說起硬件與各種IT基礎設施，人們總是會想到那些在數據中心或地下室中的各種大型設備，看起來不可能有什么亮點。但是實際上不論服務器、存儲設施還是各種軟件，它們都是創新性與顛覆性技術的中心。
那么是什么推動了這種顛覆與創新的趨勢?商業技術戰略又會為我們帶來什么?無論是IT基礎設施的供應商還是客戶都必須在制定未來戰略時思考這些問題。著名咨詢公司麥肯錫(McKinsey&Company)為我們帶來了其對于未來十大可能會重新定義IT基礎設施趨勢的預測。
首先，我們所熟悉的那些趨勢的勢頭將更加迅猛。雖然這些趨勢我們都不會感到陌生，但最近它們增長的提速以及產生的影響還是可能會讓人們感到驚訝。
1.從軟件到硬件，“即服務”的模式將出現在方方面面。
企業購買者將會愈發傾向于進行基于消費的定價模式，無論軟件還是硬件，這一現象已經初現在了市場的方方面面中。對于企業用戶來說，其運營模式從資本支出變為運營支出有利于釋放資本與提升整體靈活性。從2015年到2016年，基礎設施即服務(IaaS)和平臺即服務(PaaS)的收入增長了53%，使其成為了云和基礎設施服務市場中增速最快的部分。 考慮到云計算與云存儲的總擁有成本可能會比本地部署模式下低40%到50%，那么企業用戶紛紛轉向云端就是顯而易見的。除了軟件外，IT供應商和客戶也在嘗試對傳統硬件的使用按年訂閱收費模式。
2. 公有云將成為主流。
公司正在將其大部分的業務轉移到云端是個不爭的事實，而在大型企業中這一過程更顯得是“天翻地覆”。我們看到，Capital One、GE、Netflix和Time Inc.等公司大幅度減少甚至是去除了他們私有的數據中心，并將運營轉移到了云端。據預測，到2018年，服務器和存儲容量服務將占到全部云服務中的80%。
目前Amazon是IaaS市場的領導者，其大約擁有40%的市場份額，緊隨其后的是Microsoft、Google和IBM，這四家廠商一共貢獻了大約65%的份額。隨著本地數據中心的減少，到2020年這四家廠商將可能占有全球一半的IT基礎設施市場，如果情況屬實，那么屆時只有那些具有大量資本運作能力的公司能與他們抗衡。一個不得不提的潛在競爭者是阿里巴巴，該公司最近實現了三位數的云計算業務營收增長，這主要得力于中國云計算市場的迅速增長。
3 開源項目使用數量的提升。
根據Black Duck和North Bridge公司的調查，在2015年到2016年間，約65%的公司提升了他們對于開源軟件的使用。大型的供應商主要依賴于Apache Spark、Kubernetes和OpenShift等程序。而像Airbnb、Airbus、eBay、Intel以及Qualcomm等大型公司正在使用Google機器學習方面的開源代碼庫TensorFlow。 同時，Facebook的Open Compute Project也正在幫助客戶客戶提高硬件的效率、靈活性和可擴展性，從而將開源項目應用到自身的數據中心中，AT&T、德國電信以及高盛都是這一項目的參與者。
4 網絡安全仍然是一大問題。
網絡安全依然是公司高層管理人員和董事會首先要解決的問題。在各個領域中，網絡攻擊的數量和復雜程度都在不斷地提升，80%的技術主管表示他們的公司正在努力建立一個堅實的防御系統。但由于缺乏網絡安全專家，很多公司無法招聘到合適的人才，這使得他們將目光投向了那些安全管理服務產品。 目前，基于云的安全產品對企業用戶愈發具有吸引力，據麥肯錫預估，到2020年，云安全服務將占到全部安全服務業務中的60%，而這一數字在2015年僅為10%。
5 市場主流將接受“白盒”(white box)硬件。
傳統上，IT基礎設施的供應商一直依賴于其服務器、存儲和網絡服務等組裝而成的品牌系統。 為此，他們將硬件制造外包給了原始設計制造商(ODM)。不過這種模式已經變得過時，因為客戶不再愿意為組裝系統付費。相反，客戶會直接找到ODM，使用如Facebook Open Compute Project等開源項目以定制他們的數據中心配置。典型的案例包括IBM、Fidelity Investments 以及Verizon。而正如本文稍后將談到的，很多ODM都位于亞州，因此亞州地區將會獲得更多的硬件業務。IDC預計，到2020年，這種“自建”的服務器將在超大型的主機服務器中占到一半。
6.物聯網商業應用將正式上線。
麥肯錫預計，在未來十年內，B2B的應用幾乎將占全部IoT應用的70%。根據其2017年對企業物聯網的調查，96%的公司將會在未來三年內增加物聯網方面的支出，而有些公司甚至表示他們在IoT相關的能力方面的支出會占到全部IT支出的四分之一。
物聯網中最多的用例包括提供運行可見性、優化業務運營以及協助開發新的業務模式。對于物聯網應用使用的提升甚至出現在那些對新興技術較為抵觸的行業中，比如石油和天然氣行業等。 企業物聯網應用的增長將極大地提升用戶對于計算機和存儲設施能力的需求，而且同時用戶也會希望供應商能夠為其提供更大規模的資源和物聯網特定的PaaS解決方案。
BI Intelligence預測，到2020年，全球將有超過50億部的物聯網設備(如庫存控制和安全監控工具等)，這使得人們將需要邊緣計算的解決方案，因為這些設備必須能夠進行實時的數據收集與處理。邊緣方案將允許在設備內部或網關處進行數據處理，而不是在云或數據中心內，這會降低延遲和連接的依賴性。麥肯錫預測，2020年物聯網的市場規模將增長到5000億美元，而其中約25%都將直接與邊緣技術相關。邊緣計算將有助于改善技術堆棧連接層中的數據壓縮和傳輸，從而減少網絡帶寬并加大物聯網的應用范圍。
在回顧完這些已有的趨勢后，我們知道它們將繼續推動全球技術的發展與公司的數字化轉型，那么在未來數年內還會出現新的趨勢嗎?
