云計算不僅推動中小型企業成功成長十年，而且為中小型企業提供了可與巨人正面競爭需要的工具和技術。2018年，云計算不再僅僅被認為是獲取廉價服務器或存儲的地方，而成了每個企業必須具備的技術，2019年企業在云計算技術上有望投入更大。

隨著競爭的加劇，2019年業界將出現***的云提供商。云將低成本基礎設施與高價值開發服務的結合，將成為新的企業數字應用平臺。同時也將使企業在云上的支出比幾年前預測的更快。

2019年會發生什么?下面為大家介紹10個改變2019年的云計算預測。

1. 企業將增加云上投入

2019年，為了在現存系統收集的大量數據中獲得有價值的洞見，各公司將競相增加云計算投入更新現有應用和流程。這將通過采用SaaS應用和云原生技術(如Kubernetes、容器和函數)實現。

2. 多云/混合云管理平臺將得到重視

當前企業爭先通過混合云來融合私有云和公有云或是專有云各自對于數據和工作負載的處理優勢;或是采用多家公有云的多云環境，或是直接購買SaaS軟件將基礎設施外包給供應商。這都將云管理復雜性大增，為了降低云統一管理的復雜度以及提高成本和消費的可視性，混合云/多云管理套件期望在2019年得到重視。

3. 民主化/共享浪潮

2019年將繼續看到從虛擬化和虛擬機管理程序到云管理工具和技術的大規模技術共享。開源技術將***從應用程序堆棧到操作系統的全面共享(democratisation)。開發者領域將成為這一轉變的關鍵驅動因素，并將成為2019年及以后的重要影響者。

4. 適合個體組織或個人的云服務

2019年，云將提供適合個體組織或個人的專業應用服務，如區塊鏈集成，移動技術等。云計算以不同的模式提供服務，例如集成平臺即服務(iPaaS)，數據平臺即服務(dPaaS)，區塊鏈即服務(BaaS)，功能即服務(FaaS)和移動后端即服務(mBaaS)，為企業提供了大量功能。

5. 全棧開發人員了解數據處理引擎

隨著企業轉向云，數據工程師的角色以新的方式被解鎖。越來越多的組織正在其核心業務中利用數據處理和分析。據預測,開發人員需要自己使用Spark等數據處理引擎來了解數據處理引擎。

6. 采用基于云的AI和ML功能

人工智能和機器學習功能和開發平臺于2017年初開始在公共云提供商的產品中占據突出地位，此后就沒有停止。在2019年，我們預計這種趨勢將會加速，因為數字化轉型努力將公司從數字化的邊緣推向云計算。

7. 數字技能官員的任命將會增加

當與新客戶討論任何新提案時，組織的歷史培訓計劃與其團隊為獲得成功所需的技能之間存在脫節。人們經常看到，盡管提供了培訓，但最終結果并不符合技術目標。

在2019年，我們預測組織將指定數字技能官員來幫助管理他們團隊的技術技能，以便在他們的培訓工作中創建結構。 數字技能官員將與CTO和CIO辦公室密切合作，使培訓工作與技術路線圖保持一致，更加注重情境化培訓，以推動成功的學習成果。

8. 數據處理引擎(如Spark)在全棧開發人員中流行

隨著組織將其運營轉移到云，數據工程師角色的功能將得到進一步增強。隨著越來越多的組織利用數據處理和分析來運營其核心業務，2019年預測，對于全堆棧工程師和其他與計算機科學相關的角色來說，與數據處理引擎(如Spark)相關的專業知識將變得越來越重要。

9. 容器化浪潮

容器是專門的操作系統虛擬化，可用于運行任何應用程序。簡而言之，容器具有所有必要的可執行文件、庫、二進制文件和配置文件，且這些文件都可用。容器在當前的云實現中扮演著關鍵的角色，由于其提供的可移植性，它們已經在IT界掀起了軒然大波。2019年，我們預計容器數量會增加，特別是在微型服務領域。

10. 傳統應用程序將通過云增強

當云技術是新技術時，人們認為IT只會將大部分基礎架構和應用程序卸載到云端。雖然有些公司已經實現了這一目標，但對于大多數公司來說并不是真實情況，因為大多數遺留系統繼續在公司自有和管理的基礎設施上運行。隨著公司采用云應用程序來提供新服務和功能，我們希望這些舊系統保持不變。在2019年及以后，公司將通過利用云功能(包括新的數據庫技術，物聯網邊緣計算解決方案，人工智能和機器學習功能)來增強其歷史應用程序，從而為舊功能帶來新的生命。

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https://www.analyticsinsight.net/10-cloud-computing-predictions-that-will-transform-2019/