軟體產業已經走向更為雲端原生的技術、更著重混合雲、結合AI及流程自動化以實現自主控制。但這只是比較廣泛的說法，能不能更詳細、更明確說明未來樣貌呢？如果要整理出軟體科技預測，又會有什麼技術上榜？
文／Adrian Bridgwater 譯／葉庭筠
趨勢一：雲端運算講求可拋棄性(disposability)
企業IT堆疊裏愈來愈多元素走向雲端和抽象化，將使可觀測性(observability)持續名列重要需求之一。這對應用效能管理(Application Performance Management, APM)、紀錄檔分析專家及持續性智慧(Continuous Intelligence)平台業者而言是一大好消息。
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但雖然雲端還算不上老式、舊式軟體，還是可以說一些雲端執行個體已經跟不上快速出現而多變的應用需求。一些雲端已經落伍，變得多餘，和IT部門的現有需求格格不入。隨著雲端微服務進一步推動可執行特定功能的IT結構出現，淘汰不再符合需求程式碼的需求也變得更為迫切。
談到咖啡杯或塑膠袋，可拋棄式(disposability)是很邪惡的字眼，但如果用在雲端，反而是很環保的概念，因為我們可以將資料中心裏的機器關閉（或改造），再用於其他任務。今天系統架構師和雲端工程師被要求設計讓雲端可拋棄性更簡單、更好執行。
趨勢二：容器更安全
容器技術今年也可能會有新變化。作為包裹所有應用邏輯、作業系統元素及支援框架於一個個分離的單位，容器和扮演協作指揮平台的Kubernetes是推動雲端成長的關鍵角色。電子設計自動化暨矽智財公司新思科技(Synopsys)網路安全研究中心(CyRC)安全策略長 Tim Mackey 指出，容器映像檔可被視作共享服務，像是和資料庫共享，或嵌入成為底層映像檔以新建一個容器映像檔。
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Mackey指出，今年我們可能會更在乎容器是哪來的。這是因為來源容器映像檔的開發團隊設計或資安措施直接攸關最後產出系統的安全性。
「從安全角度來看，若有似無的信賴相當有風險，這也是何以許多組織開始建立安全更強化的容器映像檔，由具有OS安全能力的專屬團隊負責強化映像檔，這個過程和核心開發團隊是工作是分開的，」Mackey指出，經強化的映像檔將成為內部登錄檔(registry)的一部份，未來政策將只允許內部登錄檔中經過強化的來源映像檔可以在工作叢集環境下執行。
趨勢三：微服務將泡沫化
這幾年微服務紅透半邊天。企業IT部門忙著解構和重新架構應用系統為微服務，以便能打造可組合式的科技堆疊。但是這泡泡會不會也在今年破掉呢？畢竟拆解得愈細，營運資料的管理就愈困難。會不會我們最後將發現，微服務到和單體式(monolithic)架構一樣麻煩？
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但我們怎麼會繞一圈又回到原點？一般相信主要原因是技術人員經常想用最新、最高深的工具，但這些東西往往也是最少人試過，且最難正確導入。
軟體工程業者Indorse創辦人 Gaurang Torvekar 指出，問題在於微服務碰到瓶頸的機會和單體式系統碰到的機會不相上下。「因為大家太早把系統打散成微服務，因為他們聽說這是好點子，也看到一些效果，因此想把它用在所有層面。這樣一來最後的產物是一個微雜亂、微混沌或甚至微單體的東西。」
趨勢四：AI將更深化
人工智慧(Artificial Intelligence, AI)已經邁向成熟，機器學習(machine learning, ML)也成企業IT結構的一部份。AI也推動低程式碼、無程式碼平台，使應用開發更快速。問題在於，你不能在一枝掃把上安裝AI自動導航，然後以為它會知道怎麼打掃家裏。我們都沒有想過低階「特徵工程」(feature engineering)，原來資料科學的核心是大型、複雜而高階的AI/ML工作流程。
