2022年，Gartner分析師總結(jié)出了十二大技術(shù)趨勢(shì)，并將其從低到高分為三部分：工程化信任（Engineering Trust）、塑造變革（Sculpting Change）、加速增長（Accelerating Growth）。

三大部分其實(shí)是遞進(jìn)關(guān)系，首先，工程化信任是對(duì)于底層基礎(chǔ)設(shè)施層面的要求，而塑造變革算是高級(jí)要求，最后的加速增長則像是考試題里的加分題。

Gartner高級(jí)研究總監(jiān)高挺（Arnold Gao）對(duì)于十二大技術(shù)趨勢(shì)進(jìn)行了較為細(xì)致的解讀，下文將就其中部分內(nèi)容進(jìn)行簡要分享和解讀。

第一部分：工程化信任

高挺表示，工程化信任的本質(zhì)是構(gòu)建安全可靠的數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)設(shè)施，它具體包含四個(gè)技術(shù)趨勢(shì)。

首先是“數(shù)據(jù)編織（Data Fabric）”，從技術(shù)角度看，數(shù)據(jù)編織是一種數(shù)據(jù)管理設(shè)計(jì)理念，需要一個(gè)跨數(shù)據(jù)中心、跨多云并且延展到邊緣場(chǎng)景的統(tǒng)一架構(gòu)，其目的是打破數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)建靈活、可復(fù)用的數(shù)據(jù)服務(wù)，許多數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的企業(yè)都表示在做類似的方案。

從業(yè)務(wù)層面來看，當(dāng)有了來自各個(gè)鏈條的數(shù)據(jù)后，如何利用數(shù)據(jù)解決一些實(shí)際問題，這需要一套好的方法和框架。在具體的技術(shù)方面，高挺提到了“圖分析”技術(shù)。雖然沒有提到具體的圖技術(shù)公司，但一些了解圖技術(shù)的朋友肯定能想到，常見的有Palantir、Neo4j、TigerGraph等。

第二個(gè)技術(shù)趨勢(shì)是關(guān)于安全的，叫“網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格（Cybersecurity Mesh）”，網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格之所以叫網(wǎng)格，主要是因?yàn)槠潢P(guān)聯(lián)了一系列的網(wǎng)絡(luò)安全服務(wù)，其核心思想是將原來“點(diǎn)”狀的安全管理升級(jí)為“面”級(jí)管理，將安全相關(guān)數(shù)據(jù)整合起來做綜合關(guān)聯(lián)分析。

市場(chǎng)上，一些SIEM或SOAR方案提供了綜合關(guān)聯(lián)分析的能力，但這都只有一個(gè)中央控制臺(tái)，而網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格能讓安全工具之間有更多協(xié)同，讓安全的管理變得可模塊化或者可編排化，可以更靈活地發(fā)現(xiàn)安全問題，市場(chǎng)上也已經(jīng)有了類似的方案。

第三個(gè)技術(shù)趨勢(shì)也是關(guān)于安全的，叫做“隱私增強(qiáng)計(jì)算（Privacy Enhancing）”，它主要是為了解決在利用數(shù)據(jù)的時(shí)候，數(shù)據(jù)隱私可能泄露的問題，其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用，但數(shù)據(jù)不可見”。Gartner還預(yù)測(cè)，到2025年前，60%的大型企業(yè)會(huì)采用隱私增強(qiáng)計(jì)算。

第四個(gè)技術(shù)趨勢(shì)是關(guān)于基礎(chǔ)架構(gòu)——“云原生技術(shù)平臺(tái)”，它要解決的是企業(yè)應(yīng)用遷移上云的問題。既可以避免各種兼容性問題，也可以利用云的彈性優(yōu)勢(shì)，由于擺脫了應(yīng)用開發(fā)和基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)聯(lián)性，能帶來極大的靈活性。

工程化信任是讓基礎(chǔ)設(shè)施層面做好準(zhǔn)備，解決數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)安全等問題，為數(shù)字化變革打基礎(chǔ)。

第二部分：塑造變革

高挺介紹稱，塑造變革可以提高商業(yè)的韌性和效率，它關(guān)注的是如何利用技術(shù)來加速數(shù)字化，具體可以歸結(jié)為四個(gè)技術(shù)趨勢(shì)：組裝式應(yīng)用（Composable Applications）、決策智能（Decision Intelligence）、超級(jí)自動(dòng)化（Hyperautomation）、人工智能工程化（AI Engineering）。

“組裝式應(yīng)用”的思想是引入模塊化的理念，使得技術(shù)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)可以更敏捷、更有效地重用代碼。它不同于傳統(tǒng)大型單體應(yīng)用，也不同于微服務(wù)的概念，它比微服務(wù)的粒度更精細(xì)，因?yàn)樗暮诵氖且粋€(gè)個(gè)軟件定義的、最小化的業(yè)務(wù)功能，又被稱為“封裝業(yè)務(wù)能力”（PBC），從而可以更靈活地進(jìn)行各種組合，滿足不同人員的不同需求。

