Splunk：2021鉴往知来——新兴技术力量 释放数据时代的无限潜能

无处不在的数字技术为数据时代做出了更广泛更深入的注解,值得庆幸的是,数字化转型并没有被新冠肺炎疫情的大流行而中断,而是呈现出加速发展的模式。对于许多组织来说,在采用云计算方面已经相当成熟,他们下一步的目标是推进自动化和机器学习,而那些能够突破极限的组织正在计划5G,研究增强现实或区块链,或者部署边缘计算解决方案。

伴随着一个关键硬件的发展,比如GPU(图形处理单元)的崛起,许多强大的软件即将问世。从某种意义上讲,中央处理器相当于计算机的大脑,也是程序运行速度的决定因素,GPU的发展将成为开启边缘学习、AR、5G和WiFi6以及所有伟大的未来体验的钥匙。

观望新兴技术的层见叠出,我们将从中获取更精准的题中之义和更深刻的弦外之音。

人工智能/机器学习(AI/ML)将在想象中扎根

当疫情发生时,AI/ML技术已经开始被广泛采用,但大多数机器学习的模型依赖于结构良好、标记清晰的数据来学习,极大地限制了模型的扩展能力。如何让算法用尽可能少的标签和尽可能少的人工输入来学习?答案是,在机器学习中实现学习自动化,不仅必须自动化创建和部署模型的过程,还必须自动化学习和重新学习的过程。

当然,数据欺骗的威胁仍然存在,对抗学习的防御能力也在不断提高。我们的预测报告警示了AI破坏的威胁——可以通过毒害AI所学习的数据来毒害AI驱动的自动化结果。有了这种对抗性的关注,现在必须花费大量的精力来构建能够抵御攻击的强大算法。

我们注意到,亚太地区的组织已经开始将AI变成任何决策或技术的核心部分。但不可避免的偏见,将如影随形。如果能够理解算法模型是如何产生令人不快的结果,就可以更快地调整它,以产生更好、更公平的结论。因此,可解释性将至关重要。可解释性可以帮助我们修复错误的模型,更重要的是,我们将提前获得处理道德问题的时机,避免“不道德的优化”问题。

着眼于2020年,我们看到通过观察以前的“失败”,机器学习将有助于加速新药的发现。因为有大量关于药物结构的数据没有取得进展,这些现有的、未使用的数据可以帮助研究人员更快地瞄准有效的新药物。

毋庸置疑,更智能的AI将创造奇迹,也将对人类工作者发起挑战。为了应对这一挑战,培养员工的关键数字和认知能力、社交和情感技能以及适应性和弹性,将帮助每个组织建立抵御进一步破坏的能力。

移动优先,5G或WiFi6将无处不在

支持移动数据流的4G网络的到来极大地推动了移动设备的崛起,这反过来推动了Netflix、YouTube、Uber、Lyft以及所有社交媒体网络等的成功。5G,是下一个即将推出的产品。

移动优先,已经成为我们数字生活的真实写照。新冠肺炎疫情的大流行,将几项新兴技术推向亚太地区的中心舞台,包括双重身份验证和数字支付。假设我的PIN上有一个简单的漏洞,可以让你进入我的工作网络,攻击我的电子邮件,使用我的电子商务帐户,攻击我的银行。你基本上可以是我。这种不安将促使更多人采用双重身份验证,比如硬件令牌和生物识别登录。在数字支付领域,生物识别也将在非接触式支付领域广受欢迎。在4月份的一份报告中,Bain & Co.指出,在新冠肺炎疫情之前,预计到2025年,57%的交易价值将通过数字方式完成。自大流行以来,预测数值已修正为67%。

从非接触式支付、远程教育和远程医疗到无人机递送,几乎所有其他技术都依赖于稳定、经济、高速的移动互联网。的确,5G可以使我们的移动设备更加强大,我们依然要清醒地认识到,5G的强劲部署更像是一个三到五年的计划,毕竟5G的采用将增加兼容设备的成本和数据计划的成本。

不必担心,我们希望从5G中获得的许多好处将首先通过WiFi6来实现,这是一种可用但尚未普及的技术。WiFi6比普通WiFi 至少快10倍,因此它将带来5G的带宽和低延迟。WiFi6非常适合用户控制、管理和拥有的内部设备。5G将用于用户不一定控制和拥有的外部设备。我们相信,就像5G一样,WiFi6将很快无处不在。

更多的沉浸式体验将依赖于AR/VR的突破

2020年,硬件和软件都在寻找自己的立足点,尽管疫情的大流行带来了挫折,但也让更多人渴望回到数字现实。AR/VR改善了协作和获取知识的途径,随着越来越多的零售活动和商业交流转移到网上,将会有更多的沉浸式体验需求。

新的医疗应用已经出现,乔治·华盛顿大学医院的医生从3月份开始使用VR技术来揭示新冠肺炎导致的肺损伤。在数据可视化和事件管理方面,VR也取得了可喜的进步,比如使用VR来利用20到30个仪表板,将人类智能与机器智能相结合,以实时提取有意义的见解。根据世界经济论坛的说法,AR在三个方面做得非常好:可视化、注释和讲故事 ——在疫情大流行期间和之后,每一项都对工作场所、学校和机构非常有用。