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資料分析自動化dotData創辦人暨執行長藤牧良平(Ryohei Fujimaki)指出，資料科學家的主要工作經常和ML模式的選擇和最佳化之前的工作有關。「這表示組織必須尋找更新、更精良的自動化機器學習平台來實現真正的自動化，從自動化建立和評估數千項功能（AI特徵工程）到ML與AI模型的操作—以及中間所有步驟，藤牧指出。
趨勢五：超自動化會走向混合
現在自動化軟體控制已經用得很多，可以執行AI客戶關係管理(CRM)，例如星期二推薦打折的披薩給消費者，可以設定資料庫自動上修補程式、更新，及跑系統維護作業，讓管理員早早下班去聚餐，可以把企業環境下愈來愈多枯橾、重複的作業交給機器流程自動化(Robotic Process Automation, RPM)機器程式來做。這些我們的相當嫻熟。
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但我們可能沒思考過以這些為基礎擴大成跨平台、跨環境的自主運作系統，這可能是最重大發現。UniPath產品暨工程執行副總裁 Ted Kummert 指出，現在是把AI融合成一個混合式超自動化平台的時間點。
「這是許多解決方案的總和，從流程採礦到文件理解，目的在使企業將自動化應用擴大到整個企業，以及更複雜的工作流程。自動化平台可部署成混合模式即SaaS、IPaaS及本地部署，這點愈來愈重要。為此廠商必須要能提供跨不同導入方式的一致化API、UI體驗和參考架構，」Kummert指出。
趨勢六：雲端廚房將推升邊緣運算
最新趨勢是運算型儲存(computational Storage)它可在儲存層執行運算功能而不需要把資料來回傳輸到CPU，這將大幅變革未來在邊緣網路架構物聯網的方式。
大家可能都沒料到運算型儲存和愈得更多的固態磁碟(SSD)是IT裏最有潛力的角色。現在大家仍然比較常談UI、新式行動裝置，和各種AI，但如果我們發展具有AI及ML智慧的邊緣運算，你會開始想讓機器「看」懂周遭，並發展出新的電腦視覺理解能力。
「邊緣運算、行動電商在現階段仍將有巨幅進展，」Nutanix創辦人、執行長及董事長 Dheeraj Pandey 指出，新的一年「遠距消費者」會更多，這也會推動科技界發展線上商品物流中心或所謂「雲端廚房」，即只專門做來外送的實體廚房，但不用來開餐廳（也可能沒有窗戶）。
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因此，遠端運算將發展出各種新的業務行為，而這些將推升對後端系統的穩定性、可用性、安全性、彈性及效能的需求，以支援伺服器機房及遠端辦公室和分公司(Remote office / Branch office, ROBO)機器的運作。
「從這些趨勢來看，雲端未來一年會以很快速度拆解、變小，容器和資料管線會佈滿邊緣、每一台單機伺服器的雲上都會有PaaS平台。而邊緣的映像檔及影片資料的治理機制也會產生更多有意義的AI及ML應用給混合企業，」Pandey說。
趨勢七：後COVID-19時代及量子化未來
我們前面著重幾個科技趨勢，大致探討它們對未來企業IT系統發展的影響。我們談到了微服務、超自動化及雲端協作，但我們還沒講到區塊鏈，或者更精準說是區塊鏈們（包括公有和私有）以及它們未來的成長潛力。
在後COVID-19的年代裏，科技產業和整個世界仍然持續探究遠端工作環境的使用。在疫情催生的企業因應措施中，探討低程式碼快速應用開發(Rapid Application Development, RAD)已沒有什麼新意，連T恤上都可看到這些口號了。
展望未來，預測主要軟體應用和資料服務趨勢其實不難，因為有許多是強化、復興和重新架構。相較之下，預測2022年及量子運算未來發展要難得多。
我們現在開始習慣講petabytes和exabyte（你口袋中的裝置可能也有1~2 terabytes了吧？），因此當大家開始談zettabyte時，你會知道那才真的是未來。不過在此之前，請先常洗手，保持健康吧。
（本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan）
