2021年Gartner技术趋势：IoB、分布式云、隐私计算

知名咨询调研机构Gartner最新发布了企业机构在2021年需要深挖的一些重要战略科技趋势，比如分布式云、人工智能工程、网络安全网格和可组合业务推动……今年的趋势归纳为三个主题：以人为本、位置独立和灵活交付。

Gartner指出，必须关注这些领域和趋势，才能帮助企业和机构实现“后疫情时代”的突围增长。以下是Gartner发布的2021年核心战略技术趋势：

# 趋势1：行为互联网（Internet of Behaviors）

行为互联网（IoB）与使用数据更改行为有关。随着那些收集日常生活中“数字尘埃”（跨越数字和物理世界的数据）的技术的增加，该信息可用于通过反馈回路影响行为。

例如，对于商用车而言，远程信息处理可以监视从突然制动到急转弯的驾驶行为。然后，公司可以使用该数据来改善驱动程序性能和安全性。

IoB可以从许多来源收集、合并和处理数据，包括：商业客户数据；由公共部门和政府机构处理的公民数据；社交媒体；面部识别的公共领域部署；和位置跟踪。处理此数据的技术的日益成熟，使这一趋势得以发展。

根据个人用途的目标和结果，IoB确实具有道德和社会意义。而隐私法律因地区而异，将会极大地影响IoB的采用和规模。

# 趋势2：全面体验（Total Experience）

全面体验结合了多种经验——包括客户经验、员工经验和用户经验来改变业务成果。目标是改善从技术到员工再到客户和用户的所有这些方面相交的整体体验。

这种趋势将所有这些经验紧密地联系在一起（而不是每个人单独改进），以难以复制的方式将企业与竞争对手区分开来，从而创造可持续的竞争优势。这种趋势使组织可以利用一些最新的动态，包括远程工作、移动、虚拟和分布式客户。

一家电信公司改变了其整个客户体验，以提高安全性和满意度。首先，它通过现有应用程序部署了约会系统。当客户到达预约地点并到达商店的75英尺范围内时，他们收到两件事：1）指导他们完成办理登机手续的通知；2）警报，告知他们可以安全地待多久进入商店并保持社交距离。

该公司还对其服务进行了调整，以包括更多的数字站点，并使员工能够使用自己的平板电脑来共同浏览客户的设备，而无需实际接触硬件。在这些基础上，可以为客户和员工提供更安全、更无缝和集成的整体体验。

# 趋势3：隐私增强计算（Privacy-Enhancing Computation）

增强隐私的计算具有三种技术，可在数据使用时对其进行保护。第一个提供了一个可信任的环境，可以在其中处理或分析敏感数据。第二部分以分散的方式执行处理和分析。第三部分在处理或分析之前对数据和算法进行加密。

这种趋势使组织能够在不牺牲机密性的情况下跨地区安全地与竞争对手进行研究合作。此方法是专门为满足不断增长的共享数据需求同时保持隐私或安全性而设计的。

# 趋势4：分布式云（Distributed Cloud）

分布式云是将云服务分布到不同物理位置的地方，但是操作、治理和演进仍然是公共云提供商的责任。

使组织能够在物理上更紧密地提供这些服务，有助于解决低延迟情况，降低数据成本并帮助适应规定数据必须保留在特定地理区域的法律。但是，这也意味着组织仍然可以从公共云中受益，并且无法管理自己的私有云，这可能既昂贵又复杂。分布式云是云的未来。

# 趋势5：随处运营（Anywhere Operations）

随处运营模式对于企业成功摆脱新冠疫情的负面影响至关重要。从本质上讲，这种运营模型允许在任何地方（客户、雇主和业务合作伙伴在物理上远程的环境中运营）访问、交付和启用业务。

任何地方运营的模型都是“数字优先，远程优先”，数字化始终是默认设置。它所涵盖的不仅仅是在家工作或与客户进行虚拟互动，还能提供所有五个核心领域的独特增值体验，分别是：协作和生产力、安全远程访问、云和边缘基础设施、数字化体验量化以及远程运营自动化支持。

到2023年末，40%的企业机构将通过随处运营提供经过优化与混合的虚拟/物理客户与员工体验。

对实体领域，则应当对其进行数字化增强，例如在实体商店进行非接触式结帐，而不管其数字功能是否可以无缝交付。

# 趋势6：网络安全网格（Cybersecurity Mesh）

网络安全网格是用于可扩展、灵活和可靠的网络安全控制的分布式体系结构方法。现在，许多资产存在于传统安全范围之外。网络安全网格实质上允许围绕个人或事物的身份定义安全范围。通过集中化策略编排和分发策略执行，它实现了一种更加模块化、响应迅速的安全方法。随着周边保护的重要性降低，“围墙城市”（walled city）的安全方法必须发展为当前的需求。

到2025年，网络安全网格将支持超过一半的数字访问控制请求。

# 趋势7：可组合的智能业务（Intelligent Composable Business）

智能的可组合业务是可以根据当前情况进行调整并从根本上重新安排自己的业务。随着组织加速数字业务战略以推动更快的数字化转型，他们需要保持敏捷并根据当前可用数据做出快速业务决策。

为了成功地做到这一点，组织必须能够更好地访问信息，以更好的洞察力增强信息，并能够快速响应该洞察力的含义。这还将包括提高整个组织的自动化程度和公众普及程度，使部分业务部门能够迅速做出反应，而不会因效率低下的流程而陷入困境。

# 趋势8：人工智能工程（AI Engineering）

强大的AI工程策略将促进AI模型的性能、可延展性、可解释性和可靠性，同时实现AI投资的全部价值。AI项目通常面临可维护性、可延展性和治理方面的问题，这使它们成为大多数组织的挑战。

Gartner的研究表明，只有53%的项目能够从人工智能（AI）原型转化为生产。首席信息官和IT领导者发现，由于缺乏创建和管理生产级人工智能管道的工具，人工智能项目的扩展难度很大。

AI工程提供了一条途径，使AI成为主流DevOps流程的一部分，而不是一系列专门且孤立的项目。它汇集了各种学科来驯服AI的炒作，同时在实施多种AI技术的组合时提供了更清晰的价值途径。由于人工智能工程的治理方面，负责任的人工智能正在出现，以处理信任、透明度、道德、公平、可解释性和合规性问题。

人工智能工程化立足于三大核心支柱：数据运维、模型运维和开发运维。强大的人工智能工程化策略将促进人工智能模型的性能、可扩展性、可解释性和可靠性，完全实现人工智能投资的价值。

# 趋势9：超级自动化（Hyperautomation）

业务驱动型超级自动化是一项可用于快速识别、审查和自动执行大量获准业务和IT流程的严格方法。这种方法认为组织中可以自动化的任何事物都应该自动化。超级自动化是由具有未简化的遗留业务流程的组织驱动的，从而给组织带来了极其昂贵和广泛的问题。

许多组织都受到“精益求精”技术的支持，这些技术不是精益、优化、连接、清洁或显式的。同时，数字业务的加速需要效率、速度和普及化。不注重效率、效能和业务敏捷性的组织将被抛在后面。