12月23日消息，企業(yè)級開源解決方案提供商SUSE的亞太區(qū)CTO Vishal Ghariwala發(fā)表《2025年技術(shù)趨勢預(yù)測》署名文章，他指出，科技的快速發(fā)展正在重塑亞太地區(qū)各行各業(yè)。到2025年，企業(yè)將面臨新興威脅和機(jī)遇并存的復(fù)雜環(huán)境。要在這個充滿變化的環(huán)境中保持領(lǐng)先，企業(yè)必須把數(shù)字韌性、安全和創(chuàng)新放在首位。

以下為《2025年技術(shù)趨勢預(yù)測》：

云原生可觀測性：數(shù)字韌性的基石

目前，云原生環(huán)境用戶往往因為缺乏對基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序堆棧的端到端可見性，難以快速發(fā)現(xiàn)和解決問題，進(jìn)而影響了服務(wù)的可靠性和可用性。預(yù)計到2025年，用戶會更加重視云原生可觀測性，以便在混合云和多云環(huán)境中實時查看和關(guān)聯(lián)從基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用的各類事件和指標(biāo)。這將幫助他們分析整個IT環(huán)境的數(shù)據(jù)，在問題升級為事故前及時發(fā)現(xiàn)異常和潛在問題。

提升應(yīng)對系統(tǒng)中斷的數(shù)字韌性

2024年，我們見證了多起區(qū)域性和全球性的重大技術(shù)中斷事件，比如Crowdstrike的全球服務(wù)中斷。這種中斷趨勢還將持續(xù)，繼而促使企業(yè)制定IT策略來應(yīng)對、適應(yīng)以及從類似中斷中恢復(fù)，具體策略包括：通過多樣化IT架構(gòu)來降低軟件集中度和供應(yīng)商鎖定風(fēng)險，建立備用技術(shù)棧以應(yīng)對故障轉(zhuǎn)移，采用多供應(yīng)商方案，為操作系統(tǒng)和Kubernetes等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施軟件提供更多選擇等。

零信任安全：抵御勒索軟件的防護(hù)盾

2024年，勒索軟件攻擊急劇增加，隨著不法分子使用AI進(jìn)行更復(fù)雜的攻擊，這一趨勢預(yù)計還將持續(xù)。勒索軟件即服務(wù)（RaaS）的存在加劇了這一情況。到2025年，預(yù)計將有更多公司投資零信任安全解決方案，以檢測和防止勒索軟件及其他零日漏洞攻擊。

安全和私密的生成式AI：負(fù)責(zé)任地推動創(chuàng)新

采用AI技術(shù)的公司面臨眾多安全挑戰(zhàn)，包括生成式AI的隱私和數(shù)據(jù)保護(hù)問題，以及AI供應(yīng)鏈中的漏洞。為應(yīng)對這些風(fēng)險，私有AI平臺的采用將會增加。這些平臺使企業(yè)能夠完全掌控其數(shù)據(jù)，保護(hù)其運營免受未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)共享、合規(guī)性風(fēng)險以及“影子AI”濫用等日益增多的威脅。

AI可觀測性：優(yōu)化性能并減少碳足跡

AI，尤其是大型語言模型，運行所需的大量能耗會對碳排放產(chǎn)生顯著影響。為了優(yōu)化AI工作負(fù)載的能耗并減少碳排放，企業(yè)將在未來幾年采用多種策略，包括：微調(diào)和優(yōu)化大型語言模型，消除其性能瓶頸，選擇高能效云服務(wù)供應(yīng)商，負(fù)責(zé)任地擴(kuò)展AI資源。可觀測性工具將有助于推動并指導(dǎo)這些工作。

人工智能的標(biāo)準(zhǔn)操作環(huán)境：推動效率與創(chuàng)新

如今，有多種選項可運行生成式AI和其他類型的AI工作負(fù)載。隨著時間的推移，我們預(yù)計大多數(shù)企業(yè)會為AI用例創(chuàng)建一個標(biāo)準(zhǔn)操作環(huán)境。環(huán)境將包含一個高度可擴(kuò)展的通用AI平臺，并提供AI工作負(fù)載所需的通用模塊和服務(wù)，如：精心挑選的大型語言模型（LLM）、數(shù)據(jù)隱私與安全、可觀測性等。標(biāo)準(zhǔn)操作環(huán)境還確保了一致的治理、有效的工作流程和優(yōu)化的資源使用，從而有助于減少碳排放。（宜月）

生成海報

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進(jìn)一步核實，并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。