Rozpoczął się nowy rok — czas na plany. Co nas czeka w tym roku? Na jakie innowacje i zmiany powinniśmy się przygotować? Zebraliśmy naszą prognozę głównych trendów i prawdopodobnych zmian w sferze IT. A pod koniec roku ciekawie będzie przypomnieć sobie i porównać dzisiejsze oczekiwania i dokonane fakty.
Automatyzacja procesów reagowania na incydenty związane z bezpieczeństwem informacji
W 2020 roku spodziewamy się dalszego rozwoju automatyzacji procesów bezpieczeństwa informacji. Przede wszystkim wpłynie to na procesy reagowania na incydenty bezpieczeństwa informacji. Będzie to logiczną kontynuacją trendu w kierunku tworzenia Centrum Operacji Bezpieczeństwa (SOC). Wiele organizacji wdrożyło już systemy do zbierania i korelowania zdarzeń (Security Information and Event Management - SIEM), które stanowią technologiczne jądro takich centrów. Teraz systemy te zaczynają nabywać dodatkową funkcjonalność.
Na przykład, aby zautomatyzować reagowanie na incydenty, stosuje się rozwiązania SOAR (Security Orchestration, Automation and Response). Dzięki ich kompleksowej integracji z systemem bezpieczeństwa informacji, typowe operacje są przyspieszane dziesiątki razy, na przykład przesyłanie/pobieranie listy naruszonych hostów między różnymi systemami bezpieczeństwa informacji.
Oczywiście, zautomatyzowanie całego procesu reagowania jest niemożliwe zarówno z technicznego punktu widzenia (nie wszystkie narzędzia bezpieczeństwa mają odpowiednie API do tego celu), jak i z metodologicznego punktu widzenia (wiele operacji wymaga od analityków przemyślanego rozważenia), jednak automatyzacja reagowania jest absolutnym trendem w bezpieczeństwie informacji w latach 2019–2020.
Ochrona rozwoju i rozwój środków ochrony środowisk kontenerowych
Technologie ochrony środowisk kontenerowych również będą zyskiwać na popularności. Wynika to z faktu, że w wielu organizacjach rozwój klienta odbywa się na architekturze mikrousług, która ciągle się zmienia i wymaga stosowania nałożonych narzędzi bezpieczeństwa, które mogą działać na poziomie systemu konteneryzacji. W połączeniu z coraz popularniejszym podejściem DevSecOps kompleksowa ochrona rozwoju i narzędzi programistycznych jest jednym z głównych trendów 2020 roku.
Big Data
Big Data to gorący temat od kilku lat — wszystkie firmy patrzą w tym kierunku, badając możliwości technologii. W rezultacie uruchomiono projekty wdrażania jezior danych przy użyciu Big Data. Jednak praktyczne korzyści z tego często okazywały się niższe niż oczekiwano. Dane, które trafiają do jeziora, są złej jakości, są sfałszowane lub nie odpowiadają zadaniom, do których jezioro zostało utworzone. I teraz, wreszcie, problem ten stał się jasny dla ogółu społeczeństwa.
Można powiedzieć, że rok 2020 będzie rokiem walki o czystość i jakość danych przy użyciu narzędzi informatycznych i środków organizacyjnych. Jednocześnie obszary zastosowań Big Data będą się nadal rozwijać, a podejście do technologii stanie się bardziej praktyczne. Będzie ona wdrażana i rozwijana w celu rozwiązywania konkretnych problemów, a nie dlatego, że jest modna.
Interakcja z klientem w handlu detalicznym
Jeśli przez cały 2019 rok handel detaliczny pracował nad omnichannel – wchodząc w interakcje z klientem za pośrednictwem różnych kanałów, czyniąc go szczęśliwszym i bogatszym, to teraz ten sektor koncentruje się na budowaniu długoterminowej strategii zarządzania doświadczeniem klienta (CX).
Branża przeorientowała się na znalezienie luk między oferowanymi produktami/usługami a rzeczywistymi potrzebami klientów. Firmy są gotowe rozwijać usługi i kanały komunikacji, które wcześniej były nietypowe dla handlu detalicznego, co prowadzi do optymalizacji wskaźnika Customer Effort Score (CES), a w dłuższej perspektywie - do jakościowej zmiany w branży i wzrostu LTV klienta.
Rozwój
Rozwój technologii konteneryzacji i mikrousług trwa. Jeśli w poprzednich latach były tylko pojedyncze projekty wykorzystujące te technologie, choć dość głośne, to w tym roku staną się one mainstreamowe.
W przypadku silnie obciążonych systemów o znaczeniu krytycznym dla biznesu wymagania dotyczące bezpieczeństwa, niezawodności, obsługi, elastyczności zmian i szybszego wprowadzania produktów na rynek będą coraz częściej wymagać od programistów, operacji, bezpieczeństwa, biznesu i zapewnienia jakości pracy jako jednego zespołu i w ramach jednej logiki DevSecOps.
Nauczanie maszynowe
Najczęstszą przeszkodą w masowej adopcji uczenia maszynowego są środki organizacyjne towarzyszące procesowi wdrażania. To właśnie tam nastąpią główne zmiany.
