4个定义未来十年数字基础设施的预测

如今，来自不同公司的首席信息官都正在加速其数字化转型之旅。他们意识到，能够安全和可持续地灵活部署和使用合适的数字基础设施将会是未来竞争优势中的主要基础。据IDC 表示，到2023年，数字基础设施将成为所有IT 和业务自动化项目的基础平台。这样的平台需要令数据和操作能够在边缘到核心的整个生态系统之间实现无障碍交换。[1]

随着我们与全球10,000多家企业客户和合作伙伴合作，推动其数字基础设施战略，我们看到正在发展的趋势将使部署和使用IT 的定制性质在短短几年内消失。在对敏捷、自动化、软件定义和自行操作的数字基础设施即服务的需求推动下，DevOps 工程师将率先提供新的按需IT 服务和应用程序。

混合多云将成为应用现代化和基础设施服务交付的主要架构，带来新的复杂性挑战，需要更多可编程的基础设施、透明的资产管理和成本可预测性。在未来五年，人工智能和机器学习(AI/ML) 将变得更成熟， 因为企业需要能够自适应运行的基础设施和应用程序。这一转变将减少对人工参与的依赖，并利用更强大的机器处理能力，使环境能够自主预测并动态适应不断变化的资源需求。

在这个新世界中，安全不再是事后才考虑的问题，因为企业将假定数字基础设施服务在设计上是安全的，并可通过软件进行配置。可持续性是现今每个企业的期望。随着企业及其供应链合作伙伴普遍承诺在每个设施、产品和服务开发中实现净零碳足迹，这将成为衡量企业成功的一个核心的唯一标准。

鉴于这种动态的数字化转型格局，我们对2022年的预测更深入地挖掘了将在未来十年加速和推进部署和使用数字基础设施的主要驱动因素。关于企业为了使其组织在日益数字化的未来竞争中做好准备时应当考虑的事项，不妨继续往下读，听听一些领导者的见解。

预测1：驾驭混合多云的复杂性将主宰數字优先策略的成功

Leanne Starace，全球技术销售高級副总裁

在2023年，40%的福布斯全球2000强企业将重新设置他们的云选择流程，以业务成果而非IT需求为重点 。[2]在这个转变中，IT 面临的最大挑战之一是透过混合多云支持组织的业务战略外，同时管理日益增加的复杂性。在未年十年，混合多云将在决定企业如何推进其数字优先战略和使用IT 基础设施即服务方面发挥重要作用。通过自动化、人工智能/ 机器学习、API和边缘服务来克服云、数据和生态系统复杂性的数字领导者将获得显著的竞争优势。

• 云自动化将加速数字基础设施的使用

随着私有云和公共云和本地工作负载之间的界限越来越模糊，混合多云的复杂程度也在增加。利用支持人工智能/ 机器学习的云服务的云自动化，将显著降低公共云基础设施及其运营的管理开销和成本。云自动化还将改善关键功能，例如用于应用程序现代化的DevOps 和跨混合多云架构进行风险检测的安全性，能加快劳动密集型功能以实现更大的优化。

启示：云自动化将简化创建和配置云计算的资产，并简化横跨多个云平台的复杂计费和订购系统。更重要的是，反应驱动的自动化系统将能够检测到当需求增加或减少时分配或解除动态资源，从而消除使这项操作变得更复杂和耗时的传统过程。最终，云自动化中的新兴平台和工具将显著推动数字基础设施的开发、管理、使用和安全，因为一切都将是由软件定义。

• 互联云生态系统将提高基础设施的灵活性

展望未来，混合多云将变成一个集体项目。与一个由不同的云服务提供商组成的互联生态系统合作，将有助于解锁高阶用例和新的业务价值来源。为了保持混合多云环境作为一个连贯的整体而非一批批分散的部分运行，企业将需要实现云访问的民主化，并利用人工智能/ 机器学习技术在云之间灵活迁移工作负载。云原生企业也将从云转向本地基础设施，以实现更高性能和可扩展性，为企业提供更多混合云选择。

启示：为了在降低复杂性和成本的同时能充分利用混合多云的价值，企业将以创新的方式利用生态系统， 推动更大的云回流。 将工作负载从云转移到本地基础设施的需求将推动企业在云相邻架构中利用裸机即服务和边缘即服务，以提高基础设施的敏捷性，降低数据出口成本并增强数据保护和隐私。 在提供商中立的生态系统中，企业可以使用公共云作为其私有基础设施的延伸，反之亦然 ，为基础设施的缔造敏捷性以最大化两者的价值。Kubernetes、容器和微服务等开源工具将继续在这些工作负载迁移中扮演关键角色，而API则能帮助企业模板化和自动化部署迁移线路。

预测 2： 边缘的人工智能/ 机器学习将为5G和物联网提供动力

Kaladhar Voruganti，首席技术官办公室高级研究员

随着5G和物联网技术的蓬勃发展，边缘数据呈爆炸式增长，预计到2027年将推动全球边缘计算市场至434亿美元[3]。 来自自动驾驶汽车、无人机、监控摄像头和医疗物联网设备的信息将需要在边缘进行实时的人工智能/ 机器学习模型推理。 在未来十年，人工智能/ 机器学习将渗透至人类生活的各个方面：人工智能机器人将提供从种植和食物运输、运送杂货以至烹饪等服务。 法律/公共政策将会取得新进展，更有效地解决人工智能/ 机器学习在公平性、可解释性和隐私保护方面的伦理问题。

