【51CTO.com原創(chuàng)稿件】移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、機器學習……在即將過去的2017年中，我們在各種大小的會議上、各種不同的場合中，都能聽到這些熱門的關(guān)鍵詞。其中，有些技術(shù)已經(jīng)從概念期過渡到大規(guī)模的應用期，如移動互聯(lián)網(wǎng)等，有些已經(jīng)在某些領(lǐng)域得到應用，如云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等等。展望2018，又有哪些技術(shù)將會快速普及，應用到行業(yè)當中呢?在Splunk看來，人工智能(AI)和機器學習(ML)、物聯(lián)網(wǎng)、IT運維和安全將是2018年的四大熱門關(guān)鍵詞。

　　人工智能和機器學習成為主流

　　Gartner在2017年度10大戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢曾經(jīng)提到，人工智能(AI)和先進的機器學習技術(shù)是被廣泛關(guān)注的新興技術(shù)，將在企業(yè)甚至整個行業(yè)中掀起革命浪潮。它們能夠大幅度降低勞動力成本，產(chǎn)生意想不到的新見解，從原始數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新模式，并建立預測模型。的確，在2017年中，人工智能和機器學習技術(shù)已經(jīng)應用于一些行業(yè)中，特別是在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，應用范圍還是比較廣泛的。

　　來自IDC的預測數(shù)據(jù)顯示，到2018年，75%的開發(fā)商將會在更多的商業(yè)應用或服務中加入人工智能功能。到2019年，100%的物聯(lián)網(wǎng)項目將得到人工智能的支持。眾所周知，人工智能主要依托于大數(shù)據(jù)和機器學習技術(shù)，而人工智能的應用普及，也將直接推動機器學習和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，讓人工智能真正落地。

Splunk公司北亞區(qū)總經(jīng)理戴健慶

　　Splunk公司北亞區(qū)總經(jīng)理戴健慶在近期的媒體溝通會上接受記者采訪是曾表示，人工智能和機器學習這兩個術(shù)語經(jīng)常被誤解和誤用。很多初創(chuàng)公司或者規(guī)模較大的科技公司為引起公眾關(guān)注，總是想盡辦法把自己和這些術(shù)語聯(lián)系起來。然而，這種喧鬧必須停止。在2018年，企業(yè)需要拿出實質(zhì)性的證明，解釋如何利用數(shù)據(jù)對與業(yè)務、IT或者安全相關(guān)的結(jié)果進行預測。他認為，人工智能雖然在2018年還不會成熟到足以匹配人類的技能和能力，但具備機器學習能力的人工智能將越來越多地幫助企業(yè)針對大量的數(shù)據(jù)做出決定，否則很難發(fā)揮這些數(shù)據(jù)的作用。

　　針對即將成為主流的機器學習，Splunk最新發(fā)布了一系列的機器學習功能，包括Splunk Enterprise 7.0、Splunk ITSI 3.0和Splunk機器學習工具包，用于幫助客戶更好的擴展機器學習功能，讓創(chuàng)建、部署和分享模型變得更加簡單與快捷，監(jiān)測和調(diào)查企業(yè)的數(shù)據(jù)，優(yōu)化核心搜索技術(shù)，發(fā)現(xiàn)業(yè)務當中潛在的問題，保證關(guān)鍵業(yè)務的安全。嚴立忠表示，在Splunk的軟件當中，已經(jīng)加入了機器學習的能力，希望通過軟件不斷的自我學習與優(yōu)化，提高智能和安全等級，讓數(shù)據(jù)搜索變得更加快速，讓數(shù)據(jù)更加安全，并以此來降低IT運維難度。

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Splunk中國區(qū)總經(jīng)理嚴立忠

　　Splunk中國區(qū)總經(jīng)理嚴立忠表示，2018年人工智能和機器學習變得與具體行業(yè)有關(guān)，特別是在金融服務、醫(yī)療保健和生物技術(shù)、制造業(yè)和零售四大行業(yè)中逐步落地。人工智能和機器學習成為B2B的主流，將在異常檢測和自動化方面充分發(fā)揮優(yōu)勢。

　　物聯(lián)網(wǎng)普及加大數(shù)據(jù)的安全風險

　　物聯(lián)網(wǎng)肯定是未來的大勢所在，特別是隨著5G網(wǎng)絡(luò)的普及，物聯(lián)網(wǎng)將會飛速發(fā)展并普及。而談到物聯(lián)網(wǎng)，嚴立忠認為其會讓數(shù)據(jù)分析會不斷加速，特加是隨著IT支出的增加，對物聯(lián)網(wǎng)的投資也隨之增加。企業(yè)必須構(gòu)建支持物聯(lián)網(wǎng)的硬件和連接層，開發(fā)服務和分析軟件，以便整合IT、安全、業(yè)務和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。

　　由于設(shè)備和數(shù)據(jù)的不斷增加，物聯(lián)網(wǎng)也帶來了安全隱患。根據(jù)Gartner預測，到2020年25%以上已識別的攻擊事件將涉及物聯(lián)網(wǎng)，盡管物聯(lián)網(wǎng)預算在IT安全預算中不足10%，但正是這樣才能促使企業(yè)去重新思考。

　　針對日趨嚴重的安全威脅，Splunk發(fā)布了最新的安全解決方案，包括Splunk UBA 4.0、Splunk ES內(nèi)容更新、Splunk Security Essentials for Fraud Detection、Splunk Insights for Ransomware和Splunk Insights for AWS Cloud Monitoring。嚴立忠表示，面對暴增的數(shù)據(jù)，軟件一方面必須借助機器學習和人工智能的綜合力量，加速威脅搜索和異常分析，把異常行為自動關(guān)聯(lián)到高度保真的威脅中，提高用戶的使用體驗。另一方面必須具備自我學習的能力，以用于檢測具體的威脅，幫助安全部門調(diào)查威脅和管理決策過程，使其更容易選擇應對措施，降低IT的運維成本。

　　“隨著現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施將被用于連接物體，當企業(yè)尋找新方法來挖掘智能設(shè)備生成的大量數(shù)據(jù)時，會進一步加大對分析技術(shù)的投資。工業(yè)資產(chǎn)管理、運輸車隊管理、庫存管理和政府安全將是2018年物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展最熱門的領(lǐng)域。”嚴立忠如是說。

　　觀點：人工智能和機器學習將會逐步應用于業(yè)務當中，毋庸置疑。在很多采訪中，記者也聽到很多機器學習在業(yè)務應用中的落地案例，對此并不陌生。但本次采訪，關(guān)于軟件也要加入機器學習的能力，以保證能夠自動識別潛在的威脅，提高用戶體驗，降低IT運維成本，這是記者首次聽到廠商的這種說法，給我留下了特別深刻的印象。確實，隨著未來數(shù)據(jù)的持續(xù)增長，規(guī)模的不斷擴大，想在要大量的數(shù)據(jù)中實現(xiàn)快速分析并預防安全威脅，相應的軟件與必須具備自我學習的能力，只有這樣才能夠讓軟件跟上數(shù)據(jù)增長的步伐，真正實現(xiàn)自動化，降低運維成本，減輕IT人員的壓力，并確保業(yè)務的持續(xù)。

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