四川经济在线成都1月3日讯 云计算的迅速发展并不是新的现象，与以往不同的是，各行业的企业如今都意识到未来并不存在一个默认的云提供商。相反，企业希望为每个关键工作负载选择合适的云技术。如果A云技术适合桌面生产力应用，而B云技术更适合基于服务器的数据库，企业就会同时选择A和B。
科学家预计到了2023年，大多数客户不仅会要选择采用哪个公有云，还要选择适合的部署方式，从而在自己的云基础设施中运行部分工作负载。甲骨文预测，庞大的云计算市场仍在增长。根据2022年4月Gartner®发布的预测，公有云服务的终端用户支出总额将增长20.4%，达到4947亿美元，高于2021年的4109亿美元。明年，支出总额预计将达到近6000亿美元。
现在客户不仅要求更高，也需要更大的选择空间。在云部署的位置和方式上占据主导地位的将是客户，而非云提供商。有鉴于此，下列是甲骨文科学家做的五大IT预测。
一、多云策略成为趋势
企业将为每个关键工作负载选择优秀的公有云，其采用率将在未来十年内持续增长。当下，随着后疫情时代来临，越来越多企业为了更好展开业务开始采用多云模式。即使是在传统上规避风险的行业，如金融服务业，也开始使用多云策略。现在，几乎所有大型金融机构都使用多个云平台来支持应用和基础设施。不仅如此，企业对多云策略的需求只会有增无减。
为了跟上趋势，一些云提供商将云基础设施部署在相邻位置，以尽可能减少延迟，从而确保同时采用两家提供商服务的客户能够获得快速响应。这里我们要传达两个主要信息：一是客户需要多个云平台;二是云提供商必须在服务之间构建桥梁，而非筑起高墙，以简化多云策略的采用。
简而言之，客户希望云提供商能够提供真正的客户服务以实现彼此的合作共赢，并了解他们当前和候选的云提供商，确保提供商能够成为客户采用多云策略的支持者。
二、企业渴望选择适合自己的部署方式
我们曾经称为混合云，如今也叫做分布式云的策略也逐渐流行。在分布式云模型下，企业在外部的公有云上运行部分工作负载，同时也在由企业控制的数据中心内运行其他工作负载。采用分布式云模型往往是为了满足合规性、法规、性能或其他需求。
一些企业必须隔离部分企业和/或客户数据，同时能够根据需要将分析或其他资源密集型工作负载突发到公有云，这种混合搭配的分布式云模型很适合此类企业。这种情况相当棘手，因为企业必须谨慎平衡部署在本地、私有云和公有云基础设施中的技术。
然而，某些任务在本地运行，但这并不意味着它们不属于云。部分云提供商提供的服务可以在客户站点和公有云中运行，并支持客户在需要时以轻松、低成本的方式传输数据。即使在本地运行云技术的客户，也可以享受按量计费的定价模式。
任何人都不应该把现在市场需要的多云和混合云战略与云计算早期那种各自为政的环境混为一谈。以前，企业内部的部门甚至是员工会毫无计划地启用云服务，他们往往没有得到IT部门的许可，而且可能完全没有知会IT部门。今天的分布式云计算方案必须经过精心设计，以确保从一开始就具有互操作性和良好的治理。云提供商必须以客户的需求为中心，让客户无需将所有数据和应用迁移到一个特定提供商的云平台中。
三、基于云技术的人力资本管理将减轻经济不确定性的影响
如今，人力资源管理变得越来越复杂。企业适应了疫情带来的远程办公模式，现在又面临着经济不确定性带来的裁员和劳动力恢复的浪潮。这些因素再加上为应对市场变化而进行快速培训需求，而基于云技术的人力资本管理解决方案可以帮助企业应对这些挑战。
人员流动无处不在，特别是医疗业、酒店业和零售业等行业不得不雇用、安排、管理和给付大量兼职员工或合同工。这些行业的许多员工不能居家办公，并且不会被分配到指定的工位。基于云技术的现代HCM系统和关联的应用可优化管理和支持这些无固定工位员工。同样的，企业必须继续为远程兼职或全职工作的员工提供与在办公室工作的员工相同的体验。
此外，基于云技术的人力资本管理解决方案配有人工智能，这也是一个巨大的帮助。该系统可以自动完成耗时的普通工作负载，帮助新员工更快、更轻松地入职。人工智能数字助手可以向员工收集数据，然后使用自然语言处理解释和回答问题。这些聊天机器人加速了日常任务处理，尽可能减少HR人员接获的电话或电子邮件数量。不仅如此，人工智能数字助手可引导员工在整个就职期间完成设备申请、费用报销和其他任务。
四、企业将实现数据访问和分析透明化
企业从各个业务线，包括产品销售、分销、库存、制造等环节获得大量数据，但未被使用的数据是无用的，企业迫切需要让更多的人能够获得这些数据。因此，像机器学习这样的人工智能技术正被嵌入到企业系统中，为数据透明化奠定基础。
企业需要推进增强分析部署计划以实现这一愿景，让大众可以理解这些数据。换句话说，他们需要让业务人员也理解数据，而不仅仅是知道如何构建和测试模型的数据科学家。这一点至关重要，一方面，数据科学家很稀有，聘用成本很高;另一方面，数据科学家对公司核心业务的了解通常比业务部门经理更少。如果部门经理可以使用简单易懂的语言提问与数据相关的问题，他们就不必等待数据科学家或其他专家的回答。更理想的情况是，由增强分析驱动的分析技术可以根据过去的查询、经理的工作职能和其他因素向经理推送相关报告或预警，那么无需提出要求即可得到所需的数据支撑。
五、企业需要在环境、社会和治理领域发挥更大作用
随着可持续发展越来越受关注，消费者希望了解产品和服务的来源、制造和交付方式。越来越多的人希望与具有高环境、社会和治理价值的企业合作。聪明的企业正在用实际行动迎接挑战，而不仅仅是口头承诺。
各行各业的企业都表示他们将尽力确保采购、制造和分销方式以可持续的方式进行，实际上许多企业只是停留在问题的表面。根据德勤发布《2022年高管可持续性报告》显示，在五个具有实质效果的可持续性行动中，超过三分之一的企业仅实施了其中一个行动。例如，67%受访的高管表示他们的公司正在使用更可持续的材料，66%的高管表示他们正在提高能源效率。但在接受调研的超过2000名高管中，只有49%的受访者表示他们正在开发新的气候友好型产品，只有37%的高管的薪酬与环境和可持续的绩效相关。
为了应对巨大挑战，企业需要拥有来自自己、供应商和分销合作伙伴这三方的完整且始终更新的库存视图。如上所述，企业需要创新的分析技术来分析这些数据，借助这些工具，企业可以更好地在更靠近购买者的地方采购和制造产品，从而尽可能地减少运输里程和燃料成本。企业还可以更好地优化仓储以预测甚至防止短缺，并对供应链计划进行微调，以减少业务对环境的整体影响。重要的是，我们必须认识到，没有企业能够孤军奋战。所有企业都必须与供应商和其他合作伙伴合作，共同构建高效的道德供应链。
总的来说，在2023年和未来，企业希望获得能够帮助他们管理成本、增加收入以及可以选择部署方式的技术。当然，企业始终会优先考虑能够支持他们以想要的方式运行云工作负载的云提供商。(夏天)
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