Портал ZDNet опросил технологических экспертов с целью ознакомиться с их мнением по поводу развития искусственного интеллекта (ИИ), управления данными и их регулирования, а также рынков Hadoop, Open Source, IoT и Edge-вычислений.

Искусственный интеллект

В этом году ИИ — одна из самых горячо обсуждаемых технологий, поэтому неудивительно, что прогнозы варьируются от оптимистических до более скептических. Например, Дэвид Джадж, вице-президент подразделения SAP Leonardo, занимающегося машинным обучением и интеллектуальной автоматизацией процессов, сулит ИИ светлое будущее: «В 2019 году ИИ продолжит развиваться по многим направлениям, в т. ч. в плане того, чтобы помогать людям выполнять их работу, добиваться новых целей. ИИ станет настолько развитым, что сотрудники смогут делегировать ему выполнение определенных проектов, оставляя за собой разработку творческих деталей».

Технический директор Talend Лорен Брайд считает, что в следующем году особое внимание в развитии ИИ будет уделяться вопросу нравственности, который замедляет инновации в этой сфере. Эксперт говорит, что «мы уже перестали поклоняться ИИ и начали приближаться к разрешению моральных и этических дилемм, связанных с его применением». По его словам, кардинальные изменения в эту технологию будут вноситься лишь после того, как исследователи выработают подход, когда принимаемые машиной решения будут сбалансированными и справедливыми.

Несмотря на то, что внедрение инновационных решений в ИИ замедлится, это не повлияет на скорость развертывания существующих ИИ-проектов на предприятиях. «В следующем году машинное обучение покинет экспериментальную фазу и перейдет в операционную стадию, переплетаясь в режиме реального времени с критически важными корпоративными приложениями», — полагает генеральный директор Splice Machine Монте Цвебен.

Старший вице-президент и директор Salesforce по аналитике Кетан Карханис считает, что аналитика на базе ИИ (Automated Discovery) станет опорным видом аналитики. А генеральный директор Nutanix Виджай Райапати уверен, что «ИИ выходит на финишную прямую, чтобы стать мейнстримом. Арсенал ИИ для разработчиков пополняется новыми API. Все говорит за то, что ИИ окажется подспорьем для следующего поколения сервисов и ПО».

Данные

Качественная работа ИИ немыслима без соблюдения чистоты и качества данных. Целостность данных невозможно обеспечить без наличия четких политик управления данными и соответствия нормативным требованиям (комплаенса). Обращение с данными и их каталогизация приобретают особенное значение в свете вступления в силу регламента Евросоюза — GDPR (General Data Protection Regulation). По мнению директора Alteryx по стратегии Лэнгли Эйде, «управление данными и их каталогизация становятся ключом к сотрудничеству».

Директор по ИБ GoodData Томас Хонзак считает, что «вопросы глобальной конфиденциальности, регулирования и управления данными продолжат держать ИБ-профессионалов в тонусе». Он добавил, что США отстает в компетенции обеспечения сохранности данных и это угрожает налаживанию международных отношений. Тем не менее США вступят в игру по защите данных, и вскоре литера «G» в акрониме GDPR вместо «general» будет обозначать «global». К слову, Калифорния, Япония и Китай уже работают над собственными правилами обращения с данными, которые будут похожи на GDPR.

Директор по продуктам Kaseya Майк Пулья также выражает уверенность, что подобные GDPR правила станут нормой. Он рассматривает комплаенс как драйвер более распространенных инициатив по управлению данными, которые окажут позитивное воздействие на бизнес. «Ужесточение требований по обращению и сохранности данных превращает управление данными в общекорпоративную инициативу», — сказал он.

Главный аналитик Aspirant Беверли Райт отметил, что компании уже открыто заявляют о необходимости смены своих корпоративных культур в сторону ориентирования на данные как на опору для принятия бизнес-решений и на тактическом, и на стратегическом уровнях.

Главный операционный директор Information Builders Франк Велла считает, что «бизнес начнет оказывать поддержку инициативам, которые базируются на данных, одновременно с созданием цепочки ценности данных, применяемой в аналитических программах».

