技術在不斷的變化，IT架構師需要跟上現代發展的步伐，以確保他們所在的企業能夠實現最佳的IT投資回報。

這可以通過構建一個可靠的IT基礎架構來實現，該基礎架構需具備跨企業IT環境的操作和管理所需的硬件、軟件、網絡資源和服務的現代化組件。

如今，NoSQL、Hadoop和Spark、微服務和DevOps都是一些新興的技術框架，可提升從數據中獲取價值的轉化率，它們將切實針對企業面臨的問題給出最佳的解決方案。

以下是現代企業IT部署的10項關鍵技術。一些新興技術被納入其中，如人工智能和區塊鏈，這些技術有明顯的上升趨勢，但仍處于初期發展階段。相比之下，如數據庫關系管理等，一直是企業基礎設施支柱，它們正在不斷發展以滿足新的業務需求。

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1. 更新傳統組件

在考慮構建IT基礎架構時，通常會首先考慮計算機系統的基礎：服務器、存儲和網絡等。多年來，這些組件一直是我們IT基礎架構的核心。正因如此，通常傳統企業運行的都是過時的硬件產品。

但現代商業變化迅速，在不了解移動應用程序、社交媒體、全球商務、物聯網(IoT)等概念的情況下構建的系統將無法有效處理新的工作負載。

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較舊的服務器、存儲介質和網絡組件可能無法滿足現代系統的需求。它們可能不支持新型的CPU的高性能，例如改進的緩存、渦輪增壓技術或者是改進的多線程等。此外，使用舊技術時可能會遇到很多的問題，例如無法快速進行擴展。即使服務器是虛擬化的，舊的硬件也無法像更高效的服務器一樣支持或更新更多的虛擬機服務。

從存儲的角度來看，較舊的機械硬盤(HDD)非常多，因為它們的采購成本更低。但現在應考慮使用固態硬盤(SSD)，最新的SSD可降低電源和散熱需求，占用更少的空間，并為分析等時間關鍵型工作負載提供更快的數據訪問。

通過更新網絡組件也可以獲得類似的優點。即使采用無線網絡，也可以通過更新網絡設備來實現更高的速度。并且，隨著云端技術采用率的不斷提高，穩固、快速的網絡顯得至關重要。

2. 預測中的云

現階段，最為明顯的一個趨勢是IT基礎架構的許多組件正在從內部部署遷移到云端。企業正在評估哪些應用程序以及支持這些應用程序的基礎架構應該遷移到云中。(云計算是指通過互聯網而不是您自己的計算機存儲和訪問數據和程序。云是互聯網的一個隱喻，當你聽到“云”一詞時，你可以把它翻譯為“云端電腦”)

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然而，與當前流行的看法相反，內部部署計算不會很快消失。這一緣由，只要想想所有那些仍然在嗡嗡作響的大型機，便可明晰。因此，許多組織將內部部署與公共云和私有云部署相結合，以此來實現跨多個云和他們自己的數據中心的混合云解決方案。

盡管如此，由于能夠降低管理和維護內部部署IT系統的成本，云端部署必將成為IT基礎架構的關鍵組件。此外，云計算可以增加服務的靈活性，提供便捷的可擴展性，并幫助組織確保他們的系統可以兼容最新的軟件。

3. API的優勢

許多應用程序正通過API(應用程序編程接口)構建，這使得使用不同底層技術的應用程序之間的連接和共享數據變得更加容易。

長期以來，不兼容軟件的連接和集成是IT專業人員面臨的一大挑戰。使用API構建軟件則可以大大簡化軟件組件的集成過程。

API是一種可定制的軟件接口，可使不同的軟件組件間相互通信。API公開了接口代碼，任何能夠讀懂它的軟件程序或組件都可以完成交互。它是軟件與軟件通信的接口，而不是用戶界面。

應用程序通過API相互交互，而不需要任何終端用戶的干預。使用API將有利于系統的集成與連接;數據和算法的復用;數據和信息共享;新產品、服務和商業模式的創建。

一個成功的API方案的例子是REST接口。REST API使用HTTP請求來獲取、放置、發布和刪除數據。它基于代表性的狀態轉移技術，是一種在開發Web服務時經常使用的架構風格和方法。

4. DevOps與持續交付解決了對開發速度的需求

現代軟件開發團隊越來越多地使用基于DevOps和敏捷開發技術的持續交付開發方法。通過統一軟件開發和軟件操作，DevOps在整個軟件供應鏈中應用敏捷和精益的開發原則，從而使企業能夠縮短應用交付的上市時間。

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DevOps方法的最大優勢之一就是它改變了傳統的瀑布式開發模型，取而代之的是采用敏捷或迭代的方式進行頻繁的發布，并且每次需要發布的變化很少。