答案當然是肯定的，一些新的發展趨勢也正在改變供應商和客戶IT基礎設施的應用場景，甚至是重新定義。其中包括轉向亞州的硬件市場、軟硬件上面的DevOps使用、容器優先的架構以及人工智能(AI)與機器學習優化堆棧的增長。
7.硬件基礎設施市場向亞州轉移。
亞州的制造商一直試圖在以美國供應商主導的IT基礎設施市場取得進展。比如：華為計劃將在數據中心設備上投入約10億美元，以鞏固其在服務器市場中的地位。
聯想于2014年收購了IBM的x86服務器的業務，以幫助其擴大在全球大型企業中的業務。
重要轉變也發生在亞州的ODM中，隨著白盒系統越來越受到市場的歡迎，這些制造商也在硬件市場獲得了更多的份額。比如臺灣地區的廣達電腦在云計算服務器、存儲、交換機以及物聯網設備等方面的收入一直表現強勁。同時，幾個亞州的ODM公司也正在為全球一些頂級的超大規模的云供應商提供服務器服務，包括Amazon、Facebook和Google，這些公司都進行大力投資以擴展其數據中心的各種基礎設施。如前文所述，Facebook的Open Compute Project正處于加速推進中，因為其允許用戶進行定制化的服務器、存儲和網絡的計劃與設計。一些亞州的ODM廠商也提供基于開源項目設計的成品產品。照目前的趨勢繼續發展下去，到2020年亞州的ODM廠商的硬件市場份額可能會增加兩到三倍。
8.軟硬件中的DevOps。
IT供應商必須以更快的速度為客戶提供全新的功能。與此同時，企業用戶也期望著更高的軟硬件可用性，他們希望獲得7x24全天候的運行支持。通過促進整個IT價值鏈的高度協作，DevOps可以幫助供應商和客戶實現他們各自的需求。
新的DevOps業務模式擴展了應用程序的開發，并將其與應用程序操作和IT基礎設施合為一體。很多公司都明白這種模式的好處，并正朝著這一方向進行努力。在麥肯錫的2017年IT服務調查中，80%的受訪者表示他們已經在公司的某個部門中進行了DevOps實踐。
另外，53% 的受訪者表示，他們將在2020年之前在整個公司中應用DevOps，而現在全公司應用DevOps的比例只有37%。
根據這些趨勢，公司對于DevOps人才的需求將在未來幾年內出現激增。但目前公司在找到合適的人才方面上可能遇到了問題，麥肯錫發現40%的受訪者表示缺乏內部人才和技能是阻止DevOps成為市場主流的主要因素。
9.容器優先的架構。
容器不再局限于小眾化的開發環境，并且其已經超越虛擬機成為了云中首選的部署單元。Atlassian的報告顯示，34%的軟件從業人員在他們的開發團隊中應用了容器。
容器最引人注目的就是其的增長速度。在RightScale 2016年的調查中，只有18%的受訪者表示他們在生產環境中部署了容器。而在2017年的調查中，Docker已經成為了用戶最常使用的DevOps工具。容器的增長伴隨著微型服務體系結構(小型獨立單元中的軟件應用開發)的增加，但同時隨著開發人員對于微服務進行更多的細化，他們也面臨著很多阻礙容器應用進一步發展的挑戰，比如安全性、管理或協調以及可擴展性的問題。
與上面的趨勢并行的是應用程序的原子化(application atomization)。它涉及到對計算資源的抽象，并將功能進行單元化地部署，即所謂的功能及服務(Function as a Service)。這種技術將消除公司對于配置基礎設施或管理這些功能的計算資源的需求。
10. 人工智能(AI)與機器學習優化堆棧的增長。
經過多年的發展，AI已經在很多領域中取得了進展。比如，幫助公共事業單位預測電力的需求，或者幫助汽車制造商開發自動駕駛汽車。而各種新技術的發展也正在推動這一浪潮，包括不斷強化的計算能力以及更加復雜的算法與模型。或許最重要原因是數據量正在以爆炸式的速度增長，目前每天網絡設備所收集的數據量可達數十億GB。
據麥肯錫統計，2016年，AI創業公司一共吸引了260億到390億美元的投資，是2013年的三倍。大部分的AI投資來自于Amazon、百度和Google等巨頭，他們正在積極推進相關的半導體、基礎設施軟件以及系統的創新與開發。其中一些公司正在構建全新的計算范例，比如Google的張量處理單元、Nivida的智能圖形處理單元(GPU)以及Xilinx的現場可編程門陣列。而同時，大型的供應商還通過云為企業客戶提供AI和機器學習的功能。
隨著企業獲得更多先進的AI和機器學習的技術，更多的工作也將變得自動化。根據MGI的數據，在未來全球市場的勞力工作中，有一半人的工作將會是自動完成地，他們的工資總額大約為15萬億美元。
技術對于基礎設施的顛覆能力是前所未有的，但這給行業的參與者和客戶同時帶來了機遇與風險。基礎設施供應商的高管們必須改變他們的投資組合并制定全新市場策略以推動增長。而且他們還應該具有保持長期性成功所必須的基本能力，這包括與數字化、分析和敏捷開發相關的能力。盡管這些都需要更多的資金與產能，不過公司的投入會從客戶那里得到回報。
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