Kluczowym wyzwaniem pod względem technologii jest szybka adaptacja do zmieniających się danych. Jak pracować z modelem, gdy dane historyczne są nieaktualne lub pojawił się nowy typ danych? Powiedzmy, że do zakładu przybyła nowa maszyna z nowymi czujnikami, sprzedawca detaliczny dodał nową kategorię produktów itd. Dlatego też wiele wysiłku zostanie włożone w prace badawcze w dziedzinie AutoML i pracę z danymi syntetycznymi.
Inteligentne pozyskiwanie
Od kilku lat wiele dużych organizacji przechodzi na samodzielny rozwój rozwiązań, angażując wykonawców jedynie w ramach rozbudowy zespołu i smartsourcingu. Oprócz znanych zalet, takie podejście ma również swoje wady: wykonawca odpowiada jedynie za jakość specjalistów opłacanych w logice T&M, a po stronie organizacji zespół zarządzający może być rozproszony innymi zadaniami i brakować mu niektórych kompetencji. To obniża efektywność projektów i rozmywa odpowiedzialność za wynik. Teraz, gdy problemy stały się widoczne, obszar ten czeka transformacja. Stopniowo zespoły wykonawców będą dzielić przynajmniej część odpowiedzialności za końcowy wynik projektów i będą bardziej angażować się w procesy biznesowe organizacji.
5G
Cały świat czeka na globalne uruchomienie sieci piątej generacji. Zapewnią one wysokie prędkości - do dziesiątek Gbit/s - i minimalne opóźnienie transmisji sygnału, a także popchną rozwój IoT i komunikacji maszyna-maszyna we wszystkich jej przejawach.
Nowy standard komunikacji komórkowej ma zostać uruchomiony w miastach rosyjskich o populacji przekraczającej milion do 2020 r. Według Ministerstwa Łączności, obejmie on co najmniej osiem miast rosyjskich. W Moskwie uruchomiono już dziewięć pilotażowych stref wsparcia 9G.
Nawiasem mówiąc, pierwsze udane przypadki wykorzystania technologii miały miejsce już w 2018 roku, kiedy MegaFon i Huawei zademonstrowały technologię zdalnego sekwencjonowania ultrasonograficznego i genetycznego w sieciach 5G. A w 2019 roku odbył się pierwszy turniej eSportu 5G — i jak dotąd jest to jedyny projekt pilotażowy z rzeczywistym wykorzystaniem technologii 5G i Cloud Gaming w dziedzinie rozrywki cyfrowej. Wydarzenie odbyło się w ramach transmisji super turnieju Dota2 The International 2019.
Wi-Fi 6
Nowy standard Wi-Fi 6 znacznie zwiększa gęstość połączeń, co oznacza, że każdy punkt dostępowy będzie mógł obsługiwać więcej abonentów. Jest to szczególnie ważne w przypadku organizacji dostępu bezprzewodowego w dużych centrach handlowych, na lotniskach i w miastach w ogóle. Jednak w Rosji popyt na Wi-Fi 6 będzie kształtował się wolniej niż za granicą, ponieważ rozwiązania oparte na Wi-Fi 6 są projektowane głównie przez zagranicznych dostawców z długoterminowym horyzontem planowania. Możliwą przeszkodą we wdrożeniu nowego standardu jest brak oczywistej przewagi dla osób fizycznych i niektórych segmentów biznesowych. Jednak Wi-Fi 6 jest niezbędne przy wdrażaniu koncepcji Smart City i IIoT. Namacalny wynik przejścia na nowy standard będzie zauważalny tylko wtedy, gdy wszystkie urządzenia sieciowe będą obsługiwać Wi-Fi 6 — spodziewamy się, że ten proces rozwinie się w 2020 roku.
Infrastruktura jako kod
„Infrastruktura jako kod”, czasami nazywana „infrastrukturą programowalną”, to model, który porównuje proces tworzenia infrastruktury do procesu programowania oprogramowania. Zasadniczo zaczął on znosić granice między pisaniem aplikacji a tworzeniem środowisk dla tych aplikacji. Aplikacje mogą zawierać skrypty, które tworzą własne maszyny wirtualne i zarządzać nimi. To fundament chmury obliczeniowej i integralna część DevOps.
Infrastruktura jako kod umożliwia zarządzanie maszynami wirtualnymi na poziomie oprogramowania, eliminując potrzebę ręcznej konfiguracji i aktualizacji poszczególnych komponentów sprzętowych.
Infrastruktura staje się niezwykle elastyczna, tj. powtarzalna i skalowalna. Jeden operator, używając tego samego zestawu kodu, może wdrożyć i zarządzać jedną lub tysiącami maszyn. Zalety tego podejścia obejmują szybkość, opłacalność i zmniejszone ryzyko.
Wszystko inteligentne
Systemy inżynieryjne i gadżety są obdarzane „inteligencją”, a następnie zaczynają analizować przychodzące dane. Inteligentny toster, inteligentny monitoring wideo, inteligentne kaski dla przedsiębiorstw to tylko niektóre przykłady ulepszonych obiektów. Takie podejście zwiększa sterowalność i wydajność urządzeń oraz umożliwia tworzenie ekosystemów maszyn i rzeczy ze świata offline, które mogą komunikować się online zarówno ze sobą, jak i ze swoim właścicielem.
Źródło: www.habr.com