“決策智能”說的是用機(jī)器來幫助企業(yè)完成復(fù)雜的決策。Gartner的調(diào)研結(jié)果反映出，如今企業(yè)決策變得越來越復(fù)雜，如何解釋決策的原因也變得越來越難，企業(yè)開始重視基于數(shù)據(jù)做決策，在有足夠多的數(shù)據(jù)和AI模型的基礎(chǔ)上，決策智能是幫企業(yè)自動(dòng)化地完成一些決策。

“超級(jí)自動(dòng)化（Hyperautomation）”指的是企業(yè)業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化。這一趨勢(shì)下的具體實(shí)踐也是越來越多，比如一些人接觸過的24小時(shí)無人值守便利店，有自動(dòng)化設(shè)備的可自動(dòng)化運(yùn)營的金礦等。超級(jí)自動(dòng)化涉及的技術(shù)包括AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、RPA、BPMS等。

“人工智能工程化（AI Engineering）”指的是機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程性問題。在用機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題的時(shí)候，要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注，模型訓(xùn)練和推理等過程，流程中任何一個(gè)環(huán)節(jié)出問題都可能會(huì)讓最終結(jié)果大打折扣，而工程化的流程有助于找到問題，提升人們對(duì)于人工智能的期望值。

第三部分：加速增長

高挺介紹稱，“加速增長”本質(zhì)上說的是一些新的模式或者是新的場(chǎng)景。具體而言，也總結(jié)了四個(gè)方面。

第一個(gè)是“分布式企業(yè)（Distributed Enterprise）”，受疫情影響在家辦公算是一種場(chǎng)景，背后反映的趨勢(shì)是，如何構(gòu)建以人為本，整合物理和虛擬空間的這一趨勢(shì)，實(shí)際上，很多人所熟悉的包括在線課堂、在線演唱會(huì)、遠(yuǎn)程醫(yī)療、VR試衣服等場(chǎng)景都算是分布式企業(yè)的具體表現(xiàn)。

“全面體驗(yàn)（Total Experience）”是分布式企業(yè)的必然結(jié)果，它代表的其實(shí)是體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)。如今，用戶選購商品不只是看重性價(jià)比，還會(huì)看重產(chǎn)品所能帶來的使用體驗(yàn)，Gartner認(rèn)為，對(duì)于企業(yè)而言，全面體驗(yàn)需要關(guān)注包括客戶體驗(yàn)、用戶體驗(yàn)、員工體驗(yàn)和多重體驗(yàn)四個(gè)部分。

對(duì)于企業(yè)而言，企業(yè)的銷售人員應(yīng)該關(guān)心客戶體驗(yàn)，產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該關(guān)注用戶使用體驗(yàn)，企業(yè)還應(yīng)該關(guān)注如何用不同的數(shù)字化手段觸達(dá)最終用戶，從而提供多重體驗(yàn)。與此同時(shí)，企業(yè)管理人員還應(yīng)該關(guān)注員工體驗(yàn)，幫助員工更好地滿足客戶體驗(yàn)和用戶體驗(yàn)方面的要求。

具體到落地層面，其背后就是一系列的數(shù)字化能力，企業(yè)要做的可能就是給員工一個(gè)終端，終端背后有一套系統(tǒng)，系統(tǒng)中有足夠多的數(shù)據(jù)，足夠多的反饋，只有這樣才能提供全面體驗(yàn)。

以上十大趨勢(shì)還是可望且可及的，最后兩個(gè)趨勢(shì)有點(diǎn)加分題的意思，是處在最前沿的，企業(yè)可能會(huì)用到的技術(shù)趨勢(shì)。

“自治系統(tǒng)（Autonomic Systems）”，所謂“自治系統(tǒng)”，它的行為會(huì)隨著環(huán)境的改變而改變，它的算法會(huì)實(shí)時(shí)更新，比如，人本身就是典型的“自治系統(tǒng)”，會(huì)根據(jù)周圍環(huán)境作出改變。

高挺也坦言，“自治系統(tǒng)”很難實(shí)現(xiàn)，目前正處于萌芽期，但也有一些苗頭了，比如會(huì)下圍棋的AlphaGo Zero就通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行模型的自我迭代。

“生成式人工智能（Generative AI）”指的是用人工智能來創(chuàng)造一些新的事物，比如，生成一張照片，創(chuàng)造一篇文章和視頻，合成一些從未出現(xiàn)過的數(shù)據(jù)等。高挺認(rèn)為，在未來一段時(shí)間內(nèi)人工智能會(huì)逐漸從一個(gè)做判斷的機(jī)器變成一個(gè)做創(chuàng)造的機(jī)器。

具體到用法上，人工智能可以幫助研發(fā)人員進(jìn)行一些方案的探索工作，找出一些可行性方案輔助人類去做創(chuàng)造性的工作。

結(jié)束語

Gartner對(duì)技術(shù)趨勢(shì)的判斷還是很有代表性的，2022年的十二大技術(shù)趨勢(shì)，既有著眼于當(dāng)前的指導(dǎo)性建議，比如數(shù)據(jù)統(tǒng)一架構(gòu)、安全以及云原生方面的趨勢(shì)，也有著眼于未來的前沿性技術(shù)，比如自治系統(tǒng)和生成式方面的應(yīng)用前景，希望能有所啟發(fā)。

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