Генеральный директор Snowflake Боб Маглия полагает, что 2019 год станет переломным для многих компаний: «Те, кто адаптируют бизнес-модели, стратегии и процессы под данные, проложат себе путь к процветанию, те, кто этого не сделает, вылетят на обочину».

Как правильно выдерживать баланс между комплаенсом и применением данных? Как создать цепочку ценности? Соучредитель и вице-президент по проектированию и стратегическим инициативам Alation Аарон Калб считает, что во многом это зависит от директоров по работе с данными (Chief Data Officer, CDO). В их задачи входит увязка потребностей бизнеса с требованиями по комплаенсу данных, которые должны соблюдать ИТ- и юридические отделы.

Контейнеры

Подававший большие надежды Apache Hadoop, рассматривавшийся даже в качестве основы технологического стека предприятия, так и не набрал критической массы для разгона. Цвебен полагает, что «это приведет к снижению количества новых клиентов, и, соответственно, кластеров Hadoop». Ему вторит генеральный директор GoodData Роман Станек: «Современное предприятие слишком осторожно в выборе таких технологий, как Hadoop».

Пока что рано говорить, что Hadoop не нашел свою нишу, но его уже затмевают контейнерные технологии типа Docker и Kubernetes. По мнению старшего вице-президента по данным и приложениям MapR Джека Норриса, «2019 год — это год встречи контейнеров и ИИ на острие их популярности».

Эту точку зрения поддерживает Райапати: «Цифровая трансформация предприятий приведет к развитию современных ИТ-архитектур на основе облаков, контейнеров и микросервисов, а также создаст новые вызовы в области мониторинга данных, их управления и в других плоскостях корпоративного управления предприятиями».

Open Source

В последние годы стало очевидным, что все наиболее прорывные технологии напрямую связаны с открытым кодом, о чем красноречиво говорит пример Hadoop, Docker или Kubernetes. Брайд занимает в отношении Open Source оптимистическую позицию: «Рынок удваивает ставки на открытые технологии». В качестве доказательства он приводит слияние компаний Cloudera и Hortonworks. Примечательно, что Станек расценивает эту сделку в негативном ключе, говоря, что она была прогнозируемой и что в следующем году это отразится на рынке Hadoop.

Соучредитель и генеральный директор Dremio Томер Ширан также прочит Open Source хорошее будущее: «Задействуя проекты с открытым кодом, открытые стандарты и облачные сервисы, компании смогут предложить потребителям первые итерации Data-as-a-Service для самых важных направлений бизнеса».

А вот Картик Рамасами, основатель компании Streamlio, которая делает обвязку для Apache Pulsar, Heron и Bookkeeper, не разделяет оптимизма коллег. Он считает, что крупные облачные провайдеры будут предпринимать действия, которые будут создавать напряженность: «Они подорвут Open Source-сообщества изнутри, запустив собственные закрытые облачные сервисы на основе открытого кода, не оказывая поддержки этим сообществам».

IoT и Edge-вычисления

Периферийные вычисления — еще один кандидат, претендующий занять место в пантеоне самых востребованных технологий. К ним обычно относят Интернет вещей (IoT) и ИИ, с поправкой на то, что обработка данных проводится на краю сети без их перемещения на облачные серверы. Некоторые рыночные наблюдатели считают, что IoT — это революция в современных вычислениях. Что касается промышленного Интернета вещей (IIoT, Industrial IoT), то технический директор FogHorn Састри Маллади говорит следующее: «Поскольку проекты IIoT избавляются от привязки к облаку, следующим шагом в эволюции ИИ и IIoT станет сжатие алгоритмов до такой степени, чтобы они могли работать на крохотных сенсорах».

Стефан Юэн, соучредитель и технический директор Data Artisans, которая занимается потоковой передачей данных на базе Apache Flink, утверждает, что «потоковая обработка будет применяться в качестве эффективного способа реализации периферийных вычислений, поскольку она отлично подходит как для предварительной обработки данных на устройствах или шлюзах, так и для запуска событийной логики».

По словам Норриса, в следующем году маятник сместится к аналитике «на периферии», чему будут способствовать недостаточная пропускная способность полуоткрытых сред, дорогая сотовая связь и экономия на технологиях хранения (сокращение объема данных, отправляемых в облако).