如果我们要列出当前影响企业数据中心的相关主要趋势，大多数技术专家和技术投资者可能会就一组核心趋势方面达成一致。这份核心趋势清单将包括云计算、容器和虚拟化、微服务、机器学习和数据科学、闪存、边缘计算、NVMe和GPU等技术。这些技术对于推动当前企业组织的数字化转型非常重要。但更难回答的问题是：接下来会发生什么？哪些新兴技术或趋势有望成为数据中心行业的下一个大事件？而这些新兴的技术和趋势将对硬件和软件市场产生影响。什么样的影响？目前，一种新兴趋势开始在大型企业中得到更广泛的关注。这种做法被称为“DataOps（数据操作操作）”。这个新术语源自另一个更广为人知的“DevOps”概念，该概念十年前出现，用于整合软件开发(“dev”)和运维操作(“ops”)。虽然DataOps和DevOps的目标在某些方面是一致的，但它更重要地体现了我们今天在数据中心行业看到的一些重大变化。DevOps概念的介绍让我们从DevOps开始我们的讨论。早在2008年，当DevOps一词首次被创造时，它描述了一种IT实践，旨在最大限度地提高构建和部署应用程序过程中的自动化和可重复性。其理念是，如果软件开发人员和运营专业人员能够紧密合作，那么构建和部署应用程序将会更快、成本更低。该实践的目标包括提高敏捷性、更快的上市时间和持续的应用程序交付。VMware、Docker、Puppet和Chef等公司都加入了DevOps浪潮。DevOps泡沫破灭尽管软件开发人员处于早期阶段的狂热和兴奋，但DevOps目前停滞不前。根据2017年的一项研究，DevOps并未完全实现其最初的承诺。在接受调查的2,197名企业IT高管中，只有17%的受访者将DevOps列为其组织具有重大战略影响——这一比例远低于大多数人。数据(41%)和公共云基础架构即服务(39%)。其中一位受访者解释说，DevOps方法没有考虑数据密集型应用程序。数据的兴起如果说有一种趋势影响着几乎所有行业的所有商业组织，那么毫无疑问，这种趋势就是企业越来越重视通过对数据的分析和利用来实现商业价值。根据IDC的一项研究预测，到2020年，全球数据量将达到44泽字节，而1986年仅为3艾字节。无论是改善客户体验、提高运营效率还是创造新的收入流，数据都为跨行业的组织，以增加他们在市场上的竞争优势。为什么数据很重要如果数据的使用是当今企业采用的颠覆性业务模型的一部分，那么考虑如何管理和部署数据密集型应用程序就是组织IT实践的核心。与DevOps方法关注的轻量级应用程序不同，当组织开始谈论数据密集型应用程序时，会出现一组新的考虑因素。数据管理实践涉及整个应用程序生命周期。例如，数据科学和机器学习应用的开发需要使用大量的训练数据。运营团队部署的应用程序也不同；出于性能原因，数据密集型应用程序需要考虑数据局部性，这意味着需要将流程部署在靠近连续产生数据的地方。此外，只要企业组织内的各个团队都需要使用数据，就必须通过严格的IT安全策略来控制和管理对数据的访问。DataOpsforData-DrivenApplications这些新的以数据为中心的理念推动了数据中心行业对超越DevOps限制的实践的需求。简而言之，DataOps是一种用于开发和部署数据密集型应用程序的灵活而敏捷的方法。这种方法在很大程度上受到企业内部机器学习和数据科学团队发展的鼓励，其中涉及软件开发人员和架构师、安全和管理专业人员、数据科学家、数据工程师和企业内部运营人员之间的互动。密切合作。DataOps是一种人员加流程模型，旨在提高可重复性、生产力、敏捷性和自助服务，同时支持数据科学模型的持续部署。在我们与一些大型企业组织合作的过程中，我们发现一些大型企业雇用了数千名数据科学家，我注意到：这些企业在用于支持DataOps的基础设施类型、平台和工具方面都有相应的差异。虽然一些用于支持DevOps实践的工具（如容器和虚拟化）仍然是DataOps的核心，但还有其他技术需要更新的授权，这可能暗示未来十年的市场赢家。首先，在工具层，DataOps实践计划需要一个能够支持相关语言和框架（如Python、R、数据科学笔记本、Github等）的数据科学平台。此外，稳健的方法应有助于在流程的所有阶段实施严格的数据访问和管理策略。数据即服务或自助服务数据市场工具至关重要。在平台层，DataOps需要一个统一的数据架构来管理和提供对大量数据的访问，包括传统的结构化数据以及较新的非结构化和流式数据集。借助全球数据架构，可以跨物理位置管理数据，并使用范围广泛的计算引擎（包括容器化进程）进行处理。最后，选择支持数据密集型应用程序的平台必须针对数据局部性进行优化。下一代市场赢家作为软件行业的老手和学生，我知道这个行业唯一不变的就是变化。虽然没有人拥有可以预测未来的水晶球，但我认为可以肯定地说，未来十年的数据中心将不同于过去十年的数据中心。DataOps是一个值得关注的趋势。随着企业采用这些做法变得越来越普遍，我预计我们将看到技术市场发生相应的转变。市场上的赢家将是那些提供工具和平台的公司，这些工具和平台可以更轻松地开发和部署数据密集型应用程序。
