而2019年可能成為大型組織采用可組合基礎設施概念的一年：在單一控制平臺下融合一些單個(gè)用途工具，為數據中心提供彈性、先進(jìn)、操作高效的“瑞士軍刀”。2019年也將是迄今為止，數據中心基礎設施融合，或單一產(chǎn)品概念融合的一年。聯(lián)合架構模型、單一功能可組合性、普通IT任務(wù)的高級自動(dòng)化，以及預測性而非簡(jiǎn)單反應性的新智能將是重點(diǎn)發(fā)展的措施。

　　目前，需要將核心數據中心、邊緣計算和云計算視為所有需要管理工具和現場(chǎng)利用計劃的獨特環(huán)境。但是會(huì )采取一些措施將這些不同的技術(shù)整合到一個(gè)基礎設施中。首先，組織將會(huì )更加熟悉內部私有云，更好地理解邊緣計算的重要性，還會(huì )更好地了解公共云如何幫助填補空白。無(wú)論是針對突發(fā)容量、特定工作負載，還是針對其他需求進(jìn)行擴展和縮小。

　　與此同時(shí)，人們將看到更快的管道、更好的壓縮性、增強的安全性，這些都使公共云成為數據中心基礎設施的一種更現實(shí)的擴展。它將允許邊緣和核心作為聯(lián)合系統開(kāi)始運行，并在容量需要時(shí)擴展到云計算。

　　但它不僅是架構方面的創(chuàng )新，也是基礎架構管理方面的創(chuàng )新。無(wú)論位置或資源類(lèi)型如何，所有豐富的數據服務(wù)和數據中心資源都將匯集在一起，通過(guò)單一GUI在一個(gè)位置進(jìn)行管理。這些資源還將通過(guò)高級智能和策略進(jìn)行管理，這些策略能確定哪些工作負載需要哪些資源，以及哪些資源最適合它們駐留，以?xún)?yōu)化I／O操作和成本，確保服務(wù)等級協(xié)議（SLA）。所有這些功能都會(huì )減輕數據中心管理人員的負擔。

　　那么這會(huì )在2019年實(shí)現嗎？并不是所有的方法都一定能實(shí)現，但是將會(huì )看到共享一些常用工具的主要步驟。

　　遷移到聯(lián)合基礎設施是將物聯(lián)網(wǎng)集成到IT系統的核心部分，因為更多的可組合性，允許IT通過(guò)單個(gè)易于編程的API來(lái)協(xié)調所有這些資源。這樣做對于大規模混合工作負載環(huán)境是理想的，而物聯(lián)網(wǎng)本質(zhì)上是一個(gè)非常混合的工作負載環(huán)境。物聯(lián)網(wǎng)的采用率正在上升：到2020年將有800億臺連接設備，每年產(chǎn)生165澤字節的數據。2019年，在確保可組合基礎設施服務(wù)于物聯(lián)網(wǎng)方面將取得巨大進(jìn)步。

　　IT行業(yè)人士變得越來(lái)越精明。他們現在意識到可以動(dòng)態(tài)地重新配置基礎設施，以便根據當時(shí)的需求支持應用程序。他們不必為自己的基礎設施配置每個(gè)應用程序。2019年出現了可組合基礎設施快速發(fā)展的積極跡象。

　　以一個(gè)業(yè)務(wù)高速增長(cháng)并且正在擴建的機場(chǎng)為例。這聽(tīng)起來(lái)很奇怪，但機場(chǎng)運營(yíng)方計劃引進(jìn)更多的航班，卻發(fā)現沒(méi)有足夠的空間來(lái)建造更多的候機樓。其原因是候機樓一些登機口已經(jīng)對外出租，但并沒(méi)有全部使用。如果機場(chǎng)運營(yíng)方可以在主要承租人不使用的情況下允許使用候機樓登機口，就可以在不擴大機場(chǎng)設施的情況下承載更多航班。動(dòng)態(tài)租賃的方法解決了這個(gè)問(wèn)題，但也帶來(lái)了另一個(gè)問(wèn)題。那就是每個(gè)候機樓都配備了IT基礎設施，以支持主要承租人的應用程序。

　　但是通過(guò)可組合的基礎設施，該機場(chǎng)可以動(dòng)態(tài)地重新配置資源。他們可以支持二級運營(yíng)商的需求，建立一個(gè)新的基礎設施，支持更多的航班。這種可組合性將在2019年加速，在功能方面不斷創(chuàng )新，并根據應用需求實(shí)時(shí)提供資源的重新配置。

　　機器學(xué)習和人工智能已經(jīng)在很長(cháng)一段時(shí)間內出現在很多組織的技術(shù)列表中，并且有充分的理由。當組織采用這些前沿技術(shù)時(shí)，可能會(huì )有深刻的印象。而在即將到來(lái)的這一年將會(huì )看到人工智能實(shí)現自我維持的真正進(jìn)展。

　　人們將會(huì )看到機器學(xué)習和人工智能轉化為自我修復系統等技術(shù)，這是確保系統不會(huì )發(fā)生故障的預測系統，并能夠智能地評估容量和性能。該技術(shù)將自動(dòng)優(yōu)化基礎設施，以提高性能和效率。

　　例如，通過(guò)使用機器學(xué)習和人工智能，系統將理解在哪里需要更多的容量，然后從最有意義的地方去保留這些容量。也許它來(lái)自云端，因為更多的存儲空間也是暫時(shí)的。或者，系統可能會(huì )為管理員創(chuàng )建清單，以便為數據中心購買(mǎi)更多存儲設備，因為接下來(lái)的時(shí)間將是必要的。人工智能和機器學(xué)習將更有效地為組織實(shí)際管理其基礎設施，并將提供有關(guān)如何規劃的真實(shí)情報。這將是預測性的，而不僅僅是反應性的。如何實(shí)現這一壯舉可能并不重要。它可能涉及隨機建模和基本趨勢。

　　客戶(hù)如何運營(yíng)其基礎設施的數據，與供應商共享更多這方面的信息，這樣可以比較其他客戶(hù)正在看和體驗的內容，并使用洞察力進(jìn)行預測建模。因此，當特定服務(wù)器組中的熱量達到峰值時(shí)，可以預期數據中心出現哪些故障或超出冷卻能力。這種洞察力可能會(huì )促使工作人員及時(shí)處置，或者可能需要更改基礎設施的部署，更好地平衡工作負荷，減少現場(chǎng)產(chǎn)生的熱量。通過(guò)下一代機器學(xué)習和人工智能，組織可以感知和解決這些需求。

　　如今，新興技術(shù)迅速發(fā)展，而那些資金雄厚的組織將會(huì )關(guān)注更加前沿的技術(shù)。隨著(zhù)2019年的到來(lái)，這些創(chuàng )新的可訪(fǎng)問(wèn)性的提高將為IT和企業(yè)帶來(lái)更高的效率和更好的結果。