Rok 2018 bude ve znamení vzestupu inteligentních aplikací

Překvapením roku 2017 bylo zjištění, že takové aplikace již vlastně existují a že budou stále více ovlivňovat naše pracovní postupy. Letos dojde k širokému přijetí standardních postupů pro jejich tvorbu ze strany velkých firem, což umožní ještě rozsáhlejší všeobecné uplatnění umělé inteligence.

V roce 2018 očekáváme nárůst technologií, které umožňují počítačovému systému se na základě svého užívání sám vzdělávat. Jedná se o oblast umělé inteligence, která aktuálně zažívá rozmach.

Organizace se budou snažit získat ze svých dat co největší hodnotu i konkurenční výhodu a prudký nárůst technologie strojového učení tak bude i nadále pokračovat. Strojové učení je stále běžnější součástí našich životů a můžeme proto očekávat rozšiřující se škálu datových základen - a to i jako důsledek toho, jak budou různé týmy získaná data interpretovat a generovat nová ze svých vlastních perspektiv.

Mezi významné události letošního roku patří i začátek konsolidace frameworků pro strojové učení. Jejich sbližování na již položených základech bude pokračovat i v roce 2018.

Databáze a cloudy

Růst objemu ukládaných a zpracovávaných s sebou přináší i rostoucí potřebu firem využívat cloudová řešení, přičemž pozornost se bude upínat i jejich sofistikovanějšímu zabezpečení.

Pozornost bude opět směrovat k problematice ochrany dat, zejména pak těch, která jsou uložená ve veřejných cloudech. Hlavní příčinou tohoto zájmu bude GDPR (General Data Protection Regulation) - nové nařízení Evropské unie o ochraně osobních údajů. Vzhledem k tomu, že objem ukládaných a zpracovávaných dat neustále roste - a to i díky datům, která jsou generována zařízeními ze světa internetu věcí, budou firmy pokračovat v jejich přesouvání do cloudu s cílem využít výhod škálovatelnosti, flexibility, možností obnovy v případě selhání apod. A právě tento přesun zvýší poptávku po širších bezpečnostních zárukách.

V oblasti hybridních cloudů pak budou během roku 2018 probíhat sofistikované diskuse ohledně přenositelnosti zátěže. K dispozici máme pro řešení této oblasti mnoho užitečných nástrojů a technologií: softwarově definované ukládání dat, správu hybridních cloudů, standardizované kontejnery díky projektu Open Container Initiative, rozsáhlou podporu systému Kubernetes a samozřejmě také Linux.

Je potřeba si také uvědomit, že velmi rozsáhlé soubory dat vytvářené a používané IoT, strojovým učením a dalšími novými typy systémů mohou mít negativní vliv na bezproblémovou přenositelnost. Porozumění nejlepším architekturám a osvědčeným postupům vhodným pro nové druhy aplikací by tak mělo být prioritou.

Přístup DevOps

Po letech všeobecné propagace a pozitivního informování o DevOps se v roce 2018 mediální pozornost obrátí i na problematiku selhávání tohoto přístupu. V důsledku toho dojde v některých organizacích k ochlazení zájmu o DevOps a přehodnocení počátečního vzrušení.

Nicméně společnosti více orientované na budoucnost budou tyto problémy a nedostatky považovat ze cenné zkušenosti - a zodpovědněji přistoupí jak ke změnám ve své kultuře a procesech, tak i k přehodnocení požadavků na platformy a softwarové architektury.

V obou případech je cílem získat maximum z výhod, které DevOps nabízí. Úspěchu se dočkají dodavatelé, kteří mohou se svými zákazníky spolupracovat napříč celým spektrem jejich požadavků.

Virtualizace

Rok 2018 přinese nový postoj zákazníků k virtualizaci, která se stává samozřejmostí, a více uslyšíme i o technologii kontejnerů. Očekáváme, že letos dojde k narušení trhu s virtualizačními řešeními - příčinou bude změna postoje zákazníků, kteří začnou virtualizaci považovat za samozřejmou součást stávající nebo plánované infrastruktury a nebudou již ochotni za ni připlácet.

Pro podniky bude navíc stále důležitější podpora automatizace, správy a orchestrace tradičních on-premise, vzdálených a cloudových aplikací. V nadcházejícím období se budeme setkávat jak s uživateli tradičních aplikací usilujících o přechod stávajících systémů, tak i s firmami investujícími do vývoje nové generace (označované také jako Mode 2) aplikací, které jsou provozovány v kontejnerech v rámci hybridních cloudů.

Rok 2018 bude rokem kontejnerů a další rozvoj systému Kubernetes povede ke stále rozšířenějšímu provozu virtuálních strojů právě v kontejnerech. V této souvislosti je důležité pochopit, že virtualizace a kontejnery nejsou soupeřící, ale naopak vzájemně se doplňující technologie. Drtivá většina kontejnerizovaných infrastruktur bude i nadále provozovaná na hypervizorech, přičemž první firmy již fází sbližování se systémem Kubernetes prochází.

Mobilní technologie a IoT

V roce 2018 bychom měli být svědky podstatně většího sbližování umělé inteligence, mobilních technologií a IoT. Mobilní technologie jsou dnes mnohem vyspělejší a řada organizací brzy zjistí, že při vývoji aplikací pro svět internetu věcí a umělou inteligenci čelí obdobným výzvám, jako tomu bylo v oblasti mobilních technologií - včetně integrace a bezpečnosti.