DevOps需要技術和開發人員兩方面的改變。從技術角度來看，DevOps依賴軟件在不同運行環境的應用編排和自動化部署;從開發人員的角度來看，DevOps需要協作開發以及敏捷開發的方法，需要通過培訓以確保開發人員理解并接受這種不同以往的開發類型。

DevOps是一種使持續交付成為可能的理念，從DevOps方法中得到的好處包括更短的交付時間、較低的故障率、較短的平均故障修復時間等。

5. 微服務架構獲得成功

微服務架構是另一種蓬勃發展的軟件開發方法。使用這種方法，應用程序被設計為一套小型、可獨立部署的模塊化服務。每項服務都運行一個特定的流程來服務于業務目標。微服務通過諸如API類型的輕量級機制相互通信。

通過微服務，應用程序可以構建為松耦合的服務集合，這些服務共同作用以滿足業務需求。微服務在持續交付方式下運作良好，復雜的應用程序可以通過微服務分階段交付，而不是一次性交付。

應用程序開發可以與微服務構建并行進行，幫助小型團隊能夠獨立開發、部署和擴展各自的服務。這樣的方法可以促使應用程序部署更快，錯誤更少。

6. 商業交易區塊鏈

區塊鏈是一個分布式、共享的賬本，用于記錄具有共識、來源、不可竄改的交易。該技術驅動了虛擬貨幣的發展(如比特幣和以太坊)。然而，它的潛力涵蓋了更多的行業和用例，而不僅僅是虛擬貨幣。

區塊鏈如何運作?考慮其分布式對等網絡，其參與者需在在合同中同意商品和服務的交易。該網絡可以是公共或私人市場，為商業交易提供記錄系統。

區塊鏈供網絡中的所有參與者使用，它為所有用戶提供不可撤銷的交易記錄。數據以附加的方式添加到塊鏈中，一旦被記錄，數據就不能被更改或刪除。每個參與者都可以訪問相同的數據，而不是一個獨立的、可能不同的數據版本，就像每個組織都有自己的數據庫一樣。

我們可以將區塊鏈視為一種提供四種基本功能的作用機制。首先，它為跨業務網絡共享分布式記錄提供共享賬本;其次，業務條款或合同可嵌入區塊鏈中;第三，它提供了隱私服務，可確保只有適當的當事人在安全、可認證、可驗證的事務的基礎上具有一定的可見性;最后，它提供一個被網絡中所有相關參與者認可的可信賬戶。

使用區塊鏈可以獲得許多潛在的好處，包括可驗證的事務、所有事務的完整年表以及通過網絡對相同信息的共享訪問。由于這些原因，它被認為在細分市場有巨大的潛力，如銀行、金融服務、零售、醫療保健、制造和物流等。

7. HADOOP，SPARK和數據湖

眾所周知，各類組織正在存儲不同的內部和外部來源的數據，數據類型繁多。然而，傳統的數據管理系統(DBMS)產品并無法滿足所有類型數據的存儲。

如今，生成和收集的大部分數據都是非結構化的，沒有固定的模式，因此不適合關系存儲。但這些數據非常有用，特別是對于試圖從數據中獲取模型和知識的數據分析師和數據科學家而言。

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Hadoop可以使用任何類型的數據。它部署了一套“讀時模式(schema on read)”方法，使其成為數據分析處理的理想選擇。但Hadoop運行可能很慢，因為它本質上是一個批處理過程。

其他技術可與Hadoop結合，以提高其性能。比如，Apache Hadoop生態系統的組件(如Hive和Impala)可用于向Hadoop數據添加數據模式，并使分析人員能夠以表格格式處理數據。Spark可用于加速Hadoop處理，增強其內存功能，以及作為機器學習和圖形計算的庫。

通常，Hadoop用于實現數據湖，這些存儲庫可以在需要時以原生格式存儲大量原始數據。然而，數據湖將取代數據集市和數據倉庫是一種錯誤的認識。根據Bill Inmon定義的數據倉庫，它是一個面向主題的、集成的、時變和非易失性的數據集合，以支持管理決策過程。與數據湖相比較，數據倉庫的數據被捕和存儲，但不進行轉換或聚合。數據倉庫中包含從多個源轉換而來的數據，專為業務用戶設計;數據湖則需要從其“原生格式”修改。但是，根據定義它不再是數據湖。

總而言之，企業需要了解和部署Hadoop和Spark等技術，以便能夠管理和處理日益增加的海量數據。

8. 人工智能和機器學習的出現

人工智能已經被吹捧多年，被稱為未來計算的形態。自20世紀50年代以來，一直在積蓄力量，而現在正是企業采用人工智能技術的好時機。

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人工智能是使計算機能夠有效效模仿人類思維和行動實踐。它允許計算機進行迄今為止無法觸及的活動領域，包括學習、推理和自我糾正等。

