来源：中国企业数字化联盟
七、数字化转型发展趋势
（一）混合云一云计算的后浪，将在数字化转型过程中占主导地位
混合云计算将在2021年占据主导地位。正如我们在上面案例所描述的那样，许多组织都使用混合云计算系统来维护其工作流程和生产。许多专家认为，到2021年，各行业组织都将采用混合云。人们希望从混合云中获得理想的速度、出色的控制和改进的安全性。从市场层面来看，逐渐消失的互联网上云红利和公有云寡头时代的到来，以及自身在安全性、合规性、自动化管理等方面的不断改进，也让多云和混合云迎来了发展良机。
- Gartner：2020年以后，90%的组织将利用混合云构建基础设施。
- IDC：85%的受访企业表示已经开启上云之旅，69%的组织采用多云战略，
- Forrester：混合云实现日趋成熟，企业计划在未来一年迁移更多的敏感工作负载。
通过混合云将加强5G、边缘计算、AI和云的融合。有了5G和边缘计算，企业可以把计算和数据存储放在更靠近数据产生的地方，更加容易地用数据产生的洞察来实时指导行动。新的边缘和电信网络云解决方案是基于混合云构建的，使客户能够在任何地方运行工作负载，从数据中心到多云再到边缘。
混合云是企业IT演进过程中的下一个重大转变。当新的IT架构出现并广泛使用时，它将改变一切。它将重写IT的基本行为和假设，并重新定义组织创建和交付价值、运作、竞争和交易的方式。
（二）云上的企业应用开发与集成成为软件开发趋势
在云+AI+5G新时代技术融合下，企业软件开发将迎来断的发展，主要包括软件架构、开发智能化、开发环境、平台集成、部署方式，使用方式、运营平台和消费模式。
1.软件架构从紧耦合到松耦合、组件化、容器化、服务化、API化、微服务化转变。
这实际上就是从传统的单体应用向云原生应用的转变，特别是Kubernetes容器化技术己经被大规模应用到云服务过程中，其跨平台、易部署、模块化的优势大大提升了云服务供给效率。
2.开发智能化，从传统开发模式到以人工智能为基础的智能开发平台。当前，出现了通过人工智能技术应用软件开发，很多代码无需人为编写，代码管理也变得更简化，这就是LowCode（低代码）开发。人工智能编码工具的广泛应用使开发者从大量写代码事务中解放出来，从而从事更加有意义的工作。
3.基于混合云的平台集成，平台和平台互通形成有效生态体系。早期每个公司虽然都有自己的独立平台，但相互之间形成不了有效的生态体系，现在很多公司之间平台互通互连，给开发者提供非常方便便捷的开发形式。
4.软件部署方式从企业内部扩展到云端。早期企业主要是通过On Premise（企业内部部署）的方式部署软件，财务成本和运营成本都非常高。现在通过混合云的方式可以有效降低TCO（总拥有成本），同时即插即用、事后付费也给企业带来更多便利。云端软件部署方式有私有云、公有云、混合云，企业根据需求选择自己适合的软件部署方式。
5.软件运营平台从本地到云数据中心，基于成熟的PaaS平台像华为云平台和ISV的业务技术平台，让企业级SaaS软件在运营过程中更容易、更可靠、更便捷。
6.软件消费模式从软件许可到订阅式的按需服务，可按时、按租户使用多种多样的云服务，为企业使用软件提供了极大的灵活性和成本控制，推进了软件服务方式的变革，从PaaS层到Saas层，从B2B到B2C，企业软件消费模式正全方位进化。
（三）云原生是企业智能升级新阶段
企业云化从“ONCloud”走向“INCloud”，成为“新云原生企业”，新生能力与传统业务系统有机协同，实现资源高效、应用敏捷、业务智能、安全可信，新云原生企业既需要让新生能力生于云、长于云，把AI、大数据、边缘计算、视频等新生能力用于企业，同时也需要继承和发展既有能力，十年云计算浪潮下，DevOps、容器、微服务等技术飞速发展，云原生成为潮流。Forrester表示，云原生是企业数字化转型的基础，企业需要建立云原生优先的战略，构建一体化全栈云原生平台。因此，企业可以通过混合云来拥抱云原生优先战略，加速各行业数字化转型和智能升级。
（四）大数据、云计算和物联网的融合服务
随着与大数据和物联网技术的结合，云计算将在2021年得到改善。毫无疑问，主要的科技厂商将加入整合的服务，这使其成为一种趋势。大数据和物联网都在不断发展，一些组织已经在采用这些技术。
在处理和分析大数据之后，大数据可提供特定企业标识的数据。
根据需要，如果云计算与大数据和物联网融合，组织可以提高其生产力，可以获得其竞争对手的关键信息，并为确定未来的业务选择投入更多精力。
（五）混合云让云无处不在，使Al无所不及
为充分释放AI的智能和混合云的敏捷性，可以将企业的多个系统编织成量身定制、更智能的业务，重点包括四个部分：以现代化基础架构快速、轻松地运营从数据中心到边缘计算的敏捷IT环境：无缝收集、组织和分析数据，实现AI应用的规模化，增加企业对未来预测的准确度；通过自动化的人工智能工作流程提高工作效率，帮助企业检测、决定和采取行动；在安全方面主动协调、保护和管理数字资产，使用户免于遭受数据安全的威胁。这其中，在人工智能的应用上，企业希望以整体有序的规模化Al创新释放企业数据的潜能，从而帮助企业实现数字化重塑。
机器学习从数据中心延伸到端、边缘。之前业界的AI应用更多偏向于是一种产品，用于解决某个层面的具体问题。而2021年对企业及AI已经不是简单的应用创新，而是贯穿于我们混合云平台的一种能力，帮助企业实现规模化的AI应用。这不仅需要包括对架构的理解和其他方面的专业知识做支撑，机器学习从云端延伸到边缘端，数据正在爆炸式增长。今天，一小时产生的数据，比2000年全年产生的数据还要多。未来三年内产生的数据，将比过去30年的还要多。
我们需要处理海量数据的能力。无论是医疗还是别的什么应用，处理所有这些信息的唯一实际方法，就是使用数据摄取和聚合工具，跟机器学习模型相结合，帮助我们理解这些信息。因此，毋容置疑，机器学习在2021年已经成为主流。
机器学习历来是一个计算量很大的工作负载，只能在最强大的硬件上运行。但是随着软件和芯片技术的进步，情况正在改变。通过组合使用多种技术，软件和硬件在边缘端适配，可以发挥出比以往更大的作用。
云向边缘端不断地推进，明年将有更多行业和政府机构加速采用机器学习。在制造业，机器学习将融入生产线，实时发现生产异常，在农业领域，机器学习可以帮助农民更明得地使用宝贵的资源，例如土壤和水。
AI逐步变成一种云平台的服务，AI能力长在混合云上。可以帮企业解决实际问题，实现AI的规模化应用。首先在现代化层面，AI可以加速整合管理，实现从公有云到私有云到边缘计算的现代化基础架构；其次是企业就绪的AI，也就是将人工智能应用在业务层面；第三是自动化，将自动化贯穿企业的整个业务流程；最后是安全，将安全策略和人工智能战略结合起来。
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