Z tohoto důvodu mnoho dříve získaných ponaučení a zkušeností nabydou na hodnotě a firmám pomohou s rychlejším rozpoznáním i vyřešením nových výzev.

Největší událostí roku 2017 ve spojitosti s IoT bylo jistě dosažení vrcholu mediálního humbuku a to, že internet věcí postoupil zájem strojovému učení a umělé inteligenci. Strojové učení je vlastně odnoží internetu věcí a umělá inteligence je jednou z technologií, pro která jsou data z IoT zařízení důležitým vstupem pro úspěšné fungování.

Viděli jsme, jak několik společností investovalo do internetu věcí opravdu velké prostředky, zatímco jiné firmy od této oblasti ustupují nebo své IoT tým reorganizují. Tato kombinace investic a ústupu znamená, že se nacházíme v bodu zvratu a IoT projekty musí začít přinášet prokazatelné výsledky.

Dodavatelé, kteří se zaměřují na svět internetu věcí, investovali do této oblasti ještě před reálnou poptávkou a díky převisu nabídky budeme u mnoha z nich v příštím roce svědky vyklízení pozic nebo změny podnikatelského zaměření.

Co lze z pohledu internetu věcí v roce 2018 očekávat:

Přesun lidských znalostí do strojového učení - stále více se budeme setkávat s vytvářením prediktivních modelů na základě lidských znalostí. Například znalosti a zvukové vzory mechanika, který byl po mnoho let zodpovědný za identifikaci jedinečného zvuku generovaného každou částí kontrolovaného stroje, bude možné přidat do prediktivních modelů a využívat je k automatickému varování v případě výskytu zvuků, které by mohly indikovat blížící se selhání stroje.

Následování potřeb podnikatelského světa - zájem o internet věcí i nadále poroste, obzvláště pak v odvětvích, která vyžadují přesné řízení nákladů. Například nižší ceny energií zvyšují poptávku po IoT řešeních ze strany ropného a plynárenského průmyslu. Cesty ke zvýšení efektivity a vyhodnocování zákaznické zkušenosti budou i nadále hledat také firmy, které působí v oblastech s tradičně nízkými maržemi - jako je například maloobchodní prodej - a to s cílem zvýšit poptávku po svých produktech a službách. A podniky s velkým kapitálovým majetkem vyžadujícím pokročilou správu (tedy například výrobní firmy) budou prostřednictvím IoT řešení pro prediktivní údržbu a strojové učení usilovat o další vylepšování svých procesů.

Proměna ve skutečný ekosystém - uživatelé stále více vnímají fakt, že internet věcí není samotná technologie, ale komplexní řešení složené z více částí, které nelze zajistit prostřednictvím jednoho jediného dodavatele. Firmy nabízející IoT řešení, které působí jako sóloví hráči a nespolupracují s dalšími partnery, mají závažné problémy. Lze očekávat, že uživatelé s projekty spoléhající se na jednoho dodavatele budou i nadále narážet na negativa spojená se závislostí na jediné firmě.

Bezpečnost a ochrana soukromí - s každým novým připojeným IoT zařízením se rozšiřuje spektrum vektorů útoků. Je nutné přestat s hledáním kouzelné hůlky schopné zajistit naši bezpečnost - jedno řešení pokrývající všechna rizika zkrátka neexistuje. V boji s moderními hrozbami pomůže jen ucelená a dostatečně propracovaná vrstvená bezpečnost. Následující období bude i ve znamení stále častějších diskusí o dopadech využívání moderních technologií na ochranu soukromí, jako například u rozpoznávání obličeje pro personalizaci nabídek v maloobchodech.

Přechod od dat ke znalostem - data již máme, nyní potřebujeme znalosti. Řada organizací realizujících IoT projekty zjistí, že vlastně neví, jak z nasbíraných dat získat skutečnou hodnotu. Tyto organizace vybudovaly infrastrukturu a shromažďují data, ale nemají ty správné technologie, dovednosti (například specialisty na datové analýzy) ani znalosti k dokončení celého životního cyklu informací.

Nové ekonomické modely - internet věcí a stále větší počet připojených IoT zařízení umožní zcela nové pojetí v přístupu ke sledování, fakturaci, placení a účtování transakcí.

Hmatatelné výsledky - od organizací, které již do internetu věcí investovaly, uslyšíme v příštím roce o reálných projektech a prokazatelné návratnosti investic. Tyto firmy zveřejní informace o úspěšných podnikatelských výsledcích a vylepšených procesech. Až dosud byla většina zisků teoretických a založených spíše na požadovaných výsledcích než na měřitelných úspěších.

Java jako dominantní technologie pro podnikové prostředí

Rok 2017 to byl zajímavým rokem i pro Javu - za vyzdvihnutí stojí zejména rozhodnutí společnosti Oracle o převodu Java EE na Open Source Foudation, díky kterému je nyní tato platforma ještě otevřenější.

Pozornost si určitě zaslouží i následné oznámení Oracle o tom, že nadace Eclipse Foundation bude mít na starosti projekt Eclipse Enterprise for Java (EE4J).

V září 2017 došlo k další významné události ve světě technologie Javy v podobě uvolnění Java EE 8 s tím, že pokračování dalšího rozvoje této platformy se očekává právě již pod EE4J.

Navíc jsme byli svědky rozvoje projektu MicroProfile, který vylepšuje využitelnost podnikové platformy Java pro vývoj mikroslužeb.