• 数据控制和治理需求将推动人工智能市场的发展

组织将越来越需要利用外部数据（例如公共云、数据代理、物联网设备）来构建更精确的人工智能/ 机器学习模型。 然而，数据提供者一直对共享原始数据有保留，因为这些数据可能会被用戶用于未经授权的目的。 同样地，出于对安全、偏见和品质因素的考虑，数据用戶也担心他们从外部来源获得的数据和模型（在迁移学习场景中）的沿袭性。

启示：企业将利用人工智能市场，在安全且隐私被保护的情况下在多方之间交易数据和算法，以维护监护链。  人工智能市场将启用区块链以帮助用戶追踪数据和人工智能模型的沿袭。 他们亦会于中立位置提供安全区域，原始数据将永远不会离开安全区，协助提供商保持对其数据的控制。

• 联合的和晶圆级人工智能将实现下一代人工智能可扩展性

当在边缘生成的数据成倍增加时，将其移动到集中位置处理的成本效益和性能都会降低。 同时，数据保留在组织/国家的安全范围内是对于隐私和合规性很重要的一环。 在未来的五年里，数据引力、延迟和隐私将使人工智能架构从集中式模型转变成分布式模型，令分布式人工智能编排和控制平面成为常态。

人工智能越来越多被用于解决更复杂的问题，这些问题的数据集相比两年前大1000倍，因此也需要强1000倍的计算能力[4]。

启示：我们正在进入联合的人工智能/ 机器学习时代，届时，模型训练将在边缘分布计算设备的分散系统中进行，各组织将传送算法到边缘位置，而非传送原始数据到集中位置。 模型将在边缘进行训练，而只有模型权重会被发送至一个聚合位置以构建全球人工智能模型，从而减低成本和延迟并保护数据隐私。

在未来五年里，更强大的人工智能模型训练硬件解决方案将会出现，而其密度将会比现在大很多，即在一个晶圆上有数十万个核心以处理这些复杂的人工智能问题的训练需求。 这种下一代的人工智能训练硬件每架将消耗超过40千瓦以上的功率，并需要液冷。 此外，针对特定问题的基于ASIC/FPGA的推理解决方案将会出现，这些解决方案将会更节能且提供更大的人工智能推理吞吐量。

预测3：全新的信任模型将会成为网络安全议程的重中之重

Michael Montoya，Equinix首席信息安全官

随着全球疫情持续，网络攻击的数量正在急剧增加，预计到2021年将导致全球损失超过6万亿美元，到2025年将会达到10.5万亿美元[5]。 尽管存在风险，企业仍将继续使用云服务，并将传统的网络边界扩展到员工及合作伙伴，因为这对建立数字优势至关重要。 随着企业对自身的数字商业模式的追求，网络犯罪分子将继续以高超的攻击手段赶超行业的发展速度。 由于技术领导者会预测趋势并走在发展前沿，他们必须帮助他们的企业应对当下的威胁并平衡风险。

• 融合的安全和零信任将会增加攻击者的难度和成本

目前，很多组织依然在各自的职能范围内管理安全性，并且没有共享相同的原则和架构以协助提高可见性和控制性。 随着企业扩大其数字足迹，首席信息安全官（CISOs）的首要任务将会是打破孤岛并建立融合的网络安全环境。 随着云和边缘的部署、运营技术足迹的增加，以及分散的劳动力，首席信息安全官将在一个融合物理和数字威胁的环境中，优先考虑以攻击者的视角看待他们的业务。

启示：网络安全将会成为所有人的工作；然而，首席信息安全官将作为领头羊，部署集成IT，OT和所有数字可见和控制的零信任环境。 期待看到企业和云提供商加大力度去设计责任共担框架，并实施提供持续的合规、信任和透明的解决方案。 鉴于现在每家企业都是一家软件公司，应用DevSecOps模型和安全软件开发生命周期（SSDLC）将确保整个开发过程的自动化安全。

• 政府将在网络攻击方面采取更加积极的进攻措施

越来越多政府将网络攻击和勒索软件视为国家威胁。 鉴于针对基础设施和其他重要行业的攻击日益增多，多国政府正在加大他们参与协助行业对抗安全漏洞的力度。 虽然政府参与度的增加以及与企业合作有可能带来好处，但加强监管也会使企业的运营变得更复杂。

启示：政府将会对企业实施新法规（包括增加攻击披露和漏洞通知），要求更多的信息共享和引入新的认证要求，例如美国的网络安全成熟度模型认证（CMMC）。 鉴于政府不断变化的法规和网络安全法律的复杂性，政府将要求企业在他们的董事会中加入更多的安全专家，如同其拥有财务专家一样。

