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What’s in Store for 2020?
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First, let’s get the obvious out of the way: Data will continue to grow. Public cloud adoption will increase. We will see increases in investment in application development and modern Dev/Ops practices. We will also see continued investment in highly valuable data-centric workloads such as analytics, machine learning, and deep learning. These trajectories started prior to 2019, and we will likely see them to continue into 2020 and beyond. Otherwise, here are my predictions for 2020:
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Primero, saquemos lo obvio del camino: los datos seguirán creciendo. La adopción de la nube pública aumentará. Veremos aumentos en la inversión en desarrollo de aplicaciones y prácticas modernas de Dev/Ops. También veremos una inversión continua en cargas de trabajo altamente valiosas centradas en datos, como análisis, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Estas trayectorias comenzaron antes de 2019, y es probable que las veamos continuar hasta 2020 y más allá. De lo contrario, aquí están mis predicciones para 2020:
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One or More Public Cloud Providers Will Acquire an On-premises/Hybrid Data Storage Company
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Uno o más proveedores de nube pública adquirirán una empresa de almacenamiento de datos en las locales/híbridos
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The long-held perception that eventually all IT will be public cloud-based is starting to fade. Hybrid cloud infrastructure is the de facto standard of modern IT. And for digital businesses, data is increasing on- and off-premises at similar rates. In other words, on-premises infrastructure will be a significant part of IT for the foreseeable future. In response, multiple public cloud providers have announced hybrid cloud solutions, such as AWS Outposts, Google Cloud’s Anthos, and Microsoft Azure Stack. Then last year, Google acquired Elastifile to bolster its cloud file storage portfolio. I expect that this move is only the beginning. As the cloud space becomes more competitive and as hybrid offerings become more important, the need for advanced services and capabilities will fuel more technology acquisitions, with file storage being a likely target area for candidates.
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La percepción de larga data de que con el tiempo toda la TI se basará en la nube pública está empezando a desvanecerse. La infraestructura de nube híbrida es el estándar de facto de la TI moderna. Y para las empresas digitales, los datos están aumentando dentro y fuera de las instalaciones a tasas similares. En otras palabras, la infraestructura local será una parte importante de TI en un futuro previsible. En respuesta, varios proveedores de nube pública han anunciado soluciones de nube híbrida, como AWS Outposts, Anthos de Google Cloud y Microsoft Azure Stack. Luego, el año pasado, Google adquirió Elastifile para reforzar su cartera de almacenamiento de archivos en la nube. Espero que este movimiento sea sólo el comienzo. A medida que el espacio en la nube se vuelve más competitivo y que las ofertas híbridas se vuelven más importantes, la necesidad de servicios y capacidades avanzados alimentará más adquisiciones de tecnología, con el almacenamiento de archivos probablemente un área objetivo para los candidatos.
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IT Investment in Data Identification and Classification Will Accelerate
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La inversión en TI en identificación y clasificación de datos acelerará
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High-value workloads such as analytics, machine learning, and IoT workloads are driving data growth both on-premises and in the cloud. And IT organizations with extreme levels of data growth, such as 50% or more annually, are far more likely than slow data growth organizations to identify a lack of content awareness as a top data storage challenge.4 I am stepping back a little from last year’s prediction, as identifying and locating the right data is a major business problem hindering digital efforts, but not crippling them. This is still a major area of concern for digital businesses. I expect addressing data classification, especially with tools that expedite and maximize the use of metadata, across a hybrid cloud ecosystem to be a top three investment area for digital enterprises in 2020.
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Las cargas de trabajo de alto valor, como el análisis, el aprendizaje automático y las cargas de trabajo de IoT, están impulsando el crecimiento de los datos tanto en las instalaciones como en la nube. Y las organizaciones de TI con niveles extremos de crecimiento de datos, como el 50% o más anualmente, son mucho más propensas que las organizaciones de crecimiento lento de datos para identificar la falta de conocimiento del contenido como uno de los principales desafíos de almacenamiento de datos.4 Estoy retrocediendo un poco con respecto a la predicción del año pasado, ya que identifico y localice el es un problema empresarial importante que obstaculiza los esfuerzos digitales, pero no los paraliza. Este sigue siendo un importante área de preocupación para las empresas digitales. Espero que abordar la clasificación de datos, especialmente con herramientas que aceleran y maximizan el uso de metadatos, en un ecosistema de nube híbrida sea una de las tres principales áreas de inversión para las empresas digitales en 2020.
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Consolidated Hybrid Cloud Operations Will Become the Standard IT Organization Model
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Operaciones de nube híbrida consolidadas se convertirán en el modelo estándar de organización de TI
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As recently as two years ago, a majority of IT organizations managed public cloud services and on-premises infrastructure separately.5 This year, I expect not only a significant majority of IT organizations to consolidate on- and off-premises responsibilities into one team, but also significant investment growth in management tools that span both on- and off-premises infrastructure environments. This prediction is based on an expectation that significant increases in Kubernetes and container-based workloads adoption will be the catalyst. Container-based workloads are far more likely to span on- and off-premises environments, demanding consistency across developers and IT. This need for consistency will fuel shifts in organizational structure and management.
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Tan recientemente como hace dos años, la mayoría de las organizaciones de TI administraban los servicios de nube pública y la infraestructura local por separado.5 Este año, espero que no solo una gran mayoría de las organizaciones de TI consoliden las responsabilidades dentro y fuera de las instalaciones en un solo equipo, sino también un crecimiento significativo de la inversión en herramientas de administración que abarcan entornos de infraestructura tanto dentro como fuera de las instalaciones. Esta predicción se basa en la expectativa de que los aumentos significativos en Kubernetes y la adopción de cargas de trabajo basadas en contenedores serán el catalizador. Las cargas de trabajo basadas en contenedores son mucho más propensas a abarcar entornos dentro y fuera de las instalaciones, lo que exige coherencia entre desarrolladores y TI. Esta necesidad de coherencia alimentará los cambios en la estructura orgánica y la gestión.
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5. Source: ESG Master Survey Results, The Emergence of Multi-cloud Strategies, April 2018.
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5. Fuente: Resultados de la encuesta maestra de ESG, The Emergence of Multi-Cloud Strategies, abril de 2018.
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Integrated Machine Learning Based on Telemetry Data Becomes Tablestakes For IT Infrastructure Buying
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El aprendizaje automático integrado basado en datos de telemetría se convierte en tablestakes para la compra de infraestructura de TI
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Neary every CIO wants an IT infrastructure solution tailored to his or her company’s specific needs. Unfortunately, few, if any, organizations truly understand their own workload requirements. This lack of insight often becomes exposed when IT organizations shift applications to public cloud services, and the cost equation changes. Multiple infrastructure solutions have emerged which gather telemetry data based on the production application environment and then analyze that data with machine learning to provide recommendations as well as support automation. In 2020, these features will jump to the forefront of IT buying decisions.
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Neary cada CIO quiere una solución de infraestructura de TI adaptada a las necesidades específicas de su empresa. Desafortunadamente, pocas organizaciones, si las hay, entienden realmente sus propios requisitos de carga de trabajo. Esta falta de conocimientos a menudo se expone cuando las organizaciones de TI cambian las aplicaciones a los servicios de nube pública, y la ecuación de costos cambia. Han surgido múltiples soluciones de infraestructura que recopilan datos de telemetría basados en el entorno de la aplicación de producción y luego analizan esos datos con aprendizaje automático para proporcionar recomendaciones y respaldar la automatización. En 2020, estas características saltarán a la vanguardia de las decisiones de compra de TI.
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