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                    Gartner專家為CTO解讀“新基建”的五大關鍵領域


                      《職業經理人周刊》   獵頭班長v微博   微信:AirPnP   2020/3/24
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                    目前,隨著5G網絡、數據中心等新型基礎設施建設受到更加廣泛的關注,各領域各行業也在著力培育“數字土壤”,讓“新基建”真正釋放出新動能。

                    據了解,“新基建”首先在信息通信領域迅速刷屏。對此,Gartner公司副總裁及高管合伙人龔培元(Michael Kung)針對“新基建”的五大關鍵領域,為CTO(首席信息官)及IT領導者提出見解及建議。

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                    電子競技/棋牌游戲-技術總監CTO 100-120萬臺北 北京
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                    光電通信芯片-INP光芯片設計資深專家80-150萬深圳 青島
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                    CTO/架構師-計算機圖形/圖像處理方向 50-60萬北京 杭州
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                    充分評估5G技術

                    龔培元認為,5G是新一代蜂窩技術,它將使移動服務交付模式從以消費者為中心轉變為以業務和消費者為中心;并將滿足用例的各種服務要求并引入一個更大范圍的服務供應商生態系統。

                    另外,5G技術正處于“過高期望的峰值(the Peak of Inflated Expectations)”。目前,5G的第三代合作伙伴計劃(3GPP)的國際標準機構正在與監管流程、頻譜分配和移動網絡運營商(MNO)的部署同步發展。作為授權頻譜的當前使用者和持有者,移動網絡運營商仍然是5G發展階段企業機構的主要移動服務供應商。同時,LTE技術將繼續存在并為5G的初步部署奠定堅實基礎。

                    對此,他建議,負責數據中心基礎設施和云計劃的I/O技術專業人員要通過思考蜂窩網絡服務和用例需求來制定采用5G的計劃。在啟動計劃時,首先要不再將蜂窩網絡視為僅面向消費者的服務,也不要僅僅是針對移動基礎設施開發應用程序。

                    然而,也不要盲目采用5G,了解影響5G的各個層面上的依存關系的技術,來制定切合實際的期望。評估5G在初期是否能作為SD-WAN和LTE或物聯網類型應用服務的一種延續。與移動網絡運營商積極溝通,了解這些服務是如何與以業務為中心的5G服務相整合的。

                    新機遇電動汽車無線充電技術

                    龔培元指出,為住宅和社區停放車輛提供的充電系統不需要新的技術,現有系統只需提供合適的價格。未來,擬投資于公交車路線、短途送貨車輛等垂直市場的政府部門將建立能夠為電池快速充電的準動態充電系統。而制造商一般不愿意在沒有公認行業標準的情況下將無線充電技術添加到車輛上。

                    “所以,為了在不斷發展的汽車無線充電、技術和服務市場獲得市場份額,需要將現有技術用于住宅和社區應用,從而獲得產品上市時間優勢。”他表示,應該鎖定地方政府部門作為早期充電基礎設施投資的客戶群,加入行業團體和標準制定機構,為行業標準的到來做好準備。

                    數據中心基礎設施:2020年應做的初步工作

                    在龔培元看來,對于維護和優化現有數據中心基礎設施,需要通過自動化和機器學習(ML)來管理、改造和改善數據中心基礎設施。在規劃未來的數據中心基礎設施方面,要制定涵蓋數據中心計算、存儲、網絡和數據中心設計的基礎設施愿景。

                    另外,數據中心新興技術實施具有以下特點的智能基礎設施策略:軟件定義、可組合、敏捷、可編程、可擴展、具有彈性、具有響應性并能適應變化。

                    預測人工智能核心技術

                    “由于技能、技術和基礎設施整合方面的挑戰,用于AI項目試點的AI基礎設施策略將不易擴展到生產中。那么,AI推理引擎將被部署在各個位置,包括邊緣、傳統數據中心和公有云,這將促進對全平臺部署解決方案的需求。”龔培元指出,與生產AI管道相關的技術債務和基礎設施復雜性將成為大多數企業中的IT領導者的工作難點;對實時響應的需求正在推動將分析置于數據采集點附近以及邊緣系統或端點設備中的需求。

                    對此,他建議稱,希望從AI概念驗證擴展到生產并實現產量增長的IT領導者應該做到以下舉措:設計串流數據分析基礎設施自定義參考架構的原型并展示,從而加快AI在生產中的應用。使用容器封裝機器學習模型并簡化模型管理,從而創建推理引擎部署流程,同時將AI應用于生產。通過戰略性地使用具有可擴展AI基礎設施功能的云服務和供應商來加速AI的實現。通過量化要采集的數據類型和數據量以及通信帶寬、延遲和可用性的影響來確定進行深度神經網絡分析的最佳位置。

                    全球工業物聯網市場分析

                    據介紹,工業物聯網(IIoT)軟件平臺在2018年首次實現了盈利,但此后能否盈利充滿挑戰。與其他物聯網堆棧相比,工業物聯網應用具有相對更穩定的增長率和利潤率,這主要是由于購買中心和物聯網相關購買要求的不斷變化。

                    龔培元解釋道,工業物聯網服務的增長和利潤仍然受到以下因素的限制,“供應商專注于狹隘的專業領域;以及供應商無法為重復收入型產品創建具有吸引力的產品目錄。連接性和硬件(HW)是物聯網解決方案的基礎要素,并且分別是工業物聯網最重要的利潤和收入來源。”

                    同樣地,他為相關CTO給出建議:為創建創新的工業物聯網產品,必須通過開發具有特定行業特征和功能的工業物聯網平臺擴展客戶環境,從而維持增長。開發獨立于平臺的工業物聯網應用并實現此類應用的差異化,這些應用能夠將行業專業知識和商業智慧“轉化為產品”,用于目標行業的基礎用例并產生收益。

                    另外,還需要通過創建基于資產的托管服務組合確保每年的重復性收入。此類服務能夠為物聯網解決方案和物聯網資產的運營和服務管理提供信息技術基礎設施庫(ITIL)方法。通過鎖定創建聯網工業產品和服務(在銷售點需要嵌入或捆綁硬件和聯網功能)的工業企業來提高增長率,同時降低銷售成本。

                    (來源:環球網)


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