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天潤融通:從AWS re:Invent2017看架構(gòu)師應關注的3個技術趨勢

2018-01-16 16:06:19   作者:   來源:CTI論壇   評論:0  點擊:


天潤融通:從AWS re:Invent2017看架構(gòu)師應關注的3個技術趨勢
  在AWS re:Invent2017大會上,AWS首席執(zhí)行官Andy Jassy和其團隊發(fā)布了5大類、22項新產(chǎn)品,涵蓋了容器、數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)、人工智能與機器學習、物聯(lián)網(wǎng)領域。
  針對此次re:Invent大會,架構(gòu)師應該關注哪些亮點與技術趨勢?作為亞馬遜AWS高級技術合作伙伴,天潤融通技術總監(jiān)安靜波先生,全程參與了本屆大會,他以架構(gòu)師的視角帶來未來值得關注的技術趨勢:
  安靜波
  天潤融通技術總監(jiān)
  安靜波一直致力于搭建高可用、高性能、安全性更高的呼叫中心云服務架構(gòu),以幫助企業(yè)更方便地用低成本的方式獲得更好的呼叫中心體驗。
  re:Invent 2017可以說是無服務器架構(gòu)成熟的關鍵點,這要歸功于AWS“Everything is service”的技術實力與其野心,Aurora是服務、Dedicate server是服務……GPU與FPGA也是服務。當大量架構(gòu)師還在搞Spring、Nginx負載均衡、RestFull接口開發(fā)……時,無服務器架構(gòu)告訴我們,這些不應該由開發(fā)人員來做,開發(fā)人員只需定義數(shù)據(jù)流之間的鏈接、定義業(yè)務邏輯實現(xiàn),把所有和代碼不相關的都交給云服務商。無服務器架構(gòu)簡而言之就是從物聯(lián)網(wǎng)到API-Gateway,到Lambda,到Dynamodb/S3,到CloudWatch,到Recognition/Polly/Lex等,你要什么有什么,連接他們就好了。
  未來3-5年,值得我們關注的3個技術趨勢:
  • IT基礎設施將是什么樣?
  • 面向21世紀的軟件架構(gòu)是什么樣?
  • 人工智能和機器學習如何影響企業(yè)?
  1.基礎設施全部上云
  AWS給出了它的理解,首先是IT基礎設施的全云化,只要你要用IT資源,不管是主機、網(wǎng)絡、組件、應用、硬件都可以在云上找到。AWS將巨大的基礎設施資源連接起來,提供了超級的計算能力,近兩年的GPU和FPGA的核數(shù)部署都是幾倍的增長。
  2.面向未來的軟件架構(gòu)
  面向未來的軟件架構(gòu)是什么樣子的?單是這個題目就讓人為之一震,任何一個企業(yè)的技術負責人實際上都應該考慮3-5年的企業(yè)軟件架構(gòu)技術方向。首先,AWS認為面向未來的軟件架構(gòu)應該是連接能力大于構(gòu)建基礎模塊的能力;其次,當前技術驅(qū)動力在大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、P3Instance、機器學習框架這4個方面;最后,技術交互的方式也從控制臺、屏幕、Web、手機等以人為中心轉(zhuǎn)向以自然方式交互為中心,比如自然的語音交互,自然的肢體交互等等,那么未來的軟件架構(gòu)應該能很好的支持這種自然交互的方式,其中語音又是交互核心,呼叫中心行業(yè)恰巧在這樣一個領域,呼叫中心大量應用各種語音應用,但是當前的軟件架構(gòu)并不能很好的理解語音所代表的大量信息,解鎖出語音蘊含的大量信息將為呼叫中心的應用,帶來前所未有的新體驗和新場景。
  另外AWS幫我們梳理了好的軟件架構(gòu)應該具備什么特點,例如用戶體驗、高安全性、高可靠性、高性能、低成本等等。AWS就是為這種架構(gòu)準備了需要的所有資源,讓我們能夠不再預測所需容量,能夠以生產(chǎn)系統(tǒng)的量進行系統(tǒng)測試,大量的自動化工作讓架構(gòu)演進更快速,通過Data進行架構(gòu)演進和產(chǎn)品演進的驅(qū)動。在安全方面,需要能夠支持強壯的基礎設施、能夠有追蹤和日志能力,能夠?qū)踩珣玫剿械膶用,不僅僅是軟件代碼層面,應該用大量的自動化進行安全的管理,并且在數(shù)據(jù)的存儲和傳輸兩個地方都要進行保護,最后軟件架構(gòu)應該能為安全事件準備好預案。
  開發(fā)人員的職責將發(fā)生變化,需要更關注各個層面的安全、需要連接更多的服務,要懂更多的開發(fā)語言,更多的基于移動應用,最后傳統(tǒng)上的技術支持和運維其實已經(jīng)被并入開發(fā)了,技術支持和運維崗位將消失。
  3.人工智能的未來只能在“云”上
  首先,AWS在過去的3年間,GPU和FPGA的部署每年增長均在300%左右,而CPU的部署增長每年則只有20%;AWS發(fā)布的基于定制化機器學習的P3實例性能提升是普通GPU的5-10倍,也就是說最專業(yè)化的機器學習硬件是在云上。其次,AWS對機器學習框架的支持包括了MXNet、TensorFlow、Caffe2、Pytouch、Keras等,這些說明最全的且即開即用的框架在云上。最后,大量的工程師和技術人員在云上以前所未有的速度將人工智能(AI)應用到各個領域,這說明快速增長的社區(qū)力量在云上。基于以上3個方面的考慮,人工智能應用的未來是在云上,絕非本地私有云網(wǎng)絡可以比擬的,如果企業(yè)的業(yè)務需要人工智能能力(企業(yè)業(yè)務需要人工智能能力100%確認的,越早應用越能提供更有競爭力的產(chǎn)品和服務),那么不管是呼叫中心服務還是其他IT服務,上云都是必選項。
  人工智能(AI)的影響還表現(xiàn)在對所有崗位工作流程的改變,所以任何當前的崗位都要思考人工智能能為你做什么,能不能基于人工智能而產(chǎn)生更多的價值,當然你如果不能理解這種變化,你可能就被人工智能替代了,就比如在安全領域和運維領域。
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