如今很多技術都在促使AI的發展，特別是大數據分析。大數據驅動AI的發展，因為它為計算機提供了大量的學習信息。

AI 有幾種變體和分支，比如機器學習、深度學習等。機器學習是AI的一種形式，它使計算機無需顯式編程即可從數據中學習。深度學習是一種受人類大腦結構啟發的機器學習，它使用人工神經網絡以類似神經元處理數據的方式進行工作。

所有這些技術旨在使企業不僅僅依靠直覺或容易出錯的人工解釋，而是通過科學分析，做出更明智的商業決策。

能夠促使人工智能技術使企業收益的例子還包括，機器人、自主軟件、自我管理系統、服務聊天機器人和自然語言處理系統(如Siri、Alexa等)。

可以預見，超人工智能還需要很多年才能實現。但是企業需要了解如今的人工智能可以為其IT基礎架構帶來的好處。

9. 數據庫管理系統

如今，數據庫管理系統仍然是許多現代應用程序的核心，關系系統仍然是大多數軟件可靠、堅固的核心。它們良好的理論基礎有助于保護和確保持續訪問多種類型應用程序的數據。當需要快速事務處理時，對于大多數用例來說很難打敗數據庫管理系統(DBMS)關系模型。

2017年Unisphere 調查研究報告中的數據庫管理的發展趨勢顯示，近60%的受訪者表示擁有超過100TB的結構化數據。為了管理這些數據，企業正在使用各種數據庫系統。

越來越多的企業在其IT基礎架構中使用多個DBMS，并且越來越意識到對于一些現代基于Web的應用程序，關系數據庫可能不是最佳選擇。社交媒體數據、流式音頻和視頻以及來自物聯網(IoT)的信息涵蓋不同的數據內容，這要求數據庫管理要有比傳統關系型數據庫管理系統(RDBMS)更多靈活性處理能力。

因此，NoSQL和NewSQL數據庫技術正在用于關系型數據庫不能部署處理的用例。

NoSQL描述了一大類數據庫系統。在某些情況下，它們可能具有截然不同的功能和用例。NoSQL產品有四種類型：鍵值存儲數據庫(非常適合按鍵快速查找);文檔型數據庫(適用于存儲JSON或XML文檔);列存儲數據庫(適用于需要靈活模式的大型記錄);圖形數據庫(適用于管理關系)。

根據Unisphere的研究，雖然數據增長率和數據庫實例數量在過去3年中沒有發生顯著變化，但數據庫基礎架構變得更加復雜。云計算作為數據庫管理的重要平臺和非關系數據庫(包括NoSQL等)的興起，加劇了這一復雜性的形成。

此外，以分布式容錯體系結構和內存存儲和處理能力為代表的關系型DBMS的NeXSQL類也得到了關注。NewSQL系統通常不具備RDBMS的所有功能(例如Oracle或DB2)，但它們也沒有了相應的開銷。

10. 多種形式的虛擬化

虛擬化的使用已存在數十年，指的是將計算機的各種實體資源，如服務器、網絡、內存及存儲等，予以抽象、轉換后呈現出來，打破實體結構間的不可切割的障礙，使用戶可以比原本的組態更好的方式來應用這些資源。

根據2016年Gartner的報告，服務器虛擬化市場預計今年將達到56億美元，比2015年增長5.7%，許多組織的服務器虛擬化率超過75%。

大多數用例部署僅使用服務器容量和資源的一小部分來運行。使用虛擬化軟件，例如VM(虛擬機))，可以使用軟件來模擬硬件，從而創建虛擬系統。許多此類虛擬化組件可以在單個服務器上運行，這有助于降低運營成本，提高效率并有助于實現規模經濟。

虛擬化可以改善工作負載移動性，因為虛擬化環境可以輕松地轉移服務器。此外，虛擬化簡化了應用程序和資源的配置。因為它并不需要花費時間來設置不部署硬件，這些都可以使用軟件來完成。

Docker是另一種越來越多使用的虛擬化技術類型。它封裝了一個應用程序，而不是一個硬件環境。虛擬機(VM)和Docker都提供虛擬化服務，但方式不同。VM使用虛擬機管理程序來模擬環境，而Docker容器則由Docker引擎執行。Gartner預測，到2020年，全球超過50%的組織將在生產中運行集裝箱化應用，而2017年則不到20%。

總結

當你的IT基礎設施進行現代化優化或升級的時候，這10個重要的技術應該在企業關注列表中。當然，要建立一個連貫的IT基礎設施需要更多的東西，但專注于這些技術可以幫助企業優化IT能力。