您还未登录! 登录 | 注册 | 帮助  

您的位置: 首页 > 软件开发专栏 > 云计算 > 正文

年终盘点篇:2018年开源市场5大发展趋势

发表于:2018-01-08 作者:朱立娜 来源:IT168

2017 年,容器生态发展上实现了里程碑意义,这一年,亚马逊AWS、微软Azure和阿里云相继在其原有容器服务上新增了 Kubernetes 支持,Docker 也在今年 10 月宣布同时支持 Swarm 和 Kubernetes;这一年,OpenStack全球市场在经历了洗牌期后迎来收获期,华为、EasyStack两家中国企业跻身全球八大OpenStack厂商之列。在经历了如此热闹的2017年之后,在技术领域,开放源代码正在逐渐普及,其在 2018 将年成为大多数技术创新的驱动力。2018年的开源市场将如何变化?根据外媒报道以及多方业界声音,总结出2018开源技术5大发展趋势。

开源技术

1. OpenStack热度持续升温

目前,很多企业运用 OpenStack 平台搭建和管理云计算系统。得益于其灵活的生态系统、透明度和运行速度,OpenStack 越来越流行。

相比其他替代方案,OpenStack 只需更少的花费便能轻松支持任务关键型应用程序。 但是,其复杂的结构以及其对虚拟化、服务器和大量网络资源的严重依赖使得不少企业对使用 OpenStack 心存顾虑。另外,想要用好 OpenStack,好的硬件支持和高水平的员工二者缺一不可。

随着其结构复杂性降低,OpenStack 将获取更大认可。加之众多大型的软件开发及托管公司以及成千上万会员的支持, OpenStack在云计算时代前途光明。

2. 容器技术越来越受欢迎

容器技术,是用标准化方法打包代码的技术,它使得代码能够在任意环境中快速地 “接入并运行”。

容器技术让企业可以削减经费、降低实施周期。尽管容器技术在 IT 基础结构改革方面的已经初显潜力,但事实上,运用好容器技术仍然比较复杂。最新的技术让容器使用起来像使用智能手机一样简单、直观,更不用说现在的企业需求:速度和灵活性往往能决定业务成败。

3. 机器学习和人工智能的更广泛应用

机器学习和人工智能指在没有程序员给出明确的编码指令的情况下,机器具备自主学习并且积累经验自我改进的能力。

Gartner 预测,2018 年机器学习和人工智能的应用会更广。其他一些领域诸如数据准备、集成、算法选择、学习方法选择、模块制造等随着机器学习的加入将会取得很大进步。

全新的智能开源解决方案将改变人们和系统交互的方式,转变由来已久的工作观念。

机器交互,像聊天机器人这样的对话平台,提供“问与答”的体验——用户提出问题,对话平台作出回应,成为人机之间默认的交互界面,2018 年将会更司空见惯。

4. 区块链将成为主流

自比特币应用区块链技术以来,其已经取得了重大进展,并且已广泛应用在金融系统、保密选举、学历验证等领域中。未来几年,区块链会在医疗、制造业、供应链物流、政府服务等领域中大展拳脚。区块链分布式存储数据信息,这些数据信息依赖于数百万个共享数据库的节点。

区块链不被任意单一所有者控制,并且单个损坏的节点不影响其正常运行,区块链的这两个特性让它异常健壮、透明、不可破坏。区块链强大的先天优势足够支撑其成为将来主流技术。

5. 认知云概念普及

认识技术,比如前面所述的机器学习和人工智能,用于为多行业提供简单化和个性化服务。

以金融行业的游戏化应用为例,其为投资者提供了严谨的投资建议,降低投资模块的复杂程度。数字信托平台使得金融机构的身份认证过程较以前精简 80%,提升了合规性,降低了诈骗比率。

据了解,IBM 的UIMA 架构是开源的,由 Apache 基金会负责维护。DARPA(美国国防高级研究计划局)的 DeepDive 项目借鉴了 Watson 的机器学习能力,通过不断学习人类行为来增强决策能力。另一个开源平台 OpenCog,为开发者和数据科学家开发人工智能应用程序提供支撑。