2014年及之后的9大IT趋势预测

本文预测了包括云成为新的硬件、大数据超越自身及身份管理成为新安全手段等在内的九大信息技术趋势,探讨了这些趋势如何影响软件开发和IT行业。
虽然这一年还未结束,但要预测很多新的进展已经到时候了。所以我打算尽早开始我的预测季。本来我只打算对来年做出一些预测的,但我们正处在一些罕见的接合点上,发现一连串的趋势已经开始明确化了,我敢肯定,其中的一些趋势会持续超过未来12个月。

 

  下面就是我对未来12个月甚至更长时间的九大趋势预测。

  1、云成为新的硬件。这是Pivotal的CEO Paul Maritz提出的。其论点是:新的计算平台已经驱动所有行业产生了重大的变革,从PC到客户机-服务器到互联网。服务器、存储和网络设备就会像一台庞大的“机器”一样,应用可以假定这台机器具有无限的可扩展性,整个基础设施必须被虚拟化,集中可控——也就是说,可以被软件定义。这一趋势最终会超越SDN,会将数据中心内的所有系统包括进来,甚至包括暖通系统(HVAC)。首先由公有云提供商所开发的高级软件控制框架将会逐步向一般企业扩散。

  2、衔接系统领路。需要庞大的云扩展性来做什么呢?当然不会是为了传统的所谓“记录系统”,比如ERP,这些系统里的数据模型很少会有变化,而且企业也会大致知道有多少人会使用这些系统。其实云的扩展性最适用于所谓“衔接系统”:面向客户的Web和移动应用等,只有这些系统的使用才有可能出现量级上的爆炸式增长。

  客户互动功能的优化已成为眼下最热门的技术领域,正驱动着弹性基础设施、新型数据库技术,以及大数据的收集与分析(主要是Web点击流和其他用户数据)等技术的发展。使用Hadoop的大数据分析可能是上一个十年中取得了最大进展的企业技术。最新的进展主要是NoSQL数据库,例如MongoDB、Cassandra和Counchbase,它们正处在疯狂地扩展中,并且正在快速地变革着各种数据模型。

  3、大数据将会超越自己。大数据分析给了我们很多的承诺,然而就近期来看,只是有太多的大数据解决方案在寻找可以解决的问题。长期来看,大数据的发展潜力将会超出对电子商务的优化,去拥抱所有的垂直行业,包括制造业、运输业和发电行业等等。

  不过这些垂直行业需要工业互联网(也称作物联网)来连接大量的传感器,提供海量的遥测数据,可用于产品设计的改进,故障的精确预测等等。GE和IBM是这一领域的初期领导者,但我们现在仍处于起始阶段。从现在开始的数年内,工业互联网将会如火如荼地发展,大数据将会变得越来越大,对大数据解决方案的渴求将会难以遏制。但同时,如果说2014年会有什么泡沫破裂的话,那也首先会是大数据。

  4、云集成将脱颖而出。大数据的特性是储存数据,然后随着在云中储存的数据越来越多,它可以向基于云的数据分析提供各种数据。一般来说,云的使用,尤其是SaaS应用等都有其各自储存的数据,这就可能会重演过去那种竖井式组织数据各自孤立的风险(对相同的产品与客户会重复产生多少有些差异的记录散落储存在各自孤立的数据库中)。

对这一问题的解答是双重的:云集成以及更好的API。云集成厂商有很多,包括Cordys、Dell Boomi、IBM Cast Iron、Infomatica、Layer 7、MuleSoft、SnapLogic和WSO2等。此外,API如今也有了自己的组织,还有像Apigee所提供的一些新的API解决方案等,可允许企业自建并维护自己的公用API。

  5、身份管理成为新的安全手段。这虽然有些夸张,但事实上现在的身份管理必须加以延展,以适应企业内部使用以及外部的SaaS应用。对于什么人可访问什么数据,并在员工离职时收回所授予的权限,这些管理工作越来越重要并且越来越复杂。微软、Okta、Salesforce和其他厂商都推出了各自的解决方案。没有云身份管理,企业就无法安全、高效地采纳公有云解决方案。

  6、内存成为新的存储。大容量内存正在两个方向上迅速发展。在软件端,每家关系数据库厂商都在增加内存处理功能,主要用于分析,可大大地缩短大型处理任务的时间。而在硬件端,则有像PernixData的解决方案,利用服务器上的闪存组装成一个大型的分布式缓存池,大大地减少到SAN的读取和写入次数。

  7、未来是JavaScript的天下。由于移动设备层出不穷(包括各种新款的电视、汽车等等),我们还从未见过如此多样性的客户端硬件。没有人喜欢为每个平台维护一个单独的本地化应用。假如想要维护一个统一的代码库,那你的应用就必须能在浏览器上运行,换句话说,它就必须是一个JavaScript/HTML5应用。

  8、企业开发人员转向PaaS。到目前为止,PaaS的主要客户都是商用软件开发商和专业服务机构。但是随着越来越多的企业开始推出自己风格独具的网站和移动应用时,企业的开发人员就会发现PaaS的好处了。目前的PaaS产品有微软Azure、Pivotal Cloud Foundry、红帽的OpenShift以及Salesforce的Heroku等。所有这些厂商所提供的工具和服务都需要敏捷的编程、测试和云端的部署。

  今年,IBM对Cloud Foundry的高调支持可谓是一个重要的里程碑事件,这可能会让不少企业不会再对把自己的代码放在他人的平台上而犹豫不决。此外,IDC还预测说,针对特定行业的PaaS产品,比如针对一些垂直行业的预制服务正在兴起。

  9、开发人员将继续发挥重要作用。如果说在所有这些趋势中有一个共同点的话,那就是Marc Andreessen两年前的一个预言:软件通吃一切。既然有如此之多不同的平台需要编程,甚至连数据中心基础设施都变成可编程的了,那么我们显然没有足够多的开发人员来编写所有这些代码。这种难以满足的需求将给开发人员带来高薪和高位,至少对于那些拥有多种编程技能正确组合的人来说是如此。

  这九大趋势代表着近期即将出现的巨大变化。它们对IT行业所产生的可能影响也会是很有趣的。比如说,假如有了软件定义的基础设施,那么硬件就会变得更加日用化,连网络设备也会如此。假如应用的前景是编写一次程序,便可在任意的客户端设备上运行,那么选择什么样的客户端设备就不重要了。

  同时,交付软件的方式也会彻底改变。除了IBM、Oracle、SAP和其他传统厂商还可以继续依靠其既有的软件安装基础获得收益之外,很多新的软件交付方式都出现了,主要是开源软件、SaaS或廉价的移动应用。因此IT行业可能需要重新调整其收入预期。

  此外,业务管理会不会被迫完全转向SaaS或其他外部服务商,而企业IT以后只负责开关灯了呢?我已经等不及要去寻找最终的结果了。

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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