预测#4：全球业务会走向净零

David Hall，首席技术官办公室技术和架构研究员

绿色倡议如今是全球公共及私人组织成功的基础。 美国投资管理集团贝莱德（BlackRock）董事长兼首席执行官Larry Fink在其2021年致首席执行官的一封信中，代表了投资者对可持续未来的承诺：“世界正迈向实现净零，贝莱德相信，走在转型的最前端才能够为客户提供最佳的投资报酬。” 从商业政策和运营延伸到端到端的供应链，可持续发展正在推动数字基础设施的创新。

• 可持续和技术创新将融合

从可持续发展融资到可再生能源的创新，世界各地的IT组织正在重新思考其运营政策、创新产品设计并优化供应链合作伙伴，与商业、技术和战略保持一致，以符合合地球的气候目标。

启示：行业领导者将会更积极地把可持续的创新整合到数据中心、数字基础设施的部署、产品/服务开发和交付中。 企业将在其供应链中优先使用环保的建筑、产品设计和物料，包括低碳混凝土、无化石钢铁、更少的塑料和更多的可回收物。 高层管理人员也会持续地优先评估商业决策对生物多样性的影响，以确保它们对节约用水和减少废物有着正向影响。

• 行业正在致力于净零：十年内，数据中心将使用100%的可再生能源

据IDG对2000名全球IT领导者的调查报告显示，9成受访者将可持续性视为其组织的优先事项和/或绩效指标。[6]  为了将数据中心的平均能源使用效率（PUE）从1.59[7]降至接近1，企业正在进行创新，包括液体冷却、模块化电源砖、能效改造，以及预测电源和空间使用模式的机器学习模型。 燃料电池和绿氢等主要再生能源/存储的发展正进一步加速电网的正向性，就像回收数据中心的废热为住宅地区供暖一样。

全球市场力量所展望的已经超越了气候中和，他们致力于在运营和供应链中达到真正的净零，即零碳。 这意味着，未来十年，企业、政府及其合作伙伴都需要同心协力，实现科学基础目标，于2030年将温室气体排放量减少约50%。[8]

启示：为了参与新兴的循环能源经济，企业必须积极地与能源/公用事业领导者建立市政/社区合作伙伴关系，并利用云和主机托管合作伙伴部署可持续商业模式。 未来十年，所有数据中心都会全面可再生，这将带来巨大变化，催生绿色供应链和以低碳材料为基础的新经济。 为了实现净零，企业将追求以可持续发展为重点的卓越运营，创新和报告举措，其中包括使用绿色能源而不是为可再生能源购买补偿，并将其重新投入电网。 这也意味着更为复杂的供应链，企业必须优先考虑能够实现向低碳世界过渡的提供商、产品和服务。

创建面向未来的数字基础设施

在Equinix，定期回顾和思考数字基础设施未来十年将发生的变化至关重要，因为我们努力领先于客户所需。如今 ，数字基础设施是保持竞争优势的首要驱动因素，而相关的投资只会越来越大。 事实上，Equinix最近发布的市场研究报告《全球互连指数（GXI）卷5》中的企业和服务提供商的基准数据表明，采用数字优先战略的企业通过利用互连来部署和选购数字基础设施，正以4.5倍的速度前进。

作为全球数字基础设施企业，我们致力提供一个值得信赖的全面平台，提供数字领导者加速转型和提升竞争优势所需的一切。 放眼望去，Platform Equinix®已为适应当下和未来做好准备。

您可以在Equinix上看到一个更清晰的数字基础设施未来，因为我们：

• 创建基础设施架构以精简混合多云的部署，在全球提供跨网络、计算和存储的物理和虚拟构建块的选择。
• 借助软件提供服务，利用数字和可编程接口的影响、人工智能/机器学习和自动化，使数字企业能够安全地自助使用IT基础设施，并以敏捷和速度按需使用。
• 在互连生态系统内提供更广泛的选项，使数字领导者更容易探索并与客户，提供商和合作伙伴进行交易，以创建和使用新价值。
• 推动我们未来优先的可持续战略，团结我们的员工和合作伙伴并尽一切努力去展望更美好的未来。

请阅读Platform Equinix Vision Paper，了解如何以软件速度建立和互连数字基础设施以保护企业的未来。

[1] “Building Digital Infrastructure to Achieve Business Advantage,” Doc. #US47031620, IDC, Sponsored by Equinix, December 2020.

[2] “IDC FutureScape: Worldwide IT Industry 2022 Predictions,” Doc. #US48312921, IDC, October 2021.

[3] “Edge Computing Market Size To Expand At 37.4% CAGR By 2027,” Million Insights, Feb. 10, 2021.

[4] AI Next Campaign, Defense Advanced Research Projects Agency (DARMA).

[5] Cybersecurity Ventures, Cybercrime To Cost The World $10.5 Trillion Annually By 2025, Nov. 13, 2020

[6] “No Turning Back: How the Pandemic Reshaped Digital Business Agendas,” IDG, 2020.

[7] Mary Zhang, “How Data Centers Impact the Environment,” Dgtl Infra, Feb. 1, 2021.

[8] “Special Report: Global Warming of 1.5 C, Summary for Policymakers,” IPPC, Oct. 6, 2018.