Warum die Wolke? Im Jahr 2016 war es die Verlockung des Neuen

Unternehmen haben alle möglichen Gründe für den Wechsel in die Cloud: Vermeidung von Kapitalkosten, Erhöhung der Skalierbarkeit von Anwendungen und sogar Cloud-Lust seitens der CEOs, die „aus dem IT-Geschäft aussteigen“ möchten (ähm, Entschuldigung, die Verwaltung ist noch erforderlich).

Im Jahr 2016 stieg jedoch ein Grund an die Spitze: Unglaubliche neue Funktionen, die alle vorab bereitgestellt wurden und in der Cloud auf Sie warten. Sicher, Sie können einen GPU-Cluster aufbauen und Ihre eigenen Deep-Learning-Algorithmen ausführen oder in das Internet der Dinge springen, indem Sie eine ereignisgesteuerte Plattform in Ihrem eigenen Rechenzentrum zusammenstellen. Aber ... würdest du?

Nicht jeder potenzielle Cloud-Kunde möchte sofort in maschinelles Lernen oder IoT einsteigen. Aber die großen öffentlichen Clouds bieten so viele neue Funktionen und das Potenzial ist besonders beim maschinellen Lernen so groß, dass der fehlende Zugriff auf diese Inhalte einen Wettbewerbsnachteil darstellt.

Angenommen, Sie möchten eine Sprachübersetzung in Echtzeit mit nahezu menschlicher Genauigkeit. Sie könnten versuchen, die Software und die Infrastruktur dafür selbst einzurichten, aber in ein oder zwei Jahren, wenn die Genauigkeit die der Menschen übertrifft, wie schnell können Sie ein Upgrade durchführen? Ein Cloud-Service liefert diese Verbesserungen, sobald sie eintreffen.

Außerdem spielen Entwickler mit neuen Cloud-APIs, unabhängig davon, ob sie dem Management davon erzählen oder nicht. Sie können dies also genauso gut nutzen und zumindest mit der Entwicklung neuer Cloud-Anwendungen experimentieren. Ihre andere Wahl ist es, Entwicklern zu verbieten, in der Unternehmenszeit mit diesen Dingen zu experimentieren - und die Besten und Klügsten zu vertreiben.

Hier sind die vier Hauptbereiche, in denen die Cloud nicht nur Funktionalität bietet, sondern sich kontinuierlich verbessert:

Maschinelles Lernen: Willkommen im heißesten Bereich der Technik. Gemessen an den eigenen Verkehrsmustern scheint der TensorFlow-Deep-Learning-Service von Google der Hauptgrund zu sein, warum potenzielle Kunden die Google Cloud Platform in Betracht ziehen. Microsoft bietet sein Azure Machine Learning an. IBM Bluemix bietet Watson in der Cloud. Amazon hat auf seiner re: Invent-Konferenz einen aggressiven Aufholprozess unternommen, indem es seine maschinellen Lerndienste Rekognition, Polly und Lex vorgestellt und angekündigt hat, dass MXNet sein Deep-Learning-Framework sein wird.

IoT-Plattformen: Die fünf wichtigsten öffentlichen Clouds - AWS, Salesforce, Microsoft Azure, Google Cloud Platform und IBM Bluemix - verfügen alle über IoT-Plattformen für die sichere Verbindung von Geräten und die Entwicklung ereignisgesteuerter Anwendungen. Amazon hat bei re: Invent für Aufsehen gesorgt, als AWS Greengrass angekündigt wurde, ein Software-Kern (und SDK), der für die Ausführung auf IoT-Geräten entwickelt wurde und es diesen Geräten ermöglicht, AWS Lambda-Funktionen auszuführen und eine sichere Verbindung zur AWS IoT-Plattform herzustellen.

Serverloses Computing:  Die Branche hat eine lange Geschichte darin, Abstraktion über Abstraktion zu stapeln . Mit Serverless Computing gehört die Sorge um die Infrastruktur, auch um die virtuelle Art, für Entwickler der Vergangenheit an. Serverless Computing ermutigt Entwickler außerdem, Funktionen aus einer Bibliothek abzurufen und aneinander zu reihen, um die Menge an Originalcode zu minimieren, die geschrieben werden muss. AWS Lambda ist das bekannteste Beispiel für Serverless Computing, aber andere Clouds sind diesem Beispiel gefolgt. Microsoft verfügt über Azure-Funktionen und Google bietet Cloud-Funktionen an.

Containermanagement: Container versprechen alle Arten von Agilitätsvorteilen, müssen jedoch verwaltet und koordiniert werden. Die Branche scheint sich für Kubernetes als Lösung der Wahl entschieden zu haben, die von allen wichtigen öffentlichen Clouds unterstützt wird. Kubernetes ist Open Source und kann daher vor Ort eingerichtet werden. Sie können jedoch sicher sein, dass sich die meisten Kunden stattdessen für Cloud-Dienste entscheiden. Darüber hinaus zeigt die kürzlich eingeführte Einführung des Amazon EC2-Container-Schedulers Blox, dass Sie davon ausgehen können, dass im Laufe der Zeit alle Arten von verwandten Diensten verfügbar werden.

Dies sind nur die bekanntesten Bereiche für fortschrittliche Technologien. Beispielsweise ist die öffentliche Cloud auch ein natürlicher Ort für rechenintensive Analysen, da Sie Server nach Bedarf hoch- und herunterfahren sowie maschinelles Lernen nutzen können, um die Ergebnisse zu verstehen. Das sich ständig verändernde Open-Source-Hadoop / Spark-Ökosystem fügt ständig neue Projekte hinzu, die die öffentlichen Clouds schnell aufnehmen und den Kunden als Dienste zur Verfügung stellen.

Es ist eine Sache, Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen zu nutzen, ohne sie vor Ort beschaffen, bereitstellen und warten zu müssen. Das war das Wertversprechen erster Ordnung der Cloud. Heute entstehen riesige Cloud-Ökosysteme, die zu Plattformen für die aufregendste neue Technologie werden. Kann es sich ein Unternehmen leisten, das zu ignorieren?