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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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Primeiro, vamos tirar o óbvio do caminho: os dados continuarão a crescer. A adoção da nuvem pública aumentará. Veremos aumentos no investimento no desenvolvimento de aplicativos e nas práticas modernas de desenvolvimento/operações. Também veremos investimentos contínuos em cargas de trabalho centradas em dados altamente valiosas, como análises, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Essas trajetórias começaram antes de 2019 e provavelmente as veremos continuar em 2020 e além. Caso contrário, aqui estão minhas previsões 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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Um ou mais provedores de nuvem pública adquirirão uma empresa de armazenamento de dados híbrido/local
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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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A percepção de longa data de que, eventualmente, toda a TI será baseada na nuvem pública está começando a desaparecer. A infraestrutura de nuvem híbrida é o padrão de fato da TI moderna. E para empresas digitais, os dados estão aumentando dentro e fora das instalações a taxas semelhantes. Em outras palavras, a infraestrutura local será uma parte significativa da TI no futuro próximo. Em resposta, vários provedores de nuvem pública anunciaram soluções de nuvem híbrida, como o AWS Outposts, o Anthos do Google Cloud e o Microsoft Azure Stack. Então, no ano passado, o Google adquiriu a Elastifile para reforçar seu portfólio de armazenamento de arquivos na nuvem. Espero que esse movimento seja apenas o começo. À medida que o espaço em nuvem se torna mais competitivo e as ofertas híbridas se tornam mais importantes, a necessidade de serviços e recursos avançados alimentará mais aquisições de tecnologia, com o armazenamento de arquivos sendo uma provável área-alvo para os candidatos.
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IT Investment in Data Identification and Classification Will Accelerate
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O investimento em TI em identificação e classificação de dados 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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Cargas de trabalho de alto valor, como análises, aprendizado de máquina e cargas de trabalho de IoT, estão impulsionando o crescimento de dados tanto no local quanto na nuvem. E as organizações de TI com níveis extremos de crescimento de dados, como 50% ou mais anualmente, são muito mais propensas do que as organizações de crescimento lento de dados a identificar a falta de reconhecimento de conteúdo como um dos principais desafios de armazenamento de dados.4 Estou recuando um pouco da previsão do ano passado, identificando e localizando o caminho certo os dados são um grande problema de negócios que dificulta os esforços digitais, mas não os incapacita. Essa ainda é uma grande área de preocupação para os negócios digitais. Espero que abordar a classificação de dados, especialmente com ferramentas que agilizam e maximizam o uso de metadados, em um ecossistema de nuvem híbrida, seja uma das três principais áreas de investimento para empresas digitais em 2020.
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Consolidated Hybrid Cloud Operations Will Become the Standard IT Organization Model
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As operações consolidadas de nuvem híbrida se tornarão o modelo padrão de organização 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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Há dois anos, a maioria das organizações de TI gerenciava serviços de nuvem pública e infraestrutura local separadamente.5 Este ano, espero que não apenas uma maioria significativa das organizações de TI consolide responsabilidades internas e externas em uma equipe, mas também um crescimento significativo do investimento em ferramentas de gerenciamento que abrangem ambientes de infraestrutura internos e externos. Essa previsão é baseada na expectativa de que aumentos significativos na adoção de cargas de trabalho baseadas em contêiner e Kubernetes sejam o catalisador. As cargas de trabalho baseadas em contêiner têm muito mais probabilidade de abranger ambientes internos e externos, exigindo consistência entre desenvolvedores e TI. Essa necessidade de consistência alimentará mudanças na estrutura organizacional e no gerenciamento.
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Integrated Machine Learning Based on Telemetry Data Becomes Tablestakes For IT Infrastructure Buying
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Aprendizado de máquina integrado baseado em dados de telemetria torna-se uma tarefa importante para a compra de infraestrutura 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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Quase todo CIO quer uma solução de infraestrutura de TI adaptada às necessidades específicas de sua empresa. Infelizmente, poucas organizações entendem realmente seus próprios requisitos de carga de trabalho. Essa falta de percepção geralmente fica exposta quando as organizações de TI mudam os aplicativos para serviços de nuvem pública e a equação de custo muda. Surgiram várias soluções de infraestrutura que reúnem dados de telemetria com base no ambiente de aplicativos de produção e, em seguida, analisam esses dados com aprendizado de máquina para fornecer recomendações e apoiar a automação. Em 2020, esses recursos saltarão para a vanguarda das decisões de compra de TI.
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