生程序利用了分布式計算的能力，從而提高了資源使用率、性能和可用性。這些優(yōu)勢使云原生應用程序成為希望最大限度地實現(xiàn)云計算的企業(yè)的誘人選擇。

無服務(wù)器計算將繼續(xù)受到關(guān)注

由于稱為無服務(wù)器計算的創(chuàng)新技術(shù)，公司和開發(fā)人員訪問計算資源的方式正在發(fā)生變化。 簡而言之，無服務(wù)器計算使公司能夠在無需管理任何基礎(chǔ)設(shè)施或服務(wù)器的情況下執(zhí)行應用程序。 這使企業(yè)可以專注于開發(fā)他們的應用程序，而不用擔心管理底層基礎(chǔ)設(shè)施。 因此，對于尋求更簡單的應用程序交付方法的企業(yè)來說，這是一個很有吸引力的選擇。

在未來幾年，隨著企業(yè)尋求更實惠、更高效的程序部署方式，無服務(wù)器計算將繼續(xù)受到歡迎。 因此，將不再需要服務(wù)器配置和管理，而這可能是一項昂貴且耗時的工作。 作為其他優(yōu)勢的補充，無服務(wù)器計算還提供了更高的安全性，因為組織免除了維護底層基礎(chǔ)設(shè)施的責任。

期待

我們希望看到公司利用無服務(wù)器計算、邊緣計算、人工智能和機器學習的協(xié)同組合來進一步提高效率、體驗和性能。 雖然邊緣計算支持數(shù)據(jù)的本地處理，但無服務(wù)器計算使用戶能夠從任何地方訪問他們的數(shù)據(jù)。 為了提高這些應用程序的速度、準確性和可擴展性，人工智能和機器學習將受益于利用無服務(wù)器和邊緣計算。 這將導致更快的決策制定和優(yōu)化的性能。