2016年 IT 趋势大预测！

新年伊始，有不少人在总结过去，也有一些人在展望未来。下面让我们跟随 OpsClarity 的 Dhruv Jain，看看他对 2016 IT 趋势有什么大胆的预测。

又到了众人纷纷对下一年进行预测的时候了。虽然这些预测看起来多为老生常谈，但鉴于我所在的公司 OpsClarity 在 2015 年 12 月刚刚崭露头角，我决定做出一个预测。我们 OpsClarity 公司的人对于应用和基础设施监控的未来有一个独到的看法：文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/2016-it-trend-forecast/

文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/2016-it-trend-forecast/

1. Web scale 应用（WSA）将会被主流企业采用。

WSA 通过实时数据处理框架扩展了如 Storm，Spark Steam，Kafka， Cassandra，Elastic Search 等早已广受欢迎的微服务架构和云基础架构。这些数据处理框架正在成为最前沿应用的一个标准部分。 WSA 架构已经广泛地在谷歌，Facebook，Netflix 和其他大多数成立 3、4 年的硅谷创业公司中得到应用。术语「Web Scale application」指的是设计，部署和管理可以动态地适应和支持任何规模的公司或企业的应用和基础设施。它不是一种单一的技术实现，而是基础架构，开发过程和整体 IT 系统一系列能力的组合。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/2016-it-trend-forecast/

这些应用程序的一个重要特点：是松散耦合的面向 Web 的软件架构——搭载微服务和数据处理管道——使开发团队独立运作。开发者可以自主选择开源框架，来提高应用程序的整体弹性。根据 Battery Ventures 公司的 Adrian Cockcroft 所说，应用开发的未来在于创作和编排不同的开源框架和服务（微服务），而不是编写一大堆客制化代码。主流的 APM 工具通过自定义代码解决监控难题固然无可厚非，但它们没有考虑到 WSA。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/2016-it-trend-forecast/

2. Web-scale 应用监控（WSAM）将会处理监控 Web-scale 应用的特殊难题。

传统应用和基础设施监视工具不能管理 hyper-scale，hyper-change 微服务架构和现代 web-scale 应用的复杂数据处理框架。目前使用的 WSA 监控解决方案通常包含过多的仪表板和图表。结果是一个名副其实的度量标准和告警风暴，就像一个由数百甚至数千种微服务揉在一起的羊毛球。Web-scale 应用监控(或 WSAM )是专门为实时收集大规模的不同指标而定制的。WSAM 利用先进的数据科学对系统级指标和事件进行关联性分析，梳理出真正需要关注的异常和异常值。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/2016-it-trend-forecast/

可视化复杂的 WSA 架构需要一种新的方法，一种不同于绘制成千上万个图表，再从数以百计的仪表板中人力搜寻可疑指标的方法。WSAM 解决方案为复杂、动态甚至暂时性的基础设施创建了一种综合视图, 将多种单元基础设施和应用整合为几个逻辑服务和元素，通过上下文数据和操作大大简化了可视化模式，实现分层展示，最终降低故障排除的难度。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/2016-it-trend-forecast/

3. DevOps 将成为数字化企业的竞争优势：

2016 将是 DevOps 年。这个预测是基于数字化企业不断增多的现状。2015 年是为数字化转型打基础的一年，而2016 年将是试验这些预期的一年。随着 2016 年越来越多的企业走向真正的数字化，他们必须努力保证数字化变革的举措向着这些预期发展。数字企业的客户必须感受到一如既往的优质体验。员工和合作伙伴必须具备所有保证工作效率的工具。所有这些都需要 DevOps 工程师的认真协调和监督。 DevOps 将成为一个真正的竞争优势，而不再遥不可及。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/2016-it-trend-forecast/

4. 数据处理将从批量变为实时：

我们都有将大数据分析应用到业务的方方面面的经历，这主要是由Apache Hadoop 之类的批量数据处理技术以及在过去几年中已经被主流企业采用的周边生态系统提供支持。但是，要继续为客户提供更好，更快，更准确的信息，公司就要开始利用Kafka、Apache Storm及 Spark Streaming 之类的实时流处理技术。这些流技术会在收集和消化数据时实时处理数据，从而更快地洞察应用性能，无论是更快的欺诈检测还是实现更及时和准确的客户定位。实时处理技术已经相当成熟，他们现在可以轻松地取代批处理技术或补充批处理技术的不足，只要有合理的商业理由。 OpsClarity 的架构也依靠这些实时数据管道线路为WSA提供实时监测。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/2016-it-trend-forecast/

5. 运营最终将被归为大数据分析问题

传统的监控和运营都仅限于报告，绘制图表和基于简单的静态阈值的告警。在复杂且快速变化的云端 web-scale 应用环境中，这些方法显得差强人意。数据科学，机器学习和先进的数据可视化技术会成为监控现代 IT 运营的救星。 OpsClarity 正致力于将大数据分析和机器学习技术应用到现代的 IT 运营中。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/2016-it-trend-forecast/

我们的愿景是把消费者领域司空见惯的数据科学和机器学习带到 Ops 领域。为此，我们已经建立了一个智能助手，方便 DevOps 工程师们学习他们的应用和系统环境，检测和关联故障，并提出推动增加重点和提高工作效率的建议——尽管一切都在不断变化。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/2016-it-trend-forecast/

OpsClarity 坚信这些预言将在 2016 年实现，并赌上我们的未来！文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/2016-it-trend-forecast/

 文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/2016-it-trend-forecast/ 文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/2016-it-trend-forecast/