2019年，越来越多的公司将人工智能纳入其数字战略。最大的收获将是使用云计算人工智能来取代人类，以完成更多琐碎的任务，并将智能水平应用于基本业务流程。
随着技术的发展，云计算技术不断发展，其目的正在发生变化。在当前的新常态中，有五个主要的云计算元素对于希望保持竞争力和相关性的组织至关重要：云原生应用，部署多云策略，将移动应用程序整合到云中，以及构建可行的数据湖泊以及民主化使用数据。这些分析工具对于帮助行业成为人工智能驱动型企业至关重要。人工智能不仅是一种技术，也是一种不容忽视的商业模式。
云源是一个新常态，是人工智能准备好了吗？
根据研究公司Gartner的说法，80％的内部部署开发软件现在支持云计算或云原生，而不断发展的云计算生态系统使公司能够更快，更灵活，更实时地运营，从而产生竞争压力。接受云原生和多云方法作为新常态意味着公司可以避免云计算供应商锁定，并且可以提供超过5 9的响应率（99.999％），以避免每个停机时间平均损失数百万美元。
由于68％的组织已经制定了数字化转型战略或正在实施数字化转型战略，大多数组织将云计算视为其转型战略的重要组成部分，因此关于“数字化转型”这一术语的争论仍在继续因为公司必须做的事情的性质总是在云端。简而言之，公司需要接受这五个主要的云计算元素，才能在所有行业的激烈数字领域保持相关性。
此外，2019年对业务至关重要的三种人工智能技术包括：愿景，语言和对话。行业领导者需要在自己的环境中利用这些服务，将云计算中的人工智能引入现有应用程序，并使组织能够使用供不应求的数据科学。因此，拥有可行的数据湖并以正确的方式标记和接收数据比仅仅投资分析服务更有效。
多云推动数字化转型
云计算行业论坛（CIF）最近的一项研究发现，组织对多云环境更加开放，四分之三的组织使用多种云计算服务来推动其数字化转型过程。企业管理者终于意识到云计算供应商锁定会阻碍云端方法的创造性，可用性和流动性。
还有越来越多的公司使用来自AWS，Google和Microsoft Azure等大型供应商的混合云和多云环境。云计算提供商还为某些功能创建了开源堆栈（如Apache Kafka）的托管版本，从而鼓励了这一趋势。这使得从一个云平台迁移到另一个云平台变得更加容易，这是避免供应商锁定的关键，同时仍然允许公司专注于数字转型。云计算的标准化意味着多云为公司提供了更具成本效益的服务来运行工作负载，而云服务提供商的云服务价格经常会发生变化。对于具有关键工作负载和云体验的企业而言，云计算可以增加正常运行时间和竞争力。
通过采用多云策略，公司可以最大化IT支出，因为云原生技术的标准化允许公司使用正确的云计算提供商来获得正确的产品。例如，微服务通过容器化（例如Docker）和编排（例如Kubernetes）实现事件驱动的扩展（例如黑色星期五）。通过云计算基础架构进行超大规模配置，例如瘦客户端（Web应用程序，本机移动应用程序，Alexa技能），它们使用多个微服务来提供出色的弹性和灵活性，以及自我修复功能和设计。容器编排与云提供程序体系结构和区域功能相结合，有助于防止某些云中断。
原生应用程序会消亡吗？
将本机移动应用程序迁移到云对于实现物联网（IoT），人工智能和虚拟现实也至关重要，这意味着本机应用程序需要保持同步。如果它不是云计算产品组合的一部分，迁移应用程序的成本可能很高。最后，需要建立一个可行的数据湖，以务实的方式管理信息并避免将其变成沼泽，这对于在将人工智能和机器学习（ML）引入数据组合时保持竞争优势至关重要科学工具。因此，对于公司保持相关性，他们必须接受人工智能，因为它不仅仅是一种技术；这是一个不容忽视的商业模式。
这些云计算趋势将继续在企业的数字化转型战略中发挥作用，并将有助于成为人工智能驱动的业务，包括洞察应用程序，数据，分析和身份管理如何帮助公司提高效率和合规性。性别。
创建可行的数据湖泊
在过去的五年中，互联网用户增长了82％以上，研究公司Gartner预计到2022年数据量将增加800％，其中80％是非结构化数据。
随着公司继续部署云服务，2019对于公司在其组织中构建可用数据湖泊至关重要。企业可以在所有系统，设备和服务中添加一组智能可发现的元数据标记数据，从每天生成的大量结构化和非结构化数据中提取价值，使他们能够运行分析，商业智能和机器学习和人工智能并获得关于新效率的重要见解，以获得竞争优势。
与传统的数据仓库方法相比，数据湖架构的一个关键原则是提供一个放置所有原始数据而不转换或丢失的位置，以便可以自由重放任何数据转换。企业中这种方法的挑战是保持对数据着陆的控制，以使数量和准确度不会变得太大或成为数据沼泽。通过利用Lambda架构，组织可以获得使用近实时流数据的好处，并可立即查看重要事件。与传统的数据仓库方法相比，这是一个很大的进步，它必须等待24小时。然后，公司需要实用的方法来理解数据，例如存储分类，通过分类管理数据工作负载（例如，数据安全性和谁有权访问），以及数据科学工具，以帮助数据科学家创建/应用方程式到数据池以改进未来分析。
实现数据科学的民主化
人工智能是一种不容忽视的商业模式。在2018年，人工智能和机器学习开始变得更具吸引力，特别是在处理结构化和非结构化数据时，帮助公司做出明智的决策并发现趋势。如今，云计算人工智能可以提供大规模的智能扫描大量的图像，音频，视频或文本文件来跟踪模式和异常。一些人工智能的操作水平即使在两年前也是不可能的，并且将产生无与伦比的商业价值。如今，人们越来越认识到云计算人工智能将如何彻底改变云原生态系统中的商业模式。
2019年，越来越多的公司将人工智能纳入其数字战略。最大的收获将是使用云计算人工智能来取代人类，以完成更多琐碎的任务，并将智能水平应用于基本业务流程。例如，人工智能聊天机器人可以在联络中心回答80％的重复问题，使员工能够处理更复杂和重要的问题。这些智能工具消除了管理负担，同时提供更高水平的客户体验。

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