Аналитики озвучили 10 важнейших технологических трендов, которым компаниям предстоит уделить внимание в следующем году.
Исследователи Gartner опубликовали список, который показывает ближайшее будущее человечества.
Под стратегическим технологическим трендом исследователи понимают те тенденции, которые окажут наибольшее влияние на организации. Корпоративной сфере следует на них обращать внимание, так как они, вероятно, потребуют значительных вложений, а игнорирование может привести к негативным последствиям для бизнеса. Аналитики Gartner опубликовали список 10 стратегических технологических трендов на 2016 год.
Сеть устройств
Под сетью устройств подразумеваются многочисленные устройства-терминалы, позволяющие людям получать доступ к приложениям и информации или взаимодействовать друг с другом, с коммерческими и государственными организациями. Такими устройствами являются смартфоны, носимые гаджеты, потребительские и бытовые электронные устройства, транспортные средства и всевозможные датчики.
Единый опыт взаимодействия
Развитие сети устройств приведет к необходимости соблюдения единого опыта пользовательского взаимодействия, который должен включать не только методы взаимодействия с электронным устройством, но и с виртуальной реальностью. По прогнозу аналитиков, к 2018 г. способность создавать единый опыт взаимодействия будет важнейшим фактором дифференциации независимых поставщиков программного обеспечения.
Материалы для 3D-печати
Развитие технологий 3D-печати привело к росту количества материалов, подходящих для этой цели. Сейчас в 3D-печати используются сплавы никеля, углеродное волокно, стекло, электропроводящие чернила, фармацевтические и биологические материалы. Разнообразие материалов продолжит расти, и 3D-принтеры начнут применяться в новых областях, таких как аэрокосмическая промышленность, медицина, автомобилестроение, энергетика и военно-промышленный комплекс. Благодаря расширению разнообразия материалов среднегодовой темп роста поставок 3D-принтеров для предприятий в период до 2019 г. составит 64,1%.
Новые источники данных
Сегодня вычислительные системы обрабатывают текстовые, аудио- и видеоданные. Появление новых типов данных — например, сенсорной информации, — заставит искать новые методы объединения источников. Блоки информации часто изолированы друг от друга, не отличаются полнотой, недоступны и неразборчивы. Новые открытия в методах семантического анализа и построения графовых баз данных, наряду с другими новыми методами анализа и классификации, помогут упорядочить хаотичность информационной вселенной.
Улучшенное машинное обучение
Глубокие нейронные компьютерные сети выйдут за пределы классических вычислительных систем и будут использоваться для создания систем, способных познавать и воспринимать окружающий мир самостоятельно и автономно. Рост источников данных и усложнение информации сделают ручные классификацию и анализ неэкономичными и нереальными. Благодаря нейтронным сетям эти задачи можно будет автоматизировать.
Автономные агенты
Машинное обучение приведет к росту популярности умных машин — роботов, автономных транспортных средств, виртуальных персональных ассистентов и умных советчиков, которые будут работать автономно или полуавтономно. Предшественниками таких машин сегодня можно считать такие функции, как Google Now, Microsoft Cortana и Apple Siri. И именно их развитие будет играть первостепенную роль для индустрии, хотя развитие физически машин — электромеханических роботов и др. — тоже продолжится.
Адаптивные архитектуры безопасности
Запутанность цифрового бизнеса вкупе с рождающейся «индустрией хакеров» существенно усложняют задачу защиты информации в организациях. Создание периметров безопасности и использование политик уже не отвечают современным требованиям, особенно это заметно на фоне распространения в организациях облачных сервисов и открытых API для интеграции с системами партнеров и клиентов. Руководители должны продолжить выявлять угрозы безопасности и предотвращать атаки, но вместе с тем им необходимо обратиться к более сложным методам, включая поведенческий анализ пользователей и сообществ.
Улучшенная системная архитектура
Сети устройств и умные машины потребуют значительных вычислительных ресурсов, в результате чего получят распространение высокоэффективные нейроморфные архитектуры, базирующиеся на программируемых вентильных матрицах (FPGA) и графических ускорителях. Новые архитектуры позволят достигать скоростей вычислений, измеряющиеся в терафлопсах.
Сетевые приложения и архитектура сервисов
По мнению аналитиков, компании будут переходить от линейных конструкций приложений к более гибкой архитектуре приложений и сервисов. Основанный на программно-конфигурируемых сервисах этот новый подход даст производительность веб-масштаба, гибкость и быстроту. Микросервисная архитектура — новый зарождающийся метод строительства распределенных приложений, отличающихся гибкой доставкой и масштабируемым внедрением, как на собственном оборудовании, так и в облаке.
Платформы для интернета вещей
Исследователи не первый год указывают на интернет вещей, как один из важнейших трендов. Однако теперь они более четко сформулировали, что именно будет происходить. Как ожидается, 2016 г. станет годом разработки платформ для новой технологии. Однако вследствие неорганизованности вендоров процесс стандартизации таких платформ будет протекать довольно нелегко вплоть до 2018 года.