疫情催生了远程办公的常态化,远程工作对协作通信的影响意味着我们需要更沉浸式的解决方案,使交互更容易、更有效。不远的将来,AR/VR 的突破性应用将是沉浸式协作通信,比如视频会议的下一次迭代将结合AR和VR技术。

任何消费娱乐模式都需要硬件和内容的结合。2020年,基于VR的任天堂Switch在各地销售一空,将更好地说明：一种廉价、有吸引力的设备,可以推动采用。也许在2022年初,我们将看到消费/娱乐VR的突破。

跨越安全和效率,区块链将成为新兴商业模式的助推器

随着2019年区块链从幻灭低谷中走出来,企业区块链生态系统已经趋于成熟。越来越多的企业开始意识到,如果没有区块链战略,他们的竞争力就会降低,因为他们不会像竞争对手那样高效。疫情大流行后,组织会倾向于节约资源,专注于核心技术投资。

在疫情期间发生的供应链中断将特别激发人们对区块链技术的兴趣,因为这种技术可以提高对货物来源、货物在任何时候的位置以及重叠供应链如何相互作用的了解。成功的区块链项目实施,将带来显著的效率提升,但更多的区块链计划仍然从证明小规模价值的小型概念验证项目开始,转向生产才是真正的挑战。因为生产中的问题必须进行诊断,这就需要从数字分类账本身、基础设施和应用程序中了解数据。当某些数据可能是某个特定参与者的专有数据,并且某些参与者可能是竞争对手时,可见性将是一个挑战。这项挑战在区块链联盟中很常见,但它也是推动更具凝聚力的可观察性方法的另一种力量。

尽管区块链的短期目标是安全和效率,但展望未来几年,新的基于区块链的业务转型解决方案将会出现,大多数人甚至不知道区块链是该解决方案的一部分。分散的身份将成为新兴商业模式的推动者,一种安全的、全球性的、不受中央机构控制的身份识别手段想法具有很大的吸引力,也将产生很多应用,这或许是区块链激动人心之所在。

数据时代的生物识别将走向云端

生物识别技术在疫情大流行之前就已经开始被使用。日本Seven银行在 2019年底测试了使用面部识别的ATM,并在2020年进行了在日本7-11商店使用面部识别进行无收银员结账的试验。除了指纹、声音和面部扫描等生物属性之外,生物统计学还包括行为测量,比如你什么时候定期登录系统、你的打字风格、你走路的方式,这些都是今天用来识别个人的行为特征。

生物识别的采用,像双重身份验证,将在数据时代急剧增加。生物识别验证的一个关键发展将是不将你的数据存储在你的设备上的解决方案,而会存在于云中。你的设备不会发送你的实际生物特征数据,而是一个散列,就像我们现在对密码所做的那样。

虽然生物识别是一个好方法,可以最大限度地减少依赖于帐户或身份盗窃的安全漏洞,但该领域极具争议,尤其是在面部识别方面。围绕这项技术的争议导致了对加强监管的呼吁——必须在国家和国际级别制定法律和道德准则,允许使用的生物识别数据可能有所不同,但是生物识别技术太重要,非常有用,不能抹杀。毕竟,无论是在工作还是管理个人财务方面,数字化的生活所遭受的网络攻击的威胁日益增加。

新兴技术在边缘走在了一起

试想一下,我们将数据发送到一个可能是基于云的中央数据中心,进行分析,并发回自动指令,来测量网络边缘设备的情况并做出决策。所有这些来回都需要时间,因此会带来延迟。但本地处理能够减少将数据移动到云中进行处理的延迟,并且你将获得相同的结果。

为了降低延迟,越来越多的事情发生在边缘,因为随着硬件和软件变得更加复杂,我们可以做越来越多的计算。今天,我们看到,更智能的AI、更强大的硬件和强大的连接能力将促使边缘计算的应用产生变革。

新兴技术的真正力量不是其中任何一种,而是它们的组合。如果将AI/ML 和自动化添加到 IoT、边缘计算和5G中,你可以转变整个行业 ——物流、制造、医疗保健、能源……

有趣的是,边缘为我们一直在讨论的每一种新兴技术提供了一个完美的舞台。边缘计算是不可避免的进步。

想象一下数字化印刷实物,这真是一个相当疯狂的愿景。但是,在新冠肺炎疫情的大流行之后,我们也无比期待一个数字化打印疫苗、数字化打印药品的世界。现在,就是一切未来构想的开始。在新兴技术力量的推动下,我们终将见证愿景变为现实的那一天。(作者：Splunk亚太区副总裁  Simon Davies)

如需了解Splunk 2021 年数据技术预测报告的更多内容,欢迎访问：https://www.splunk.com/zh-hans_cn/campaigns/future-predictions.html 。