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Last year at this time I made three, what I considered bold, predictions. I didn’t want, and still don’t, to be obvious in my predictions; I wanted to make it more difficult and try to forecast something outside of the norm. Last year, I predicted that the percentage of organizations that had pulled at least one workload back from the cloud would increase. I predicted that NVME over Fabrics adoption would increase with FC growing at a faster rate. And finally, I projected that many AI projects would fail due to lack of content awareness in tools and technologies.1 |
L'année dernière, à cette époque, j'ai fait trois prédictions, ce que je considérais comme audacieux. Je ne voulais pas, et je ne le fais toujours pas, être évident dans mes prédictions ; je voulais rendre les choses plus difficiles et essayer de prévoir quelque chose en dehors de la norme. L'année dernière, j'ai prédit que le pourcentage d'entreprises ayant retiré au moins une charge de travail du cloud augmenterait. J'ai prédit que l'adoption de NVME over Fabrics augmenterait avec la croissance du FC à un rythme plus rapide. Enfin, j'ai projeté que de nombreux projets d'IA échoueraient en raison d'un manque de connaissance du contenu dans les outils et les technologies1. |
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In a 2019 study of IT storage decision makers, 55% of organizations pulled a workload back from the cloud.2 I am going to count that as something I got right. For anyone who has not read my earlier writing on workload repatriation: These moves are not an indictment of the cloud. The moves, though common, only happen with a handful of applications, and IT organizations that pull workloads back generally continue to use the cloud and think highly of public cloud services. These moves are often the result of overuse of a “lift and shift” approach to shifting workloads to the cloud, not conducting proper due diligence, and not refactoring the apps. These events will likely eventually fade overtime as cloud adoption and expertise grow, but until that time, these efforts increase the cost of the cloud adoption. |
Dans une étude menée en 2019 sur les décideurs du stockage informatique, 55 % des entreprises ont retiré une charge de travail du cloud. 2 Je vais considérer cela comme quelque chose que j'ai bien compris. Pour tous ceux qui n'ont pas lu mes écrits antérieurs sur le rapatriement de la charge de travail : Ces mouvements ne sont pas un acte d'accusation contre le cloud. Les mouvements, bien que courants, ne se produisent qu'avec une poignée d'applications, et les organisations informatiques qui retirent les charges de travail continuent généralement d'utiliser le cloud et de penser fortement aux services de cloud public. Ces mouvements sont souvent le résultat d'une utilisation excessive d'une approche « lift and shift » visant à déplacer les charges de travail vers le cloud, à ne pas effectuer de diligence raisonnable appropriée et à ne pas refactoriser les applications. Ces événements finiront probablement par disparaître au fil des heures supplémentaires à mesure que l'adoption du cloud et l'expertise grandissent, mais jusqu'à ce moment-là, ces efforts augmenteront le coût de l'adoption du cloud. |
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On NVMe over fabrics, it is still early, but the results so far are different than I expected. Based on current research data, the preference for NVMe over fabrics adoption is trending toward Ethernet.3 The prevalence of Fibre Channel combined with how easy it is to upgrade an existing FC environment to NVMe over Fibre Channel still suggests that NVMe over FC will have strong adoption moving forward, but the jury is still out on this. |
Sur NVMe plutôt que sur les tissus, il est encore tôt, mais les résultats sont différents jusqu'à présent de ce que je m'attendais. Sur la base des données de recherche actuelles, la préférence pour l'adoption de NVMe par rapport à l'adoption de tissus est orientée vers Ethernet.3 La prévalence de Fibre Channel combinée à la facilité de mise à niveau d'un environnement FC existant vers NVMe sur Fibre Channel suggère toujours que NVMe sur FC sera fortement adopté à l'avenir, mais le jury est toujours sur ce point. |
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On AI projects failing due to lack of content awareness, I might have been too bold on that claim. The value created by AI initiatives is so high that inefficient data management adds cost but is not causing the initiative to be considered a failure. I still expect, however, that understanding content will be a major storage focus area moving forward. |
En ce qui concerne les projets d'IA qui échouent en raison d'un manque de connaissance du contenu, j'aurais peut-être été trop audacieux sur cette affirmation. La valeur créée par les initiatives d'IA est si élevée que la gestion inefficace des données augmente les coûts, mais ne fait pas que l'initiative soit considérée comme un échec. Toutefois, je m'attends toujours à ce que la compréhension du contenu soit un domaine d'intérêt majeur pour le stockage à l'avenir. |
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1. See ESG Blog, 2019 Data Storage Predictions: More Cloud Missteps, FC Is Back, and Finding Data Holds Back AI, January 2019. |
1. Voir le blog ESG, prédictions de stockage de données 2019 : plus de faux pas dans le cloud, FC est de retour et trouver des données bloque l'IA, janvier 2019. |
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2. Source: ESG Master Survey Results, 2019 Data Storage Trends, to be published November 2019. |
2. Source : Résultats de l'enquête principale ESG, tendances du stockage des données 2019, à paraître en novembre 2019. |
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3. ibid. |
3. Ibid. |